Академик В. М. Глушков – пионер кибернетики - Деркач В.П - Страница 47

47

Теперь такая задача с помощью электронно-вычислительной машины решается за несколько минут. Подготовка исходной информации несложна и может выполняться непосредственно специалистами-производственниками.

По этой методике были проведены расчеты оптимального состава и использования машинно-тракторного парка для колхозов Полесья и лесостепной зоны Украины: имени Жданова, “Дружба”, “Заря коммунизма”, имени Богдана Хмельницкого и других. Расчеты позволили определить количество тракторов, необходимое для обработки полей, установить графики их оптимального использования при выполнении определенных работ, капитальные затраты на создание парка и прямые эксплуатационные затраты.

Данная методика предназначена и для проведения исследовательских расчетов, связанных с разработкой систем машин для комплексной механизации сельскохозяйственного производства в различных природно-экономических зонах. Около 150 исследовательских расчетов было проведено для отдельных хозяйств Полесья, лесостепной и степной зон Украины. Подобная работа велась также в Сибирском отделении АН СССР, где тоже получены хорошие результаты.

В Институте кибернетики АН УССР завершается разработка методики выбора наилучшего варианта организации работы комплексов сельскохозяйственных машин при уборке урожая. Если составить перечень типичных задач, которые необходимо решить при планировании сельского хозяйства, то оказывается, что для большинства из них может быть подобрана уже разработанная методика, позволяющая ускорить процесс планирования. Решить же проблему планирования и управления сельским хозяйством в масштабах страны можно будет лишь при создании сети вычислительных центров.

За предстоящие 10-15 лет в стране необходимо построить и запустить в эксплуатацию десятки тысяч вычислительных центров (промышленных, сельскохозяйственных, торговых), оснащенных лучшими моделями электронно-вычислительных машин, которые смогут обеспечить переход на оптимальное планирование и управление, начиная с самых низовых звеньев. В них будут проводиться все необходимые расчеты по заказам колхозов и совхозов, даваться необходимые консультации для правильного ведения хозяйства. Можно будет определить зависимость, например, величины урожая в данной конкретной местности от видов и доз удобрений, метеорологических условий, срока посева и т.д. Они помогут нам хранить обширную информацию, которая впоследствии может понадобиться при сходных условиях и обстоятельствах. Все эти процессы будут автоматизированы с помощью электронно-вычислительных машин, а поскольку в сельском хозяйстве из года в год повторяются одни и те же технологические процессы, определив основные закономерности их, можно будет и управлять производством.

И тут со всей остротой встает проблема создания индустриальной базы для внедрения кибернетических систем в народное хозяйство. Речь идет не просто о создании индустрии электронно-вычислительных машин (ЭВМ) – она уже есть в нашей стране. Суть дела заключается в том, что сбор информации, передача данных ввода, формирование нужных документов – все это требует новых единиц оборудования, соответствующего комплекса программ, то есть математического обеспечения, и соответствующих технико-организационных мероприятий, которые должны выполняться в комплексе. Это то, что называется системным подходом к внедрению вычислительной техники. Индустрии таких систем у нас пока нет, они внедряются случайно и в отдельных местах, а в массовом порядке не повторяются. При наличии такой индустрии массовое внедрение автоматизированной системы управления производством, уже примененной, например, на Львовском телевизионном заводе, на родственных предприятиях, дало бы народному хозяйству высокий экономический эффект.

Научно-исследовательская организация не в состоянии выполнить такую задачу в короткий срок без ущерба для дальнейшего развития самой науки.

Для полной массовой автоматизации управления народным хозяйством надо около 30 типов систем управления, разработкой которых должны заниматься научные коллективы с определенным профилем: несколько типов систем управления производством в промышленности, несколько типов – в сельском хозяйстве, торговле и т.д. Это даст возможность сосредоточить научные силы на определенных важнейших участках народного хозяйства.

Еще никогда в истории достижения науки и техники не внедрялись в практику с такой быстротой, как это происходит сейчас. Сила человеческого разума воплощает в жизнь такие научные идеи и разработки, которые еще недавно были предметом фантазии. Дальнейшее развитие сельскохозяйственной науки тесно связано с применением достижений в области кибернетики и вычислительной техники. Электронный мозг поможет нам поднять сельское хозяйство на такой высокий уровень, на котором оно еще никогда не находилось.

Кибернетика стучится в 2000-й год

„Экономическая газета”, №2, январь 1968 г.

Легче говорить о будущем зрелого человека, чем о судьбе ребенка. А ведь моя область знания – кибернетика, вероятно, самая молодая из наук: ей немногим более двадцати, а впереди – в этом не приходится сомневаться – столетия расцвета, фантастические перспективы, которые трудно даже вообразить. Экстраполировать в будущее кривую ее развития? Но участок, пройденный кибернетикой, так мал...

Сам я пришел в эту науку из теоретической математики. Должен был оппонировать диссертацию по высшей алгебре, и вдруг прикинул, что на проверку включенных у нее уравнений потребуется много времени. Составил ключ к их решению – алгоритм, обратился к помощи электронно-вычислительных машин. Но, решив эту задачу, “заболел” кибернетикой. Казалось бы, что необычного: ведь пользуемся мы для ускорения расчетов арифмометром. Но я почувствовал: за внешней аналогией здесь скрывается новое качество, которое может привести к новой технической революции.

Интеллектуальную мощь человечества можно значительно увеличить за счет применения электронно-вычислительных машин. Как сегодня суммарная мощность электростанций определяет энергетический потенциал страны, так завтра общий парк ЭВМ позволит судить о ее интеллектуальном могуществе.

Естественно, возникает вопрос: каковы принципиальные и практические возможности вычислительных машин? Точно так же, как мощность двигателей до сих пор измеряется в лошадиных силах, способности машин познаются при сравнении их с единственной интеллектуальной силой – мозгом человека.

По сообщению американского математика Хао Ванга, вычислительная машина IBM-704 за 8,5 минут выдала доказательства 130 относительно сложных теорем. Однако, скажет читатель, здесь не происходит открытия новых фактов. Но наши знания были получены в результате многолетних трудов! Для нахождения общего метода решения квадратных уравнений, известного ныне каждому школьнику, человечеству потребовалось несколько сот лет. Современная ЭВМ может вывести его за насколько минут. Для этой цели нужно заставить ее перебрать различные последовательности своих элементарных операций, автоматически проверить правильность решений подстановкой в исходное уравнение и зафиксировать последовательность, которые приводят к правильным решениям.

Казалось бы, машина перебирает варианты. На самом деле она программирует себя для решения задач. Любой исследователь поступает аналогично – подбирает один, отбрасывает другие решения. Нередко на это уходят годы. Здесь не обойтись без помощи ЭВМ. В науке появляется новое качественное объединение: “человек плюс вычислительная машина”. Задачу, которую ставит перед собой ученый-теоретик, можно образно сравнить с пирамидой, в вершине которой находится цель – теорема, научная теория и т. п. Основание пирамиды – это совокупность исходных представлений и понятий, лежащих в основе строящейся теории. Высота ее характеризует сложность логических построений, ведущих от исходных фактов к конечным результатам. Рано или поздно наступает момент, когда объем такой пирамиды становится столь большим, что соответствующая проблема делается практики недоступной для “невооруженного” человеческого ума. Здесь требуются автоматические помощники.

Быстродействие ЭВМ иногда порождает иллюзии, что все задачи можно решать как в игре