Беседы о поколениях ЭВМ

Н. Бусленко, В. Бусленко

©   Издательство "Молодая гвардия", 1977 г.

Все настойчивее вторгаются электронные вычислительные машины в науку и в народное хозяйство. О зарождении этих машин, принципе их действия, их развитии и влиянии на жизнь человека расскажут член-корреспондент АН СССР Н. Бусленко и его сын кандидат технических наук В. Бусленко.

Ту же задачу можно решить при помощи машинного эксперимента. Сначала проводится обследование работы торгового зала для определения исходных данных для расчета. В первую очередь оценивается интенсивность потока покупателей, поступающих в зал. Для этого один из сотрудников с екундомером в руках учитывает число покупателей, входящих в зал в единицу времени (скажем, в течение минуты). Получив ряд чисел, изменяющихся с течением времени и испытывающих случайные колебания, заносят их на первокарты или перфоленту. Далее измеряют достаточно длинные ряды времен, затрачиваемых покупателями - на выбор товара, продавцами - на выписывание чека, кассирами - на приме оплаты, контролерами - на выдачу покупок. Эти ряды чисел также помещают на перфоноситель ЭВМ. Оценивается, также приближенно, доля покупателей, которые, не выбрав нужного товара, покидают торговый зал без покупок.

Затем строится имитационный алгоритм. Он должен быть основан на прослеживании движения каждого покупателя по определенному маршруту: вход - прилавок - касса - отдел выдачи (для покупателя, совершившего покупку) или вход - прилавок - выход (если покупка не состоялась).

Пусть в начальный момент времени в зале покупателей нет. Затем вводится в оперативную память моменты поступления покупателей (с перфоленты, на которой были записаны данные наблюдения за интенсивностью входа покупателей) за первую минуту. История движения каждого покупателя фиксируется в оперативной памяти по этапам маршрута: вошел в зал, прибыл к прилавку, выбрал товар, отправился в кассу. Времена, затрачиваемые на каждом этапе, берутся из совокупности экспериментальных данных. Когда покупатель дошел до кассы, к моменту его прибытия прибавляется время работы кассира. Если за этот интервал к кассе прибыли другие покупатели, фиксируется наличие очереди определенной длины. Покупатель, оплативший покупку, переводится в отдел выдачи, и учитывается время его обслуживания контролером. Наконец, покупатель покинул зал - сведения о нем исключаются из рассмотрения модели.

В конце каждой минуты положение всех покупателей запоминается, и ЭВМ вводит в зал новых покупателей. Далее история движения покупателей изучается с учетом вновь поступивших. Решение о том, совершает покупатель покупку или нет, принимается "по жребию" (ЭВМ умеет реализовать реализовать жребий с так называемыми "случайными числами") в соответствии с долей выборов, полученной экспериментально. В процессе имитации запоминаются необходимые характеристики: длина очереди у каждого кассового аппарата и продавца-контролера, время, затрачиваемое покупателем непроизводительно (в очередях и ожиданиях), время простоя всех сотрудников зала и т.д. Эти характеристики в конце машинного эксперимента выводятся на печать и анализируются. В результате анализа принимается решение о реорганизации работы зала и готовится к моделированию новый, улучшенный вариант распределения сотрудников.

Здесь очень кратко (и не очень точно) рассмотрена методика имитации одного из процессов "массового обслуживания". Такие процессы широко распространены в жизни - это и парикмахерская, и поликлиника, и бензозаправочная станция, и станок. Существует специальная наука - математическая теория массового обслуживания, или теория очередей. При исследовании различных систем, связанных с массовым обслуживанием, часто прибегают к машинному эксперименту.

Пусть речь идет о некотором технологическом процессе, достаточно насыщенном станками-автоматами и автоматическими линиями. Если надо узнать, как поведет себя процесс при изменении режимов работы оборудования, например, при увеличении скоростей резания металлов, температуры горячей штамповки, темпа подачи заготовок и т.д., необходим эксперимент. Для проведения натурного эксперимента придется либо остановить один из действующих цехов или агрегатов, либо создавать специальную экспериментальную установку. И тот и другой путь неизбежно связан с материальными потерями или дополнительными затратами.

