Обычно ассоциируемые с паранормальными явлениями, телепатия и телекинез являются психическими силами, которые иногда используют великие экстрасенсы для изучения человеческого поведения и сверхъестественных наук. В этой статье мы поговорим немного о телепатии и телекинезе и о фактах, связанных с ними.
Мистический мир, паранормальные явления и оккультизм обсуждаются почти всеми с большим беспокойством. Все хотят знать, существует ли мир с людьми, имеющими такие способности, а именно дар телепатии и телекинеза.

Что такое телепатия?

Телепатия объясняется как форма экстрасенсорного восприятия, в которой информация или мысли передаются через Пси. На более простом языке, телепатия может быть определена как психическая сила, с помощью которой человек может читать мысли других людей. Ее очень часто относят к категории ясновидения. Но вы не должны путаться между телепатией и телекинезом, о котором вы узнаете позже. Человек, который занимается телепатией, может читать мысли и переживания другого человека, используя иную, отличающуюся от пяти человеческих чувств, силу. Телепатия в основном происходит между двумя разумами или лицами, не используя пять основных человеческих чувств. Она, как правило, возникает в результате человеческих эмоций. Эмоциональное состояние человека напрямую связано с телепатическими способностями, с которыми он может столкнуться. Это относится как к отправителю, так и к получателю. Также было установлено, что получателями в телепатии в большей мере являются женщины, чем мужчины, поскольку женщины, как правило, верят в свою интуицию чаще мужчин. В большинстве случаев телепатии было замечено, что она возникает спонтанно.
Когда родственник или друг был убит или тяжело ранен в результате несчастного случая или бедствия, эта информация может поступать в различных формах и деталях, к примеру, во сне, видениях или даже в галлюцинациях. Вы начинаете чувствовать, что что-то не так и часто звоните этому человеку. Иногда, вы даже можете получать предупреждения с участием себя во снах, видениях и галлюцинациях и, следовательно, вы меняете свои планы и графики. В нескольких случаях телепатия возникала между человеческим разумом и животным. Телепатия также может возникать во время сна или пребывания в состоянии сна. Она также включает в себя биологические факторы, к примеру, объем крови отправителя изменяется во время телепатии. Электроэнцефалограмма показывает, что мозговые волны у получателя изменяются, таким образом, чтобы совпадать с волнами отправителя. Диссоциативные наркотики, как правило, оказывают негативное влияние на телепатию, за исключением кофеина.

Типы телепатии.

Телепатия включает в себя четыре основных типа — скрытую телепатию, вещую телепатию, эмоциональную телепатию и сверхсознательную телепатию. Скрытая телепатия представляет собой передачу информации, мыслей и чувств через Пси с заметной временной задержкой между отправкой и получением сообщения. Вещая телепатия объясняется как передача информации через Пси в прошлом, настоящем или будущем от разума одного человека к другому. Эмоциональная телепатия заключается в процессе передачи кинестетических чувств через измененное состояние. Сверхсознательная телепатия представляет собой проникновение в сверхсознание паранормальных людей с целью получить доступ к человеческой мудрости и знаниям. Телепатии можно научиться.

Что такое телекинез?

Телекинез – это другая психическая способность, с помощью которой человек может передвигать или поднимать объекты вокруг себя с помощью своей воли и без применения какой-либо физической силы. Телекинез часто называют духом над материей, поскольку он имеет свою собственную теорию, которая утверждает, что магнитные и электрические поля или волны психической энергии настолько сильны, что способны толкать, деформировать и поднимать предметы. Иногда человек сталкивается с телекинезом случайно, когда что-то неожиданно падает или легкие предметы начинают летать по комнате без какой-либо внешней физической силы. В былые времена его часто связывали с оккультизмом, паранормальными явлениями и привидениями. Но после проведенных психологических исследований, ученые и экстрасенсы узнали, что этот вид деятельности также может быть результатом человеческой практики. Тогда телекинез был официально добавлен как термин в лексикон. Многие веб-сайты, которые находятся под руководством ясновидящих и экстрасенсов утверждают, что телекинез может освоить любой человек, если он посвятит ему всю свою жизнь. Хотя не существует никаких научных убедительных доказательств, чтобы верить в способности телекинеза.
Вы не должны путаться между телепатией и телекинезом. Разница между телепатией и телекинезом заключается в том, что телепатия не предполагает какого-либо физического движения, к примеру, перемещения объекта, искажения или его поднятия. Она просто включает в себя чтение мыслей другого человека без использования пяти органов чувств, в то время как телекинез представляет собой психическую способность двигать объекты без применения какой-либо физической силы. Мы не знаем, действительно ли существует такой мир, но, в конце концов, телепатия и телекинез всегда были горячей темой, которая не даст заснуть всю ночь напролет.

Как началась эта война:

10 августа 1945 года между США и СССР было подписано соглашение о разделе Корейского полуострова по 38-ой параллели, согласно которому капитуляцию японских войск к северу от нее примет СССР, а к югу – США. Далее две сверхдержавы договорились о временном управлении страной. Затем, согласно проведенным выборам, в южной части Кореи победил проамериканский Ли Сын Ман, а на севере при поддержке СССР власть получило правительство Ким Ир Сена. Ни одна из сторон не признавала другую, стремясь в перспективе объединить Корею под собственным началом.

Начиная с 1949-го года Ким Ир Сен просил военной помощи у Сталина для осуществления честолюбивых планов по объединению государства. Однако Сталин не давал одобрения, поскольку опасался начала новой мировой войны в случае вмешательства США. Одобрения не давал, но помощь в военном снабжении оказывал. В то же время государственный секретарь США Дин Ачесон 12 января 1950-го года публично обрисовал сферу военных интересов США, куда Корейский полуостров не входил, что послужило аргументом в пользу начала военной операции в связи с маловероятностью вмешательства США .

25 июня 1950 года началась война. На тот момент численность северной и южной армий была относительно равной, но северная имела бронетехнику советского производства. Наступление Ким Ир Сена было стремительным и достаточно успешным: уже к августу 1950-го года порядка 90% территории Кореи находилось под контролем армии КНДР, в том числе и Сеул. Но окончательной победы не случилось.

Для США начало боевых действий оказалось довольно неожиданным, поэтому вмешаться в конфликт сразу они не смоги, однако располагая большой и хорошо вооруженной военной группировкой в Японии, находящейся под руководством генерала Макртура, они не заставили себя ждать слишком долго. Собрав около 500 танков, свыше 1634 орудий, 1120 боевых самолетов против Северокорейских 40-ка танков, американцы и их союзники приступили к контрнаступлению. Грамотно проведенная военная операция при столь значительных силах позволила в короткие сроки занять практически всю Корею.

В  ответ вступил в войну Китай – 25 октября, введя 270-ти тысячную армию, причем Председатель Мао до того неоднократно давал понять, что Китай вступит в войну, если США станут оккупировать весь Корейский полуостров, но Трумэн игнорировал все подобные заявления. Китайская армия заставила американцев и их союзников отступить, но развивать интенсивное наступление не стала. СССР оказывал поддержку только с воздуха, причем не подходя ближе чем 100 км к линии фронта.

В конечном счете ни одна из сторон не могла добиться значительного успеха. Не смотря на значительный технический перевес, американцы взять верх не могли, но и Север тоже был в состоянии лишь удерживать позиции. Делалось ясно, что ситуация патовая.

Окончательную роль сыграла смерть Сталина, после которой СССР вышла из конфликта, а затем и Китай, потеряв поддержу Москвы. 20 апреля 1953 года произошел первый обмен пленными.

Теперь несколько слов о зверствах. Конечно, как и при любом вооруженном конфликте, отличились обе стороны – как северокорейская, так и южнокорейская, которые допускали казни людей без суда и следствия и применяли пытки, но поведение войск США, которые тут были пришельцами, заслуживает особенного внимания. Приведем несколько фактов:

— за 3 года войны американцами было сброшено в среднем 18 бомб на каждый квадратный километр Северной Кореи. На один только Пхеньян — 428 тысяч бомб, что соизмеримо с числом его жителей.

— в течение 52-х дней оккупации Сингхона уничтожено более 35 тысяч человек, из которых больше половины составляли женщины, дети и старики. Это четверть населения.

— имели место жестокости над местным населением и изуверские казни – такие как сожжение заживо, вешанье вверх ногами, закапывание под землю и прочее. Женщин насиловали и безжалостно убивали.

— американским войскам нередко отдавали приказ уничтожать всех, кто приближался к фронту с противоположной стороны – детей, мирных крестьян – кого угодно, потому что так могли себя замаскировать диверсанты.

— американцы расстреляли беженцев у деревни Но Ган Ри. После войны эта деревня оказалась на территории Южной Кореи, практически все ее жители погибли. Многие подобные инциденты в настоящее время тяжело идентифицировать, но очевидно, что их было не мало.

Сейчас США признают лишь кое-какие военные преступления в той войне. На фоне всего этого весьма цинично выглядят слова президента Трумэна, что война в Корее ведется для того, чтоб не воевать в Чикаго и Новом Орлеане.

Из более чем 450-ти существующих видов акул, достаточно опасными для человека принято считать всего лишь 5 видов. Их-то мы и рассмотрим.

Итак, номер 1 – Большая Белая Акула. Несмотря на название, белое у этой рыбы только брюхо, спина же темно-серого цвета. Имена она стала главной героиней фильма «Челюсти», в котором, впрочем, ее кровожадность и размеры сильно преувеличены. Белая акула действительно крупнейшая хищная рыба на нашей планете, однако в отличие от той, что показана в фильме, достигает максимум 7 метров в длину и двух с небольшим тонн массы. Тем не менее, это чрезвычайно хорошо приспособленное создание, оснащенное множеством хитроумных приспособлений для охоты, таких как, например, способность уменьшать теплопотери и сохранять относительно высокую температуру тела, что делает хищника более подвижным, или улавливать даже малейшие электрические импульсы. Питается белая акула преимущественно крупной рыбой, тюленями и останками китов. Как и многие другие акулы, эта – живородящая, причем обеспечивается это тем, что рыба вынашивает икру внутри своего тела, а когда первые акулята рождаются, то обеспечивают себе пищу, поедая неоплодотворенные яйца, а возможно и своих более молодых братьев и сестер, так что впоследствии на свет появляется уже вполне сформировавшийся хищник.

