ББК 32.973 17 страница

Как, вероятно, заметил читатель, в настоящей работе, решая сходную проблему (проблему вывода заключений путем выполнения формальных операций над визуальными примитивами, в качестве которых использовались иконы шампур-схем), мы пошли несколько иным путем. Отличие заключается в следующем. Авторы цитированной работы говорят о “символических описаниях” визуальных примитивов, подразумевая текстовые правила вывода заключений, принятые в традиционной текстовой математической логике. Однако еще А. Ершов при построении исчисления равносильных преобразований схем Янова предпринял первую попытку отойти от “чисто текстовой” математической логики, используя в формулах правил вывода не только символические описания, но и графические изображения [9, 13]. Вместе с тем метод Ершова из-за дефектов визуального синтаксиса нельзя считать полностью формальным.

В предлагаемой книге развитие идей Ершова шло по двум направлениям. Во-первых, устранены упомянутые дефекты, что позволило сделать формализацию синтаксиса абстрактных блок-схем полной и строгой. Во-вторых, была выдвинута и проведена в жизнь идея полного
отказа от символического описания визуальных примитивов (внутримашинное двоичное представление не в счет).

Можно предположить, что изложенный выше принцип визуализации математической логики, реализованный с помощью понятий визуаль­ного исчисления и визуального логического вывода, может оказаться полезным для целей более полной и строгой формализации не только языка абстрактных блок-схем (шампур-языка), но и других языков визуального представления знаний и визуального программирования.

ГИПОТЕЗА О БУДУЩЕМ ИМПЕРАТИВНЫХ
ЯЗЫКОВ ПРОГРАММИРОВАНИЯ

Обобщая материалы, автор не удержался от соблазна заглянуть в будущее и в порядке предварительного обсуждения высказать свои, возможно, ошибочные предположения о путях развития императивных языков, которые излагаются ниже в форме восьми тезисов.

! Несмотря на резкую критику со стороны Джона Бэкуса и ряда других ученых фон-неймановские (императивные) языки по-прежнему находят широкое применение и продолжают занимать прочные, а в некоторых областях — господствующие позиции. Логично предположить, что такая или примерно такая ситуация сохранится и впредь. Сходную позицию занимают и другие авторы, по мнению которых императивные языки “в обозримом будущем сохранят доминирующее положение в практическом программировании” [14].

! В грядущем столетии вследствие дальнейшего уменьшения удельной стоимости аппаратуры у многих персональных компьютеров экраны, по-видимому, увеличатся до размеров письменного стола, что облегчит визуализацию программирования за счет возможности непосредственной работы с чертежами формата А1 или даже А0 на экране ПЭВМ по принципу WYSIWYG — What You See Is What You Get (Что видишь, то и имеешь). Согласно развиваемой гипотезе, это позволит более полно использовать телесный угол и структуру человеческого поля зрения, покончить наконец с систематическим недоиспользованием богатейших возможностей человеческого глаза, задействовать мощные резервы симультанного восприятия и тем самым значительно увеличить скорость работы и продуктивность мозга программистов и пользователей. Учитывая эти соображения и остроту проблемы производительности труда в программировании, мы предполагаем, что ожидаемое увеличение габаритов экранов даст мощный стимул для широкомасштабной замены текстовых императивных языков на визуальные.

! Если допустить, что визуализация императивных языков неизбежна, целесообразно проводить ее не стихийно, а по заранее намеченному и согласованному плану, одной из целей которого следует считать частичную унификацию языков.

! В связи с этим возникает вопрос: можно ли унифицировать (хотя бы частично) императивные языки программирования? Существует ли возможность выделить некий инвариант, который можно заранее ввести в состав всех или почти всех визуальных императивных языков? С точки зрения шампур-метода, любой визуальный императивный язык включает три языка: маршрутный, командный и декларативный (см. гл. 12).

