Глава 7 ВТОРОЕ РОЖДЕНИЕ СОЛИТОНА

We use cookies. Read the Privacy and Cookie Policy

Другие по живому следу

Пройдут твой путь за пядью пядь...

Б. Пастернак

Каждый век, приобретая новые идеи, приобретает и

новые глаза.

Г. Гейне

Если наши потомки лет через сто попробуют, как это делали мы с вами, понять, что было главным в науке и технике сто лет назад, на одно из первых мест они, несомненно, поставят вычислительные машины. В наше время осуществились самые смелые мечты Бэббеджа. Сегодня Максвеллу или Кельвину не пришлось бы тратить силы на безрадостный вычислительный труд, эту работу за них проделали бы ЭВМ. Однако вычислительные машины уже сейчас делают гораздо больше того, о чем могли осмелиться мечтать даже эти великие люди, и в ближайшем будущем их возможности станут поистине фантастическими.

Бэббедж, Максвелл и Кельвин представляли себе, что вычислительная машина будет в основном применяться для выполнения операций с числами — составления таблиц функций, численного интегрирования, численного решения дифференциальных уравнений. Конечно, современные ЭВМ способны все это делать, и притом с такой скоростью и точностью, которая в прошлом веке не могла и пригрезиться. Но помимо этого ЭВМ сегодня могут производить операции с символами, или, как говорят, аналитические расчеты. Иными словами, их можно «научить» алгебре, тригонометрии, дифференциальному и интегральному исчислению, так что они смогут решить все математические задачи, которые нам встретились в предыдущих главах. При этом они не только дадут нам аналитические решения, описывающие, скажем, форму солитона, но и построят графики, сделают кинофильм о движении солитонов и т. д. Это пока возможно лишь для достаточно простых моделей. В более сложных случаях машина будет действовать «по старинке», численным методом. Однако скорость и качество ее работы таковы, что она способна найти решение многих сложных задач, ранее совершенно недоступных даже огромным коллективам людей, и представить это решение в наглядном и понятном нам виде таблиц, графиков, рисунков или кинофильмов.

Уже эти новые возможности начинают сильно менять характер работы физика-теоретика или математика. В первую очередь изменяется само понятие о том, что значит решить задачу. Если, скажем, мы хотим изучить движение двух грузиков, связанных пружинками, нам достаточно получить уравнение (5.1), а все остальное предоставить машине. С такой же легкостью ЭВМ разберется и с движением пяти, десяти или ста грузиков... Так что же, мы с вами понапрасну теряли время на задачи, с которыми лучше справится ЭВМ? Вовсе нет! Для нас грузики и пружины не были самоцелью. Они представляли собой простые механические модели гораздо более сложных физических систем. Кроме того, нас интересовали не движения отдельных грузиков, а качественное поведение системы в целом. Мы старались выявить такие закономерности в движениях грузиков, которые позволили бы нам получить ясную, легко охватываемую нашей интуицией, физическую картину всех явлений. Уяснив эту картину, мы смогли затем разобраться в гораздо более сложных вещах, к которым мы иначе и не смогли бы подступиться. Здесь работали наше воображение, интуиция и, если хотите, чувство качества, которых машины, увы, пока лишены.

Речь идет не столько о «пяти чувствах», сколько о личности человека, отражающей как историю всего человечества, так и неповторимые отдельные особенности индивидуальности. Но, казалось бы, наука — это коллективное творчество, и можно усомниться в том, играют ли такую уж большую роль сугубо личные качества в работе ученого. На это нет простого ответа, и в предыдущих главах много говорилось о сложном характере отношений между творческой личностью и творческим коллективом в науке. Она, безусловно, не могла бы существовать без коллективной работы многих ученых. Но наука быстро выродилась бы и в том случае, если бы в ней перестали появляться «одинокие охотники», люди, способные находить совершенно новые, оригинальные пути. Вспомните хотя бы о тех ученых, с идеями которых мы познакомились. Кстати, они сами много размышляли на эти темы. Вот, например, что говорил Максвелл о роли эмоций в научном исследовании:

«Есть люди, которые могут полностью понять любое выраженное в символической форме соотношение или закон как соотношение между абстрактными величинами... Другие получают большее удовлетворение, следуя за геометрическими формами, которые они чертят на бумаге или строят в пустом пространстве перед собой. Иные же не удовлетворяются до тех пор, пока не перенесутся в созданную ими обстановку со всеми своими физическими силами. Узнав, с какой скоростью проносится в пространстве планета, они испытывают от этого чувство восхитительного возбуждения. Вычисляя силы, с которыми притягивают друг друга небесные тела, они чувствуют, как напрягаются от усилия их собственные мышцы. Для этих людей слова «импульс», «энергия», «масса» не сводятся к абстрактным выражениям результатов научного исследования. Эти слова имеют для них глубокий смысл и волнуют их душу, как воспоминания детства».

Можно, конечно, вообразить, что машины будущего смогут в какой-то степени уподобиться людям первой или второй категории. Но чтобы они могли научиться воспринимать научные идеи так же эмоционально, как Максвелл (к «иным же», несомненно, относится он сам!), этого, пожалуй, не станет утверждать даже самый безоглядный пропагандист «искусственного интеллекта». Впрочем, оставим разговор о том, чего машины не могут, и вернемся к тому, чем они реально помогают нам уже сегодня. Отвлечемся пока от захватывающей перспективы создания «искусственного интеллекта», который сможет соперничать с человеком в научном творчестве, и посмотрим, как человек может плодотворно сотрудничать с ЭВМ.