Детская энциклопедия
Том 1. Земля. Том 4. Растения и животные. Том 7. Человек. Том 10. Зарубежные страны.
Том 2. Мир небесных тел. Числа и фигуры. Том 5. Техника и производство. Том 8. Из истории человеческого общества. Том 11. Язык. Художественная литература.
Том 3. Вещество и энергия. Том 6. Сельское хозяйство. Том 9. Наша советская Родина. Том 12. Искусство.

необходимо часто изменять и совершенствовать алгоритмы управления, Поэтому все чаще ста­раются использовать такие системы, которые могут самосовершенствоваться.

Обычно самосовершенствование осущест­вляется следующим образом. Помимо собствен­но управляющего алгоритма, так называемого рабочего алгоритма или алгоритма первой ступени, вводится еще один — алгоритм второй ступени. Он контролирует результаты работы первого алгоритма и изме­няет некоторые части этого алгоритма с целью улучшения этих результатов. Применение уни­версальных электронных цифровых машин с самосовершенствующейся системой алгорит­мов обеспечивает, как правило, более высокое качество управления. В настоящее время обыч­но применяют двухступенчатые самосовершен­ствующиеся системы, о которых мы говорили. Однако возможно построить и более сложные, многоступенчатые системы.

Разумная машина — верный помощник человека

Особенно велико значение самосовершен­ствующихся систем при решении одной из самых увлекательных задач кибернетики — задачи моделирования процессов, протекающих в моз­гу человека. Дело в том, что человеческий мозг — очень сложная и во многих отношениях замечательно устроенная самосовершенствую­щаяся система. Возможности мозга можно наглядно проиллюстрировать таким примером. Человек внешне относительно просто приспо­собляется к распознаванию какого-либо класса изображений, например рисунков, изображаю­щих различные дома. Если показать человеку сравнительно небольшое число изображений домов, например одноэтажных и пятиэтажных, он может правильно классифицировать и изо­бражение, которое ему никогда ранее не было показано, например, двухэтажных, трехэтаж­ных и других домов. Значит, можно вырабо­тать у человека достаточно правильное пред­ставление об общем понятии дома.

Для моделирования способности мозга при­спосабливаться к распознаванию различных классов изображений в кибернетике было по­строено большое число различных алгоритмов и проведено большое число экспериментов. Эти эксперименты пролили свет на многие про­цессы, происходящие в мозгу, и послужили в ряде случаев основой для решения практи­ческих задач по автоматизации процессов рас-

познавания зрительных образов, а также чело­веческой речи. Впрочем, в направлении автома­тического распознавания речи сделаны пока еще лишь первые шаги; машина распознает всего несколько десятков различных слов, про­износимых различными голосами в различных условиях.

Обучение машин процессам распознавания зрительных и других образов — лишь самая первая, относительно несложная задача в моде­лировании мыслительных процессов. Более сложные задачи возникают при моделировании логического мышления, процесса обучения языку, при моделировании процессов творче­ства.

В области логического мышления в первую очередь моделируются различные системы, позволяющие осуществлять автоматическое доказательство теорем в тех или иных (пока еще достаточно узких) областях математики. При этом речь идет об автоматическом дока­зательстве не только теорем, вошедших в учеб­ники, но и новых, еще не известных человеку теорем. Значение такой автоматизации огромно: используя скорость и безошибочность работы даже современных, относительно еще мало со­вершенных, универсальных электронных цифро­вых машин, очевидно, можно будет в ближай­шем будущем доказывать такие сложные теоре­мы, которые «невооруженному» человеческому уму просто недоступны.

Здесь кибернетика начинает вплотную под­ходить к внедрению автоматизации в развитие самой науки. В будущем кибернетические ма­шины будут незаменимыми помощниками чело­века не только в доказательстве новых теорем, но и в обобщении результатов наблюдений, в построении новых физических и других тео­рий и т. д. Уже сейчас, помимо помощи в слож­ных вычислениях и обработке эксперименталь­ных данных, машины начинают применяться для автоматизации справочно-информационной и библиографической работы, отнимающей сейчас много времени у ученых. В принципе возможно накапливать научную информацию не только в библиотеках, но и в электронной памяти кибернетических машин в специальных информационных центрах. Из этих центров по запросу того или иного ученого может быть очень быстро получена необходимая справка, краткое или полное содержание какой-либо научной статьи и т. п.

Важное место в автоматизации научного творчества займут также автоматический пере­вод с одного языка на другой, автоматическое

447