Такое преимущество управляющих машин остается за ними, пока их привлекают к роли диспетчера или другой подобной работе, выполняемой по твердому, заранее разработанному графику.

Но поскольку ученые и конструкторы задались целью использовать машины и в таких областях, где даже от человека требуется вдохновение, встал вопрос об истинных механизмах этого вдохновения. Так ли уж не важны и не нужны эмоции человеку в его умственной деятельности?

Мы повседневно наблюдаем, как человек, который страстно стремится к цели, достигает несравненно большего, чем тот, кто работает с прохладцей, чем тот, кого данное дело не волнует. Нет ли тут связи между эмоциональной зараженностью человека и эффективностью его мышления?

И если уж взялись обучать машину самым продуктивным способам человеческого мышления, тогда выходит… В общем сейчас всерьез заговорили о создании не только думающих, но и чувствующих машин. Как выяснилось, эмоции им действительно нужны… чтобы лучше думать.

В самом деле. Любое наше мыслительное действие не является самоцелью. Оно совершается, так сказать, не из любви к искусству, а всегда бывает вызвано какими-то потребностями и мотивами, зависящими от чувств и настроений, которые мы в этот момент испытываем. И часто именно эмоции играют решающую роль в оценке различных ситуаций и даже отдельных мыслительных действий. Мозг как бы решает для себя, к хорошему или плохому результату приводит тот или иной этап переработки информации.

Киевский кибернетик Николай Михайлович Амосов предположил даже, что в мозгу существуют две самостоятельные программы — интеллектуальная (набор разнообразных эвристических приемов мышления) и эмоциональная (те самые потребности и мотивы, что определяют наше отношение к происходящему). Когда мы думаем, действуют обе эти программы, причем выбор алгоритма зависит от оценки, которую он получит по эмоциональной шкале.

Мало того, эмоциональная программа нередко даже изменяет интеллектуальную, так что образуется уже какой-то «сплав» из чувств и мыслей. Он-то и лежит в основе нашего мышления. И может быть, принадлежность людей к художественному и мыслительному типу определяется тем, какая из двух программ играет у них первенствующую роль. Так или иначе, а многие кибернетики считают, что самые существенные недостатки эвристических программ можно будет устранить, если снабдить машины чем-то? вроде эмоций.

Первую электронную модель эмоций киевляне уже создали. Их детище сможет испытывать печаль, тревогу, любопытство, негодование, горе, обиду, жалость — всего около пятидесяти разных чувств, настроений и даже страстей. Действия ее заключаются в ответах на вопросы. Машина анализирует не просто смысл того, о чем ее спрашивают, но учитывает и эмоциональную окраску вопроса. Потом она начинает думать, как ответить. И ответы ее зависят от «настроений» и «чувств», вызванных предыдущими вопросами и общим эмоциональным состоянием, которое задается заранее. Причем «темперамент» машины можно менять, усиливая одни чувства, ослабляя другие.

Работа эта только начата и важна не конечными результатами, а поворотом исследований мыслительной деятельности в сторону чувств. Легко понять, что, когда машина научится не только думать, но и чувствовать, она станет еще более сильным помощником человека.

Есть еще одна возможность усилить интеллект машины. Не обязательно ей начинать с «каменного топора» и самостоятельно проходить весь сложный путь становления ума. Можно сразу сделать ее умнее, снабдив всем тем опытом мышления, который накопило человечество — не каждый из нас, а именно все мы за тысячелетия сознательной жизни.

Снабженная таким коллективным опытом и творческими навыками, да при ее удивительном быстродействии, машина, по мнению современных кибернетиков, сможет превзойти своего создателя в поединке интеллектов.

Но кто даст нам в таком случае гарантию, что, «работая над собой», машина не создаст совершенно новые эвристические приемы, неизвестные нашему мозгу? И не окажемся ли мы когда-нибудь перед необходимостью изучать творчество машины, подобно тому как мы изучаем сейчас творчество людей?

Как только не называли наш век: и веком атома, и веком электроники, и веком химии, и веком космоса, и веком кибернетики — в зависимости от того, какая из наук вырывалась вперед. Естественно, что сейчас, с появлением на границе кибернетики и психологии новой науки — эвристики, у многих возникло желание признать за ней право на первенство.

Англичанин Саймон, первым создавший для машины эвристическую программу, заявил недавно: «Я думаю, мы можем согласиться, что XX век — это век эвристики». Конечно, он по-своему прав, но где гарантия, что через пару лет не будут совершены еще более грандиозные открытия, скажем, в биологии, и тогда станут столь же справедливо связывать нашу эпоху с новым триумфом в науке?

Между тем во всех этих определениях XX века есть одна общая черта. В химии ли, в физике или в кибернетике — всегда речь шла о большом количестве открытий, поставивших ту или иную науку впереди других. Невероятное обилие научных открытий — вот характерная особенность нашей эпохи. По данным ЮНЕСКО, девять десятых ученых всех времен и народов, совершивших важные открытия, — жители двадцатого столетия, наши современники. А предшествующие тысячелетия, вся многовековая история человечества — от Аристотеля до Сеченова — дала лишь одну десятую великих первооткрывателей.

Количество открытий и изобретений удваивается каждые десять лет. Причем темп развития науки все убыстряется. Подсчитано, что за последние пятнадцать лет сделано столько же научных открытий, сколько за всю предшествующую историю науки! Так не правильнее ли было бы назвать наш век эпохой открытий?

В конце XIX века на всем земном шаре научными исследованиями занимались едва пятьдесят тысяч человек. К середине XX столетия их было уже четыреста тысяч. Сейчас во всем мире ученых, активно двигающих науку вперед, свыше двух миллионов.

Если теперешние темпы даже не ускорятся, а хотя бы останутся на таком же уровне (а наука развивается по геометрической прогрессии!), то через каких-нибудь сто-двести лет наукой должно будет заниматься все население нашей планеты. Поистине речь идет о грядущей «промышленности открытий», как ее справедливо называют.

И как всякой индустрии, ей нужна соответствующая техника. Такими современными механизмами, способными автоматизировать умственный труд, и служат вычислительные машины, которые могут не просто решать отдельные задачи, большей частью уже давно решенные людьми, а быть настоящими действенными помощниками человека в высокоинтеллектуальной работе.

Это по силам машинам, работающим по эвристическим алгоритмам, машинам, созданным, чтобы делать открытия. Известный ученый, директор Киевского института кибернетики Виктор Михайлович Глушков считает, что речь должна идти о комплексной автоматизации таких высокоинтеллектуальных творческих процессов, как развитие науки и техники.

«Уже сегодня существуют системы, — говорит он, — позволяющие автоматически производить сложные физические эксперименты с одновременной обработкой полученных экспериментальных данных в виде, готовом для публикации. Ведутся эксперименты с программами, выводящими сложные логические следствия из имеющихся в распоряжении исследователя фактов. Планируются работы по созданию программ, строящих теорию, которая простейшим образом объединила бы сложный экспериментальный материал. Высказаны первые идеи о путях построения программы, которые формулировали бы новые интересные идеи в математике… Уже сегодня электронная машина в нашем вычислительном центре может вывести любые теоремы алгебры так называемых вещественных полиномов, в том числе и те, которые не выведены человеком».

Как скоро настанет пора такой «кибернетизации научного творчества»? Академик Глушков уверен, что очень скоро. Сразу же после «кибернетической десятилетки» в экономике, с которой, по его мнению, надо начинать массовое внедрение кибернетики в нашем народном хозяйстве.