Роль и место информации в ходе развития живой природы и общества

Появление науки — это, таким образом, еще одна замечательная особенность мирового процесса самоорганизации. Возникшая из чисто практических нужд, наука сегодня поднялась до высочайшего уровня абстракции, и потому ее связи с конкретными потребностями общества становятся сегодня часто весьма опосредованными. Человечество, создавая научные знания, очень часто заранее ничего не может сказать об их прикладной значимости, не может предсказать дальнейшие пути развития науки, объяснить причины, побуждающие ученых заниматься теми или иными проблемами. Пути развития науки крайне прихотливы, а если говорить о фундаментальной науке, то мы очень плохо представляем те законы, которые управляют ее развитием. В результате знания обретают самостоятельную ценность, а каждая научная дисциплина — свою собственную логику развития, т. е. каждая из них начинает жить собственной жизнью.  Вот почему относительно легко заключить, что именно тому или иному исследователю следовало бы делать, и очень трудно и даже опасно советовать ему, чего делать не надо. Сегодня мы сталкиваемся со своеобразным явлением: знания накапливаются впрок. Они оттачивают нашу интуицию, содействуют проявлению феномена открытия, порождают спонтанные скачки в нашем понимании окружающего мира. Открытия — это проявления крайней нелинейности процесса организации информационной базы цивилизации. Несмотря на известное обособление науки, на опосредованный характер связи фундаментальных исследований с практическими запросами общества, эта связь всегда существует. Даже самые абстрактные дисциплины и исследования в конечном счете влияют на стратегические аспекты человеческой активности. Если в рамках развития какой-либо дисциплины долгое время не создается новой информации, необходимой для практической деятельности, то общественный интерес к ней начинает затухать. Причины ее застоя могут быть самыми разными — то ли это неудачная постановка проблемы, то ли сложность возникающих задач, не поддающаяся преодолению существующими средствами анализа, то ли еще что-то.

В таких случаях говорят о кризисе научной дисциплины. Я думаю, что сегодня в кризисной ситуации находятся, например, многие классические разделы математики.

Беспомощность аксиоматических методов особенно ярко проявилась в дисциплинах, которые пытаются использовать математические методы для анализа общественных явлений (в теории игр, например). Огромная сложность реальных задач ставит перед математиками совершенно иные проблемы, анализ которых не поддается традиционным методам. Эти и многие другие факты, которые становятся все более и более важными не только в теоретических исследованиях, демонстрируют ограниченность того арсенала средств, которым располагает классическая математика. Она оказалась просто неподготовленной для их анализа: у нас, математиков, для исследования этих новых задач не оказалось вовремя подходящего инструмента.

Среди различных кризисных явлений, непрерывно возникающих в процессе развития общества, особое место сегодня занимает так называемый информационный кризис. Далее речь пойдет о нем и путях его преодоления. 

Недостаток информации означает, что процедурам принятия решений свойствен высокий уровень неопределенности. Следовательно, при формировании решения большим оказывается влияние субъективных факторов, которое может проявиться даже в ущерб объективным потребностям человеческого общества или коллектива. Однако и избыточность информации также порождает значительные трудности. Так, в наиболее простых случаях избыточная информация оказывается просто бесполезной. Все эти обстоятельства легко прослеживаются на примере развития системы научных исследований.

Наши знания, как и наша деятельность, непрерывно усложняются. Их объем и то количество связей, которые приходится учитывать в практической деятельности, растут со временем быстрее, чем по экспоненте. Отсюда нетрудно понять, что если техника работы с информацией остается старой, то новые знания, новая информация с какого-то момента перестают быть нужными. В самом деле, чтобы сделать что-либо новое (новую конструкцию, новый эксперимент, получить новые знания), приходится достаточно хорошо изучить старое, те. то, что уже известно людям, ибо иначе не избежать повторов. Исследователь, владеющий лишь старой, традиционной техникой работы с информацией, просто не располагает возможностями за обозримое время изучить тот передний край научных знаний, от которого начинается путь в неведомое. В такой ситуации ему все чаще и чаще приходится отвечать на вопросы и решать задачи, которые в науке так или иначе уже решены. И сегодня мы действительно наблюдаем, что количество работ, повторяющих хорошо известные результаты, стремительно растет. Эффективность затрат на новые научные разработки начинает постепенно снижаться.

