Изот Литинецкий - Беседы о бионике

Таких или подобных ситуаций, когда возможности, заложенные в машинах, не удается использовать из-за трудности общения с ними, можно назвать десятки и сотни. Так как электронные вычислительные машины не понимают нашего языка и не могут на нем говорить, не возможны ни разговор с ними по телефону, ни приглашение электронного консультанта на консилиум, на совещание, где порой приходится оперативно принимать решения по важнейшим техническим и экономическим вопросам, на непринужденную беседу с иностранцем, языком которого вы не владеете. Но, пожалуй, самое главное — разговор с вычислительными машинами совсем не прост, сегодня для этого необходимо в совершенстве знать программирование и машинный язык.

Постепенно в науке наметился путь решения этой проблемы: нужно создать машины, понимающие язык человека, такие машины, которые могли бы слышать и понимать услышанное, подчинялись бы буквально каждому нашему слову. Создание машин, воспринимающих голосовые команды, значительно облегчило бы деятельность человека-оператора, так как отпала бы необходимость перекодировки словесно выраженных понятий и команд в сложно координированные акты клавишного или кнопочного управления. Научив машину слушать и понимать нашу речь, мы смогли бы не только улучшить обмен информацией между человеком и машиной, но и эффективно использовать последнюю для совершенствования контактов между людьми. Как, например, услышать человека, опустившегося на дно моря, как быстро и правильно обучить людей чужим языкам? На все эти вопросы мы могли бы, вероятно, получить ответы у машины, которая научилась бы понимать нас "с полуслова".

Каковы же место и роль бионики в решении проблемы "человек — машина"?

Рис. 5. Схема обмена информацией между человеком и машиной (по В. В. Ларину). А — современное положение дела: человек получает от машины только зрительные и слуховые сигналы и дает машине команды только путем двигательных актов; Б — перспективы расширения поступления информации от машины к человеку и обратно через не используемые сейчас анализаторы (осязание, проприоцептивная чувствительность и т. д.)

В настоящее время обмен информацией между человеком и машиной осуществляется по сравнительно небольшому числу каналов, главным образом посредством выполняемых двигательных актов: нажатием кнопок, ключа телеграфного аппарата, клавиш, перемещением рычагов, педалей, поворотом рулевого колеса и т. п. Что же касается информации, поступающей от машины к человеку, то она сводится лишь к звуковым и световым сигналам (включение различных табло, цифровая индикация). Между тем возможности связи человека с машинами значительно обширнее, чем это имеет место сейчас (рис. 5). Достаточно напомнить, что, кроме зрения и слуха, человек обладает обонянием, осязанием, вкусом, а также проприоцептивной чувствительностью. Все эти входы живой системы — человека — могут весьма успешно использоваться для ввода в машину самой разнообразной информации. И бионика идет именно по этому пути. В целях обеспечения наилучшего общения человека с машиной бионика пытается широко использовать биологические принципы в технике. Иными словами, в отличие от кибернетики и инженерной психологии, пытающихся разработать оптимальные методы использования человеческих возможностей для управления сложнейшими техническими системами, бионика идет по пути улучшения связи человека с машиной не за счет рационализации человеческих качеств, а за счет "биологизации" машин. Примером может служить проводимая в настоящее время работа по созданию "слышащих" машин.

Такую машину нужно прежде всего снабдить отличным слуховым аппаратом. Это задача, так сказать, номер один. Но услышать сообщение — распознать "слуховые образы" — еще полдела. Нужно также научить машину "понимать" его смысл — в противном случае автомат превратится в некое кибернетическое подобие гоголевского Петрушки, который, как известно, отличался тем, что все читал с равным вниманием. Его увлекал сам процесс чтения: "... что вот-де из букв вечно выходит какое-нибудь слово, которое иной раз черт знает что и значит". "Научить" машину "понимать" человеческую речь — задача номер два. Обе задачи неотделимы друг от друга — это типичные бионические проблемы.

Итак, бионический аспект рассматриваемой нами проблемы "человек — машина" ("человек — автомат") заключается в поиске новых путей для построения машин (автоматов), наилучшим образом согласованных с человеком-оператором. Задача состоит в создании своеобразного симбиоза человека и машины, т. е. такой их кооперации, при которой машина будет выполнять устные команды, заданные инструкции или выдвигать гипотезы и доказывать их, а человек — оценивать их и давать новые распоряжения или инструкции. Процесс общения человека с машиной нельзя разделять. Для достижения этого нужно усовершенствовать (формализовать) обычный язык так, чтобы каждое сообщение человека при его связи с машиной имело для нее определенный логический вес. В этом направлении уже получены некоторые результаты.

По сообщениям американской печати, датированным январем 1962 г., в Корнельском университете был разработан первый перцептрон "Тоберморей", способный "опознавать" произносимые слова. Система памяти этого экспериментального перцептрона содержала около 1000 ячеек, а электроакустический преобразователь (микрофон с последующей записью на магнитную ленту) принимал до 1600 отдельных акустических сигналов. Почти одновременно или немного позднее сотрудники Иллинойского университета разработали динамический преобразователь сигналов для выделения инвариантов, т. е. неизменных частотных составляющих, служащих основой данного звука речи. Этот прибор содержит систему фильтров и дифференцирующих цепей, при помощи которых производится разложение звуков на частотные составляющие и выделение инвариантов. Создатели прибора считают, что он может быть использован для разработки системы автоматического опознавания слов, а также для предварительной обработки данных в адаптивных системах.

Значительная и даже, пожалуй, основная часть исследований, проводимых в США в области распознавания речи, посвящена созданию квазислуховых автоматов для военных целей. Так, по контракту с Министерством обороны США одна фирма разработала "обучающуюся" машину "Кибертрон" типа К-100, предназначенную для распознавания сигналов гидролокационного устройства. Процесс самообучения проводится путем сравнения записей на перфоленту блока памяти сигналов, создаваемых звуколокационным устройством, с последующей записью других сигналов, например сигналов, создаваемых надводным кораблем, которые по своему частотному спектру близки к сигналам от подводных лодок. Машина сравнивает эти сигналы и выдает ответ. Процесс повторяется до тех пор, пока ответ не будет правильным. Обученная таким образом система, по сообщениям американской печати, обеспечивает быстрое и правильное распознавание шумов, подводных лодок с ошибкой не большей, чем у самого опытного оператора гидролокационной станции. Кроме машины типа К-100 фирма разработала другой вариант — "Кибертрон" типа К-200, предназначенный для распознавания слов английской речи.