Но не всегда нужен натурный эксперимент. По крайней мере, некоторую его часть можно заменить машинным экспериментом. Если характеристики отдельных станков и других элементов оборудования можно измерить в натуре, то есть получить данные по результатам натурного эксперимента, то поведение процесса в комплексе удобнее изучать на математических моделях в виде специальных моделирующих или имитационных программ для ЭВМ.

Изучать работу отдельного станка всегда проще и дешевле. Иногда это можно сделать, не нарушая общего хода производства, например, выводя для испытаний станки поочередно, в периоды, когда без них можно обойтись. На базе изучения отдельных станков и агрегатов строятся математические модели их работы. Затем создаются программы для ЭВМ, которые не только имитируют поведение отдельных станков, но и увязывают их в единый комплекс общего технологического процесса. Реализация моделирующей программы на ЭВМ позволяет вычислить характеристики общего технологического процесса в некоторые последовательные моменты времени и тем самым дать оценку поведению процесса в целом.

Машинный эксперимент не только проще и дешевле натурного. Он имеет и ряд других принципиальных преимуществ. Среди них главное место принадлежит следующим двум. Во-первых, машинный эксперимент позволяет быстро менять условия опыта. При необходимости, например, увеличить скорость резания на 25 процентов в машинном эксперименте достаточно заменить несколько цифр (перебить 1-2 перфокарты). А в натурном эксперименте для этого, быть может, пришлось бы создавать новое оборудование или, по крайней мере, серьезно переделывать старое. Во-вторых, машинный эксперимент позволяет исследовать процессы, для которых оборудование еще не создано, например, находится в стадии проектирования.

Пусть требуется спроектировать модернизацию аэродрома под новый самолет, который еще только разрабатывается. Не имея самолета, нельзя получить режим загрузки посадочных полос и автоматического оборудования слепой посадки. Не имея модернизированного аэродрома, нельзя новый самолет не только ввести в эксплуатацию, но даже и испытать его в нормальных условиях. В такой ситуации всегда выручает машинный эксперимент. Для этого достаточно знать только основные характеристики нового самолета, предусмотренные проектом. А далее - дело специалистов по машинному моделированию и программистов. В течение короткого времени моделирующая программа будет запущена и выдаст необходимую информацию для проекта модернизации аэродрома.

- Это моделирование в технике. Но в печати попадаются статьи и о моделировании художественного творчества. Говорят, что созданы программы для ЭВМ, которые якобы пишут стихи и сочиняют музыку.

- Действительно, существуют электронные сюиты, электронные поэмы, но здесь, очевидно, речь не идет о какой-то замене человека-творца его электронной моделью. Синтезированные стихи и музыка - скорее своеобразные "отходы производства". Главное - модели, алгоритмы творчества!

Дело в том, что математическая модель любого творческого процесса может быть оценена только путем сравнения выданной ЭВМ "продукции" с продуктами творческой деятельности человека. Если созданная на ЭВМ музыка не уступает сочиненной композитором, то и математическое описание, положенное в основу программы, достаточно близко к реальному творческому процессу. Этот факт не стоит забывать при любом подходе к машинному творчеству. Ведь порой еще возникают дискуссии, где серьезно отстаивается вопрос о ненужности и даже вредности продукции машинного творчества, о неприемлемости "конкуренции человека с машиной".

Методы машинного синтеза музыки основаны, прежде всего, на тщательном анализе правил и закономерностей построения музыкальных произведений; особенностях стиля, структуры, гармонии и т.д. Ведь не секркт, что музыка в большей степени, чем другие произведения искусства, подчинена строгим формульным правилам. Все эти особенности формализуются и программируются для воспроизведения их на ЭВМ. Так возникают разнообразнейшие музыкальные программы, синтезирующие одноголосые мелодии, моделирующие полифонию, и т.п.

Широкую известность получили работы советского математика Р. Зарипова. Разработанные им программы позволяют не только сочинять и гармонизировать модели, в частности мелодии песен, но даже проверять решение задач по гармонии, выполненных студентами. Здесь машина выступает как бы в роли экзаменатора. Интересен опыт моделирования на ЭВМ стилей отдельных композиторов. В экспериментах удается получить довольно качественные "подделки". Так, одной из программ была синтезирована мелодия известной песни И. Дунаевского "Молодежная" из кинофильма "Волга-Волга".