В итоге управление производственным процессом, которое нуждается в изучении и учете всех этих связей, требует все больших и больших затрат времени. В силу этого в управленческую сферу начинает отвлекаться все большее и большее число людей. Но такая, тенденция порождает, в свою очередь, ряд новых трудностей: растет число необходимых согласований, ошибок и т. д., вследствие чего резко падает эффективность управления — растет мера хаоса. Традиционные методы обработки информации становятся, таким образом, непреодолимым препятствием на пути дальнейшего развития научно-технического прогресса.

Есть еще одно важнейшее обстоятельство, ставящее пределы использованию традиционных способов работы с информацией. Техника выходит на такие рубежи, что для обеспечения ее потребностей наука должна разрабатывать совершенно новые принципы работы с информацией.  Например, все чаще приходится иметь дело с объектами, прямое экспериментирование с которыми невозможно в принципе. Единственную информацию о поведении подобных объектов могут дать лишь исследования математических моделей.

4. ЭВМ.

Изобретение ЭВМ столь же эпохальное событие, как и овладение огнем на заре человеческой истории или создание первого парового двигателя в XVIII в. Электронной вычислительной машине тоже суждено изменить весь облик нашей цивилизации.

В 50-х годах ЭВМ использовалась просто как арифмометр, хотя и очень мощный— собственно для этого она и создавалась. Первые машины — так называемые ЭВМ первого поколения — уже обладали достаточно высоким быстродействием (до десятков тысяч арифметических операций в секунду), но относительно небольшой памятью. Они позволяли успешно решать задачи, в которых входная и выходная информация была невелика, но требовалось выполнять значительное количество арифметических действий, недоступное ручным арифмометрам. К числу таких задач относились многие задачи физики, все основные инженерные расчеты и пр.

Но уже и эти свойства новых «интеллектуальных» устройств значительно повысили эффективность деятельности человеческого мозга.

Особенно важны не технические особенности современных вычислительных машин и даже не их экономические характеристики, а те новые возможности, которые они предоставляют для расширения интеллектуальных, мыслительных способностей человека.

И прежде всего — те возможности, которые необходимы человеку, чтобы разрешить главную проблему современности — конфликт между ним и природой. В этой связи надо заметить, что уже машины третьего поколения дали определенные основания надеяться на то, что дальнейшее развитие вычислительных систем сыграет важную роль в решении этой сверхзадачи современной цивилизации и поможет создать качественно новые «алгоритмы эволюции». Попробую обосновать эту точку зрения.

Для того чтобы выработать стратегию во взаимоотношениях человека и окружающей среды, недостаточно традиционных методов, основанных на исследовании отдельных локальных экологических ситуаций. Нам необходимо научиться изучать биосферу как единое целое, исследовать ее свойства, законы развития, ее реакции на антропогенные нагрузки, т. е. необходимо научиться оценивать влияние человеческой деятельности на изменение параметров биосферы и тенденций ее изменения как единой системы. Добиться всего этого с помощью обычных экспериментов, которые используются в традиционных экологических исследованиях, мы не можем. Причины такой ситуации почти очевидны.

Во-первых, биосфера — это уникальный объект, существующий в единственном экземпляре, объект, который находится в вечном движении. Сегодня он не такой, каким был вчера, а завтра — будет другим. В этих условиях обычный (не машинный) эксперимент становится весьма ненадежным средством исследования, поскольку экспериментальное изучение предполагает возможность воспроизведения изучаемых объектов и процессов, многократного повторения и проверки опыта.

Во-вторых, любые эксперименты с биосферой крайне опасны, ибо вполне могут поставить человечество на грань катастрофы. Но что же тогда нам остается? Остаются наблюдения, изучение отдельных, более или менее стабильных элементов биосферы, анализ исторического материала. Это тоже немало, и без таких наблюдений и исследований, конечно, не обойтись. Однако этого совершенно недостаточно для решения тех проблем, о которых идет речь в нашей работе. Ведь с помощью изучения отдельных фрагментов биосферы невозможно составить о ней целостного представления, а изучение истории не дает подходящих прецедентов.

Итак, располагая лишь теми методами работы с информацией, которые традиционны для естествознания и истории, мы вряд ли будем в состоянии правильно оценить характер эволюции биосферы в условиях растущей мощи цивилизации.

Таким образом, проблемы изучения биосферы оказываются гораздо сложнее тех, с которыми мы сталкивались при подготовке полетов в космос, проектировании ядерных реакторов и других сложных технических систем. В последних случаях мы были в состоянии не только создать математическую модель, но и свести анализ и выбор необходимых конструктивных параметров к серии четко поставленных математических задач. Цели исследования нам были заданы заранее.