Номер 2 – Тигровая Акула. Свое название она получила за вертикальные темные полосы на спине и боках, которые с возрастом становятся менее заметными. Достигает этот хищник 5 метров в длину, чего более, чем достаточно, чтобы представлять для человека серьезную опасность, особенно, если учесть невероятную всеядность тигровой акулы, в желудке которой находили не только куски дельфинов, крокодилов и собственных сородичей, но и такие совершенно неожиданные предметы, как мешок с углем, подковы, автомобильный номер, дамские шляпы, птичья клетка и прочее, прочее. Благодаря относительно широкому распространению, прожорливости и высокой маневренности, тигровая акула легко может поспорить с белой за звание наиболее опасной для человека.

Номер 3 – Тупорылая Акула или бычья акула. Длинна этого хищника составляет около 3,5 метров. Опасность эта акула представляет главным образом из-за того, что легко проникает в реки и может длительное время жить в пресной воде, сохраняя высокую агрессивность и нападая там, где ее никто не ожидает встретить.

Номер 4 – Мако или сельдевая акула. Одна из наиболее агрессивных акул, достигающая в длину 4-х метров, способная развивать до 80-ти км/ч и стремительно маневрировать, эта хищница весьма и весьма опасна. Что касается скорости передвижения, то перед нападением, мако иногда взъерошивает чешую, это позволяет создать гольф-эффекта и разгоняться до 100 км/ч, кроме того, мако способна выпрыгивать над поверхностью воды на добрых 9 метров. Распространена довольно широко.

Номер 5 – Длиннокрылая Акула. Длинной около 3-5 метров, эта акула очень изящна и красива. Встречается в открытом океане и нападения на людей крайне редки, так что эта рыба считается опасной скорее теоретически.

В конце концов, согласно статистике, общее число нападений акул, в том числе и со смертельным исходом ничтожно, по сравнению с другими опасными факторами, которые  таит в себе океан. Так в 2011 году общее число нападений составило 90 случаев, из них 13 со смертельным исходом, в 2010 году – 94 случая и 8 со смертельным исходом. Пока что сами акулы значительно больше страдают от человека и многие виды поставлены на грань существования.

Вопреки распространенному мнению Великая китайская Стена не является одним из семи чудес света. Все античные «чудеса» находились в пределах известного античным историкам мира, а о Китае они даже не слышали. Первым и, пожалуй самым известным «чудом» была названа Пирамида Хеопса – наиболее внушительное сооружение в Египте. К тому моменту она уже была древней и окутанной множеством тайн и легенд. Пирамиду Хеопса согласно официальной исторической концепции соорудили еще в период старого царства в середине третьего тысячелетия до нашей эры. До сих пор не утихают споры о том кто и как создал эту и несколько других пирамид, выделяющихся от прочих прежде всего размером, а также материалом, для которого послужили гигантские каменные блоки, а не кирпичи. Так или иначе Пирамида Хеопса представляет собой уникальное строение, сочетающее в себе неординарные инженерные решения и колоссальные затраты труда по ее созданию. В настоящее время ее высота составляет около ста сорока метров, а вес 6,25 миллионов тонн. Несмотря на прошедшие века и испытания, Пирамида устояла и сохранилась до наших дней, впрочем, несколько утратив первоначальный вид в результате того, что с ее поверхности были содраны плиты внешней облицовки для строительства городов, находящихся неподалеку.

Вторым чудом света называют Висячие Сады Семирамиды в Вавилоне, хотя собственно сама царица Семирамида к ним никакого отношения не имеет. Согласно легенде, царь Вавилона Навуходоноср Второй построил их для своей жены – мидийской принцессы Амитис, которая якобы скучала в пыльном Вавилоне по зеленым рощам своей родины. Вообще говоря, от самого Вавилона мало что сохранилось, не осталось следа и от знаменитых Садов. Существует также мнение, что их не существовало и вовсе, а основанием для рассказов о них послужили зиккураты (храмовые башни впечатляющих размеров в междуречье) и обыкновенные, а не «висячие» царские сады, рассказы о которых дошли до Греции вместе с солдатами Александра Македонского, создав в совокупности легенду о невероятных Висячих Садах великого города.

Третьим чудом света является Статуя Зевса в Олимпии, и это единственное из чудес, находящееся в самой Греции. В богатом и роскошно украшенном храме поместили статую около пятнадцати метров в высоту: сидящий Зевс в окружении своих атрибутов. Фигура бога была покрыта слоновой костью и золотом. Выполнена статуя оказалась с таким умением, что, по словам очевидцев, могло показаться, будто «она сейчас встанет и пойдет». Судьба этого шедевра вначале была поставлена под сомнение после принятия христианства в Римской Империи, однако все же «чудо» уцелело и его перевезли в Константинополь из рассыпавшегося храма. В Константинополе же она сгорела во время пожара в шестом веке нашей эры.

Четвертое чудо света – Храм Артемиды Эфесской, некогда находящийся в городе Эфес в малой Азии (ныне турецкий Измир). Ширина храма составляла 51 метра, длинна 105, высота колонн – 18. Святилище Артемиды не раз создавалось и уничтожолось, но наибольший его расцвет выпал на время Александра Македонского, который выложил немалую сумму на него. Современников поражали роскошь отделки и мастерство художника Апеллеса, расписавшего храм и получившего за это один из самых внушительных гонораров за всю историю. Окончательно святилище было уничтожено Готами в третьем веке нашей эры.

Пятое чудо – Мавзолей в Галикарнасе, сооруженный царем Мавсолом для своей супруги Артемисии. Об этом царе были сказаны следующие слова: «Мавсол умел выжимать соки из подвластных ему народов, и ни один пастырь народа, выражаясь языком Гомера, не умел глаже стричь свое стадо. В своих владениях он извлекал доходы из всего: даже на погребение он установил особый налог… Он ввeл налог на волосы. Он накопил огромные богатства. Этими-то богатствами и постоянными сношениями карийцев с греками объясняется, почему гробница Мавсола была причислена к семи чудесам света». Тем не менее Мавзолей являлся вторым по массивности, после Великой Пирамиды чудом света. И простоял дольше большинства – 19 столетий. Впоследствии его камни пошли на сооружение мальтийскими рыцарями крепости Св. Петра.

Шестое чудо – одно из наиболее известных – Колосс Родосский. Гигантская статуя бога Гелиоса, построенная в порту города Родос на одноименном острове и выполнявшая, согласно преданию, функцию маяка. Выдержав осаду врагов, длившуюся целый год, жители Родоса продали оставшиеся военные машины, а на деньги, вырученные от этого предприятия, построить статую Гелиосу – бога, покровительствующего Родосу. Понадобилось добрых 20 лет на то, чтобы создать тридцати шести метровую статую из глины с металлическим каркасом и обшитую снаружи листами меди. На изготовление монумента потребовалось 500 талантов бронзы и 300 талантов железа (около 13 и около 8 тонн соответственно). Простоял Колосс всего шестьдесят пять лет, рухнув из-за землетрясения.

Последнее, седьмое чудо света – Александрийский Маяк – находилось также как и первое в Египте. Это был первый в мире маяк, и простоял он почти тысячу лет, указывая верную дорогу кораблям, заходившим в гавань Александрии. Маяк построили на небольшом острове Фарос всего за пять лет. Здание представляло собой сооружение из трех башен поставленных друг на друга – меньшая на большую. Первая башня – прямоугольная, с помещениями для солдат и обслуживающего персонала, вторая – восьмиугольная с винтовой лестницей, а третья – собственно сам маяк, где горел огонь. Общая высота маяка составляла порядка 140-ка метров, свет от него было видно за шестьдесят километров. Возможно, топливом для поддержания огня на маяке служила нефть. После падения Римской империи маяк пришел в упадок, окончательно рухнув в результате землетрясения в пятнадцатом веке.

Большая часть всей электроэнергии, получаемой в настоящее время, вырабатывается за счет тепловых, атомных и гидроэлектростанций. Вообще говоря, путей получения электричества изобретено достаточно много, однако самым удобным и эффективным до сих пор считается преобразование энергии движения (кинетической) в электроэнергию посредством генераторов вращения. Ну а в качестве носителя этой кинетической энергии чаще всего используется вода.

В ГЭС (гидроэлектростанции) сила воды используется напрямую – многочисленные реки, существующие в природе сами по себе являются мощными потоками воды, которая может вращать гидротурбину генератора. По сути дела в ГЭС происходит преобразование энергии движения воды в электроэнергию напрямую.

А вот в ТЭС (теплоэлектростанция) и АЭС (атомная электростанция) все значительно сложнее, хотя там также используется вода.

В случае с ТЭС, основным источником энергии служит жар, получаемый от сгорания органического топлива, в качестве которого чаще всего используется уголь, природный газ или мазут. В АЭС таким первоначальным источником энергии служит также тепло, но получаемое в процессе распада ядер атомов тяжелых металлов (урана-235, если быть точным) в атомном реакторе. И в том и в другом случае получаемая температура передается воде, или, говоря проще, за счет этого тепла, нагревают воду, причем до высоких температур – значительно выше ста градусов. Конечно же, вода закипает, а затем испаряется.

Пар расширяется и ему «становится тесно» в том объеме, в котором он прежде находился в состоянии жидкой воды, поэтому он стремиться врываться куда-то наружу, подобно тому, как это бывает при кипении воды в чайнике, когда пар со свистом вылетает из носика чайника.

А вот это уже самая настоящая энергия движения, которая и была нужна! На первый взгляд кажется, что дальше ничего сложного нет – ставь по ходу движения пара обычный пропеллер и он будет вращаться. Однако такие «пропеллеры»,  существующие на работающих электростанциях, то есть паровые турбины – это достаточно сложные, высокотехнологичные и могучие машины, являющиеся одним из основных узлов в любой АЭС или ТЭС. И главная причина их совершенства – это экономия. Перед конструкторами паровых турбин всегда стояла задача сделать их таким образом, чтобы они работали как можно более эффективно и долговечно.

