Вокруг Света 1980 № 06 (2477) - [38]

Например, уже сейчас эта система позволяет комплексно использовать лесные богатства. На лесосеках часто остаются низкосортные деревья, ветки, сучья... Иногда их сжигают, втаптывают в землю гусеничными траками, а иногда гниют они по многу лет, заражая окрестные участки. Но если бы только сучья и ветки! Даже бревна подчас использовались не полностью. Нарежут их на стандартную длину. А потом уже на месте начинают пилить по новой. И остается при этом немало неиспользованной высококачественной древесины. Не нужна она, нестандартная, никому, и все тут. В лучшем случае на дрова пойдет. И это ценный лес.

Система же точно подскажет, как лучше пустить древесину в дело. Достаточно дать задание электронно-вычислительной машине, и она тут же решит, как целесообразнее, с наименьшими отходами распилить ту или иную партию бревен, и определит, для каких целей пойдет эта партия.

Короче говоря, электронный помощник человека должен отрабатывать самые оптимальные варианты работы в лесу, полностью исключая как недорубы, так и перерубы.

Модели природных явлений

— Существует немало проектов, при осуществлении которых сильное влияние на окружающую среду исключить вроде бы невозможно. Как в таком случае может помочь кибернетика?

— Действительно, такие проекты существуют. Возьмите хотя бы такую проблему, как избавление Ленинграда от наводнений. Задача эта стоит уже не одно столетие.

Как известно, не так давно было приняло решение о перекрытии Финского залива плотиной, которая смогла бы регулировать уровень воды в заливе. Цель, конечно же, благородная и проект вполне осуществимый. Но это, согласитесь, довольно сильное воздействие на природу. Ученые обдумывают: не может ли потом оказаться, что, предохраняя город от наводнений, создавая плотину, человек тем самым вызовет нежелательные биологические последствия, такие, скажем, как загнивание воды в Финском заливе?

Все вещи подобного рода сегодня, как правило, просчитываются на электронно-вычислительных машинах, что позволяет предвидеть последствия тех мероприятий, которые люди хотят осуществить. Надо сказать, что пример Финского залива не представлял для ученых особой трудности. Здесь приходилось учитывать в основном режим круговорота воды в заливе — то есть явления, связанные с гидромеханикой. А в этой науке уже давно имеются методы расчетов. Поэтому и задача, решаемая с помощью электронного помощника, явилась в основном расчетной задачей.

Гораздо труднее, когда речь идет о сложной системе взаимодействий. Если бы мы хотели, скажем, осуществить проект плотины для Охотского, Японского или Каспийского морей, нам потребовались бы не только гидротехнические, но и биологические обоснования. А в этой области закономерности установлены далеко не с такой степенью точности, как в гидромеханике. Дело в том, что бурное развитие биологической науки приходится на вторую половину двадцатого века, и ученые еще не установили досконально все, что хотелось бы знать специалистам, работающим с электронно-вычислительными машинами.

— Выходит, в подобных случаях кибернетика бессильна?

— Вы ошибаетесь. Нам удалось разработать метод прогнозирования и управления развитием сложных динамических систем с качественными параметрами. Что это такое? Это параметры, которые невозможно измерить определенным числом. Они выражаются условно, скажем, «хорошо», «плохо», «удовлетворительно». Или «много», «мало», «средне», если речь идет о лове рыбы в тот или иной период года; или же «условия подходящие», «не совсем подходящие», «резко губительные» и так далее.

В настоящее время уже существуют общие методы работы с такого рода моделями. Но хочется подчеркнуть — ни в коем случае не надо думать, что в данной ситуации кибернетика предлагает палочку-выручалочку, с помощью которой можно просто взять да и заложить в такого рода модель те или иные данные. А потом прокрутить ее и с полной уверенностью сказать, что же произойдет, если мы, скажем, перебросим воды северных рек в Аральское или Каспийское море.

К сожалению, далеко не все так просто. Электронно-вычислительная машина не ясновидец, и результаты ее работы зависят и от уровня развития кибернетики на сегодня, и от того, что могут дать другие науки.

Если использовать модели аккуратно, правильно, со знанием дела, то они смогут помочь даже в тех случаях, когда в современном знании есть противоречия по тем или иным вопросам. А такое, как известно, довольно часто встречается, в том числе и в биологической науке. Ведь существуют даже теории, прямо противоречащие друг другу. Главное в таком случае — заложить в модель все, подчеркиваю — ВСЕ мнения и данные. Только тогда машина сможет представить действительно объективную картину, соответствующую тем знаниям, которые имеются в данной области на сегодняшний момент.

Компьютер не просто скажет, что вот это будет так, а это совсем иначе. Он объяснит, что в этом своем предсказании он уверен на 90 процентов, в этом всего на 10, а в том и того меньше — на 5 процентов.

— А если степень неопределенности получается слишком большой?