! Предлагаемая унификация императивных языков относится не к нынешним (текстовым), а к будущим (визуальным) языкам. Суть предложения состоит в том, что все визуальные императивные языки должны включать в свой состав один и тот же маршрутный язык (шампур-язык) и могут иметь любые отличия в командном и декларативном языках.

! В рамках развиваемой гипотезы шампур-язык можно рассматривать не только как абстрактную модель, но и как логический инвариант любого визуального императивного языка (включая язык ассемб­лера, но в этом последнем случае может потребоваться некоторая модификация шампур-метода).

! Стандартизация выделенного инварианта императивных языков осуществляется благодаря использованию стандартных шампур-редакторов, применение которых должно регламентироваться процедурой сертификации, согласованной с международной организацией стандартизации ISO. Опыт создания национальных и между­народных стандартов на блок-схемы и их повсеместного использования позволяет надеяться на успех предлагаемого предприятия.

! Очевидно, в принципе можно построить компилятор, преобразующий чертеж шампур-программы непосредственно в ассемблер и объектный код, без промежуточного преобразования в исходный текст языка высокого уровня. Не исключено, что прогнозируемый процесс визуализации программирования и образование на этой основе нового поколения (визуальных) императивных языков создаст предпосылки, при которых подобная прямая компиляция во многих случаях окажется более предпочтительной. В подобных ситуациях понятие исходный текст программы, видимо, полностью исчезнет из лексикона “императивных” программистов, уступив место термину исходный чертеж программы.

ВИЗУАЛИЗАЦИЯ ЛОГИКИ
И ИНТЕНСИФИКАЦИЯ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ
ДЕЯТЕЛЬНОСТИ

Итак, мы показали, что визуальный синтаксис шампур-языка представляет собой визуальное логическое исчисление — исчисление икон. По этому случаю полезно сделать несколько замечаний.

! Сам факт формализации системы визуальных образов в виде логического исчисления икон можно, по-видимому, рассматривать как доказательство полной несостоятельности “принципа абсолютизации текста” (см. с. 269). Иными словами, формализация человеческих знаний отнюдь не сводится только к текстовой форме, но включает также и визуальные представления. Важно подчеркнуть, что визуальная формализация знаний не является “продуктом второго сорта”, она удовлетворяет самым строгим критериям математической логики и в этом смысле представляет собой вполне законный и полноценный интеллектуальный продукт. Наибольшая интеллектуальная эффективность достигается при использовании синтетического метода, объединяющего достоинства текстовой и визуальной формализации.

! Согласно традиционной точке зрения, словесно-логическое (левополушарное) мышление отличается четкостью и ясностью, в то время как образное (правополушарное) мышление есть нечто расплывчатое, интуитивное и почти неуловимое. Полученные результаты позволяют утверждать, что по крайней мере часть абстрактных зрительных образов может быть преобразована в безукоризненно строгую форму, расчленена на отдельные микрообразы (иконы), превращена в компьютерное меню и снабжена строгими правилами, позволяющими строить большие и сложные зрительные образы из атомарных микрообразов.

! Известно, что “богатые формальные языки математической логики и успешный опыт работы с ними создали одну из объективных предпосылок для создания... вычислительных машин, пользующихся в настоящее время весьма разнообразным спектром формальных языков программирования” [1]. Это утверждение до последнего времени было ограничено рамками текстовой парадигмы: и в отношении логики, и в отношении программирования. Появление визуальных исчислений позволяет расширить эти рамки и распространить их на визуальный случай.

! Необходимость в этом давно назрела, так как теория в данном вопросе отстает от практики. С появлением интегрированных CASE -технологий компьютерные чертежи (например, схемы “сущность-связь”, схемы декомпозиции, схемы потоков данных и т. д.) приобрели целый ряд замечательных свойств. Они превратились в формальные визуальные языки высокой точности. Компьютер может понимать точные значения указанных чертежей, хранить их в виде, пригодном для глубокой обработки, преобразовывать чертежи друг в друга, выявлять несоответствие между ними, а также их неполноту, чтобы гарантировать целостность общей картины. И, что особенно важно, извлекая из чертежей нужную информацию, компьютер с помощью программы “генератор кода” получает выполнимый код. Таким образом, можно надеяться, что в будущем традиционная дружба математической логики и информатики уже не будет ограничена дряхлым забором текстовой парадигмы и распространится на более широкое визуальное проблемное поле.