Однако что же из себя представляет паровая турбина?

Если в общих чертах, то паровая турбина состоит из ротора с круглым диском со специальными лопатками, а также охватывающего этот диск снаружи статора, тоже имеющего лопатки (сопла). В действительности, используются вытянутые в форме цилиндра турбины, вдоль корпуса которых располагают ось ротора с множеством параллельных дисков, каждый из которых охватывается статором.

И на роторе и на статоре лопатки сконструированы таким образом, чтобы достигать как можно большей эффективности. На роторе – эффективности его вращения, а на статоре – придания нужного направление движению пара. Сама энергия пара зависит непосредственно от его давления, поэтому самой главной характеристикой паровой турбины служит перепад давления на ее входе и на выходе – по движению пара. Грубо говоря, если давление на входе большое, а на выходе – наоборот маленькое, то это означает, что значительная часть энергии давления пара отдается турбине.

Достигается этот результат следующим способом: если создать на выхлопе паровой турбины как можно меньшее давление (близкое к вакууму), то очевидно, что процесс перевода энергии давления пара в энергию вращения турбины (а следовательно и выработки электроэнергии генератором) будет максимальным. Низкое давление на выхлопе, в свою очередь, обеспечивается за счет: во-первых, конденсации пара и превращении его обратно в воду (а, стало быть, значительное уменьшение объема и давления), а во-вторых, за счет насоса, который эту воду непрерывно откачивает обратно в систему для повторного цикла. Конденсация же обеспечивается при помощи теплообмена с другим контуром воды, который всегда холоден или за счет водохранилища или за счет градирни.

Такой тип турбин называется конденсационным (название очевидно). И вроде бы все хорошо – разница давления на входе и выходе огромна (если учесть, что пар перегревается до500-600 градусов, а потом превращается в воду и откачивается), стало быть, и мощь движения пара через турбину очень велика – ротор вращается как бешеный! Но тут есть один немаловажный, особенно для нашей страны, нюанс. Такая турбина не дает тепла, она его полностью поглощает. Конечно, для выработки электроэнергии это идеальный вариант, но ведь нужно чем-то и обогревать дома, нужно где-то производить горячую воду!

Для этого существует другой тип паровых турбин – теплофикационный.

Такие тепловые агрегаты представляют собой тоже самое, по сути, что и конденсационные, только между конденсацией пара и турбиной находится еще и тепловой узел, где еще горячий пар (но уже после турбины) отдает часть своего тепла сетевой воде, а уже только после этого конденсируется.

Такие тепловые агрегаты в первую очередь рассчитаны на производство тепла, и уже во вторую очередь — электроэнергии. Правда, стоит отметить очень удачную инженерную находку: выработка электроэнергии такой станции напрямую зависит от потребления тепла: если тепла нужно меньше, то и электроэнергии получится больше и наоборот.

Теперь следует сказать пару слов о лопатках и дисках самой паровой турбины. Как уже было сказано, лопатки установлены и на дисках ротора и на внешнем кожухе статора. Однако направлены они на статоре в другую сторону, чем на роторе. Сделано это для того, чтобы по мере вращения диска ротора, струя пара перенаправлялась бы с одного диска на другой, не меняя вектора движения вдоль турбины.

Лопатки статора направляют пар вдоль турбины, и проходя последовательно через лопатки дисков ротора, пар заставляет их вращаться, вращая и сам ротор.

Помимо этого существуют многоцилиндровые или многокорпусные (от двух до пяти) паровые турбины. В них используются цилиндры (корпуса) разного давления, для разделения потока пара при понижении давления. Такая игра с давлением и разделением пара осуществляется за счет ширина турбины (и как следствие – разного давления и разного диаметра дисков ротора). Это позволяет достичь лучшего результата, но и устройство такой турбины значительно сложнее.

1 — корпус высокого давления; 2 — корпус низкого давления.

Конструктивно существует множество самых разных решений создания как отдельно ротора, так и всей турбины в целом, тут все зависит от широты полета мысли конструктора. Кроме того, возможны варианты принципиально другого движения пара через турбину, подсоединение двух генераторов с разных сторон и многое другое, но в такие подробности вдаваться мы не станем.

Стоит отметить также, что в нашей стране достигли довольно больших успехов в проектировании и создании самых различный паровых турбин, самого различного назначения, в том числе и в качестве двигателя атомной подводной лодки.

Общество было бы задушено информацией, если бы не была изобретена ЭВМ.

Н. Н. Mоисеев. Люди и кибернетика

Слово «компьютер» стало настолько расхожим словом, что его используют в своей речи даже дети. Компьютер уже превратился в неотъемлемую черту жизни нашего общества: появились даже «компьютерные стихи», «компьютерная музыка» и т. д. Однако давайте вспомним: ЭВМ оказалась тем мощным инструментом, с помощью которого человечество вроде бы обуздало возрастающий поток информации (как об этом говорится в эпиграфе к данному разделу). Но, увы, только вроде бы! Ведь именно компьютер с его огромными возможностями (память, быстродействие, точность) и породил «бешеный» поток дополнительной информации, в котором-то сейчас мы и барахтаемся. Кто не знаком с огромными «простынями» результатов работы современных ЭВМ?! Итак, нужны компьютеры, и притом сверх- , супер-компьютеры '. Но для чего они нужны?

Выделяются три главных сферы применения ЭВМ: численный анализ, большие и сверхбольшие банки данных и, уже упоминалось выше, «инженерия знания» или инженерное искусство. Кратко остановимся на особенностях этих сфер приложений компьютеров.

Численный анализ. Он играет важную роль при научных расчетах и моделировании крупномасштабных систем. Для этих целей требуются все более мощные компьютеры, поскольку сложность и размеры вычислений все время возрастают. Как отмечает Н. П. Моисеев, для научно-технических расчетов подобного типа «...трудность алгоритмическая», т. е. все дело в сложности (негромоздкости!) расчетов и моделей. Примерами таких проблем можно считать: метеорологию, ядерную физику и физику высоких энергий, задачи управления в космонавтике, спектроскопию, крупномасштабные экономические системы, моделирование сложных процессов типа турбулентности и т. п.

Большие банки данных. Это направление касается хранения и управления большими массивами данных. Данные разработки находят широкое применение в различных информационных системах, финансировании, кре-дитно-банковских операциях, административно-хозяйственной работе и т. д. Здесь зависимость от мощности отдельных компьютеров несколько ниже, так как имеется перспектива создания достаточно разветвленных сетей ЭВМ и наборов взаимосвязанных баз данных.

«Инженерия знания»

«Инженерия знания»—самая молодая и интенсивно развивающаяся сфера приложений компьютеров (об этой области мы уже выше говорили). Наиболее популярным в ней считается разработка и создание различных проблемно-ориентированных экспертных систем.

Итак, для чего нужны суперкомпьютеры? Теперь мы можем ответить на этот вопрос в «духе Н. Н. Моисеева»— чтобы нас опять не задушила информация! Многие специалисты называют суперкомпьютеры пятым поколением ЭВМ, но под этой фразой имеются в виду иногда совершенно разные вещи. Так что же характерно для всех проектов пятого поколения? Наиболее показательно то, что все эти проекты ориентированы, в общем-то, не на разработку новой элементной базы (как это происходило при смене предыдущих поколений, когда взамен электровакуумных ламп пришли полупроводниковые приборы, а затем интегральные микросхемы), а скорее упор делается на разработку новых средств управления машинами, чтобы обеспечить высокоэффективное использование всех ресурсов компьютеров. С другой стороны, существуют проекты суперкомпьютеров, рассчитанные на успехи в технологии создания новой элементной базы, но эти проекты также реализуют другую архитектуру ЭВМ, нежели в существующих компьютерах, где реализована так называемая неймановская архитектура. Примером можно назвать оптические вычислительные устройства (об этом в следующем разделе). Но так как архитектура другая, то и обработка информации зиждется на других принципах.

Для первой и отчасти второй сферы приложений вычислительная производительность будет продолжать играть большую роль при нарастающем влиянии способов сортировки информации или, как говорят, управления потоком информации. Здесь простейшим путем увеличения мощности ЭВМ оказывается распараллеливание обработки, создание многопроцессорных компьютеров. Но, поскольку информация может носить произвольный характер (как уже выше говорилось), то и в этих сферах так же, как и для третьей сферы приложения (искусственного) интеллекта все большую роль начнут приобретать логические методы обработки информации. Таким образом, все возрастающий приоритет будет приобретать обработка знаний, а не только данных о некотором процессе или явления. Однако здесь-то и возникает противоречие между технической элементной базой супер-ЭВМ (даже самой мощной) и многообразием поступающей для обработки информации. Оно в том, что компьютер как электронное устройств — это дискретная цифровая машина с двухзначной жесткой (типа «да — нет») логикой. А скажем, для нечеткой информации даже в первом приближении справедлива хотя и дискретная, но уже многозначная логика. Поэтому хотя и сейчас при специальной подготовке данных можно произвести обработку нечеткой информации, но ясно, что она явно не будет высокоэффективной, т. е. из-за неадекватности технической элементной базы уже будут сведены на нет преимущества логической интерпретации нечеткой информации.

Отсюда, наряду с появлением пятого поколения ЭВМ — супермощных компьютеров имеется необходимость разработки и новой элементной базы, которая учитывала бы многообразие явлений реального мира и соответствующей информации. Но это из разряда «мечтаний о ...».

Теперь читатель уже созрел, по-видимому, чтобы ознакомиться с некоторыми «архитектурными» принципами работы современных ЭВМ и некоторыми перспективами их развития.

Электронные компьютеры — оптические компьютеры

Современный компьютер представляет собой сложнейшее электронное дискретное устройство с   развитой

сетью вспомогательных устройств и так называемым программным обеспечением'. Последнее позволяет машине «понимать» команды работающего с пей человека. В настоящем разделе мы не будем останавливаться на задачах программного обеспечения, акцентируя свое внимание на техническом обеспечении — так называемой элементной базе и возможных типах архитектуры компьютеров.

