Мой электронный друг прав. Не могу без волнения вспоминать поразительное впечатление, которое оставили у меня в памяти встречи с машинами, соревновавшимися с человеком в разных областях его трудовой деятельности.
Что хотите, но это здорово,- от трудовых команд до электронного композитора...
МАШИНА ВИДИТ, СЛЫШИТ, ГОВОРИТ
Как удивительно работает человеческий глаз! Тайну его деятельности еще не полностью разгадали ученые. Но уже сегодня они думают о создании машины, способной видеть.
- Зачем это нужно? - скажут те, кто плохо знаком с проблемами кибернетики и автоматизации.
- Как - зачем? В этом случае машина еще более приближается к человеческому мозгу, становится более послушным и чутким помощником человека, гораздо легче может общаться с ним без посредников.
Видящая машина способна обучиться грамоте. Она может различать не только буквы, цифры и детали машин. Она сможет работать сборщиком на конвейере, лаборантом в институте и даже наборщиком. Обучи машину грамоте, дай ей любую рукопись, и она прекрасно встанет за машину - линотип. Однако проблема видения и узнавания для кибернетических машин - одна из самых сложных.
Посмотрите, как мы пишем. У каждого свой почерк - не бывает, чтобы два человека писали совершенно одинаково. Вот я рассматриваю записи великих людей мира - Маркса, Ленина, Пушкина, Наполеона, Достоевского, Маяковского. Какое разнообразие почерков! Но мы читаем знаки, нанесенные на бумагу, и воспринимаем мысли великих людей, навечно запечатленные в сознании человечества, при помощи буквы, слова, фразы.
По каким же признакам мы способны понимать различные почерки? Очевидно, при самом различном написании букв есть необходимое, в чем-то устойчивое единообразие, которое дает возможность не путать букву "а" с "о", букву "б" с "в".
Представьте себе электронный глаз, состоящий из 60 фотоэлементов. Перед этим глазом кибернетической машины ставятся цифры, написанные совершенно по-разному: и твердо, и округло, и жестко, и еле нацарапанные на листке бумаги*
Зачем? Да машину нужно научить общности восприятия, отучить от машинной узости.
Такие машины уже существуют. Пока они осваивают начатки знаний. Известный исследователь М. М. Бонгард работает в этом направлении - он "натаскивает" машину, заставляя ее привыкать к различным изображениям. И когда после такой тренировки перед электронным глазом ставили цифры или буквы в новом, незнакомом начертании, машина их узнавала.
