<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<FictionBook xmlns="http://www.gribuser.ru/xml/fictionbook/2.0" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">
  <description>
    <title-info>
      <genre>sci_popular</genre>
      <author>
        <first-name>Е.</first-name>
        <middle-name>А.</middle-name>
        <last-name>Седов</last-name>
        <home-page>http://www.litmir.co/a/?id=115107</home-page>
      </author>
      <book-title>Репортаж с ничейной земли. Рассказы об информации</book-title>
      <annotation>
        <p>Как измерить количество новостей, принятых по телеграфу? В каком виде передаются «записи» о наследственных признаках? Как возникает в природе живая материя? Как рождается мысль?</p><p>Чтобы найти ответы на эти вопросы, читатель должен пройти вместе с автором и героями киигн по улицам условного Нового Города и по просторам Ничейной земли. Эта книга поможет ему понять, почему методы, рожденные техникой связи, нашли применение в биологии и психологии и как удалось измерить одними и теми же единицами информацию в клетке, в кристалле н на страницах газет.</p><p>Обсуждаются также проблемы, которые еще предстоит решить современной науке с помощью теории информации.</p><p>Автор не обходит молчанием спорные вопросы. Читатель примет участие в горячих дискуссиях, познакомится с разными точками зрения и вооружится новыми знаниями, помогающими глубже понять окружающий нас материальный мир.</p>
      </annotation>
      <coverpage>
        <image xlink:href="#cover.jpg"/>
      </coverpage>
      <lang>ru</lang>
      <sequence name="Эврика"/>
    </title-info>
    <document-info>
      <author>
        <first-name/>
        <last-name>Admin</last-name>
      </author>
      <program-used>calibre 2.43.0</program-used>
      <date>18.12.2015</date>
      <src-url>http://www.litmir.co</src-url>
      <id>09c2831f-49b8-4429-aae3-4724df24a562</id>
      <version>1.0</version>
    </document-info>
    <publish-info>
      <publisher>Молодая гвардия</publisher>
      <city>Москва</city>
      <year>1966</year>
    </publish-info>
  </description>
  <body>
    <section>
<p><strong>Седов Е.А.</strong></p>
<p><strong>Репортаж с ничейной земли</strong></p>
      <empty-line/>
<p><strong>Рассказы об информации</strong></p>
      <empty-line/>
<p><emphasis>Как измерить количество новостей, принятых по телеграфу? В каком виде передаются «записи» о наследственных признаках? Как возникает в природе живая материя? Как рождается мысль?</emphasis></p>
<p><emphasis>Чтобы найти ответы на эти вопросы, читатель должен пройти вместе с автором и героями киигн по улицам условного Нового Города и по просторам Ничейной земли. Эта книга поможет ему понять, почему методы, рожденные техникой связи, нашли применение в биологии и психологии и как удалось измерить одними и теми же единицами информацию в клетке, в кристалле н на страницах газет.</emphasis></p>
<p><emphasis>Обсуждаются также проблемы, которые еще предстоит решить современной науке с помощью теории информации.</emphasis></p>
<p><emphasis>Автор не обходит молчанием спорные вопросы. Читатель примет участие в горячих дискуссиях, познакомится с разными точками зрения и вооружится новыми знаниями, помогающими глубже понять окружающий нас материальный мир.</emphasis></p>
      <empty-line/>
<p><strong>КАК ОТКРЫЛИ НИЧЕЙНУЮ ЗЕМЛЮ (Вместо предисловия)</strong></p>
      <p>Новая территория была завоевана для науки с появлением в недавнее время теории информации. Это открытие создало новую область, немедленно привлекшую разведчиков и исследователей... Как это случилось? Как далеко это идет? Означает ли это вторжение науки на территорию, принадлежавшую по традициям философии, или это есть открытие новой страны, своего рода «ничейной земли»?</p>
      <p>Так начинает свою книгу «Наука и теория информации» известный физик Леон Бриллюэн. Откройте ее на любой странице, и вы увидите цифры и уравнения, таблицы и графики - в общем то же, что в сотнях других специальных книг. И не каждый способен в этих графиках и уравнениях уловить очертания Ничейной земли.</p>
      <p>Бриллюэн говорит про Ничейную землю, а я вспоминаю любимые книги детства. Всплывают в памяти их герои, вымышленные и реальные: суровый Немо, предприимчивый Крузо, мужественный Амундсен, благородный Миклухо-Маклай. Это они исследовали новые земли. А мы во всем старались им подражать. Покоренные их отвагой, мы увлекались романтикой их приключений и не слишком охотно замечали трудности, через которые им приходилось пройти. Кто из нас не был в детстве уверен, что вырастет таким же сильным и смелым и тоже пройдет по нехоженым тропам, познавая повадки диких животных и изучая обычаи неизвестных племен?</p>