В принципе любая вычислительная машина может быть отнесена к тому или иному типу так называемых конечных автоматов, представляющих устройство со строго конечным числом возможных состояний, между которыми под действием некоторых сигналов возможны переходы. Структуры такого классического конечного автомата представлены на рис. 18. Обозначения на рисунке следующие: ЯП — ячейка памяти, ЛБ — логический блок. Заметим, что классический конечный автомат есть идеализированное представление ЭВМ, так как здесь между логическим блоком, где обрабатывается информация, и ячейками памяти связь осуществляется параллельно. Ясно, что если число хранимых в памяти данных велико, то отведение для каждой связи между ячейками и логическим блоком отдельной соединительной линии становится нерациональным. В таких случаях вводится так называемый блок адресации, чем, во-первых, удается снизить число линий, соединяющих выход логического блока с набором ячеек от A до Bog2n (n — число ячеек памяти) за счет использования двоичного дешифратора, и, во-вторых, использовать лишь одну линию между выходом памяти и логическим блоком. Но с экономией числа соединений существенно уменьшается производительность соответствующего устройства, так как теперь в каждый момент времени мы можем обращаться только к одной ячейке памяти, а не параллельно, как в случае обычного автомата. Это ограничение носит название ограничения Неймана и присуще большинству современных компьютеров.

Ограничения на число соединений между элементами микросхем

На практике существуют другие, в духе Неймана, ограничения на число соединений между элементами микросхем, между другими устройствами, входящими в состав ЭВМ. Так, обычная архитектура современной ЭВМ основана на принципе «общей шины», к которой кроме памяти логического блока присоединены и другие устройства. И, естественно, везде присутствует свой блок адресации и везде обработка идет последовательно. За экономию в числе соединительных линий приходится расплачиваться уменьшением быстродействия компьютера.

Почему так актуален в случае ЭВМ вопрос об уменьшении числа соединений? Здесь мы сталкиваемся с еще одним ограничением — физическим. Быстродействие определяется так называемой тактовой частотой, т. е. сколько сигналов в секунду мы подаем на вход, а из электротехники известно, что любой соединительный кабель пропускает только определенную полосу частот. Поскольку при увеличении тактовой частоты соответственно во столько же раз уменьшается длительность рабочего такта, то, чтобы избежать искажения их формы (т. е. не исказить информацию), необходимо расширять полосу пропускания. А это ведет к использованию громоздких и дорогостоящих кабелей. Кроме того, в соединениях различной длины возникают и задержки различной длительности, что требует дополнительной синхронизации сигналов. Короче говоря, чем меньше соединений, тем меньше сложность реализации ЭВМ, но и тем меньше производительность!

Как раз этими недостатками не обладают оптические устройства, а именно: средствами оптики можно создать большое количество весьма широкополосных каналов связи, работающих параллельно (используя простые волоконно-оптические линии), и, во-вторых, как известно, пучки света не взаимодействуют, т. е. не создают друг другу помех. Таким образом можно реализовать схему классического конечного автомата (рис. 18). Главной причиной, тормозившей развитие оптических цифровых машин, было отсутствие логических элементов и памяти на оптических эффектах. Но последние достижения в области нелинейной оптики позволили создать различные типы логических оптических элементов, идеи же архитектуры классического конечного автомата реализуются непосредственно в так называемом параллельном конвейерном процессоре.

Естественно, достоинства любой вычислительной машины должны определяться не только ее быстродействием, но и, скажем, эффективным обменом информации. В этом смысле оптические устройства также обладают преимуществами перед электронными за счет широкополосности каналов и невзаимодействия несущих информацию световых пучков. Возможности оптических устройств особенно наглядно проявляются при анализе проблем дальней космической связи, радиолокаторной техники, распознавания сложных образов и искусственный интеллект. Да, не удивляйтесь, именно искусственный интеллект, поскольку для ускорения поиска в сложных графовых структурах, представляющих системы искусственного интеллекта, быстродействие и распараллеливание обработки информации играет значительную роль.

Основные направления развития оптической цифровой техники

Вкратце упомянем основные направления развития оптической цифровой техники.

1)  Применение традиционных аналоговых, в данном случае оптических, для численных расчетов. В основном, это создание устройств для выполнения различных векторных и матричных операций. Здесь достигается исключительно высокая производительность, однако точность вычислений (как и любых аналоговых) невелика.

2)  Создание оптических логических устройств, т. с. создание элементов на оптических эффектах, имеющих два устойчивых состояния (для «да — нет».логики). Это весьма важное направление, поскольку во многом именно от пего зависит перспектива развития цифровой оптической техники.

3)  Работы по интегрально-оптическим, оптоэлектронным и волоконно-оптическим устройствам и элементам вычислительной техники. Здесь имеется в виду реализация оптических соединений на различных уровнях от микросхем до макроблоков. Заметим, в этой связи, что в современной оптической вычислительной машине необходимо сводить к минимуму фотон-электронные и электрон-фотонные переходы во избежание различного рода искажений. Исследования по этому направлению сыграют свою роль при создании компьютеров следующих поколений.

Конечно, на пути создания оптических  вычислительных машин имеются и определенные трудности, но надо же смотреть в перспективу! По крайней мере по части технической элементной базы на роль суперкомпьютеров сейчас больше всего претендуют именно оптические вычислительные устройства, включая и аналоговые оптические приборы, которые находят широкое применение при построении различных спектроанализаторов и корреляторов.

Вернемся, однако, к проблеме анализа нечеткой информации методами искусственного интеллекта. Выше мы говорили, что искусственный интеллект ввиду сложности своих процедур поиска является одной из возможных сфер приложения оптических вычислительных устройств. Но дискретное цифровое устройство, именуемое компьютером (пусть даже оптическим), основано на двухзначной логике, вот она-то в силу своей жесткой закрепленности и играет тормозящую роль при моделировании нечетких процессов. В этом плане, по мнению Л. Заде, пятое поколение ЭВМ не решит проблему обработки нечеткой информации, так как оно будет действовать по той же логике «да — нет». Но давайте вспомним об оптических аналоговых методах, которые отличаются высочайшей (например, при преобразовании Фурье) производительностью, однако имеют невысокую точность. Л как раз при анализе качественной информации нам зачастую точность-то высокая и не нужна. Это, во-первых. Во-вторых, обычно при анализе нечетких образов мы мыслим ассоциативно, цельными нечеткими образами, причем размытость образов со временем увеличивается. За счет чего это происходит. Можно предположить, что, поскольку количество одновременно запоминаемых образов у человека невелико, то при неиспользовании данного образа он частично, заметим — именно частично, стирается, чтобы освободить место для другого текущего образа.

Есть ли физический эффект, обладающий свойством голографии?

Ответим — есть. Это так называемая голография, при которой некоторая информация об образе или наборе образов записана как бы в каждой точке голограммы. И если стеклянная пластинка с голограммой разбилась («потеря памяти»), то даже небольшой ее кусочек сохраняет первоначальный образ в целом, хоть и гораздо менее четко.

Таким образом, можно представить (это вообще-то фантазия автора) следующую   машину  для   нечетких операций: передача информации идет по оптическим линиям связи параллельно, что обеспечивает быстродействие, в качестве элементов памяти используются блоки голографических элементов (можно ввести блоки долговременной и кратковременной памяти), логическая обработка информации сочетает цифровой и аналоговый принципы, логические элементы выполнены в виде устройств с несколькими стабильными состояниями (многозначная логика) и т. д. Можно такое реализовать?!

Другой способ оперирования с нечеткими понятиями— создание так называемых «химических», «биологических», «молекулярных» машин, где роль переносчиков информации (в электронных — это электроны, в оптических— фотоны) будут играть соответственно ионы, биосоединения, молекулярные соединения, т. е. элементная база таких компьютеров резко отличается от современных, которые в этом смысле можно назвать «физическими». Возможно, эти компьютеры и будут уступать в некоторой степени в производительности «физическим», но однако весьма сильно будут их превосходить в гибкости, перестраиваемости в условиях сложного и многообразного реального мира, т. е. как раз в том, в чем человеческий мозг резко превосходит любую детерминированную машину. Возможно ли это? Поживем — увидим...

За человека надо драться, Чтоб не затмила чувства тьма. Не допустить душе болтаться В извилистой петле ума.

Иван Грудев

Несколько лет назад на страницах журнала «Знание— сила» велась довольно бурная дискуссия по поводу термина «искусственный интеллект» и его понимания. Крупный ученый-физиолог резко протестовал против этого понятия, считая, что «искусственный интеллект» есть некое посягательство на человеческий интеллект, что это немыслимо и т. д. В этой связи вспоминается известное движение «разрушителей машин»— луддитов во время промышленной революции в XVII веке в Англии, которые тоже разрушали машины во имя блага людей! Автору близка по смыслу позиция крупного советского математика-программиста академика И. А. Лаврова о том, что надо рассматривать искусственный интеллект, как инженерную дисциплину, направленную па решение сугубо практических задач, пусть в некоторой степени и совпадающих с теми, которые решает человеческий интеллект. Но машина ведь не обязана решать так же как и человек!

Чтобы показать связь искусственного интеллекта с процессами принятия решений, приведем следующее мнение П. К- Анохина: «Определяя понятие «искусственный интеллект», авторы... сосредоточивают внимание... на логике механизмов, составляющих интеллект. Среди этих механизмов на первый план ставят механизмы принятия решений и предсказания, т. е. формирования цели». И далее: «Интеллект оперирует гармоническим сочетанием главнейших факторов..., необходимых для принятия решения,— всей настоящей ситуации и всем многообразием опыта прошлого...»

Исследования в области искусственного интеллекта

Сфера первостепенной важности исследований в области искусственного интеллекта есть так называемые экспертные системы, которые представляют собой диалоговые (или, как еще называют, интерактивные) консультативные системы, собирающие в себе мнения экспертов по различным отраслям человеческого знания. Кстати говоря, процедура принятия решений, представляет собой простейшую экспертную систему. Поскольку основными элементами экспертных систем оказываются знания, опыт и эрудиция высококвалифицированных специалистов-экспертов, очень часто выражаемые нечетким образом, то и операционной основой таких систем должны быть, на наш взгляд, методы логической обработки нечетко выраженных знаний, т. е. на основе принципов «инженерии знания» необходимо оперировать с категориями, описанными нечеткими множествами.

