Четыре жизни академика Берга - Ирина Радунская

Как это ни парадоксально, но зачастую консерватизм проявляют как раз те ученые, которым надлежит быть впереди. Издалека, как видно, виднее. Человеку, не связанному с определенной узкой областью знания, но обладающему широтой взглядов, свойственно более революционное отношение к устоявшимся традициям. Его преимущество в том, что он вглядывается в проблему свежими глазами, ему не надо переучиваться, не надо себя ломать. Его мышление не сковано традиционным, привычным подходом к предмету. Может быть, поэтому Бергу удается заглянуть дальше, чем специалисту в узкой области. Впрочем, тут, конечно, «виновата» удивительная, поражающая эрудиция и многосторонность этого ученого. И неутомимость. Он не страшится начинать сначала. Он читает, читает, читает. Сегодня он изучает самые для него неожиданные дисциплины, и на таком уровне, что это дает ему право вести за собой даже специалистов. Так было с медициной, когда он одним из первых начал доказывать необходимость союза электроники и медицины. Так было с геологией, когда в Геологическом комитете в присутствии ведущих специалистов он был вынужден доказывать необходимость точного учета всей информации, собранной по стране экспедициями геологов, и обработки ее в едином мозгу кибернетической машины. Такая же ситуация возникла однажды на бешеной дискуссии между математиками и юристами, общий язык для которых нашел опять же Берг.

СЮРПРИЗ ДЛЯ ШЕРЛОКА ХОЛМСА

Прослышав о машинах, способных на основании предшествующего опыта предсказывать будущее, юристы однажды решили попросить математиков составить для электронных машин специальные программы, чтобы те помогали в расследовании преступлений. Юристов пытались отговорить.

— Это невозможно. Это не задача математической науки. Юриспруденция не относится к наукам точным, она не подчиняется математическим законам. Поэтому запрограммировать ее положения невозможно.

— Почему же невозможно? — настаивали на своем юристы. — Вы отстали от жизни. На заре кибернетики ответ на этот вопрос был действительно отрицательным — нет, нельзя, электронная машина умела управлять лишь процессами, имеющими математическую интерпретацию. Но теперь-то, как говорится, количество перешло в качество.

Юристы подводили научную базу под свою просьбу.

— Помогите нам составить программу для расследования преступлений, ну хотя бы для анализа отпечатков пальцев. Идентификация отпечатков пальцев — важнейшая задача. Часто это единственная и самая прямая улика, главное звено в процессе доказательства. Но общей картотеки отпечатков нет, а если бы она и была, надо было бы затратить нечеловеческие усилия, чтобы установить, имеется ли в ней отпечаток, оставленный преступником. Электронная вычислительная машина с ее быстродействием и неограниченным объемом памяти здесь совершенно необходима. Она могла бы за доли секунды сравнить отпечаток с теми, что хранятся в ее памяти, и указать на человека, имеющего именно такой отпечаток пальцев.

Но математики охладили пыл юристов:

— Вычислительная машина не может, подобно человеку, сопоставлять отпечатки по их виду. Проблема распознавания машиной зрительных образов еще не решена. Да, кроме того, если сравнивать отпечатки так, как предлагают юристы, то далеко не уедешь. Это слишком медленный процесс.

Юристы, в свою очередь, сообщили математикам, что давно уже не пользуются примитивным, ручным методом. Ведь при этом пришлось бы иметь полные коллекции отпечатков в каждом городе или терять время на пересылку отпечатков в центральную картотеку. Юристы теперь описывают отпечатки пальцев кодом — набором основных элементов тех сложных узоров, которыми отмечен каждый из нас. Такие описания просто передавать по телеграфу, а электронная машина легко обнаружит, соответствует ли описание данного отпечатка какому-нибудь из имеющихся в картотеке. Но трудность не в сравнении описаний, а в том, чтобы научить машину заменять человека на самом сложном и ответственном этапе: поручить ей описание, кодирование отпечатков.

— Но нам этого мало, — продолжали юристы, — преступник не всегда оставляет отпечатки пальцев. Однако есть еще одна особенность, присущая только данному индивиду. Это совершенно особый химический состав пота. Он так же уникален, как и отпечатки пальцев. Пока это используют лишь служебные собаки, тонко различающие запахи. Научите этому и машину.

Тут математики насторожились — юристы не упрощали задачу, а усложняли ее. Лишь недавно электронную машину научили читать. А они требуют, чтобы она не только «читала» узоры, но еще и улавливала запах. Это опять упирается в проблему распознавания образа, уже химического, еще более сложную проблему.

