Норберт винер

Таким образом, становится возможной новая техника протезирования, основанная на создании смешанных систем, состоящих из биологических и механических частей. Однако новую технику не следует ограничивать только [c.85] задачами замены утраченных частей тела. Существуют протезы и для таких органов, которых человек не имеет и никогда не имел. Дельфин прокладывает себе путь в воде при помощи плавников и обходит препятствия, вслушиваясь в отраженные от них звуки, которые он сам порождает. Что такое винт корабля, как не пара искусственных плавников? А не является ли эхолот, измеряющий глубину моря под кораблем, заменителем биологических механизмов, излучающих и обнаруживающих звук, подобных тем, которые есть у дельфина? Крылья и реактивные двигатели самолета заменяют крылья орла, а радиолокатор заменяет его глаза, в то время как “нервная система”, которая объединяет и координирует эти органы, – это автопилот и другие навигационные устройства.

Следовательно, механо-биологические системы находят широкое применение, а в некоторых случаях просто незаменимы. Мы уже видели, что обучающиеся машины должны действовать в соответствии с некоторыми нормами “хорошего” поведения. Определение этих норм не вызывает затруднений в случае играющих автоматов, когда допустимые ходы произвольно устанавливаются заранее, а цель игры – выигрыш, достигаемый по правилам, которые определяются, исходя из строгих условий выигрыша или проигрыша. Однако существует много видов деятельности, которые мы хотели бы усовершенствовать с помощью процесса обучения; их успешность может быть оценена на основе ряда [c.86] критериев, включающих суждения человека. Преобразование таких критериев в формальные правила – нелегкая задача.

Одна из сфер человеческой деятельности, которая остро нуждается в автоматизации и где ощущается потенциальная необходимость в самообучающихся автоматах, – это машинный перевод. В свете нынешнего метастабильного состояния международной обстановки США и Россия испытывают взаимную потребность в информации о том, что говорит и думает другая сторона. Поскольку в обеих странах число высококвалифицированных переводчиков ограниченно, каждая страна исследует возможности машинного перевода. Такой перевод, выполняемый по определенному образцу, осуществим, но ни его литературные, ни смысловые достоинства не вызвали большого энтузиазма в обеих странах. Ни одна из систем машинного перевода не доказала, что она заслуживает доверия в тех случаях, когда от точности перевода зависит принятие важных решений.

Вероятно, наиболее обещающий путь автоматизации перевода состоит в применении обучающихся машин. Для обеспечения успешной работы таких машин должен быть найден твердый критерий хорошего перевода. Такой критерий можно получить двумя путями: либо мы должны иметь полный набор объективно применяемых правил, позволяющих оценить качество перевода, либо мы должны располагать средством, которое само способно выработать и применить критерий [c.87] хорошего перевода независимо от таких правил.

Обычный критерий хорошего перевода – его понятность. Люди, читающие текст перевода, должны получить то же впечатление, что и люди, читающие этот текст на языке оригинала. Если использовать такой критерий затруднительно, то можно дать другой – необходимый, хотя и недостаточный. Представим себе, что у нас есть две независимые переводные машины: одна, например, переводит с английского языка на датский, другая – с датского на английский. После того как первая машина переведет с английского на датский, пусть вторая машина выполнит обратный перевод с датского на английский. В этом случае окончательный перевод должен быть эквивалентен (с допустимыми расхождениями) оригиналу, что устанавливается лицом, знающим английский язык.

Можно представить себе набор формальных правил такого перевода, настолько четко определенных, что их можно доверить машине, и притом столь совершенных, что они позволят получить перевод, удовлетворяющий данному выше критерию. Я не думаю, однако, что наука о языке продвинулась настолько, что она способна уже сегодня дать нам такой набор правил, или что вообще существуют какие-либо перспективы для такого прогресса в ближайшем будущем. Говоря кратко, положение вещей таково, что в машинном переводе всегда есть вероятность ошибки. Если на основании данных [c.88] машинного перевода принимается какое-либо ответственное решение, связанное с конкретными действиями или политикой, то небольшая ошибка или даже малая ее вероятность могут привести к чрезвычайно серьезным последствиям.

На мой взгляд, наиболее обнадеживающий путь осуществления машинного перевода состоит в замене чисто машинной системы – по крайней мере на начальных этапах – системой механо-биологической, включающей в качестве критика и эксперта человека – опытного переводчика, который обучает машинную часть системы с помощью упражнений, подобно тому как школьный учитель обучает своих учеников. Вероятно, на более поздних этапах в памяти машины накопится достаточное количество указаний, запрограммированных человеком, что позволит впоследствии машине распрощаться с соучастием человека, за исключением, возможно, случаев, когда время от времени понадобится освежать курс. Таким образом машина сможет приобрести лингвистический опыт.