Итак, под экспертной системой  понимается информационная поисковая система, которая обладает способностями:

1) нетривиально понимать исходные сведения;

2) определять правдоподобность ответов, выдаваемых системой по запросам заказчика;

3) объяснять эти ответы.

Все эти три принципа соответственно означают интерпретацию любой входной информации (в том числе и нечеткой), оценку достоверности с помощью приближенных рассуждений и, наконец, восстановление хода этих рассуждений.

Различают три уровня построения экспертных систем:

а)  экстенсиональная база данных, т. с. задается множество объектов с отношениями (алфавит и синтаксис — с точки зрения грамматики) и множество функциональных зависимостей между отношениями;

б) интенсиональная база данных, т. с. задаются правила интерпретации и вывода синтаксически и семантически верных высказываний, а также внешние (концептуальные) схемы формирования понятий;

в) база операционной системы, т. е. задаются правила выработки решений, которые используются для управления системой вывода.

Мы не будем далее подробно излагать построение экспертных систем, а заметим лишь, что разработанная база знаний должна «уметь» действовать в нечеткой обстановке. Как это достигается? Простейший вариант этого показан в главе III, т. е. на деле это означает ввод возможности наступления событий наряду с вероятностями, приближенные оценки истинности высказываний, а также лингвистическое описание основных понятий и отношений, формирующих объект управления.

Проблема поиска в системах искусственного интеллекта

Центральную проблему в системах искусственного интеллекта составляет проблема поиска. По сути дела она сводится к определенной схеме, когда на каждом шаге перебора вариантов важную роль играет эвристическая, интуитивная информация эксперта, которую как раз и можно выразить, используя нечеткие множества. Оценка перспективности того или иного варианта перс-бора может выражаться в терминах возможностей, истинностей, вероятностей и т. д.

Итак, существование информации самого разнообразного типа (в том числе и нечеткого) требует применения адекватных природе и структуре информации методов обработки, на роль которых в настоящее время претендуют методы искусственного интеллекта. Но есть еще одна проблема, а именно: техническая реализация указанных методов. В больших универсальных экспертных системах определенная совокупность процессов (например, в медицине) описывается логически, а затем реализуется как добавление (интерпретатор) к существующему программному обеспечению ЭВМ. А как быть в случае менее общих задач по постановке проблемы (но не по сложности реализации)? Имеется в виду, скажем, такая интенсивно развивающаяся область исследований, как построение так называемых «интеллектуальных роботов», которые в технологических приложениях рассматриваются как наиболее перспективный путь интенсификации производства и улучшения качества его продукции. «Мир» такого робота, естественно, должен формироваться на принципах искусственного интеллекта, он наделяется определенным набором «чувств»—датчиков, он должен уметь анализировать сложившуюся обстановку и уметь принимать верные решения в ней. Сложившееся положение с компьютерами и их обеспечением сильно задерживает технологические разработки этих роботов, т. к. не хватает как мощности (вроде бы!), так и гибкости обеспечения современных ЭВМ для реализации этих «очувствленных» роботов. Все это побуждает к необходимости разработки новых поколений компьютеров,  которые многие уже нарекли суперкомпьютерами.

...Ни один ум не бывает тождественен другому, и никогда одни и те же причины не вызывают в разных умах одинаковых следствий...

Жорж Санд

Назвав эту главу «лирическим отступлением», нам хотелось подчеркнуть, что разбираемые в ней проблемы непосредственно не связаны с процессом принятия решений. Однако, если вспомнить, что любое явление, действие, исследование всегда вызывает цепочку   «вопрос — ответ — вопрос и т. д.», то фактически многие  аспекты задач принятия решений постоянно присутствуют в нашей повседневной жизни. Тенденция современной жизни общества отражается  в появлении  совершенно  новых терминов — таких, как «искусственый интеллект»,   «информационный взрыв», «суперкомпьютеры» — не только на страницах солидных научных изданий, но н в прессе,  на радио, телевидении. По сути дела за многими из этих терминов стоят новые подходы к анализу явлений, новые методы изучения действительности (одним из   которых, кстати, является и нечеткий подход). В этой   главе мы вкратце рассмотрим некоторые новейшие аспекты   проявления научно-технической революции.

О компьютерной грамотности

Компьютер в современном обществе занял столь же и привычное место, как автомобиль, телевизор и т. п. Все  проблемы, затронутые в данной книге, в той или   иной степени связаны с проблемами компьютеризации, а точнее с возможностью их реализации на современных ЭВМ- Но, с другой стороны, рассмотрение «модных» направлений, упомянутых в предисловии к данной главе, предлагает определенную компьютерную грамотность, т. е. умение или хотя бы понимание (пусть даже пассивное) работы на современных устройствах вычислительной техники. Академик А. П. Ершов называет умение программировать второй грамотностью. Важность этого момента подчеркивается и тем, что в школьные программы в качестве обязательного вошел курс «информатики и вычислительной техники». Мы не ставим целью дать введение в этот курс, а хотим попытаться очертить некоторые контуры (и дать некоторые пояснения) проблем, связанных с современной компьютерной техникой и ее программным обеспечением.

Итак, что есть ЭВМ? Традиционно всякая ЭВМ имеет в своем составе следующие основные компоненты:

а)  внешние устройства, обеспечивающие связь компьютера с внешней средой (устройства ввода и вывода информации);

б)  запоминающие устройства для хранения информации (память);

в)  устройства переработки информации (процессоры);

г)  устройства контроля процесса обработки информации (устройства управления);

д)  набор программ, обеспечивающих взаимодействие компонент ЭВМ в процессе работы (программное обеспечение).

ЭВМ как совокупность технического и программного обеспечения

С общей точки зрения любую ЭВМ можно представить как совокупность технического и программного обеспечения. Техническое обеспечение включает в себя комплекс технических средств и устройств, составляющих собственно ЭВМ. Но без программного обеспечения всякий компьютер мертв, поскольку весь комплекс технических средств должен понимать и принимать команды оператора. В последние годы достигнуты большие успехи в области технологии микроэлектроники, что и обусловило быстрое падение стоимости технического обеспечения. В то же время значение (и соответственно, стоимость) программного (или, как еще говорят, математического) обеспечения постоянно растет. Таким образом, в настоящее время акцент многих исследований переместился в сферу разработки высокоэффективного (и удобного для использования большим количеством потребителей) программного обеспечения. Что же это такое?

Для выполнения любой обработки информации необходимо дать подробное описание процесса этого выполнения в виде некоторой последовательности действий (или шагов). Такое описание (заметим — в произвольной форме, т. е. как в виде совокупности математических формул, так и в виде словесных действий) носит название алгоритма данной задачи (примерами являются алгоритмы РМАКС и РМИН). Однако этот алгоритм пока компьютером не воспринимается, его надо еще перевести на внутренний язык ЭВМ, что осуществляется с помощью компиляторов. Для того, чтобы последний собрал текст алгоритма, его (текст) надо записать (без ошибок!) па так называемом алгоритмическом языке, который представляет по сути описание всех возможных действий и инструкций. В итоге, подготовленное к работе описание алгоритма (неважно, на внутреннем или алгоритмическом языке) и представляет собой программу выполнения исходного алгоритма. Мы не будем здесь рассматривать вопросы, связанные с программированием, поскольку имеется большое количество как популярной, так и учебной литературы в этой области. Заметим только, что существует множество различных алгоритмических языков (Фортран, Кобол, РЛ/1, Симула, Паскаль и многие другие), рассчитанных на решение задач той или иной специфики. Так, языки Фортран и Паскаль в основном применяются при решении инженерно-технических и научных задач. Кобол рассчитан на задачи экономического характера. Плэйер и Лисп широко используются при задачах поиска и робототехники, Снмула — для задач моделирования. Ясно, что создать такой язык, который удовлетворял бы любого потребителя, вряд ли возможно, так как единственным претендентом на такую роль оказывается только человеческий язык с его неясностью и гибкостью (сдобренный, правда, значительным количеством специальных терминов, понятий и закономерностей). Но пока (именно, пока!) компьютер в непосредственном виде «человеческую речь» не воспринимает.

Режимы работы ЭВМ

В настоящее время принято считать, что ЭВМ может работать в одном из следующих режимов:

1) пакетный режим заключается в том, что набор задач пользователей, выстроенный в определенной последовательности (согласно очереди н приоритету), составляет пакет заданий, который и вводится в компьютер для выполнения;

2)  режим разделения времени — это такой режим, когда несколько пользователей одновременно связаны с ЭВМ через устройства ввода-вывода (обычно таковыми являются дисплеи), которые позволяют им вести диалог с машиной (писать и исправлять программы, загружать их в машину);

3)  режим работы ЭВМ в реальном масштабе времени представляет собой такую организацию работы компьютера, когда он непрерывно включен в процесс обработки информации для конкретной задачи — этот режим обычно характерен для АСУ технологических процессов.

В нашу эпоху микроминиатюризации вплотную к возможностям больших ЭВМ подошла микрокомпьютерная техника, включающая различные типы микро-ЭВМ и микрокалькуляторов (как программируемых, так и не программируемых). У этого типа вычислительной техники есть ряд весьма немаловажных преимуществ по сравнению с обычными компьютерами — это небольшие размеры и дешевизна, а также простота работы на них. Микрокомпьютерам присущи все черты, которыми характеризуются обычные компьютеры за исключением размеров и некоторых других особенностей (таких как укороченная длина машинного слова, меньший объем памяти), поэтому приемы работы на них и больших компьютерах в целом сходны.

Микрокалькуляторы

Микрокалькуляторы, обладая теми же компонентами, что и обычные ЭВМ, но отличающиеся от последних во всем приставкой «микро», получили повсеместно широкое распространение в первую очередь в силу простоты эксплуатации и доступности. Какие же бывают микрокалькуляторы?

Возможно два типа подразделения микрокалькуляторов на классы в зависимости от их особенностей :

А) Программируемые и непрограммируемые микрокалькуляторы (к первому классу относятся микрокалькуляторы типа «Электроники БЗ-21», а ко второму — типа «Электроники БЗ-38»).