! Когнитивная формализация знаний — это синтез логико-мате­матической формализации и когнитивного подхода. Цель метода — улучшить понимаемость сложных формальных описаний и проблем за счет учета реальных интеллектуальных характеристик человека на основе достижений эргономики. Выше автор попытался продемонстрировать применение метода когнитивной формализации на живом примере — разработке языка ДРАКОН. В гл. 1—15 систематически подчеркивалось, что при создании языка ДРАКОН эргономические соображения являются главными, основополагающими; было описано большое количество конкретных эргономических приемов, образно говоря, эргономических кирпичиков, из которых строился законченный эргономический облик языка. При этом, однако, в тени оставался вопрос: обладает ли построенный язык (точнее говоря, его визуальная часть) строгими формальными характеристиками? В настоящей главе, опираясь на исчисление икон, мы вправе дать обоснованный ответ: да, обладает.

Таким образом, когнитивная формализация знаний — это не утопия, не благое пожелание или розовая мечта, а работоспособный
метод, способный приносить нужные плоды и обеспечить увеличение продуктивности человеческого мозга.

! Логическая формализация знаний, восходящая к силлогистике Аристотеля, который впервые использовал буквы для обозначения понятий, явилась замечательным достижением человеческого гения. За две тысячи лет своего существования логическая наука добилась выдающихся успехов. Но вот парадокс: называя себя наукой о законах и формах человеческого мышления [5], логика вместе с тем полностью абстрагировалась от конкретных характеристик человеческого мышления и мозга, изучаемых в психологии, нейробиологии и эргономике. На предыдущих этапах развития человечества, когда интеллектуальные задачи были относительно простыми, а число интеллектуальных работников невелико, подобное игнорирование не приносило заметного вреда. Однако сегодня положение изменилось.

! Лавинообразное усложнение цивилизационных процессов привело к появлению интеллектуальных задач немыслимой прежде сложности, находящихся на пределе возможностей человеческого мозга. Острая необходимость интенсификации интеллектуальной деятельности, связанная с этим процессом, требует создания принципиально новых форм и методов интеллектуальной работы, способных качественным образом увеличить умственную производительность (мозга) интеллектуальных работников и учащихся, улучшить качество интеллектуального взаимодействия между людьми, обеспечить максимально возможную защиту от интеллектуальных заблуждений, просчетов, путаницы и взаимного непонимания, усилить эффективность индивидуального и коллективного интеллекта людей. Думается, что когнитивная формализация знаний, объединяющая всю мощь традиционных математических и логических методов с развиваемым в эргономике (включая психологию и нейробиологию) точным учетом когнитивно-значимых характеристик человеческого мозга и интеллекта в рамках единой целостной концепции, может в немалой степени содействовать решению обозначенной проблемы.

! Представленные материалы позволяют сделать обоснованные предположения о развитии информационных технологий в XXI веке. При дальнейшем совершенствовании компьютеров недостаточная продуктивность человеческого мозга станет основным фактором, сдерживающим рост эффективности организаций и ограничивающим интеллектуальные возможности человечества.

! Можно ожидать, что улучшение работы ума, повышение интеллектуальной производительности человека превратится в центральную проблему информационных технологий. Однако существующая теория и практика информатизации и компьютеризации не располагают эффективными средствами для решения задачи. Отсюда вытекает необходимость создания новых теоретических подходов, чтобы с их помощью построить информационные технологии нового типа — когнитивные информационные технологии, отличительная особенность которых состоит в том, что повышение продуктивности мозга рассматривается как высшая, приоритетная цель, которой подчинены все остальные цели (с учетом необходимых компромиссов, диктуемых экономическими и иными ограничениями).