За рубежом получили известность работы сотрудников Иллинойского университета в США. Еще в 1956 году там была создана известная "Иллиак-сюита для струнного квартета", названная так по имени ЭВМ, на которой она была "изготовлена". Сюита состоит из четырех частей, так называемых "экспериментов". В "эксперименте I" создается простая мелодия и проводится ее гармонизация; "эксперимент II" усложняется путем введения 14 новых стилистических правил, характерных для итальянского композитора XVI века Палестрина; "эксперимент III" дополняется введением разноообразных музыкальных ритмов и темпов; "эксперимент IV" создан при помощи случайных чисел - они задавали интервалы между нотами по шкале высот. Сюита "Иллиак" неоднократно исполнялась публично и пользуется определенной известностью.

Надо сказать, что все музыкальные программы построены примерно по одному и тому же принципу: генератор случайных чисел выдает случайные числа, характеризующие ноту - длительность, интервал и высоту. Затем эти значения проходят через систему программных блоков, каждый из которых оценивает ноту с точки зрения определенных правил тональности, стиля, манеры композитора и т.д. Если нота удовлетворяет всему набору правил, она помещается в результирующую музыкальную цепочку, если нет - отбрасывается. В последнем случае все начинается сначала для нового набора случайных чисел. Чем больше блоков-контролеров, тем более сложному набору правил удается подчинить мелодию. Естественно, что время реализации программы на ЭВМ в таком случае может возрастать значительно.

Задача моделирования функций поэта при создании стихотворений несоизмеримо сложнее. Дело в том, что проанализировать механизмы стихотворчества и высказать какие-либо формальные рекомендации весьма непросто. Ведь, как известно, информационная емкость стиха чрезвычайно велика. Так, формальные исследования русского языка показали, что одна буква делового сообщения несет информацию 0,6 бит, буква разговорной речи - 1 бит, одна буква поэтического "сообщения" - 1,5 бит.

Интересно рассмотреть некоторые попытки машинного поэтического синтеза.

В городе Штутгарте (ФРГ) на прилавках книжных магазинов появилось два поэтических сборника: книга неизвестного поэта Ульриха Краузе и "Электронная поэзия" без указания автора. Если "Электронная поэзия", насыщенная формальными штампами, не вызвала особого интереса, то сборник У. Краузе, стихи которого отличались особым поэтическим мастерством, сразу привлек к себе внимание. Пресса заговорила о новой восходящей звезде современной поэзии. Восторженные отзывы критиков пестрили дифирамбами, выпускались исследования, посвященные его стихам, которые "...поражали масштабностью тем, богатством словаря, тонкостью переживаний. Перед читателями поднимался образ некоторого лирического героя - романтика, альтруиста, первого любовника, сочетающего в себе черты Джека Лондона, Франциска Ассизского и Жерара Филипа". Сборник стихов был мгновенно раскуплен и вскоре выпущен вторым изданием, которое также не задержалось на прилавках магазинов.

И тут разразился скандал: профессор Штутгартского университета Макс Бензе выступил с заявлением, в котором утверждал, что никакого У. Краузе не существует, что оба сборника стихов написаны ЭВМ. М. Бензе использовал для этого две разные составленные им программы, одна из которых просто отличалась большой сложностью и использовала более емкий словарь.

Это сообщение, воспринятое сначала с явным недоверием, вызвало временный шок в среде поэтов и критиков. Как? Творения бездушного "электронного ящика" были приняты за глубочайшие человеческие произведения? Короче говоря, критики были посрамлены, а это уже свидетельствовало о том, что машинные алгоритмы поэтического творчества достигли высокой степени приближения к действительным творческим процессам.

Приведем небольшой отрывок из синтезированного М. Бензе стихотворного текста. Естественно, судить о качестве стихов по этому небольшому отрывку, да к тому же переводу, не стоит.

Я пишу моим сердцем
В пыли улиц
От Урала до Сьерры-Невады,
От Иокогамы до Килиманджаро
Звенит моя арфа -
Арфа телефонных проводов.

P.S.   Также немного почитать о неарифметических применениях ЭВМ вы можете здесь :) - Р.Ш.