Б) Микрокалькуляторы с обратной бесскобочной логикой вычислений и с алгебраической логикой (к нерв му классу относятся микрокалькуляторы «Электрони ка БЗ-21», «Электроника БЗ-34» и аналогичные, а к второму—«Электроника  БЗ-37», «Электроника БЗ-38» и аналогичные).

Если рассматривать работу в непрограммируемом режиме, то микрокалькуляторы выполняют практически функции арифмометров, дополненные возможностями вычисления (помимо чисто арифметических действий) некоторых математических формул и запоминания промежуточных результатов.

Наиболее же интересен режим программирования, когда микрокалькулятор фактически представляет собой микроминиатюрный компьютер со всеми вытекающими отсюда последствиями, т. е. возможностью решать довольно широкий класс простых инженерных и научных задач (программирование ведется практически на внутреннем языке калькулятора).

Обратная бесскобочная логика вычислений

Обратная бесскобочная логика вычислений означает следующее. Если вам нужно вычислить, например, выражение 5-4 + 6,1 — 3, то на калькуляторе с обратной бесскобочной логикой последовательность действий выглядит так: 5|4Х6,1|ЗХ + . где f, X. + есть клавиши действий па калькуляторе. Таким образом в данном случае мы видим, что ввод чисел производится в порядке, обратном их использованию с разделением клавишей \. Такая логика существенно уменьшает число шагов программы и экономит размер используемой памяти, что немаловажно при программировании на микрокалькуляторах. Так, микрокалькуляторы «Электроника БЗ-34» и аналогичные («Электроника МК-52», «Электроника МК-56») имеют следующие возможности:

• вычисление важнейших элементарных математических функций нажатием одной-двух клавиш;
• достаточное количество регистров памяти (10 и более);
• развитые возможности программирования (организация циклов, подпрограмм, условные и безусловные переходы, прямая и косвенная адресация);
• значительная длина программы (100 и более шагов) .

Дальнейшее развитие микрокалькуляторов с обратной бесскобочной логикой идет по пути их приближения к возможностям ЭВМ, а именно: увеличения числа регистров памяти (например, для зарубежного калькулятора НР-41С число регистров равно 320), увеличение максимальной длины программы (до 2240 шагов — у модели НР-41С), использование дополнительных запоминающих устройств с записанными программами (магнитные карты— в моделях НР-67, НР-41С), подключение внешних устройств (кассетные магнитофоны в качестве внешней памяти, печатающие устройства в качестве вывода — эти возможности реализованы в зарубежных микрокалькуляторах НР-67, НР-97, НР-41С). Во многих зарубежных моделях предусмотрена возможность сохранения программ и данных после отключения питания, что несомненно дает большие удобства при работе.

Микрокалькуляторы с алгебраической логикой

Микрокалькуляторы с алгебраической логикой выполняют вычисления в более естественной для нас форме, полностью соответствующей записи тех или иных математических выражений (это достигается с помощью использования скобок). В СССР выпускаются пока только непрограммируемые микрокалькуляторы этого класса («Электроника БЗ-38», «Электроника БЗ-35», «Электроника СЗ-15» и аналогичные). За рубежом выпускаются и программируемые калькуляторы такого класса (так, микрокалькулятор Т1-59 имеет 100 регистров памяти, до 960 шагов программы, возможность вычисления элементарных математических функций и проведения статистических расчетов, магнитные карты, возможность подключения печатающего устройства и модуля с библиотекой программ пользователя).

Почему мы вообще остановились па возможностях микрокалькуляторов? Да потому, что. во-первых, они очень широко распространены и доступны; во-вторых, в силу того, что многие инженерно-технические и научные расчеты разумнее проводить на микрокалькуляторах, а не на ЭВМ; в-третьих, освоить приемы работы на микрокалькуляторах гораздо проще, чем на ЭВМ. И наконец, последнее: компьютерная грамотность предполагает не только умение работать на компьютерах, но и умение составлять достаточно эффективные программы (с точки зрения использования ресурсов и возможностей ЭВМ). А где, как не на микрокалькуляторе на простейших задачках можно этому научиться?! Многие нестандартные приемы и тонкости программирования на микрокалькуляторах типа «Электроники БЗ-34» регулярно публикуются в журнале «Наука и жизнь» под рубрикой «Человек с микрокалькулятором», так что любознательный читатель может и далее повысить свое мастерство программирования, обратившись к этому источнику.

Информация и информатика

Информация пронизывает всю нашу жизнь, без нее мы фактически не можем ступить ни шагу. Понятие «информация» ныне превратилось в строгую научную категорию: ее считают, измеряют, обрабатывают; она фактически превратилась в необходимейший атрибут существования всего человечества. А задумывался ли читатель, что же такое информация? «Информация» в переводе с латинского означает «изложение», «разъяснение». В этом заключен весьма глубокий смысл, т. е. нет информации вообще, а существует информация, которая несет новое знание,  новое  объяснение.   Сейчас много говорят об «информационном взрыве», имея в виду огромную лавину научно-технических знании и сообщений, печатающихся во все возрастающем количестве научных и ненаучных изданий. Однако следует заметить, что, по мнению автора, эта лавина зачастую попросту неинформативна! Почему? Да потому, что имеет место нескоординированность деятельности исследователей, а иногда и просто недобросовестность иных «ученых», годами   информирующих об одном и том же с различными  перепевами.  Отсюда следует, что необходима весьма качественная, оперативная, информационная (опять информация!) система коммуникаций. Здесь мы приходим к методам  точной,  без искажений, передачи, кодирования и хранения информации, чем также занимается наука, известная под названием теории информации. Она использует мощные ЭВМ с их банками данных — хранилищами очень больших массивов данных — и быстрыми способами извлечения  этой информации из машинной памяти. Сейчас, конечно, пытаются складывать эту информацию   в ЭВМ   не «как попало», а определенным образом  структуировать,  поскольку память ЭВМ хотя и значительна, но не  беспредельна. Однако поток информации огромен и захлестывает даже возможности самых мощнейших   ЭВМ.   Где выход? Выход в целенаправленном отборе, чтобы  наши банки данных не превращались в «мусорные ящики информации». Имеется и другой путь: хранить только ту информацию, которая выражена на строгом количественном языке (цифры, графики и т. д.). Но ведь точные знания составляют лишь малую часть знаний человека об окружающем мире! Если даже и делаются попытки хранения неточной, качественной информации, то ее пытаются загнать в «прокрустово ложе» строгих цифр и законов, используя различные методы кодирования.

Какими будут хранилища любого типа информации?

Будущее покажет,., но уже сейчас ясно, что в таких хранилищах знаний существенную роль будут играть логические методы обработки информации, причем не формально-логические, а содержательно-логические, которые и позволят качественно отбирать ее. Начало этому положила занимающаяся методами обработки информации паука по имени «информатика». Возникновение ее вызвано появлением современных ЭВМ, которые позволяют за достаточно короткое время «переварить» огромные массивы информации. Естественно, что в связи с этим возникает проблема компактной записи ее в памяти машин, рационального поиска нужной информации и многое другое. С учетом сказанного информатика определяется как отрасль науки, изучающая «структуру и общие свойства информации, а также вопросы, связанные с ее сбором, хранением, поиском, переработкой, преобразованием, распространением и использованием в различных сферах человеческой деятельности»¹. Отсюда теория информации частично включается в информатику. Правда, в приведенном определении не сказано, что информация должна носить строгий, количественный характер, а раз так, то нечеткая, неясная и качественная информация и методы ее обработки, хранения, представления и передачи должны занять достойное место в информатике и теории информации.

Неясность, неточность и нечеткость, заключенные в смысловых значениях и выводах, присущие естественным языкам с чрезвычайно сложными понятиями и структурами и соответствующим многообразием их интерпретации— все это характеризует мир нечеткой и качественной информации. С другой стороны, все эти понятия отражают как бы «статику» умственной работы человека, а не се динамику. Поэтому обычно человек использует не только обширные знания о структуре естественных языков, но и учитывает условия, в которых происходят данные явления и процессы. Ясно, что необходимо иметь также логическую основу для приближенных рассуждений, ту динамику, которая управляет развитием и распространением качественной информации. Таким образом одного аппарата теории нечетких множеств и нечеткой логики, как говорит Л. Заде в упомянутом интервью, еще недостаточно для качественной обработки нечеткой информации и моделирования способностей человеческого мышления. Естественные языки исторически формировались народами в течение длительного времени, и они фактически отражают накопленный коллективный и национальный опыт интерпретации нечеткой информации. Сколько весьма полезной информации содержится в пословицах и поговорках каждого народа, хотя они зачастую не имеют количественного содержания. Много смысла в афоризмах, хотя построены они явно нечетко, неясно, неточно. Или возьмем регионально-экономический пример: «Национальный доход страны Н... составит 40 млн долларов». И что, если доход составит 39 900 долларов, то это уже не будет доход?! Человек умеет в любых высказываниях, иногда весьма приближенных, находить то полезное зерно информации, которое необходимо ему для дальнейшего.

Итак, нечеткая информация сама по себе мало что дает, если нет подходящих способов ее переработки, хранения, толкования и передачи. И самое главное, что человеческий мозг умеет все это делать! А вот как? Этого-то мы и не знаем. Но это не значит, что искать такие способы не надо. И ищут! Сейчас на роль обработчика и интерпретатора неопределенных и неясных высказываний все увереннее претендует так называемый «искусственный интеллект». Кстати, заметим, что методы его деятельности совершенно не обязательно «по образу и подобию» должны быть похожи на человеческие. Многие сейчас называют принципы и методы искусственного интеллекта, которые обеспечивают плодотворный подход к проблемам, решаемым на основе знаний, инженерным искусством (английский дословный перевод— инженерия знания).

...Для неформализованных решений, определяющих курс действий, традиционными методами являются здравый смысл, интуиция, творчество, приближенные оценки...