! По нашему мнению, в XXI веке произойдет переход к широкому использованию когнитивных информационных технологий в науке, технике, образовании, медицине, обороне, бизнесе, государственной службе и других сферах, что позволит значительно увеличить интеллектуальный потенциал и интеллектуальные возможности общества и таким образом проложить надежный путь к новому качеству интеллектуальной жизни.

Это громадная, поистине необъятная по сложности задача, выходящая далеко за рамки данной книги. Для ее решения необходим перелом в сознании: надо уяснить, что человеческий мозг обладает колоссальными интеллектуальными резервами, которые сегодня не используются, но которые можно и нужно задействовать с помощью когнитивно-эргономических методов. Снова оговоримся: существующие когнитивные методы для этого недостаточны, нужны новые подходы. Откуда их взять? По мнению автора, материалы данной книги, хотя и относятся к частному случаю, тем не менее обладают достаточной общностью и могут послужить основой для разработки — с необходимыми уточнениями — нового поколения формализованных когнитивно-эргономи­ческих методов.

ВЫВОДЫ

1. Противоречие между скромными интеллектуальными возможностями отдельного человека и почти неограниченным объемом знаний, который он должен приобрести в течение жизни, — одно из наиболее драматических противоречий современного общества, основанного на знаниях. Сегодня наука не располагает эффективными средствами для решения этой проблемы.

2. Выход из положения мы видим в тотальной эргономизации науки и образования, цель которой — коренным образом улучшить визуальные формы фиксации знаний, согласовав их с тонкими характеристиками глаза и мозга.

3. Разработка исчисления икон говорит в пользу этой гипотезы и служит примером, подтверждающим актуальность нового междисциплинарного направления — логико-эргономических исследований.

4. Стихийный процесс визуализации логики, который начинает разворачиваться в последнее время (см., например [15]), должен опираться на прочную эргономическую основу.

5. Серьезным тормозом для реализации идей эргономизации знания является устаревшее представление, согласно которому в системе научного знания наглядно-чувственные образы занимают подчиненное место и служат только для создания неформальных наглядных моделей, рисунков, чертежей.

6. Сторонники идеи тотальной эргономизации науки и образования должны вести борьбу на два фронта:

! против приверженцев принципа абсолютизации текста;

! против глашатаев стихийной визуализации, которые не понимают разницы между кустарным преобразованием текста в изображение и научными методами визуализации, опирающимися на прочную логико-математическую и эргономическую базу.

7. Важным направлением эргономизации науки и образования является развитие идей когнитивной формализации знаний и когнитивных информационных технологий, которым, на наш взгляд, принадлежит будущее.

Г Л А В А 18

Место языка ДРАКОН
в системе
человеческой культуры

Язык... представляет собой одно из главнейших орудий или пособий мысли... Несовершенство этого орудия... мешает делу и уничтожает всякое доверие к его результатам.

Джон Стюарт Милль

МЕЖДУ СЦИЛЛОЙ И ХАРИБДОЙ

В истории искусственных языков можно выделить два периода. На первом этапе (создание языков воляпюк, эсперанто и т. д.) ставилась амбициозная задача построения всемирного международного языка, призванного улучшить взаимопонимание между людьми и народами. К сожалению, из-за чрезвычайной сложности задачи и недостаточной теоретической проработки попытка потерпела провал — гора родила мышь. Удивительно другое: несмотря на неудачу, проект вызвал всеобщий интерес и получил мировую известность. Этот факт свидетельствует о том, что уже в то время идея “языка для взаимопонимания” задевала нервный центр важной общественной потребности.

На втором этапе был предпринят более реалистичный подход “по одежке протягивай ножки”. Направление поиска было резко сужено, масштаб проблемы уменьшен и ограничен частными задачами по созданию формальных языков программирования. На этом пути, как хорошо известно, достигнуты впечатляющие успехи.

