Репортаж с ничейной земли. Рассказы об информации
Шрифт:
С тех пор как наука смогла обнаружить в многообразии сведений и сообщений обобщающие единые признаки, слово «информация» приобрело новый, глубокий смысл. Это чудесное слово послужило основой единых методов приема и обработки сигналов в самых различных каналах связи. Вот почему принципы, которые мы с вами только что обсуждали, применяются с равным успехом в самых различных системах связи, работающих и в космосе и на Земле.
Автоматы, которые могут без участия человека превращать сырье в сложные механизмы, существуют уже не первый десяток лет. Но в последние годы появились совсем иные машины. «Сырьем» для них служат разные сообщения, а «готовым продуктом» - решения и команды.
Они
Из ручейков информации, родившихся в человеческом обществе в древние годы, вылился этот нескончаемый бурный поток. Когда-то клинопись на нескольких глыбах гранита умещала в себе все сведения, добытые человечеством за многие тысячи лет. Потом пришли уникальные летописи на пергаментных свитках. И лишь с появлением печатных станков информация впервые обрела голос, который могли услышать одновременно тысячи разных людей. А когда на помощь печати пришли радио, телефон, телеграф, телевизор, для информации исчезли время и расстояние. Достижение одного человека стало достижением всего человечества, любые научные данные проверяются в сотнях лабораторий и множатся в тысячи раз. Не будь машин, владеющих информацией, человек в конце концов потерял бы способность ориентироваться в потоке сведений и новостей.
Поставьте себя в положение конструктора, которому необходимо спроектировать сложную современную машину, включающую в себя комплекс взаимосвязанных механических, электрических и радиотехнических средств. Чтобы вновь разрабатываемая конструкция отвечала всем требованиям современной техники, она должна включить в себя все передовые достижения. И плох тот инженер, который, решая вставшую перед ним задачу, будет пытаться «открывать Америку» там, где можно найти готовый ответ. Но вместе с тем каждое выбранное решение не должно быть случайным, и, чтобы найти среди многочисленных книг, статей и отчетов нужный материал, инженер должен искать ответ на сотни различных вопросов, перебирая тысячи печатных страниц. Чем сложнее и многообразнее становятся технические средства, чем шире разворачивается фронт научно-исследовательских работ, тем все более и более затруднительными становятся подобные поиски. Этот вопрос вырастает в огромную государственную и мировую проблему, ибо даже специально организованные институты научной информации уже не в состоянии «переварить» все материалы, ежемесячно пополняемые человечеством на страницах 50 тысяч научных журналов, издаваемых на 100 языках!
А в Новом Городе с информацией справиться просто. Стоит лишь сообщить машине нужную тему, и она, просмотрев сотни источников информации, даст вам нужный ответ. Автоматы-библиотекари здесь так же обычны, как в других городах автоматические контролеры или раздатчики газированной воды. Мало того, что машины могут перевести иностранный текст, зашифрованный специальным кодом. Жителям Нового Города уже некогда переводить тексты на перфокарту - они научили машину «понимать» речь докладчика и «читать» иностранный журнал.
В почтамтах Нового Города тоже работают такие машины. Они могут прочесть написанный неразборчивым почерком адрес и направить по назначению сотни тысяч писем и телеграмм. И все это уже не фантастика, вы сейчас сами поймете принцип действия подобных машин.
Дело, конечно, далеко не простое. Чтобы научить машину узнавать написанную любым почерком букву, надо применить множество хитроумных устройств. Прежде всего необходимо превратить букву в электрические сигналы. Для этого луч бежит по строкам экрана, подобно тому как взгляд человека скользит по строчкам печатных страниц. Но здесь всю «страницу» заняла одна буква - та, которую машина должна «узнать». Пробегая каждую строчку, луч пересечет очертания буквы, и в эти моменты возникнут импульсы тока. Таким образом, любая буква (например, М) превращается в серию импульсов, образующих сложный сигнал.
В памяти машины есть образцы всех печатных и письменных букв. Превратив каждую букву текста в электрические сигналы, машина сравнивает ее с образцом и оценивает корреляцию. Когда очередь дойдет до ячейки памяти, в которой хранится буква М, корреляция окажется наибольшей; как бы ни менялись очертания буквы в зависимости от почерка или шрифта, она все же будет похожа на образец, сохраняемый памятью этой машины, и устройства, оценивающие корреляцию, смогут всегда обнаружить их взаимосвязь. В этот момент подается сигнал о том, что буква опознана. И так, букву за буквой, машина с огромной скоростью пробегает весь текст.
Научите эту машину «запоминать» и сравнивать очертания различных предметов, и она отличит овчарку от пуделя, а может быть, даже и «узнает» вас в лицо.
Если вы хотите, чтобы она «понимала» вас с голоса, вы должны изучить спектр человеческой речи, определить, какому спектру соответствует каждый произнесенный вами звук или слог. Затем вы сможете научить машину различать эти спектры и к каждому спектру подбирать определенное сочетание букв. И машина будет делать очень полезное дело: превращать устные речи в печатный текст. А если нужно - то сразу в несколько текстов, написанных на нескольких языках.
А можно сделать наоборот: заставить машину следить за строчками текста и вырабатывать команды, управляющие множеством генераторов. По этим командам генераторы будут изменять частоту и уровень своих сигналов так, чтобы вместе они создали определенный спектр. Такая машина будет иметь свой «искусственный голос». Она сможет читать всевозможные тексты и произносить их сразу на нескольких языках.
Конечно, понять принцип - это еще не значит создать машину. Не так-то просто разобраться в бесчисленном множестве спектров, зависящих не только от содержания речи, но и от того, кто именно произнес эту речь. Речь имеет множество различных оттенков, ее спектр нескончаемо многообразен, каждое мгновенье в каналах связи такой машины возникает новый сложный и неустойчивый спектр.
Не простая задача - создать устройства, способные различать непрерывно меняющиеся спектры и каждую форму спектра превращать в серию соответствующих команд. Но это уже вопросы чисто технические, и так или иначе их удается решить. В частности, в институте языкознания в Грузии создан один из таких «синтезаторов голоса». В настоящее время он уже научился разборчиво произносить различные фразы по-русски, но в произношении сквозит... грузинский акцент!
Факт, конечно, забавный, но легкообъяснимый: ведь для того чтобы обрести собственный голос, машине приходилось анализировать голоса тех, кто ее обучал.
В мире становится все больше и больше машин, предназначенных для переработки всевозможной информации. Без них теперь не обходятся ни одна отрасль техники и ни одна область науки. Разве могли бы мы без их помощи обработать в сотые доли секунды то огромное количество данных, которые необходимы для вывода на орбиту космического корабля? Разве могла бы современная химия изучать без их помощи процессы, происходящие в клетке? Молекулы белковых веществ или сложных органических соединений состоят из длинных цепочек атомов, а любая перестановка звеньев этой цепочки приводит к изменению веществ.