Подобная схема перевода не исключает необходимости в опытном лингвисте, способности и суждения которого пользуются полным доверием. При такой системе он обработал бы (или смог бы обработать в будущем) значительно больший объем переводного текста, нежели при отсутствии машинного помощника. Большего, по-моему мы и не можем ждать от машинного перевода. [c.89]

До этого момента мы говорили о том, что нам необходим критик, способный к оценкам чисто человеческого свойства, например в системе машинного перевода, где все элементы, кроме самого критика, машинные. Однако если человеческий элемент необходимо вводить в качестве критического начала, то вполне разумно вводить его также и на других этапах. При машинном переводе вовсе не обязательно, чтобы машинные элементы системы давали единственный и законченный вариант перевода. Напротив, машина может нам дать многовариантный перевод отдельных фраз, которые лежат в русле соответствующих грамматических и лексических норм, предоставляя нашему критику-эксперту весьма ответственную задачу оценки и выбора из этих машинных вариантов того, который наилучшим образом передает смысл. Нет, однако, никакой необходимости предоставлять машине формирование полностью законченных кусков переводного текста даже в том случае, если он будет в целом критически оцениваться и улучшаться человеком. Поправки, вносимые человеком, могут быть введены и на гораздо более ранних стадиях перевода.

Все высказанное о машинах-переводчиках в равной или в еще большей мере относится к машинам, составляющим медицинские диагнозы. Такие машины стали очень модными во всех планах развития медицины на ближайшее будущее. Эти машины могут помочь врачу установить данные, которые ему [c.90] понадобятся для диагноза, но нет никакой необходимости в том, чтобы они устанавливали диагноз сами, без участия врача. Весьма вероятно, что такая тенденция применения медицинских машин может рано или поздно привести к ухудшению здоровья людей и даже ко многим смертельным исходам.

Родственная проблема, требующая совместного рассмотрения возможностей машины и человека, – это проблема эффективности использования изобретения. Этот вопрос обсуждал со мной д-р Гордон Рейзбек, сотрудник фирмы “А. Д. Литтл”. В ходе обсуждения мы пришли к выводу, что всякое изобретение должно оцениваться не только с точки зрения принципиальных возможностей его осуществления, но также с точки зрения того, как это изобретение может и должно служить человеку. Вторая часть задачи часто куда сложнее, чем первая, и ее методология разработана в гораздо меньшей степени. Таким образом, мы сталкиваемся с проблемой усовершенствования, которая, по существу, не что иное, как проблема обучения, – не для механической системы в чистом виде, но для механической системы, взаимодействующей с обществом. Это именно тот случай, когда необходимо рассмотрение проблемы оптимального совместного использования человека и машины в одной системе.

Подобную задачу весьма настоятельно выдвигает необходимость применения и разработки систем вооружения в соответствии с эволюцией тактики и стратегии. И здесь проблема [c.91] эффективности использования военной техники не может быть отделена от проблем автоматизации.

С проблемой приспособления машины к реально существующим условиям путем правильного использования интеллекта переводчика, врача или изобретателя мы сталкиваемся не только сегодня. Этой проблемой мы должны будем заниматься снова и снова. Развитие искусств и наук означает, что мы не можем признать за какой-либо отдельной эпохой права на обладание абсолютной мудростью. Это, вероятно, становится наиболее ясным при рассмотрении опыта социального регулирования и создания обучающихся систем в области политики. В периоды относительной стабильности – если не в сфере философских теорий, то, во всяком случае, в реальных условиях, созданных нами в окружающем мире, – мы можем уверенно решать новые проблемы, возникшие перед нынешним поколением, как, например, проблемы, связанные с созданием атомной бомбы, бурным ростом населения, широким распространением медицины и т. д. Однако с течением времени мы должны пересматривать свою прежнюю оптимизацию так, чтобы наша новая оптимизация учитывала все эти факторы. Социальное регулирование, рассматриваемое применительно к отдельному индивиду или всему человеческому роду, есть некий процесс, самые основы которого должны быть раньше или позже пересмотрены. Это значит, как я отмечал ранее в статье для [c.92] московского журнала “Вопросы философии”^**, что хотя наука и вносит свой важный вклад в процесс социального регулирования, однако основные принципы этого научного вклада должны оцениваться заново почти каждым новым поколением. Позвольте мне здесь заметить, что общественный гомеостазис как на Западе, так и на Востоке в настоящее время осуществляется, исходя из намерений жестко закрепить концепции давно минувшего периода. Маркс жил в эпоху первой промышленной революции, а мы теперь давно вступили в период второй промышленной революции. Эпохе Адама Смита соответствует еще более ранняя и устаревшая фаза первой промышленной революции.