Между тем проблема непонимания продолжала обостряться и сегодня вступила в критическую фазу, которую можно охарактеризовать как “паралич понимания”. Возникла настоятельная необходимость еще раз вернуться к идее всемирного языка понимания и взаимопонимания и критически ее переосмыслить. По-видимому, современный язык для понимания следует строить на принципиально иной концептуальной основе, позволяющей совершить удачный маневр и провести корабль нового проекта в узком проливе между Сциллой несбыточной “всемирности” (где потерпели крах воляпюк и эсперанто) и Харибдой узкой специализации (которая превращает языки программирования в никому не понятные египетские иероглифы и тем самым неоправданно сужает их социальную базу).

Спастись от Сциллы довольно просто — надо лишь отказаться от претенциозной идеи одного всемирного языка (построить который скорее всего в принципе невозможно) и сделать акцент на создании частных языков, каждый из которых полезен в своей области, которая, впрочем, не должна быть слишком узкой.

Гораздо труднее избавиться от Харибды языковой специализации (когда язык создается “только для своих”) и придумать универсальный язык, способный удовлетворить интересы самых различных групп специалистов. Задача состоит в том, чтобы найти спасительную идею, которая позволила бы резко расширить социальный плацдарм языка и сделать его полезным для миллионов. Надо превратить язык, понятный только членам какой-то одной узкой касты (например, программистов), в язык взаимопонимания для широкого круга интеллектуальных работников и учащихся.

ПРИНЦИП СТРУКТУРИЗАЦИИ
ДЕЯТЕЛЬНОСТИ

Чтобы прояснить суть вопроса, вернемся еще раз к структурному программированию. Из теоремы Бома и Джакопини вытекает, что логическая структура программы может быть выражена комбинацией ограниченного числа базовых структур. Это означает, что идея структурных конструкций дает читателю программы столь необходимый компас. Пробираясь сквозь джунгли программного текста, он как бы обретает “третий глаз”: разбиение сложной программы на структурные конструкции облегчает понимание и упрощает работу. Говоря языком эргономики, это достигается за счет укрупнения оперативных единиц восприятия[25].

Наибольший недостаток структурного программирования лежит не в области техники, а в социальной плоскости. Дело в том, что этот метод помогает улучшить работу ума очень небольшого числа людей, а именно — программистов. Все остальные работники умственного труда не имеют к этому “празднику” никакого отношения и ничего не выигрывают.

К счастью, данный недостаток можно и нужно устранить, поскольку идея структуризации является универсальной и допускает обобщение на любую деятельность, относящуюся к любым социальным и профессиональным группам. Можно предложить

Принцип структуризации деятельности. Любая деловая деятельность независимо от ее характера, сложности, профессиональной принадлежности, социальной направленности и предметной области может быть описана с помощью ограниченного числа структурных конструкций, которые можно охарактеризовать как логические инварианты деятельности. В качестве последних предлагается использовать конструкции визуального структурного программирования или, что одно и то же, конструкции визуального синтаксиса техноязыка ДРАКОН. Примеры реализации этого принципа были разъяснены в гл. 13.

ГЕНЕРАЛЬНАЯ КОНЦЕПТУАЛЬНАЯ СХЕМА

Программирование есть частный вид деятельности. Это исторически первый тип деятельности, к которому был применен принцип структуризации. Обобщение данного принципа на любую деятельность мы рассматриваем как искомую “спасительную идею”, как важный шаг, имеющий прямое отношение к главной проблеме — проблеме улучшения работы ума. Данный вывод нуждается в пояснениях.

На рис. 138 представлена схема, позволяющая выявить восемь источников (предпосылок), совместный анализ которых порождает “короткое замыкание” идей, следствием чего и является принцип структуризации деятельности.

1. Первым источником является принятое в искусственном интеллекте деление знаний на декларативные и процедурные.

2. Для наших целей эта схема подвергается некоторым изменениям (рис. 138, блок 2):

! предполагается, что речь идет о письменном представлении знаний, предназначенных для зрительного восприятия человеком;

! не совсем удачный термин “процедурные” заменяется на более знакомое и широко распространенное слово “технологические” (см. гл. 3);

! технологические знания делятся на командные и управляющие (см. гл. 12).