Ю.А.Тихомиров. Управленческое решение

Необходимость учета субъективной и качественной информации в процессах принятия решений возникает при рассмотрении многих конкретных ситуаций из сферы экономики, медицины, инженерного дела и т. д. «В процессе оценки каждый основывается на своей цели и на информации, накапливаемой в ходе анализа оцениваемой альтернативы. Результат определяется как степень достижения цели. Для характеристики результата применяются оценки «очень хорошо», «хорошо», «удовлетворительно», «плохо», «очень плохо» ...»'. Аналогичными оценками руководствуется и врач скорой помощи, оценивая состояние острого больного. В цитируемой выше книге приводятся данные, что, например, в Чехословакии около 70% решений имеют в основе своей субъективный характер, в Эстонии у директоров предприятий удельный вес решений, опирающихся па опыт, составляет 31%. на фактах — 40%, на интуиции— 14,5%, на позиции руководителя— 14,5%. Комментарии, как говорится, излишни.

Аналогичная ситуация возникает при оценке ситуации в случае такого грозного явления природы, как землетрясение. Строгой теории землетрясений нет и поэтому здесь большую роль может сыграть тщательный учет множества качественных факторов. Нечеткий подход возможен и к принятию решений (скажем, в проектировании) в инженерной сейсмологии.

В этой главе и будут обсуждены и проанализированы с позиций нечетких множеств некоторые конкретные ситуации в экономике, медицине и инженерной сейсмологии.

Нечеткие множества и задачи инженерной сейсмологии

На протяжении всего существования человечества сильные землетрясения наносили тяжелый ущерб и приводили к многочисленным жертвам среди люден. В связи с этим возрастает роль «хорошего» прогноза места, силы и времени землетрясения. Но если задача оценки вероятностной силы землетрясения и места может быть решена (это так называемое долгосрочное прогнозирование— от трех до десяти лет), то предсказание времени наступления грозного природного явления с тем, чтобы принять экстренные меры по уменьшению ущерба от него, пока явно неудовлетворительно (это задача краткосрочного прогнозирования). Первый тип задач тесно связан с задачами так называемого сейсмического районирования, т. е. построения сейсмических карт общего и детального характера, где представлены оценки сейсмической интенсивности (или сотрясаемости) в баллах той или иной шкалы, дающие вероятностные оценки наступления событий и методы распознавания образов — мест будущих землетрясений.

Второй аспект (а именно: краткосрочное прогнозирование) гораздо более тесно связан с физико-механическими закономерностями землетрясения, причем здесь главную роль играют процессы, происходящие в его очаге, поскольку вторичные проявления (это различные предвестники и последствия) в значительной степени «зашумлены» окружающей средой. Теории землетрясения, которая позволяла бы с достаточно высокой точностью указывать момент наступления катастрофы, пока не существует! Отдельные верные прогнозы остаются скорее исключением из правил. С практической точки зрения (поскольку нас интересуют в основном явления на земной поверхности) в этом классе задач наиболее важными представляются расчеты моделей   предвестников: физических, геологических, механических, химических и даже биологических, а также последствий, выражающихся в описании колебательных движений, сопутствующих землетрясению, в зависимости от грунтовых свойств местности.

Системность подхода к проблеме прогноза землетрясения

Системность подхода к проблеме прогноза землетрясения требует комплексного, всестороннего изучения всех сопутствующих этому явлению факторов. Что имеется в виду? Поскольку землетрясение одно из  катастрофических природных явлений, то оно в какое-то короткое время существенно меняет местную ситуацию, создавая угрозу существованию человека и его окружения.   Таким образом, при анализе этого природного явления, помимо чисто научных проблем (физика и механика разрушения земных пород и т. д.), необходимо изучить   его воздействие на объекты промышленного и гражданского назначения (с точки зрения их сохранности и уменьшения ущерба), поведение людей и животных в стрессовых ситуациях (с целью уменьшения жертв среди них), реакцию государственных органов (с целью выработки поведения в таких ситуациях), а также различные вопросы, связанные с экономическим обоснованием мер предотвращения ущерба от землетрясений.   Все  указанные прикладные задачи фактически направлены на принятие разумного решения до, во время и после катастрофы и, как и любое принятие решения, характеризуется различными неопределенностями. Отсюда и возникает возможность использования методологии нечетких множеств  в подобных прикладных задачах. В этом разделе мы остановимся вкратце па некоторых возможностях применения нечеткого подхода к указанному классу проблем.

Начнем с оценки сейсмической опасности. Обычно ее определяют по 12-балльной шкале сейсмической интенсивности (модифицированная шкала Мсркаллн, шкала Медведева — Шпопхауэра — Карннка MSK-64) или по 7-балльной японской шкале. Оценка в баллах некоторого землетрясения позволяет определять меры по предотвращению ущерба от него. Исходя из практического опыта любая шкала строится с учетом так называемых мак-россйсмических признаков землетрясений, которые описывают поведение (именно поведение!) макрообъектов при различных землетрясениях. К ним относятся люди, животные, здания, сооружения, природные объекты (почва, реки и т. д.), коммуникации и т. п.   Поведение макрообъектов в шкалах практически всегда описывается словесным образом. Рассмотрим типичный фрагмент такой шкалы ':

6  баллов: повреждение 1-ой степени в отдельных зданиях типа Б и во многих зданиях типа А; повреждения 2-ой степени в отдельных зданиях типа А.

7 баллов: повреждения 1-ой степени во многих зданиях типа В, 2-ой степени — в отдельных тина В. Во многих тина Б — повреждения 2-ой степени и в отдельных — 3-ен степени. Во многих типа А — повреждения 3-ей степени и в отдельных — 4-ой степени. Трещины в каменных оградах.

8 баллов: во многих зданиях типа В повреждения 2-ой степени, в отдельных — 3-ей степени. Во многих типа Б — 3-ей степени, в отдельных — 4-ой степени. Во многих типа А — 4-ой степени, в отдельных — 5-ой степени. Памятники и статуи сдвигаются. Надгробные памятники опрокидываются. Каменные ограды разрушаются.

9 баллов: во многих зданиях типа В повреждения 3-ей степени, в отдельных — 4-ой. Во многих типа Б—4-ой степени, в отдельных — 5-ой. В большинстве зданий типа А — повреждения 5-ой степени. Памятники и колонны опрокидываются.

Здесь мы подчеркнули неопределенные суждения типа «многие», «отдельные», «большинство», которые, исходя из нечетких позиций, есть метки соответствующих нечетких множеств. Таким образом, мы можем аппроксимировать эти нечеткие множества функциями принадлежности термов, взятых из психологических экспериментов по частотным оценкам так что «часто» = «многие», «большинство» = «очень часто», «отдельные» = «редко». Однако источники нечеткости содержатся и в других высказываниях построенной выше шкалы  Кроме того, что значит «опрокинулся памятник» или «разрушилась каменная ограда»? Нечеткость последних высказываний очевидна.

Подчеркиванием мы опять отметили характеристики, которые могут быть непосредственно представлены нечеткими множествами, т. е. опять нечеткость описания признаков и типов очевидна. Любопытно, что авторы шкалы дают следующую параметризацию частотных высказываний: «отдельные» = 10%, «многие» = 50%. «большинство»—75%.Однако, если учитывать данные психометрических экспериментов по частотным оценкам, то подобная параметризация представляется несколько некорректной. Действительно, «отдельные» по смыслу близко к понятию «изредка», «редко», а последнее оценивается (см. график функции принадлежности «редко» частотой около 30%, а оценка 10% фактически означает «очень редко». Высказывание «многие» с психофизической позиции интерпретируется как «часто» или «более-менее часто», что дает 60—70%. Для 50% имеем оценку «пи часто, ни редко», что никак не подходит к смыслу понятия «многие».

Описание задач принятия решений в промышленном и гражданском строительстве

Перейдем к описанию задач принятия решений в промышленном и гражданском строительстве. Пока мы не научились «защищаться» от землетрясений, до тех пор и вынуждены мириться с тем, что они приносят некоторый, а иногда и весьма ощутимый ущерб. Отсюда ясно, что необходимо разработать экономически разумную систему мер по уменьшению такого ущерба. Наилучшее регулярное средство — это строительство сейсмостойких зданий и сооружений, однако это требует значительных дополнительных затрат на их проектирование и строительство. Казалось, построй сильно укрепленное здание, которое может выдержать и 12-балльное землетрясение, и все будет в порядке. Но такое здание будет поистине «золотым» по стоимости и в масштабах страны это совершенно неприемлемо экономически. Поэтому обычно проектируют сооружения в расчете на 8, 9, 10 баллов в зависимости от сейсмоопасность зоны. Это относительно выгодно, так как сильные землетрясения все же события довольно редкие в данной местности. Учитывая неизбежность повреждений объектов промышленного и гражданского строительства при сильных землетрясениях, необходимо разработать систему оценки последствий, связав се с конкретной терминологией проектирования в промышленном и гражданском строительстве. С позиции принятия решений желательно связать с каждым типом повреждения некоторую совокупность (по возможности меньшую) ремонтно-восстановительных мероприятий.

Основу для оценки повреждений с позиций нечеткого подхода мы уже заложили при рассмотрении сейсмической шкалы. Проблема принятия решений в этом случае формулируется так: разработать рациональный способ как по обнаруженным признакам оценивать степень повреждения объектов и подбирать соответствующий метод их устранения. Будем оценивать степень повреждения но 10-балльной шкале, где 0 — объект цел, 10 — максимальная степень повреждения. Для каждого класса повреждений типовых зданий и сооружений составим список ремонтно-восстановительных работ с соответствующими трудовыми и материальными затратами. С точки зрения нечетких множеств можно тогда выделить некоторую словесную оценку степени повреждения но этой 10-балльной шкале, а именно:

«нет повреждений»— 0 баллов;

«легкие повреждения»— 1, 2 балла;

«умеренные повреждения»—от 2 до 6 баллов;

«сильные повреждения»— от 5 до 8 баллов;

«разрушительные»—9, 10 баллов.