Непрерывный общественный гомеостазис не может осуществляться, исходя из жестких предпосылок о совершенной неизменяемости марксизма, точно так же как он не может быть реализован, исходя из столь же жестких предпосылок, основанных на шаблонных идеях свободного предпринимательства и наживы как побудительных силах экономического развития.

Дело в конечном счете не в той или иной особой форме окостенелости, а в самой ее сути.

В статье, опубликованной в “Вопросах философии”, мне представлялось необходимым [c.93] подчеркнуть роль науки в общественном гомеостазисе и в то же время выступить против догматического приложения выводов науки к развитию общества, будь то в России или где-нибудь в другом месте.

Когда я послал эту статью в журнал “Вопросы философии”, я предвидел, что моя позиция в отношении окостенелости и догматизма встретит острую реакцию; и в самом деле, моя статья была напечатана с послесловием гораздо большего объема – в нем были вскрыты уязвимые места моей позиции со строго марксистской точки зрения. Я не сомневаюсь, что, если бы моя статья вначале была опубликована у нас на Западе, я подвергся бы подобной или почти такой же строгой критике с точки зрения наших собственных предрассудков, которые хотя, быть может, и выражаются не столь догматично и формально, но тем не менее столь же сильны.

Тезис, который я хотел бы здесь выдвинуть, не является ни про-, ни антикоммунистическим. Этот тезис сводится к антидогматизму. Поэтому я выражаю свои идеи здесь в форме, не слишком связанной с оценкой различий в опасностях, которые несут аналогичные, но противоположные формы догматизма. Вывод, который я хотел бы подчеркнуть здесь, состоит в том, что нельзя преодолеть трудности, связанные с установлением подлинного общественного регулирования, заменой одной жесткой схемы, которая не подвергается постоянной переоценке, другой [c.94] жесткой схемой, аналогичной по форме и противоположной по содержанию^***.

Кроме машин-переводчиков и машин, играющих в шашки, существуют и другие обучающиеся машины. Некоторые из них могут быть запрограммированы так, что они приобретают способность функционировать без человека. Другие же, подобно машине-переводчику, нуждаются во вмешательстве человека-эксперта, привлекаемого в качестве арбитра. Мне кажется, что системы последнего типа должны применяться гораздо шире машинных систем первого типа. Более того, необходимо напомнить, что в такого рода “игре”, как атомная война, экспертов вообще не существует. [c.95]

VII

С самого начала своих исследований в области кибернетики я отчетливо понимал, что принципы управления и связи, применимые, как мне удалось установить, в технике и физиологии, приложимы также к социологии и экономике.

Однако я умышленно воздержался от подчеркивания возможностей кибернетического подхода к этим сферам науки, и вот по каким причинам. Кибернетика – ничто, если математика не служит ей опорой, если не in esse, то in posse^*. И математическая социология, и математическая экономика, или эконометрика, страдают от неправильного понимания того, как следует применять математический аппарат в общественных науках и чего вообще можно ожидать от применения математических методов. По этой причине я сознательно воздерживался от каких-либо [c.96] рекомендаций в этой области, так как был убежден, что за ними хлынул бы поток незрелых и превратно понимаемых работ.

Успехи математической физики стали одним из величайших триумфов нашего времени. Однако только в XX веке задачи физика-теоретика были наконец правильно поняты, в особенности в их взаимосвязи с задачами, которые решает физик-экспериментатор.

До кризиса физики 1900–1905 годов было общепризнано, что основные понятия математической физики получили свое завершение в трудах Ньютона. Пространство и время, масса и количество движения, сила и энергия были понятиями, установленными, казалось бы, раз навсегда. Задача физики будущего сводилась лишь к построению моделей, которые объясняли бы все еще не изученные явления с помощью этих основополагающих категорий.

После открытий Планка и Эйнштейна стало ясно, что задача физика не столь проста. Категории физики начала XVIII века нельзя было считать абсолютной истиной. Задача физиков нашего времени в определенном смысле противоположна той, которую ставила перед нами ньютоновская наука: теперь мы должны привести количественные наблюдения окружающего нас мира в стройную систему, исходным пунктом которой служит эксперимент, а конечным – предсказание новых явлений и их технического применения. Наблюдатель перестал быть невинным регистратором своих объективных наблюдений; [c.97] оказалось, что, помимо своей воли, он активно влияет на результаты эксперимента. Согласно теории относительности и квантовой теории, эффект присутствия наблюдателя при постановке эксперимента и его модификациях столь существен, что пренебречь им уже невозможно. Это положение вещей, кстати, привело к зарождению современного неопозитивизма.

