Академик В. М. Глушков – пионер кибернетики - Деркач В.П - Страница 63

63

например, Альберт Эйнштейн, признавая, что машину можно научить решать любые проблемы, считал, что компьютер никогда не сможет поставить ни одной новой. Однако уже сегодня существуют программы, которые не только доказывают теоремы, но и формулируют новые, подлежащие доказательству. Мало того, уже всерьез обсуждается вопрос и об установлении критериев, по которым компьютер мог бы оценивать степень научной ценности той или иной новой проблемы и формулировать наиболее интересные из них.

– Как вы считаете, Виктор Михайлович, какой из видов творческой деятельности человека будет автоматизирован в первую очередь!

– Конечно же, в первую очередь – техническое проектирование. Это уже насущная потребность сегодняшнего дня. Ведь известно, что научно-технический прогресс неизбежно приводит к появлению все более и более сложных конструкций. А чем она сложнее, тем труднее ее спроектировать, тем больше времени уходит на обдумывание не только ее общей схемы, но и отдельных узлов. Проектирование, предположим, космической ракеты, сверхзвукового пассажирского лайнера, крупного гидротехнического комплекса, создание проекта прокладки газо- или нефтепровода и многое другое зачастую занимают у большого коллектива ученых, инженеров, экономистов 10-12, а то и больше лет. Однако, как вы понимаете, современные темпы научно-технического прогресса таковы, что десятилетний срок для них – очень большой промежуток времени.

Единственный выход из такого малоприятного положения – ускорение проектирования с помощью электронно-вычислительных машин. Все это и позволяет уже сегодня считать, что в ближайшие годы автоматизация проектирования и научного творчества станет одной из основных областей применения ЭВМ. Конструкторская работа, создание новой техники, геологоразведка порождают просто целые реки информации, переработать которую нелегко. И в подобном половодье данных захлебываются не только конструкторы и инженеры, но и ученые-экспериментаторы. Сегодня экспериментатор, засыпанный им же самим добытыми, но еще не осмысленными сведениями, сплошь и рядом теряет из виду горизонты и поэтому вынужден пробираться вперед на ощупь. Если же в таком случае ему на помощь приходит кибернетика, то он может, пускай и сравнительно бегло, но зато очень быстро обработать всю новую информацию.

Сегодня уже немало делается по автоматизации труда проектировщиков, но пока это, к сожалению, касается лишь выполнения наиболее сложных расчетов, что, конечно, недостаточно. Для оптимального проектирования. Необходимо, чтобы автоматизировались все его этапы, включая оценку и сравнение различных вариантов.

Наш институт уже несколько раз обращался к теме автоматизации технического проектирования. Кроме автоматизированной системы проектирования ЭВМ и оптимального профилирования дорог, о которых я уже говорил, можно в качестве примера привести еще комплексную автоматизацию процессов проектирования деталей корпусов судов или проектирование электрических, газовых и водопроводных сетей. Опыт нашего института и других подобных учреждений позволяет сказать с полной уверенностью, что эффект при повсеместном переходе к автоматизированному проектированию мог бы составить многие миллиарды рублей.

– А за счет чего же получится такая экономия! Только ли за счет убыстрения самого процесса проектирования?

– Нет, не только. Ведь лишь на первый взгляд может показаться, что очень легко ответить, скажем, на вопрос, какая система газопроводов будет самой короткой и дешевой при обязательном соединении между собой заданного числа точек. Специалисты подсчитали; если необходимо соединить 17 месторождений природного газа, используя для этого трубы 7 стандартных диаметров, то количество возможных комбинаций будет выражаться поистине астрономической цифрой. И для того чтобы обычным способом пересчитать все эти варианты, оценить их и выбрать оптимальный, потребовались бы тысячи людей, которые должны были бы работать чуть ли не миллионы лет.

Однажды кибернетики США попробовали с помощью компьютера разработать трассу уже существующего газопровода в районе побережья Луизианы. И когда они продемонстрировали свою трассу и определенную ими ее стоимость представителям Федеральной энергетической комиссии, то те просто поразились. И действительно, было чему удивляться. Разница в стоимости была огромной. Вместо 720 миллионов долларов, потраченных на строительство уже существующей системы, оказывается, можно было потратить всего... 340 миллионов, если бы система эта рассчитывалась с помощью компьютера. Ведь человек просто не в состоянии в разумные сроки рассчитать всевозможные варианты и выбрать из них самый подходящий.

Не менее важным является и вопрос об автоматизации справочно-информационной и реферативной работы. Дело это очень важное. Ведь уже сегодня многие специалисты жалуются на то, что нередко бывает легче и дешевле заново провести разработку какой-то научной или технической проблемы, разработать конструкцию того или иного устройства, чем найти в безбрежном море накопленной информации решение этой проблемы или чертеж подобного устройства.

Английские специалисты в свое время подсчитали, что промышленность их страны ежегодно расходует на безуспешные поиски необходимой информации приблизительно 6 миллионов фунтов стерлингов. Нетрудно себе представить, какими же должны быть общие затраты на сбор и передачу информации.

Я перечислил лишь некоторые вопросы, которыми уже сегодня не только может, но и должен заниматься компьютер, помогая ученому, конструктору, изобретателю. И не за горами то время, когда обращение за справкой к электронному помощнику станет таким же привычным и обыденным делом, как перелистывание обычного справочника.

ЭВМ и экономика

„Социалистическая индустрия”, 8 июля 1973 г. Рассказ записал В. Анисимов.

Современная кибернетика состоит из большого числа разделов, представляющих собой самостоятельные научные направления. Практический центр тяжести ее сместился в область создания сложных систем управления и различного рода систем для автоматизации умственного груда.

В конце 60-х годов Институт Кибернетики АН УССР провел оценку сложности задач управления. Было выбрано шесть судостроительных, приборостроительных и машиностроительных предприятий, три крупные стройки, электростанции, строительство моста через Днепр, химический комбинат в Донбассе и так далее… После этого была изучена сложность задач, связанных с материальными потоками, а не со структурой управления.

Для каждого предприятия подсчитывались задачи на самом предприятии и его связи с другими. Затем было подсчитано, сколько в стране подобных организаций, и в результате была получена количественная оценка этих исследований.

По таким подсчетам выяснилось, что, например, на вторую половину 60-х годов для эффективного управления народным хозяйством необходимо было выполнить в год 1016 арифметических операций. А один человек за этот период в состоянии выполнить в системе управления, без автоматизации, лишь 300 тысяч операций.

Таким образом, если при нашем сегодняшнем развитии промышленности “посадить” в систему управления человека, лишенного ЭВМ и имеющего в руках лишь арифмометр, то потребовалось бы 30 миллиардов работников.

Что же касается вычислительных машин, то сегодня уже имеются ЭВМ, которые выполняют более 1 миллиона операций в секунду. Но даже машины с меньшей производительностью способны справиться с задачей управления. Для этого достаточно 20 тысяч ЭВМ “Минск-32”. Много ли это? Нет. В США, например, на 1 января 1971 года работало около 70 тысяч ЭВМ, причем две трети из них были заняты решением задач управления в экономике.

У нас в стране использование ЭВМ уже приобрело определенную системность, и прежде всего в плане решения конкретных производственных