3. Третьим источником является структурное программирование (рис. 138, блок 3).

4. Дальнейшее развитие структурной идеи приводит к переходу от текстового структурного программирования к визуальному (рис. 138, блок 4), так как последнее обладает многочисленными достоинст­вами, подробно рассмотренными в гл. 16.

5. Пятым источником служат блок-схемы, нашедшие широкое распространение с первых дней появления программирования.

6. Следующий шаг рассуждений приводит к отказу от блок-схем и замене их на дракон-схемы (рис. 138, блок 6), которые обладают неоспоримыми преимуществами (см. гл. 6—16).

7. В качестве седьмого источника используется исчисление икон (рис. 138, блок 7).

8. И наконец, последним источником служит обобщенная трактовка понятия “деятельность” (рис. 138, блок 8), охватывающая не только действия, совершаемые людьми, но и операции, выполняемые машинами. Последние рассматриваются как делегированная деятельность, исполнение которой человек поручает (делегирует) спроектированным им техническим устройствам.

138

Важно подчеркнуть, что техноязык ДРАКОН предоставляет единые стандартные средства для описания как собственно человеческой, так и делегированной (машинной) деятельности. Благодаря этому появляется возможность системного видения и анализа проблем, так как на одном и том же чертеже оба вида действий отображаются взаимоувязанно в рамках одного алгоритма — как его чередующиеся фрагменты.

Схема на рис. 138 названа генеральной концептуальной схемой, так как она обобщает значительную часть содержания этой книги, представляет его в сжатой форме, изображает панораму основных идей и взаимосвязь понятий, позволяет в наглядной форме проследить ход рассуждений и логику развития мысли.

ПРОБЛЕМА ДЕЯТЕЛЬНОСТИ В ЭРГОНОМИКЕ

Два понятия: “алгоритм” и “деятельность” олицетворяют две огромные страны, лежащие на разных научных континентах и разделенные океаном взаимного отчуждения и недоверия. Это два мира (мир математики и программирования и мир эргономики и гуманитарных наук), в которых господствует разный стиль научного мышления. Это две грандиозные области весьма глубоких и тонких исследований, между которыми нужно построить широкий и прочный мост взаимопонимания с интенсивным двусторонним движением идей. Строительство такого моста мы рассматриваем как обобщение высшего ранга, тесно связанное с проблемой улучшения работы ума и способное проложить путь к новым мощным научным прорывам.

Категория деятельности является важнейшей в системе эргономического знания. Деятельность в эргономике выступает как:

1) предмет объективного научного изучения;

2) объект управления;

3) предмет проектирования и моделирования;

4) предмет многоплановой оценки.

По мнению В. Мунипова, исследование деятельности связано, в частности:

! с проблемой конструирования и реконструирования профессий, формирования сочетания отдельных операций и действий, образующих целостную деятельность;

! с развитием научной организации и охраны труда, всех наук, изучающих трудовую деятельность человека в интересах решения важнейшей народнохозяйственной задачи — кардинального повышения производительности труда и качества работы.

Исследованию деятельности посвящено большое число работ [2]. К середине 60-х годов были разработаны методы алгоритмизации деятельности человека-опе­ратора, выполняющего функции контроля и управления технологическим объектом (Д. Агейкин, А. Галактионов). На протяжении ряда лет изучалась деятельность авиадиспетчера (М. Груздев), диспетчера железнодорожного узла (Д. Завалишина и В. Пуш­кин), оператора дистанционного управления технологическими процессами (Д. Оша­нин, В. Венда), оперативного персонала электростанций (С. Гаджиев, К. Гуревич).

Развивался алгоритмический подход к анализу деятельности оператора (А. Галак­тионов, А. Чачко). Г. Зараковским был разработан формализованный язык для записи и анализа профессиограмм машинистов и рулевых крупных морских судов.