      <p>Но вот мы становимся старше, и мир детских фантазий уступает место миру реальному. Мы с удивлением замечаем, что на нашей планете, испещренной сетью дорог, наземных и водных, подземных, подводных, воздушных и даже космических, уже не осталось нехоженых троп. Разве что безжизненные вершины, вселяющие в оптимистов веру в «снежного человека», да неизведанные глубины океана, где, по рассказам некоторых мореплавателей, будто бы (и опять только будто бы!) скрываются чудовища, сохранившие облик прошлых времен.</p>
      <p>О какой же Ничейной земле вспомнил вдруг Леон Бриллюэн?</p>
      <p>Достаточно взглянуть на название его книги, чтобы понять, что речь в ней идет о теории информации и о том, что дала эта молодая теория современной науке. А тому, кто внимательно изучит эту книгу, станет ясно, о какой Ничейной земле говорит ее автор. Появление теории информации открыло науке новые перспективы, указало ей новые цели и неизведанные пути.</p>
      <p>«Как это случилось? Как далеко это идет?» До последнего времени в слово «информация» никто не пытался вкладывать строгий научный смысл.</p>
      <p>Приобретение знаний; факты, новости, сведения, полученные путем наблюдения, - так определяли понятие «информация» авторы энциклопедий и словарей. Определение казалось исчерпывающим и логичным до тех пор, пока не нашлись исследователи, пожелавшие измерить количество новостей, сведений, знаний (!) с помощью новых, невиданных единиц. Единицы не были досужим домыслом кабинетных ученых. Сама жизнь, клокочущая потоком новостей и фактов, поставила перед наукой этот вопрос.</p>
      <p>Наш век - век стремительного движения, и мы уже давно перестали удивляться тому, что весть о важном событии с быстротой молнии облетает весь земной шар. Получение информации с любых расстояний стало делом будничным и привычным. Имея приемник и передатчик, вы легко наладите связь с любым уголком земли.</p>
      <p>Но вот в последние годы появились удивительные машины. Они могут получать информацию путем самостоятельных «наблюдений», хранить ее в своей «памяти», обрабатывать различные сведения и передавать их друг другу.</p>
      <p>На страницах научных журналов стали обсуждаться поистине фантастические факты. Оказалось, что маленькая половая клетка несет в себе такое количество информации, которое нельзя уместить в сотнях огромных книг.</p>
      <p>Странные сопоставления! Половая клетка - и книга. Что между ними общего? Казалось бы, ничего. А в сущности, они выполняют одну и ту же задачу: сохраняют информацию и передают ее следующим поколениям.</p>
      <p>Не так-то легко привыкать к новым понятиям и новым взглядам. Книга доносит нам мысли и чувства автора. А какую информацию содержит в себе половая клетка? Может быть, мы просто называем одним и тем же словом совершенно разные вещи?</p>
      <p>Нет, не разные. В любых явлениях информация имеет одни и те же неизменные свойства и может быть измерена с помощью одних и тех же единиц.</p>
      <p>Кто же она, эта таинственная незнакомка? До нее все в мире было в общем понятно: мы знали, что в нем происходит много материальных явлений, но в конечном счете все они зависят от разных видов энергии и от различных веществ. И вдруг какая-то информация, понятие новое и непривычное: она существует вместе с веществом и энергией, но сама не энергия и не вещество. Так что же это такое?</p>
      <p>Помните сказку о волшебном колечке? Катится оно по дорожке от леса к речке, через мостик и все дальше и дальше, туда, где за широкими морями, за дремучими лесами стоит высокий дворец, а в нем - хрустальный ларец, а в ларце - волшебный ключ. Нечто похожее происходит и с информацией. Отыскала наука «волшебное колечко», и покатилось оно по миру: от телеграфных текстов - к электронным машинам, от техники - к биологии, психологии, языкознанию, и вот уже слышатся голоса отважных, которые, следуя за колечком, впервые достигли Ничейной земли. И они принесли оттуда удивительнейшие вести: информация есть не только в книге, в машине и в клетке. Она есть и в кристалле, и в газе, и в молекуле, и в электроне - всюду, где в физические процессы вмешивается таинственная «сила» со странным именем «энтропия».</p>