Успехи математической физики вызвали у социологов чувство ревности к силе ее методов – чувство, которое едва ли сопровождалось отчетливым пониманием интеллектуальных истоков этой силы. Развитию естественных наук сопутствовало широкое применение математического аппарата, ставшее модным и в общественных науках. Подобно тому как некоторые отсталые народы заимствовали у Запада его обезличенные, лишенные национальных примет одежды и парламентские формы, смутно веря, будто эти магические облачения и обряды смогут их сразу приблизить к современной культуре и технике, так и экономисты принялись облачать свои весьма неточные идеи в строгие формулы интегрального и дифференциального исчислений. Поступая таким образом, они явно обнаруживают свою недальновидность.

Математика, которой пользуются социологи, и математическая физика, которую они берут за образец, – это математика и математическая физика середины прошлого века. Специалист по эконометрике может тщательно разработать сложную теорию спроса и [c.98] предложения, товарных запасов и безработицы и т. д. при относительном или полном безразличии к методам, с помощью которых эти чрезвычайно изменчивые величины наблюдаются или измеряются. К количественным теориям подобного рода сейчас относятся почти с таким же безоговорочным доверием, с каким физики прошлого века относились к положениям ньютоновской физики. Очень немногие экономисты отдают себе отчет в том, что если они всерьез намерены заимствовать существо методов современной физики, а не только их внешние аксессуары, то математическая экономика должна начать с критического пересмотра своих количественных характеристик и методов их сбора и измерений.

Как ни труден отбор надежных данных в физике, гораздо сложнее собрать обширную информацию экономического или социологического характера, состоящую из многочисленных серий однородных данных. Например, данные о выплавке стали изменяют свою значимость не только при каждом изобретении, которое меняет технику сталеварения, но и при каждом социальном или экономическом сдвиге, воздействующем на коммерческую сферу и промышленность в целом. В частности, это относится к любому техническому новшеству, изменяющему спрос и предложение или свойства конкурирующих материалов. Так, например, даже первый небоскреб, выстроенный из алюминия вместо стали, может повлиять на весь будущий спрос строительной [c.99] стали, подобно тому, как первое дизельное судно положило конец неоспоримому господству парохода.

Таким образом, экономическая игра – это такая игра, правила которой должны периодически подвергаться существенному пересмотру, скажем каждые десять лет, при этом она еще имеет тревожное сходство с игрой в крокет Королевы из “Алисы в стране чудес”, о которой я уже упоминал. В этих обстоятельствах безнадежно добиваться слишком точных определений величин, вступающих в игру. Приписывать таким неопределенным по самой своей сути величинам какую-то особую точность бесполезно и нечестно, и, каков бы ни был предлог, применение точных формул к этим слишком вольно определяемым величинам есть не что иное, как обман и пустая трата времени.

Здесь уместно напомнить недавние работы Мандельброта. Он, в частности, показал, что специфические формы случайных колебаний товарного рынка, выведенные из предположения о присущей ему неравномерности конъюнктуры, как показывают теория и практика, гораздо хаотичней и глубже, чем предполагалось, и что обычные приближения, используемые для оценки динамики сбыта, должны применяться с гораздо большей осторожностью или не применяться вовсе.

Общественные науки представляют собой испытательную среду, малопригодную для апробирования идей кибернетики, гораздо худшую, чем биологические науки, где данные [c.100] могут быть получены при более однородных условиях и в присущем им масштабе времени. Это объясняется тем, что человек как физиологическая система в отличие от общества в целом очень мало изменился со времен каменного века. И жизнь индивида в течение многих лет протекает в физиологических условиях, подвергающихся крайне медленным изменениям, которые к тому же можно предвидеть заранее. Это отнюдь не означает, что идеи кибернетики неприложимы к социологии и экономике. Это скорее означает, что, прежде чем применять эти идеи в столь аморфной сфере, они должны быть испытаны в технике и биологии.

Принимая во внимание указанные оговорки, можно считать, что широко используемая аналогия между государственной системой и человеческим организмом оправданна и полезна. С этой точки зрения государственная система должна быть подвергнута всестороннему рассмотрению с позиций этики, с которых надлежит анализировать и ту область религиозного мировоззрения, которая по существу не что иное, как парафраз этических норм. [c.101]

VIII