Сегодня уже многие химико-математические абстракции материализуются, сразу превращаясь, минуя стадии вспомогательных исследований, в реальные — железные, стальные, титановые или иные весомые и зримые химические установки и реакторы. Скажем, в Новосибирске, на одном из химических заводов работает аппарат, созданный производственниками и учеными с помощью математического моделирования. С того времени, когда начались лабораторные исследования, и до того, как аппарат стал выдавать промышленную продукцию (безметанольный формальдегид — сырье для производства пластмасс), прошло лишь три года. Причем значительная часть времени ушла на изготовление и монтаж аппарата. По рекомендациям Института катализа спроектирован еще ряд промышленных установок. В основе их создания — та же абстракция.

Огромная перспективность метода математического моделирования несомненна. Но, говорят исследователи, этот метод требует глубокого проникновения в сущность технологических процессов, в их детали. А это пока не всегда удается, и потому не всегда еще бывает возможным с помощью электронно-вычислительных машин заранее, без полузаводских экспериментов предсказывать ход технологических процессов, особенности промышленных аппаратов.

Математика сделала свое дело в химии и готова идти дальше. Остановка за химиками.

Прозаическая кибернетика

Со словом «кибернетика» у большинства людей связано представление об умных и трудолюбивых электронных «существах», которые ведут себя, как живые, и которые могут играть в шахматы, сочинять музыку и стихи, делать массу других сложных дел. Но все кибернетические свершения, о которых мы до сих пор говорили, так мало похожи на это: какая-то абстрактная, умеющая считать ткань, математические модели химических процессов…

Может быть, нам дадут возможность познакомиться с настоящим роботом, например, в Институте кибернетики Академии наук Украинской ССР? Однако ученые этого одного из крупнейших в нашей стране центра кибернетических исследований утверждают, что хотя создание «железных помощников» человека — действительно важная проблема, но есть немало и других задач, которые надо выполнить безотлагательно. Так что трудовые будни киевлян посвящены, дескать, вопросам куда более простым и прозаическим, чем, например, изготовление поэта-автомата.

В отделе автоматизированных систем сбора и обработки данных разговор о кибернетике сразу же повернул в неожиданную сторону. По мнению ученых, ни один из многочисленных «титулов», которые носит наш век (век авиации, полимеров, биологии, космоса, атомной энергии и т. д.), не отражает самой главной, самой существенной и общей черты эпохи. Наше время, безоговорочно считают в отделе, должно называться веком информации. Ведь нет предприятия, которое наряду со своей основной продукцией не вырабатывало бы огромного количества продукции особого рода — информации о технологических процессах, о наличии материалов и запасных частей, о состоянии оборудования.

Конструкторская работа, создание новой техники, геологоразведка и т. д. — все это порождает реки информации. Тепловоз, отправившийся в испытательный рейс, тащит за собой экспресс-лабораторию, приборы которой производят километры осциллограмм. Один час испытательного полета нового самолета «осмысляется» в течение многих месяцев.

В половодье информационных данных захлебываются ученые-экспериментаторы, да и вообще представители почти всех отраслей науки.

По мере расширения производства, совершенствования машин и механизмов, усложнения научных задач реки информации разливаются шире и шире. Все труднее справляться со своими задачами работникам заводоуправления, целой армии расшифровщиков в конструкторских бюро и научных учреждениях. Новое нередко начинает устаревать уже в процессе своего создания.

Помочь человеческому мозгу, механизировать умственный труд, резко повысить его производительность — важнейшая задача времени. И решить эту задачу может кибернетика.

Возможности и достоинства современной кибернетики ученые института решили испробовать в цехах Львовского телевизионного завода. Серийная электронно-вычислительная машина «Минск-22» осуществляет здесь оперативное управление производством. Каждое утро она передает в цехи сменные задания — какие детали нужно сделать, сколько, на каком оборудовании. В конце смены цехи отчитываются перед машиной: сколько сделано, что не выполнено и почему.

Располагая всеми этими данными, электронный мозг сравнивает задачи и возможности предприятия, выявляет узкие места, составляет план-прогноз работы завода на десять ближайших дней и тут же выдает цехам задание на следующую смену. Упорядочение потока внутризаводской информации и быстрая ее переработка привели к резкому сокращению незавершенного производства и к повышению производительности труда в основных цехах на 10 процентов. Причем это не предел. Если бы система внешних связей завода была более совершенной, если бы поставщики своевременно выполняли свои обязательства, кибернетика помогла бы повысить производительность труда еще на 20–30 процентов!

Правда, сотрудники института не считают свою работу законченной: возникли непредвиденные осложнения. Машина, отобрав у руководителей цехов основной инструмент управления — информацию, обезоружила их. Хотя мастер в любой момент может получить у машины ответ на многие вопросы, общая картина о положении дел в цехе у него теперь складывается с трудом. А раз так, мастер чувствует себя растерянно.

Старые, годами создававшиеся привычки сказываются и в другом. Был, например, такой случаи. Машина передала в цех очередное задание. Мастер, просмотрев его, со злорадством («наконец-то этот робот дал маху!») отстучал на телетайпе, что задание невыполнимо: нет таких-то деталей. Не успел он отойти, телетайп ожил: робот «заявил», что детали есть. Мастер снова проверил — нет. Машина стоит на своем. Препирательство явно затягивалось. И тогда робот отбарабанил, что детали в таком-то количестве были произведены накануне в таком-то цехе, а затем проделали такой-то путь и попали наконец именно в данный цех. Дескать, ищите лучше! Стали искать. Выяснилось: кладовщик, зная, что эти детали дефицитные, хорошенько припрятал их…

Взаимоотношения человека с электронным мозгом — область малоизученная. Чтобы быстрей преодолеть возникшие в этой области непредвиденные трудности, математики призвали на помощь специалистов по инженерной психологии. Цель — найти способы «притирки» друг к другу человека и машины. По-видимому, нужны уступки не только со стороны людей, но и со стороны электронно-вычислительной машины: она должна «разговаривать» с ними на привычном им языке, давать достаточно наглядную картину того, что происходит на производственных участках.

Если кибернетика становится инструментом управления предприятиями, то еще более необходима она в научном и техническом творчестве. И дело здесь отнюдь не только в чисто физических трудностях переработки массы экспериментальных данных. Не менее существенно и то, что сегодня экспериментатор, засыпанный им же самим добытыми, но еще не осмысленными сведениями, сплошь и рядом теряет из виду цель и вынужден пробираться вперед ощупью.

Иначе чувствует себя исследователь, если на помощь ему приходит кибернетика. Даже сравнительно беглая (зато быстрая!) обработка новой информации, так называемый экспресс-анализ, позволяет на каждом этапе эксперимента сразу же обнаруживать неожиданное, нащупывать противоречия и ограничения — одним словом, угадывать, где может быть истина и где ее нет почти наверняка. Теперь поиски ученого перестают быть блужданием во тьме — он может двигаться к цели коротким путем.

Именно такая система для экспресс-анализа научных данных, разработанная в киевском Институте кибернетики, была установлена на научно-исследовательском судне «Михаил Ломоносов». Основная масса информационных материалов стала обрабатываться еще во время плавания судна. К тому времени, когда оно возвращается в порт, многие ученые успевают не только составить отчеты, но и написать научные статьи.