      <p>Все, как рассказано в старой сказке: шла, шла наука вслед за колечком и отыскала золотой ключик. Но дальше вышло уже не по сказке: там ключом отпирался ларец с кощеевой смертью, а здесь вдруг открылся путь к самому что ни на есть живому - оказалось, что без информации не мог бы родиться и жить на свете ни один живой организм.</p>
      <p>Этим ключом наука теперь отпирает двери к сокровеннейшим тайнам природы. Она познает тайну жизни, разгадку которой тщетно искал человеческий разум в течение сотен и тысяч лет.</p>
      <p>- Ну, кто там отважный? - зовет наука. - Кто рискнет побывать на Вершинах Знаний, переплыть через Море Вопросов, пробраться сквозь Дебри Противоречий и погрузиться в Глубины Неразгаданных Тайн?</p>
      <p>И один за другим отправляются в путь отважные Магелланы, чтобы вновь посетить Ничейную землю и ценой огромных усилий найти новый ответ на новый вопрос.</p>
      <p>А теперь ответь мне прямо, читатель: хочешь ли ты вслед за ними совершить этот путь? Но прежде всего учти, что на этом пути мы с тобой встретим не меньше трудностей, чем встречали их Колумб и Амундсен, Пржевальский и Миклухо-Маклай. Едва лишь вступим мы на Ничейную землю, как нас плотным кольцом окружат сомнения и вопросы, и нам придется усвоить множество новых понятий, прежде чем сделать хотя бы несколько первых шагов. И чем больше ответов, тем больше новых вопросов: тот, кто однажды вступил на Ничейную землю, навсегда теряет покой.</p>
      <p>Подумай как следует, ведь остались считанные секунды: перевернется страница, и мы вступим на таинственный берег Ничейной земли.</p>
<p><strong>Часть первая. В МИРЕ НОВЫХ ИДЕЙ</strong></p>
<p><strong>ГЛАВА 1. СООБЩЕНИЯ В УПАКОВКЕ</strong></p>
<p><strong>Начало пути</strong></p>
      <p>«Мы высадились на берег. Вокруг нас насколько хватает глаз простирается безжизненная пустыня. Сердце сжимается тоской и болью при виде редкой растительности, разбросанной среди нагроможденных скал».</p>
      <p>Возможно, так или приблизительно так записал бы в дневник свои первые впечатления рожденный неистощимой фантазией Жюля Верна исследователь таинственных островов. А мы с вами не можем записать даже этого. Правда, мы тоже причалили к незнакомому берегу, но мы пока не имеем ни малейшего представления, как выглядит Ничейная земля. Ну что ж, будем считать, что наш воображаемый корабль пришел на Ничейную землю поздней ночью, когда, говоря словами тех же героев Жюля Верна, «кругом не видно ни зги». И вот мы стоим на этой земле, и кромешная тьма неведения мешает нам принять решение, с чего начать нелегкий путь. Шутка ли сказать - исследовать Ничейную землю! Ведь здесь даже опытные ученые не всегда находят пути. Правда, в руках у нас волшебное колечко, именуемое «информацией». Так давайте же бросим его на землю. Пусть катится, куда хочет, а мы пойдем следом за ним.</p>
      <p>Информация... Кто впервые произнес это емкое слово? Ученый? Инженер? Нет. Оно вошло в науку и технику из обихода. Ведь раньше, чем оно появилось на страницах научных журналов, его можно было встретить в служебных отчетах, в художественных романах, на страницах газет.</p>
      <p>Но было же и такое время, когда в человеческом языке вообше отсутствовало это слово. Значит, люди обходились без информации? Отнюдь нет. Они использовали информацию даже в те далекие эпохи, когда вообще не было слов.</p>
      <p>Если у нашего древнего предка возникала необходимость предупредить своих соплеменников о приближении опасности, он использовал то «средство информации», которое было ему доступно, - пронзительный крик. Различными оттенками голоса ему удавалось разнообразить информацию, передать всевозможные чувства: боль или радость, гнев или страх.</p>
      <p>Сложные понятия, возникавшие в процессе совместного труда первобытных людей, требовали более совершенных способов обмена информацией: на базе осознанных движений родился язык жестов, из ограниченного числа бессвязных звуков выросла членораздельная речь. С появлением письменности и системы счета был сделан решительный шаг в развитии духовной культуры и научной мысли человечества: люди приобрели универсальное средство, пригодное для накопления и обмена информацией о любых явлениях и процессах.</p>
      <p>Вместе с тем совершенствовались и способы передачи информации - от быстроногих гонцов и сторожевых постов, подававших сигналы и огнем и дымом, до новейших средств телевидения, радиовещания и космических телеметрических систем. И чем больше развивалась техника, тем шире и многообразнее становился круг вопросов, связанных с передачей различных сообщений. С изучения этих вопросов мы, пожалуй, и начнем наш путь.</p>