Результаты работ этого направления позволили перейти к созданию математических моделей, методов количественной оценки эффективности и надежности деятельности человека-оператора, определения его загрузки, подойти к решению важной проблемы инженерной психологии — распределению функций между человеком и машиной в системе “человек—машина”.

Были разработаны различные концепции и подходы к проектированию операторской деятельности.

! Системный подход к анализу и оптимизации взаимодействия человека и машины (Б. Ломов).

! Психофизиологический и алгоритмический анализ деятельности (Г. Зараковский).

! Структурно-эвристическая концепция послойной переработки информации оператором (В. Рубахин).

! Принцип “включения” (А. Крылов).

! Структурно-алгоритмический подход к анализу и проектированию деятельности (Г. Суходольский).

! Функционально-структурная теория (А. Губинский).

! Структурно-психологическая концепция (В. Венда).

! Концепция генезиса психологической системы деятельности (В. Шадриков).

! Концепция идеализированных структур деятельности (А. Галактионов).

Подробный обзор зарубежных работ содержится в [3].

Анализируя эргономические проблемы проектирования и моделирования деятельности, можно отметить разнообразие различных подходов и методов, среди которых достойное место занимает алгоритмический (процессуальный) подход. К сожалению, существующие способы описания алгоритмов во многом устарели и не позволяют в полной мере выявить все преимущества этого метода. Думается, использование языка ДРАКОН в качестве стандарта для описания структуры деятель­ности — в разумном сочетании с другими методами — позволит сделать заметный шаг вперед при решении многих задач, связанных с созданием современных человеко-машинных систем.

ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ:
АЛГОРИТМИЗАЦИЯ — ЭТО НОЧНОЙ КОШМАР!

Нынешняя наука похожа на лабиринт, составленный из клеток, неко­торые из которых наглухо изолированы друг от друга. Представители разных научных дисциплин порою как бы “не слышат” друг друга. Поэтому сегодня, как никогда, нужны общезначимые языки, удоб­ные для всех, способные “взламывать” междисциплинарные перего­родки и укреплять взаимопонимание между разными отрядами ученых. В качестве примера рассмотрим “взаимоисключающие” высказывания некоторых специалистов по искусственному интеллекту (ИИ) и инженерных психологов.

Специалисты по ИИ: долой алгоритмизацию!

Во многих случаях полезно различать два вопроса: ЧТО надо сделать? и КАК это сделать? Большинство приверженцев ИИ отстаивают принцип приоритета декларативных знаний, согласно которому человеку намного легче ответить на вопрос “что?”, чем на вопрос “как?” Поэтому они призывают отказаться от императивных языков (языков типа “как”) и заменить их декларативными языками (языками типа “что”).

Достигаемое преимущество, по их мнению, объясняется тем, что программисту гораздо удобнее давать определения ситуаций и формулировать задачи вместо того, чтобы во всех деталях описывать способ решения этих задач. При декларативном подходе от программиста уже не требуется построения алгоритма, решающего задачу, поскольку программы изменяют свой облик и “всегда будут логически описывать саму задачу, а не процесс ее решения” [4].

Итак, почему следует отказаться от алгоритмов? На это есть три причины. Во-первых, декларативное описание — это хорошее (рациональное), описание, а процедурное — плохое (нерациональное), поэтому “требование процедурного описания задачи пользователя с самого на­чала означает отказ от рационализации решения проблемы” [5]. Во-вто­рых, человеческие мозги не годятся для создания и понимания алгоритмов: мы (люди) “с трудом составляем алгоритмы, потому что само это понятие нам несвойственно”, ибо “действия людей совершенно не похожи на работу привычных алгоритмов” [6]. Исходя из этого (в-третьих), экстремисты от ИИ заявляют, что вскоре декларативные языки одержат всемирно-историческую победу над процедурными “заморышами”; последние — это языки проклятого прошлого, а декларативные языки-победители — это, разумеется, “языки будущего” [6, 7].