Михаил Васин - Клад острова Морица

Разработку и осуществление всякого проекта можно расчленить на этапы, количество которых иногда доходит до нескольких тысяч. Среди этих этапов будут и научно-поисковые работы, и проектировочные (скажем, надо спроектировать узкоколейную железную дорогу, подвозящую материалы для строительства), и чисто производственные (предположим, построить мост), и информационно-отчетные (систематизировать данные о рельефе местности в районе строительства), и другие.

Каждый из этих этапов требует для своего осуществления времени, и выполнение их должно идти не как попало, а с соблюдением определенного порядка, последовательности. При этом завершение отдельных этапов может быть связано сроками. Каждый этап требует финансирования. Ясно, что, вкладывая больше денег, мы можем расширить фронт работ и скорей завершить определенный этап.

Возникают вопросы: какие «узкие места» будут встречаться в ходе работ? Как следует распределять общие ассигнования на проект по его этапам? Каков тот минимальный срок, за который можно осуществить данный проект при ограниченных капиталовложениях?

Весьма сомнительно, что можно найти такого опытного инженера, который смог бы заранее не только указать все «узкие места», но и оценить степень «узости» каждого из них и предусмотреть резервы для их успешного преодоления. Едва ли можно точно «угадать», сколько средств нужно вложить, чтобы выполнить все работы в кратчайшие сроки.

Современная математика создает методы решения задач такого типа. Конечно, это связано с трудоемкими расчетами и возможно лишь при наличии быстродействующей вычислительной техники. Но зато результаты, как говорится, и стоят того. Например, при решении задачи об очередности разработки карьеров Канско-Ачинского бассейна математики предложили такой вариант, который дал экономию в 40 миллионов рублей в год! На эти деньги можно содержать два десятка математических институтов и вычислительных центров.

Другой пример. Нужно было выбрать оптимальный вариант размещения железорудных баз для снабжения металлургических заводов Южного Урала, Казахстана и Сибири железной рудой (почти в точности — задача размещения элементов на плате!). Применение исследования операций показало, что вариант, полученный традиционными методами, никуда не годится: можно уменьшить капитальные затраты на 32 миллиона рублей! Это, конечно, рекордные результаты. В большинстве случаев математика позволяет добиваться меньшей экономии, но зато таких, сравнительно скромных по результатам, математических работ, ставших обыденными и в проектном, и в инженерном деле, в разных отраслях науки и практики великое множество. И с каждым годом количество удачных вторжений математики в новые области будет возрастать.

В те годы, когда я познакомился с Николаем Николаевичем Воробьевым, первые шаги делала и лаборатория кибернетики Ленинградского вычислительного центра. Одной из работ, которой здесь увлеченно занимались, была… Ну, попросту говоря, математики пытались создать живую ткань, например нервную ткань или ткань сердечной мышцы. Правда, ткани не настоящие, а абстрактные. Точнее, математические модели живых тканей. Их нельзя потрогать рукой, они существуют лишь в «воображении» искусственного мозга — электронно-вычислительной машины. Но тем не менее над ними можно производить различные опыты.

Фундаментом этой работы послужила заманчивая идея, высказанная задолго до того математиками-теоретиками. Весьма грубо, приблизительно ее можно изложить так: если построить систему, состоящую из большого количества одинаковых элементов, совершенно одинаково связанных друг с другом, то такая система, иначе говоря, простейшая ткань, будет способна считать и запоминать поступающие извне сигналы, а также будет надежна в работе.

Эта мысль заинтересовала многих ученых. Как известно, ламповые электронно-вычислительные устройства чрезвычайно сложны. Кроме того, они весьма «нежны»: стоит выйти из строя нескольким лампам, и машина начнет «нести чепуху». А предложенная математиками простейшая система подобна живому мозгу: отмирание нескольких ее «клеток» не сказывается на результатах деятельности всей ткани. Исследования в этой области могли бы привести к созданию удивительных кибернетических устройств, которые при максимальной простоте были бы гибки и надежны в работе.

Но как осуществить такие исследования? Конечно, схему-ткань можно было бы сконструировать. Но это очень дорого и долго: каждую схему пришлось бы собирать из десятков, если не сотен тысяч элементов. И при этом неизвестно, какой будет результат, окупятся ли затраты.

Сотрудники лаборатории кибернетики пошли по другому пути. Вот пачка картонных карточек, испещренных отверстиями. Это запись на языке ЭВМ всех сведений о том, какой должна быть интересующая нас ткань. Перфокарты вводятся в электронно-вычислительную машину, и она запоминает все данные. В «электронном воображении» машины возникает четкое представление о нужной нам ткани. Теперь над этой воображаемой тканью можно производить любые эксперименты. В машину вводятся карточки с записью условий опыта. Неважно, что ткани нет на самом деле, что ничем реальным ее не прокалывают, не рвут, не режут, что она существует лишь в «воображении», в «мечтах» электронного мозга. Эти «мечты» столь точны, что нет принципиальной разницы между опытами наяву и в математической абстракции. О результатах эксперимента машина рассказывает языком цифр, напечатанных на ленте.

Исследования во многом подтвердили теоретические положения. Система (ткань) действительно могла запоминать, считать и быстро восстанавливала свою работоспособность, если какие-то «точки», элементы, под внешним воздействием «умирали» — выходили из строя. Но этого мало. После одного эксперимента математики заметили, что в определенных условиях ткань вдруг «оживала» и начинала пульсировать так, как пульсирует сердце лягушки.

Новые эксперименты, новые расчеты… И вот уже в руках ученых пачка перфокарт — создана математическая модель сердечной мышцы. Теперь в любой момент в электронном мозгу машины можно вызвать «представление» о сердце и ставить на этом воображаемом «сердце» опыты, соответствующие медицинским. И вот что особенно интересно: эти опыты дали результаты, аналогичные тем, какие получают физиологи при обычных экспериментах на настоящем сердце.

Работами математиков заинтересовались физиологи. Почему? Во-первых, потому, что на воображаемой сердечной или мозговой ткани можно ставить такие опыты, которые не поставишь на реальных органах. Во-вторых, потому, что параллельные эксперименты на живом органе и на созданном в теории помогут внести ясность в спорные вопросы физиологии, помогут лучше понять, как возникают и развиваются некоторые тяжелые заболевания сердца и мозга.