В заключение приведем небольшое замечание по поводу изучения поведения человека в экстремальных ситуациях типа землетрясения. В исследованиях японских авторов методами игрового моделирования было показано, что человек в критической ситуации принимает решение, которое очень сильно зависит от типа и надежности поступающей к нему информации. Оценка этой информации варьируется в зависимости от типа характера человека, но наибольшее доверие в таких ситуациях придается сообщениям компетентных государственных служб, что лишний раз подчеркивает необходимость «проигрывания экстремальных ситуаций в работе государственных служб». Это позволит заранее заготовить простые варианты решений на случай стихийных бедствий, и нам кажется, что весьма существенную помощь в подготовке такого рода решений окажет методология нечетких множеств.

...Автоматизированные системы только тогда оправдывают свое назначение, когда в их основе заложена система процедур, полностью соответствующая тем возможностям обработки и представления информации, которые дает вычислительная техника.

Н. Н. Моисеев. Слово о научно-технической  революции

Современная вычислительная машина относится к дискретным цифровым электронным устройствам с развитой периферией, но она не «всемогуща» и имеет определенные ограничения для использования при автоматизации процессов управления различными процессами. Объем памяти и быстродействие ЭВМ велики, но конечны. В связи с этим, чтобы реализовать разработанные в предыдущем разделе алгоритмы, необходимо изучить вопрос о верхних сложностях этих алгоритмов, которые дают представление о том, «на что же мы идем».

Свяжем с некоторой задачей определенное число п, которое называется размером этой задачи. Число п может быть числом описывающих явление параметров. В случае нечеткого графа — это число вершин графа. Время, затрачиваемое определенным алгоритмом, как зависимость от размера задачи, называется временной сложностью данного алгоритма. Если, скажем, некоторый алгоритм Pi обрабатывает задачу за время с-п, где с — некоторое положительное постоянное число, то говорят, что алгоритм имеет временную сложность 0 (п) (читается как «порядка 0 от п», где 0 — буква «о»).

Записывая алгоритмы РМАКС и РМИН в абстрактной алгебраической форме и предполагая, что на любую элементарную операцию в алгоритме тратится ровно одна единица времени, можно показать, что временная сложность алгоритма поиска пути между двумя незафиксированными вершинами не превышает 0 (п³).

Отметим, что это верхние пределы временных сложностей, а на практике, в принципе, можно достигнуть и меньших временных затрат. Вопрос этот весьма важен, поскольку при использовании средств автоматизации затраты на время обработки должны быть как можно меньшими — как говорится: «Время— деньги!».

Автоматизированные процедуры принятия решений могут применяться на всех уровнях управления, начиная от предприятия и кончая крупными министерствами, так как позволяют резко уменьшить число возможных вариантов решения. Естественно, что окончательный выбор конкретного варианта, да и его реализация, остается все-таки за человеком. В этом смысле автоматизированные системы принятия решений играют консультативную роль при руководителях предприятий и ведомств. В существующих ныне АСУ эта роль явно не выполняется, так как они оперируют с огромными массивами данных н выдают руководителю те же, только несколько обработанные статистически, огромные массивы данных. Естественно, что большинство руководителей не в состоянии охватить громаду цифр и принимают решения, используя лишь незначительную долю этого массива, а иногда и вообще не используют их. Об АСУ же они думают, как о «необходимом зле», спускаемом сверху. Любое решение должно считаться качественным, эффективным, если достаточно хорошо реализован принцип обратной связи, но в АСУ этот принцип не соблюдается!

Как этот принцип должен реализовываться на практике ПР? На практике мы должны ответить на вопрос «что будет, если предпринять такое действие?», т. е. мы должны прогнозировать исходы, а также корректировать их. Таким образом в модели принятия решений должно содержаться не только статистическое, но и логическое описание явления.

Системность принятия решения и означает, что решение должно приниматься на основе всего комплекса описывающих явление особенностей, т. е. включая и логические связи.

Реализацией логических закономерностей в нашей схеме будет процедура классификации. Рассмотрим ее с

алгоритмической точки зрения, т. е. построим алгоритм автоматизированной оценки принадлежностей состояний с помощью классификатора R. Считаем, что база знаний R состоит из двух множеств I) и В, где D —множество данных, В — множество импликаций, т. е. R = DUB.

Введем некоторые графические обозначения и будем рассматривать при выводе графы типа так называемых «деревьев». Дерево — это граф, который не имеет циклов, т. е. ни в одном из путей пи одна вершина не встречается более одного раза. «Листья» дерева— это конечные вершины, из которых не выходят дуги, т. е. они не имеют «потомков». Треугольная вершина Л означает интересующее нас значение некоторой переменной или характеристики. Прямоугольная вершина □ — установленный факт (или совокупность фактов) на D (чго записывается внутри прямоугольника). Круглая вершина О означает, что берем некоторый оператор импликации из В. Тогда:

Основные методы экспертных оценок

Надо сразу отметить, что трактовать экспертные оценки следует несколько шире, чем просто сбор и усреднение произвольно собранных точек зрения экспертов. Данный метод понимается как способ получения дополнительной информации, позволяющей уменьшить неопределенность (заметим, произвольного типа), которая имеет место при решении стоящей проблемы. Можно кратко упомянуть задачи, связанные с процессом принятия решений, где такие оценки могут быть использованы:

а)  экспертные системы принятия решений;

б) принятие решений при управлении в условиях не-
определенности;

в) идентификация моделей сложных объектов и явлений;

г)  построение эвристических алгоритмов управления;

д) классификация объектов по степени выраженности
тех или иных признаков.

В методологии экспертного оценивания выделяется два основных этапа:

А. Методы получения экспертных оценок.

Б. Методы обработки экспертных оценок.

Рассмотрим этап А. Существует большое разнообразие методов получения экспертных мнений, среди которых наиболее распространены, как наиболее простые для реализации, методы анкетирования с целью получения индивидуальных мнений членов экспертной группы. Наиболее надежными с точки зрения простоты и адекватности отражения действительности представляются методы, основанные на элементарных суждениях. Причем замечено, что на практике эксперт с меньшими ошибками указывает порядок следования объектов, нежели их количественные параметры, на основе которых этот порядок устанавливается. Наиболее распространены следующие методы анкетирования для получения элементарных суждений²:

а) непосредственное ранжирование — здесь каждый эксперт упорядочивает всю   совокупность   предъявляемых объектов, указывая признак, по которому он осуществляет это упорядочение;

б) парные сравнения — эксперту в произвольном порядке предъявляются пары объектов и он указывает более предпочтительный объект для каждой пары;

в) множественные сравнения — объекты предъявляются набором (не парами) и в каждом наборе объекты
необходимо расположить по степени предпочтения;

г)  сортировка — последовательное отнесение предлагаемых объектов к одному из заранее определенных
классов.

По причине простоты сбора и обработки, а также надежности получаемых результатов далее будем рассматривать методы (а) и (б). Методы группы (г) необходимы для оценивания наших объектов по некоторой словесной шкале но степени распространенности некоторого признака. Рекомендуемое число сравниваемых объектов, при котором к полученным результатам можно испытывать доверие, обычно не превышает 15.

Здесь в качестве шкальных значений берутся моды соответствующих функций принадлежности. Если необходимо получать интервалы оценок (наподобие доверительных интервалов в математической статистике), то можно использовать множества а-уровня. Для этого фиксируем уровень «доверия» а равный, скажем 0,7 и затем проводим горизонтальную линию на уровне 0,7 по оси ординат, тогда на оси абсцисс получим искомые интервалы оценок. Тогда для каждого эксперта m и для каждого элементарного воздействия gk имеем матрицу переходов с элементами gu (к), количественно выражающими возможности или вероятности переходов. Поскольку теперь имеем дело с числами из интервала [0, 1], то для выражения групповой оценки экспертов для каждого воздействия используем среднюю арифметическую по всем экспертам, т. е. будем иметь матрицу такого же вида, как приводилась выше, только в ячейках матрицы будут стоять усредненные оценки.

Экспертные оценки принадлежности к нечетким множествам

Теория нечетких множеств дает весьма солидный инструмент для отображения нечеткости и неясности реальности на строгий количественный язык. Однако имеется одно существенное «но». Как и любая теория, теория нечетких множеств зиждется на системе определенных аксиом и неопределяемых в рамках самой теории понятий. Одно из фундаментальных понятий теории нечетких множеств представляет понятие функции принадлежности, а точнее способ ее построения, который можно подразделить на две группы экспертных методов: прямые и косвенные.

Таким образом прямые методы — это конструктивные методы построения функции принадлежности, т. е. задается непосредственный алгоритм построения значений типа аналитической формулы, задающей таблицы или примеры и т. п.

Косвенные методы отличаются тем, что сначала формулируются некоторые условия, которым должна удовлетворять функция принадлежности. Экспертный опрос в этом случае даст только предварительные результаты, при надлежащей обработке которых уже получаются значения функции принадлежности. Можно, например, наложить условия на тип обработки или на форму полученной экспертной информации. Например, таким условием может быть то, что полученные значения функции принадлежности должны располагаться на порядковой шкале, или, например, функция принадлежности должна отражать близость к эталонному состоянию (как мы делали выше в процедуре ранжирования) и т. д.

В случае прямых методов эксперты используются как своего рода «датчики», «приборы измерения» (этот подход характерен для психометрических методов), которые дают более или менее объективную информацию об изучаемом явлении, а следовательно, и допускается вероятностная (статистическая) интерпретация функции принадлежности. Ясно, что при таких методах естественно выбирать понятия, которые поддаются измерению (т. е. имеют числовой носитель соответствующего нечеткого множества). К таковым можно отнести понятия «возраст», «рост», «вес» и т. п.

Косвенные методы рассчитаны обычно на чисто качестенные, сильно субъективные понятия, такие, как, например, «вкус», «красота» и т. д.

Кроме разделения на группу прямых и косвенных методов их необходимо различать и по источнику информации, т. е. от одного эксперта или от группы экспертов. Таким образом, имеем в итоге четыре группы: прямые методы для одного эксперта, косвенные методы для одного эксперта, прямые методы для группы экспертов, косвенные методы для группы экспертов. Рассмотрим их по порядку.

Прямые методы для одного эксперта. Итак, мы должны непосредственно задать способ построения функции принадлежности формулой, таблицей или правилом вычисления соответствующих значений на множестве принадлежностей.