5. Решение проблем «глобальной  экологии».

Для решения проблем «глобальной экологии» необходима мобилизация всех возможностей современной науки. Математика и анализ математических моделей являются, конечно, лишь одной из них. Не меньшую роль играют методы исследования, традиционные для естественных и общественных наук. Огромное значение имеют интуиция, ассоциативное мышление, исторический анализ и др. Но ни одно из этих средств анализа и прогноза, которыми располагает человек, само по себе не может обеспечить нужный здесь уровень знаний. Так, например, человеку недостает умения и памяти быстро и точно прослеживать логические цепочки взаимосвязей, возникающие при анализе сложных систем; человеческий мозг плохо приспособлен для проведения большого количества вычислений и т. д. Поэтому для решения действительно трудных задач, встающих перед человечеством, нужен инструмент, позволяющий объединять все существующие возможности познания. Сейчас еще рано говорить о том, что такой инструмент уже создан. Но появление. технических и программных средств, обеспечивающих диалог «исследователь—компьютер», позволило увидеть перспективы создания такого инструмента. Работы в этом направлении уже начались, и их интенсивность растет с каждым годом.

Традиционное средство познания в естественных науках — эксперимент. Но эксперимент — это тоже диалог, диалог исследователя с природой.

Самое главное в оценке эффективности изложенной схемы — это, наверное, количество вопросов, которое задается исследователем, а также величина временного шага, неизбежно разделяющего вопросы и ответы. Первая характеристика диалогового процесса определяется способностями исследователя, вторая — качеством экспериментальной установки.

В процессе диалога важную роль играют также общефилософские и методологические концепции. Если исходные посылки ошибочны, то схема диалога может привести к ситуации, которая известна как «поиск черной кошки в абсолютно черной комнате, когда ее там нет». История наука дает нам бесчисленное количество примеров подобного рода.

Итак, любое исследование имеет несколько различных граней. Прежде всего это методологические и мировоззренческие посылки, определяющие стратегию поиска истинных знаний. Затем идет сам поиск, который всегда ведется в режиме диалога. Чем талантливее и опытнее исследователь, тем точнее он ставит вопросы, тем быстрее он идет к цели, которая всегда является прерогативой его (а не электронной машины) интеллекта. Оборотная сторона диалога — это «техника ответа». Она должна не только обеспечить быстрое получение ответа, но и представить его в такой форме, которая удобна исследователю, позволяет ему легко воспринять новую информацию. Все сказанное относится и к тем случаям, когда эксперименты «в натуре» заменяются анализом математической модели.

По мере развития науки и техники человек все чаще и чаще сталкивается с необходимостью исследования объектов, прямое экспериментирование с которыми невозможно.

Сегодня много пишут об электронике и ее влиянии на все стороны жизни человеческого общества. Главное здесь состоит, наверно, в том, что именно благодаря электронной вычислительной технике мы вступаем в «эру направленного развития». Сегодня мы начинаем решать сложнейшие проблемы экологической стабильности, завтра придет эпоха генной инженерии. Процессы естественной эволюции протекали невероятно медленно. Но ведь они тоже были процессами адаптации и стабилизации экологических ситуаций. И разве непрерывное изменение (и совершенствование) генотипов не может рассматриваться как проявление мастерства генной инженерии — мастерства природы, которая с помощью механизмов случайных мутаций и последующего отбора формировала организмы, обладающие все новыми признаками? Деятельность людей имеет тот же эволюционный смысл; она лишь бесконечно сокращает время, необходимое для заметных изменений.

В XX в. человечество подошло к необходимости решать проблемы «направленного развития», однако эти проблемы оказались чересчур сложными для того инструментария, которым оно располагало. Их решение потребовало совершенно новых способов работы с информацией. И они появились. Вот почему изобретение электронной вычислительной техники и способов ее использования есть закономерный этап общего процесса развития, который, как и любые его этапы, носит противоречивый, диалектический характер. Появление новых средств обработки информации, новых технологий работы с ней — это такой же закономерный акт самоорганизации материи, как и появление жизни, средств использования энергии Солнца, появление мозга, разума и т. д. Изобретение вычислительной техники и методов работы с информацией — современной информатики — было необходимым условием дальнейшего развития биосферы и цивилизации, а следовательно, и «прогрессивной» эволюции человечества.