— Вы опоздали с вопросом: подобные системы уже действуют! Одну из них разработал, например, Карельский научно-исследовательский институт лесной промышленности.
Как еще совсем недавно определяли, где и что рубить? Лесной фонд, как известно, разделен на участки. Сначала они изучаются с воздуха с помощью аэрофотосъемки. Потом лесоустроители ходят по этим участкам и записывают, из каких пород деревьев состоит каждый из них, каков их возраст, высота и т. д.
А теперь представьте, сколько это выйдет томов по всем нашим лесам. Разве будут лесозаготовители скрупулезно изучать их все? Конечно же, нет. И поэтому чаще всего лес у нас рубят по усредненным показателям, не всегда полностью учитывая, где в данный момент целесообразнее брать древесину.
Такая практика нередко приводила к тому, что уничтожались живописные места, места отдыха, а кроме того, и в чисто экономическом плане лесоразработка подчас оказывалась невыгодной. Потом за такие ошибки приходилось платить довольно дорого. А мы никогда не должны забывать, что целью нашего развития является не просто удовлетворение материальных потребностей человека, а комплекс духовных и материальных интересов.
Электронно-вычислительная техника как раз и дает сегодня человеку такие возможности, которые раньше были полностью исключены. Она может контролировать буквально по всей территории Советского Союза не только каждый гектар, но и каждый акр леса. Конечно, в масштабах нашей страны пока трудно добиться того, чтобы в памяти электронно-вычислительной машины находилась информация о каждом дереве, но, предположим, для европейских государств, где и территория не такая уж большая, да и лесов осталось поменьше, это вполне возможно.
Уже сегодня с помощью компьютера можно следить за каждым отдельным участком леса, непрерывно прогнозировать его развитие, а также развитие тех или иных болезней или факторов, приводящих к гибели леса, пожаров, например, или действия ядохимикатов, которыми опрыскивают деревья, борясь с вредителями...
Но чтобы автоматизированная информационная система могла все это учитывать, надо быть постоянно в курсе того, что происходит на лесных просторах. У нас есть служба лесничества. Каждый лесник отлично знает свой участок, и нередко — каждое растущее на нем дерево. Вся собранная информация должна поступать в систему. Немалую роль здесь будут играть спутники и космические корабли.
Пока созданную карельскими учеными систему трудно назвать управляющей. Она скорее информационная. Но чрезвычайно важно, что начало положено. Ведь информационная система — это преддверие управляющей. Когда в нее будет поступать вся необходимая информация, тогда станет возможным принимать правильные конкретные решения о вырубке, новых посадках, о срочных, оперативных мерах по спасению тех или иных участков. Короче говоря, можно будет активно и в то же время по-хозяйски влиять на жизнь лесов.
Например, уже сейчас эта система позволяет комплексно использовать лесные богатства. На лесосеках часто остаются низкосортные деревья, ветки, сучья... Иногда их сжигают, втаптывают в землю гусеничными траками, а иногда гниют они по многу лет, заражая окрестные участки. Но если бы только сучья и ветки! Даже бревна подчас использовались не полностью. Нарежут их на стандартную длину. А потом уже на месте начинают пилить по новой. И остается при этом немало неиспользованной высококачественной древесины. Не нужна она, нестандартная, никому, и все тут. В лучшем случае на дрова пойдет. И это ценный лес.
Система же точно подскажет, как лучше пустить древесину в дело. Достаточно дать задание электронно-вычислительной машине, и она тут же решит, как целесообразнее, с наименьшими отходами распилить ту или иную партию бревен, и определит, для каких целей пойдет эта партия.
Короче говоря, электронный помощник человека должен отрабатывать самые оптимальные варианты работы в лесу, полностью исключая как недорубы, так и перерубы.
Модели природных явлений
— Существует немало проектов, при осуществлении которых сильное влияние на окружающую среду исключить вроде бы невозможно. Как в таком случае может помочь кибернетика?
— Действительно, такие проекты существуют. Возьмите хотя бы такую проблему, как избавление Ленинграда от наводнений. Задача эта стоит уже не одно столетие.
Как известно, не так давно было приняло решение о перекрытии Финского залива плотиной, которая смогла бы регулировать уровень воды в заливе. Цель, конечно же, благородная и проект вполне осуществимый. Но это, согласитесь, довольно сильное воздействие на природу. Ученые обдумывают: не может ли потом оказаться, что, предохраняя город от наводнений, создавая плотину, человек тем самым вызовет нежелательные биологические последствия, такие, скажем, как загнивание воды в Финском заливе?
