Г. Р. Громов АВТОФОРМАЛИЗАЦИЯ  ПРОФЕССИОНАЛЬНЫХ   ЗНАНИЙ  
 
http://www.netvalley.com/intval/07262/out_files/prevbutton_grey_3.gif «Микропроцессорные средства и системы», # 3 1986,c. 90 http://www.netvalley.com/intval/07262/out_files/nextbutton_grey_4.gif


ние всех этих лет,-—вспоминает Эйнштейн,— имелось чувство направления, движении вперед по направлению к чему-то конкретному. Очень трудно, конечно, выразить это чувство в слонах, но оно безусловно имелось, и Оно должно быть отделено от последующих размышлений о рациональной форме решения. Конечно, позади этого направлении всегда имелось нечто логическое, но я имел его в виде обзора в зрительной форме”.

Есть, видимо, основания предполагать, что для всех обозримых сегодня “эшелонов” научных исследований, профессионального искусства или интеллектуального ремесла (к последним относят, например, и повседневную практику программирования); от исторически признанных лидеров того или иного этапа развития науки до рядовых специалистов выполняется общая закономерность развития творческого процесса, и задачах относительно простых для данной предметной области формальная логики “прокладывает” трассу решения, для наиболее сложных — обосновывает пройденный путь.

Ведущая тенденция, которая сложилась уже в первые десятилетия компьютерной эры в “разделении труда” между двумя “партнерами” по диалогу “человек—ЭВМ”, просматривалась достаточно четко: человек решает наиболее “интуитивно нагруженную” часть производственной задачи, а машина —формально логическую. Однако трудность в практической организации режима массового использования такого “диалога” заключалась в том, что вся тяжесть задачи предварительного “вычленения” формальной компоненты из всей совокупности профессиональных знаний в данной предметной области ложилась обычно на программиста. Принципиально непреодолимый характер возникающих при этом трудностей в тех наиболее интересных случаях, когда прикладная задача не имела ранее созданного “математического каркаса” решения, выше мы уже обсуждали.

“Феномен ПЭВМ” позволил сделать шаг к преодолению этого противоречия. Оказалось, что может быть создан инструментарий, который позволит не только исполнять на ЭВМ формально поставленные задачи, но а помогать человеку в свершении “интимного” акта вычленения формализуемой компоненты из его индивидуальных профессиональных знаний. Необходимые для повышения эффективности такого процесса научные методы и технические средства образуют в совокупности “технологию автоформализации профессиональных знаний”.

Еще недавно доступные только “богоизбранным” единицам (да и то далеко не в любой профессиональной области) возможности не только решить прикладную задачу, но и формализовать затем найденную схему решения, становятся сегодня в режиме “персональных вычислений” рутинной для миллионов пользователей ПЭВМ рабочей процедурой. Вряд ли требуют особых комментариев нередко высказываемые в этой связи на страницах массовой печати рассуждения отдельных футурологов из процветающей ныне когорты технократических “экстремистов”, которые всерьез обсуждают влияние века информации” на процесс вызревания новых открытий или темпы рождения современных “платонов, ньютонов, ломоносовых и эйнштейнов”. Однако было бы в некотором смысле “симметричным” заблуждением не замечать наблюдаемого сегодня ускорения темпов “дренажа” тонких методов творчества, традиционно связываемых с понятием “интеллектуальной элиты”, в область массового “рабочего творчества”. “Феномен ПЭВМ”, с которым в первую очередь связывают сегодня “демократизацию” научного творчества,— только одна из наиболее заметных вех этого процесса.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Точка зрения автора на общий характер исторического процесса развития технологии знаний представлена таблицей (см. с. 88).

Главные отличительные черты “второй информационной революции” в наиболее краткой их формулировке, видимо, могут быть сведены к трем основным пунктам:

1. Взрывной процесс “демократизации” научного творчества — все более широкое вовлечение а процесс формализации профессиональных знаний миллионов трудящихся самых различных специальностей, образовательного уровня и индивидуальных интересов.

2. Резкое ускорение технологического цикла развития * ведущих отраслей общественного производства— активное включение формализованных профессиональных знаний непосредственно в производственный процесс (например, когда эти знания обретают форму прикладных программ, управляющих станками с ЧПУ. технологическими участками, системами автоматизации научных экспериментов, производственных испытаний, обработки текстов и т. д.), минуя необходимую при “книжном тиражировании” стадию опосредованного воздействия на человека-исполнителя.

3. Массовое тиражирование накапливаемых профессиональных знаний в масштабах, сопоставимых с теми, которые ранее обеспечивал только печатный станок; однако, в отличие от эры книгопечатания, хранимых в готовой для автоматизированного поиска “машинной форме”, что создает необходимые технические предпосылка для постоянного расширения сферы практического использования индустриальных методов человеко-машинного производства новых элементов профессионального знания.

Отметим в заключение, что ПЭВМ, как и любой инструмент, лишь создает определенные технические предпосылки для повышения эффективности творческого процесса, но не в состоянии его вызвать.

Это уже наша с вами задача — воспитать поколение людей, для которых работа за пультом ПЭВМ в режиме автоформализации профессиональных знаний будет одной из наиболее естественных форм творческого самовыражения и, создать необходимые социально-экономические условия для постоянного стимулирования потребности в таком самовыражении (понятно, что именно последнее условие является и наиболее важным и наиболее трудновыполнимым).

В 1984 г. Д. Кнут, выступая с “Тьюринговской лекцией”, предложил свой вариант определения границы между наукой и профессиональным искусством:

“Наука — это та часть наших знаний, которую мы сумели понять настолько хорошо, что можем обучить  этому ЭВМ. Там, где мы еще не достигли     такою     уровня    пониманий,  речь   пока   идет   лишь   о  профессио нальном   искусстве.   Формальная  запись алгоритма или программы ЭВМ, по-существу,   позволяет   нам   выполнить  весьма  полезный   тест глубины наших   знаний,   так   как   переход   от искусства   к   науке   просто   означает, что мы поняли, наконец, как автоматизировать   данную   предметную   о6ласть.

Методы автоформализации оказываются основным средством включения в активный “производственный” фонд научного знания новых и все более мощных пластов профессионального искусства. Научная разработка в широкое практическое использовании этих методов — важнейший фактор ускорения процесса массовой компьютеризации народного хозяйства.

                 * * *

КРАТКО ОБ ОТВЕТАХ НА ВОПРОСЫ

Все поступившие за время доклада записки с вопросами можно было бы, видимо, условно разделить на три заметно неравные группы.

Первая и самая большая группа — это записки с конкретными вопросами к тому или иному разделу доклада. Ответы на них, как правило, непосредственно встраивались в “ткань изложения” по мере их поступления, что, возможно, приводило к некото-

_______________

* Имеется в виду упомянутый выше регенеративный цикл; знание — производство—знание (см. с. 80),

http://www.netvalley.com/intval/07262/out_files/prevbutton_grey_3.gif «Микропроцессорные средства и системы», # 3 1986,c. 90 http://www.netvalley.com/intval/07262/out_files/nextbutton_grey_4.gif