Киви Берд - Книга о странном (с иллюстрациями)

Безусловный интерес представляет то, как ученый переформулировал цель исследования: «Фундаментальная проблема связи состоит в том, чтобы на одном конце в точности или приблизительно воспроизвести сообщение, которое избрали для передачи на другом конце». Для строгого математического описания и решения проблемы в такой формулировке Шеннон разработал теоретический фундамент столь тщательным образом, что введенные им конструкции и терминология остаются стандартом и по сию пору.

Достаточно быстро Шенноном был сделан вывод, что наилучшим решением проблемы стало бы более эффективное кодирование или «упаковка» информации. Однако для начала требовалось строго определить, что это собственно такое – «информация» – и чем измерять ее количество. Имея за плечами аппарат двоичной логики, за единицу информации Шеннон принял то, что впоследствии окрестили бинарной цифрой или просто «битом», другими словами, выбор одного из двух равновероятных вариантов.

Что же касается количества информации, то ее Шеннон определил через энтропию – математическую меру, в термодинамике и статистической физике применяемую для характеристики степени хаотичности (разупорядоченности) систем. Как гласит предание, пошедшее из уст самого автора, использовать энтропию ему посоветовал знаменитый математик Джон фон Нейман. Со своеобразным чувством юмора, свойственным этим людям, фон Нейман обосновал свой совет тем, что в среде математиков и инженеров мало кто знает об энтропии, а посему Шеннон получит огромное преимущество в неизбежных грядущих спорах вокруг новой теории. Однако вопреки ожиданиям, новаторской теории Шеннона был сужден мгновенный и широчайший успех среди инженеров, занимающихся системами связи. Она породила огромное количество исследовательских работ и стала мощным стимулом к развитию всех тех технологий, что в конечном счете привели к сегодняшнему «веку информации».

Другая эпохальная работа Клода Шеннона, вышедшая практически одновременно с «теорией информации», по ряду причин не получила такого же широкого резонанса, поскольку явно опережала свое время сразу на несколько десятилетий. Речь идет, конечно же, об опубликованной в 1949 году статье «Теория связи в системах засекречивания» [38](Communication Theory of Secrecy Systems). На самом деле данная статья представляла собой несколько переработанный отчет, подготовленный Шенноном еще в 1945 году. То, что эта работа была рассекречена и опубликована в открытой печати – уже само по себе маленькое чудо, рационально объяснить которое можно лишь тем, что уровень абстрагирования явно показался принимающим решения инстанциям чересчур далеким от практики. Ну а то, что значит этот труд для современной криптологии, можно проиллюстрировать лишь одним примером. Всю историю криптографии от античности до наших дней принято делить на два периода: до 1949 года, когда «тайнопись» считали шаманством, оккультизмом и родом искусства; и после 1949 года, когда криптология стала полноценной прикладной наукой со строгой математической теорией в фундаменте.

За Клодом Шенноном всегда ходила слава весьма разнообразно одаренного человека. Во многом он напоминал «универсальных людей» эпохи Возрождения, причем порою отличался весьма эксцентричным поведением. Одной из наиболее примечательных деталей его жизни непременно упоминают следующую – временами Шеннон любил разъезжать по коридорам Bell Labs на одноколесном велосипеде, да еще жонглируя при этом мячами.

В 50-е годы ученым был предпринят целый ряд интереснейших работ, связанных с системами искусственного интеллекта. Одним из первых Шеннон высказал мысль о том, что машины могут играть в игры и самообучаться. Эти идеи сразу стали находить практическое воплощение. Для решения задач поиска выхода из лабиринта Шеннон построил «умную электромеханическую мышку», получившую имя античного героя Тесея. Это устройство стало одной из самых ранних попыток «научить» машину самостоятельно обучаться и находить выход из запутанных коридоров. В честь шенноновского Тесея институтом IEEE впоследствии был учрежден международный конкурс изобретений «микромышь», в котором и поныне тысячами участвуют студенты технических вузов из разных стран мира.

В 1950 году, фактически на самой заре компьютерной эпохи, Клод Шеннон написал статью «Программирование компьютера для игры в шахматы», где сформулировал два типа стратегий, в конечном счете приводящих к машинам, играющим в шахматы на весьма приличном уровне. Для той поры подобная статья выглядела как чудачество ученого-фантазера, однако взгляд Шеннона был устремлен не на современных ему громоздких и неудобных в программировании монстров, а значительно дальше в будущее. Обосновывая важность создания компьютерного шахматиста, Шеннон писал так: «Проблема игры в шахматы жестко очерчена, как в терминах допустимых операций, так и в своей конечной цели. Она не настолько проста, чтобы быть тривиальной, но и не слишком сложна для отыскания удовлетворительных решений».

Для наглядного пояснения этих мыслей можно сказать, что постоянно изменяющаяся сложность шахматной доски – это, к примеру, проблема работы авиадиспетчера в миниатюре. Поэтому на протяжении последнего полувека шахматы для компьютерных ученых являются как бы лабораторным полигоном, на котором обкатываются самые разнообразные технологии систем искусственного интеллекта. И ныне, когда общедоступные шахматные программы вроде Fritz или Junior, работающие на обычном персональном компьютере, уже вполне способны наносить в турнирах поражение чемпионам мира, особо важно подчеркнуть, что в основе всех современных шахматных программ по-прежнему лежат шенноновские стратегии «типа A и B».

В те же 50-е годы Шеннон создал любопытную «машину, способную читать мысли». Говоря точнее, коллега Шеннона Дэйв Хэйглбергер построил аппарат, который в опытах с подбрасыванием монеты предсказывал, что будет выбирать человек – «орла» или «решку». Эта машина явно предсказывала выбор с вероятностью, большей 50%. Так, в эксперименте с 9795 бросками машина 5218 раз сделала правильное предсказание выбора человека. Идея «чтения мыслей» состояла в том, что человек не способен генерировать «чисто случайные» последовательности, невольно подстраиваясь под результаты предыдущих испытаний. Логика обычно примерно такова: «вот выпало три подряд „решки“, значит, теперь-то уж точно выпадет „орел“». Основываясь на этой логике Хэйглбергер и разработал ряд несложных алгоритмов предсказания. Шеннона эта задача тоже заинтересовала и он построил собственную машину для чтения мыслей, выставив ее на соревнование с хэйглбергеровской. В конечном итоге машина Шеннона выиграла, правда, с минимальным преимуществом.