Все вещи подобного рода сегодня, как правило, просчитываются на электронно-вычислительных машинах, что позволяет предвидеть последствия тех мероприятий, которые люди хотят осуществить. Надо сказать, что пример Финского залива не представлял для ученых особой трудности. Здесь приходилось учитывать в основном режим круговорота воды в заливе — то есть явления, связанные с гидромеханикой. А в этой науке уже давно имеются методы расчетов. Поэтому и задача, решаемая с помощью электронного помощника, явилась в основном расчетной задачей.
Гораздо труднее, когда речь идет о сложной системе взаимодействий. Если бы мы хотели, скажем, осуществить проект плотины для Охотского, Японского или Каспийского морей, нам потребовались бы не только гидротехнические, но и биологические обоснования. А в этой области закономерности установлены далеко не с такой степенью точности, как в гидромеханике. Дело в том, что бурное развитие биологической науки приходится на вторую половину двадцатого века, и ученые еще не установили досконально все, что хотелось бы знать специалистам, работающим с электронно-вычислительными машинами.
— Выходит, в подобных случаях кибернетика бессильна?
— Вы ошибаетесь. Нам удалось разработать метод прогнозирования и управления развитием сложных динамических систем с качественными параметрами. Что это такое? Это параметры, которые невозможно измерить определенным числом. Они выражаются условно, скажем, «хорошо», «плохо», «удовлетворительно». Или «много», «мало», «средне», если речь идет о лове рыбы в тот или иной период года; или же «условия подходящие», «не совсем подходящие», «резко губительные» и так далее.
В настоящее время уже существуют общие методы работы с такого рода моделями. Но хочется подчеркнуть — ни в коем случае не надо думать, что в данной ситуации кибернетика предлагает палочку-выручалочку, с помощью которой можно просто взять да и заложить в такого рода модель те или иные данные. А потом прокрутить ее и с полной уверенностью сказать, что же произойдет, если мы, скажем, перебросим воды северных рек в Аральское или Каспийское море.
К сожалению, далеко не все так просто. Электронно-вычислительная машина не ясновидец, и результаты ее работы зависят и от уровня развития кибернетики на сегодня, и от того, что могут дать другие науки.
Если использовать модели аккуратно, правильно, со знанием дела, то они смогут помочь даже в тех случаях, когда в современном знании есть противоречия по тем или иным вопросам. А такое, как известно, довольно часто встречается, в том числе и в биологической науке. Ведь существуют даже теории, прямо противоречащие друг другу. Главное в таком случае — заложить в модель все, подчеркиваю — ВСЕ мнения и данные. Только тогда машина сможет представить действительно объективную картину, соответствующую тем знаниям, которые имеются в данной области на сегодняшний момент.
Компьютер не просто скажет, что вот это будет так, а это совсем иначе. Он объяснит, что в этом своем предсказании он уверен на 90 процентов, в этом всего на 10, а в том и того меньше — на 5 процентов.
— А если степень неопределенности получается слишком большой?
— В таком случае электронно-вычислительная машина может указать, какие слабые места в современной биологической науке или, быть может, геологии, экологии имеются, какими данными ученые еще сегодня не владеют, чтобы она могла, уточнить результат нашего воздействия на природу. То есть метод электронного моделирования дает возможность сознательно сосредоточить усилия на изучении именно тех «белых пятен» в науке, которые сегодня в наибольшей степени мешают точному прогнозированию.
Метод электронного моделирования взаимоотношений человека и природы, пожалуй, самое большое достижение современной кибернетики, если говорить о ее вкладе в решение проблем охраны окружающей среды.
Но самое важное, пожалуй, в том, что метод, разработанный карельскими учеными, как и методы моделирования взаимоотношений человека и природы, это уже настоящее, существующее. И в то же время это звенья будущей глобальной всеобъемлющей автоматизированной системы. А возьмите специальные системы слежения за качеством воздуха, воды. Уже сейчас в городах, крупных промышленных центрах, таких, как Москва, Киев и других, ставятся датчики, с помощью которых в. электронно-вычислительную машину непрерывно поступают данные о составе воздуха на оживленных транспортных перекрестках. Это позволяет постоянно контролировать уровень вредности выбросов в каждый конкретный момент и своевременно принимать необходимые меры. Точно такие же системы начали создавать и на реках, по берегам которых находятся большие промышленные предприятия.