— Но, может быть, машина сможет сличать фотографии? — подлили юристы масла в огонь.

— Поймите, — убеждали их математики, — это неразрешимая задача. Ну как можно безошибочно дать заключение о тождестве или различии во внешности человека, если приходится сравнивать фотографии, сделанные в молодости и в зрелом возрасте. Одни признаки сохраняются, другие с годами сглаживаются, некоторые возникают вновь. Криминалист все это как-то улавливает, а машина? Можно ли обеспечить достоверность, сравнивая фотографии, сделанные анфас и в профиль? Или такая ситуация — преступник сделал пластическую операцию. Как в этом случае при помощи фотографии опознать его? Вопрос, приобретающий большую важность при розысках нацистских преступников.

— Мы отвечаем на эти вопросы при помощи словесного портрета, — объяснили юристы. — Словесный портрет — это описание внешности человека, составленное специалистом, умеющим выделить главные, характерные и бросающиеся в глаза черты лица. Словесный портрет может быть быстро передан по телеграфу, телефону и радио туда, где еще нет фототелеграфа. Более того, специалист-художник может в соответствии со словесным портретом нарисовать изображение, весьма близкое к внешности разыскиваемого человека. Такие репродукции в некоторых случаях помещались в газетах и на афишах и помогали розыску. Вот мы бы и хотели поручить составление словесного портрета машине, чтобы избежать ошибок, от которых не застрахован лучший специалист.

— Но ведь все это снова упирается в проблему распознавания образов, — терпеливо объясняли математики. — А чтобы электронная вычислительная машина могла опознать или описать цифровым кодом запах, фотографию, почерк или отпечатки пальцев, она должна иметь очень тонкий специфический анализатор — химический или графический. В этой области человек пока вне конкуренции. Ведь мы издали узнаем знакомого по силуэту, по походке, по манере держаться. И мы определяем не только то, что идет мужчина или женщина, но знаем, что это Иван Петрович, а не Петр Иванович. «Распознавание образа» — так мы называем проблему обучения электронной вычислительной машины различению объектов по их признакам. Нужно научить ее без человека кодировать признаки. Но пока мы здесь далеко не продвинулись. Это сейчас одна из основных проблем кибернетики.

И все-таки юристы победили. После этой дискуссии прошло два года, и криминалисты получили то, что хотели. Ленинградские кибернетики создали машину, проверяющую подлинность подписи. Машине сначала показывают листок с несколькими подлинными подписями. Она фиксирует в памяти особенности, характерные для всех имеющихся образцов. Это стадия обучения. Затем машине предъявляют листок, на котором среди подлинных подписей имеются и подделки. Их она опознает с вероятностью, доступной лишь опытному графологу.

И еще один ценный подарок получили юристы — в Риге разработан алгоритм, позволяющий сравнивать фотографии, на которых лица изображены в различных ракурсах. Но криминалисты этим не удовлетворились — они мечтают о машине-следователе! Они снова атакуют математиков: почему есть машина-диспетчер, машина-библиограф, машина-шахматист, но до сих пор нет машины-следователя?

На одну из таких дискуссий они пригласили Берга. Спор разгорался. Берг наблюдал, наблюдал это столкновение льда и пламени, поначалу улыбался, потом покраснел, потом прищурил глаза — что всегда предвещает у него взрыв — и… вылетел на трибуну.

— От общих мест всегда полезно перейти к конкретным действиям, — сказал он. — Я предлагаю всем собранием отправиться в клинику профессора Вишневского и ознакомиться с опытом диагностирования болезней при помощи электронной вычислительной машины. Врачи научили машину по комплексу признаков ставить диагноз заболевания. Так здорово научили, что она теперь спорит с лучшими профессорами. Недавно они разошлись во мнениях, и победила… машина. Так вот, надо вам поучиться у клиницистов. Ведь преступность — это тоже болезнь. Болезнь общества. В память машины мы можем ввести истории предыдущих преступлений. Сравнивая каждое новое преступление с тысячами предыдущих (а ведь память машины с каждым днем растет, увеличивается и скорость ее работы), машина поможет нам не только опознать преступника, но она нарисует четкую географическую карту преступности. Она укажет очаги хулиганства, вплоть до района и двора. Она поможет в профилактике преступности, так как мы заранее сможем сконцентрировать свое внимание на воспитательной работе в отдельных районах.