      <p>Правда, читатель вправе выразить недовольство. Ведь мы собирались исследовать Ничейную землю. И началось, казалось бы, все как положено: был корабль, был пустынный берег. Все как на острове Робинзона. И вдруг - радио, телевидение... Разве для того, чтобы рассказать об этом, нужно было плыть на край света, к берегам Ничейной земли? Может быть, мы попали сюда по ошибке?</p>
      <p>Если будущему историку попадется в руки дневник нашего путешествия, он узнает, что сомнения и тревоги родились уже с первых шагов. Вот что прочтет он на первой странице: «Наступило утро, и земля, которая представлялась ночью пустынной и дикой, оказалась давно заселенной людьми. Куда же забросило нас провидение? Бриллюэн говорил про Ничейную землю, а здесь - здания, площади и проспекты. И названия их совсем не похожи на те, что встречаются в дневниках путешествий. Здесь нет мыса Надежды или бухты Печали, зато есть проспект Кибернетики, улица Необычных Понятий, площадь Новых Идей. Уж не зря ли мы доверились автору? Может быть, наш корабль уже давно сбился с курса, и мы никогда не достигнем Ничейной земли?»</p>
      <p>С вашего разрешения, я отложу пока путевой дневник и попытаюсь внести некоторую ясность. Ничейная земля еще впереди. Это будет земля безлюдная, полная тайн и опасностей - именно такая, какой и положено быть Ничейной земле. Нам предстоит бродить там по нехоженым тропам, забираться в такие дебри, куда даже яркий свет науки проникает с большим трудом. Кто же поможет нам найти там правильную дорогу? Волшебное колечко? Но ведь мы материалисты и потому не можем верить в существование каких бы то ни было волшебных сил. Мы должны исследовлть это колечко, узнать его истинную природу, понять, почему оно катится и куда держит путь. А для этого надо идти в Новый Город. Это город, в котором все необычно. Даже хорошо знакомые вещи имеют здесь иную окраску, непривычный, зато более глубокий смысл. Нам предстоит изучить этот город, рожденный наукой в последние годы на самых подступах к Ничейной земле. И хотя его улицы широки и просторны, путь по ним не будет легкой прогулкой: мы будем останавливаться у каждого поворота до тех пор, пока не поймем окончательно, почему старое слово «информация» в последние годы обрело новый смысл.</p>
<p><strong>Текст на экране</strong></p>
      <p>Неожиданности таятся даже в самых привычных вещах. Телеграф и телефон. Для чего существует и то и другое? Разве нельзя передать по телефону любой телеграфный текст? Было, конечно, такое время, когда телеграф был единственным средством, позволяющим передать срочное сообщение, а кабель, брошенный предприимчивым Сайрусом Филдом<strong><sup>1</sup></strong> на дно океана, был единственной «ниточкой», связавшей Старый и Новый Свет. Но время это давно прошло, и теперь земной шар, словно паутиной, опутан сетью кабелей и проводов. Существует сеть телеграфная и сеть телефонная. Может быть, уже давно пора вообще отказаться от телеграфной сети? Разве не могут работники связи передавать друг другу по телефону тексты любых телеграмм? Конечно, могут, но при этом скорость передачи информации будет значительно ниже.</p>
      <p>Количество информации, передаваемой по телефону, ограничивается той скоростью, с которой человек способен разборчиво читать тексты - в минуту около 120 слов. Количество информации, передаваемой специально обученным телеграфистом с помощью буквопечатающего аппарата, составляет в каждую минуту уже целых 500 слов. Правда, такая дополнительная информация, как смысловые ударения в каждой передаваемой фразе, не может быть передана по телеграфу. Поэтому всякий раз, когда нам захочется поделиться своими чувствами с родными и близкими, мы, несомненно, предпочтем телефон.</p>
      <p>Значит, избирая способ передачи каких-либо сообщений, необходимо учитывать количество передаваемой информации и оценивать скорость ее передачи. Современная техника позволяет достигать скорости передачи текста во много раз большей, чем обеспечивает телеграф. Так, если на экране телевизора вместо привычных нам телевизионных изображений будут, непрерывно сменяя друг друга, проектироваться страницы книги, то в течение каждой минуты на этом экране можно прочитать до 400 тысяч слов! Ясно, что такое «чтение» будет выглядеть не совсем обычно - успевать за такой скоростью передачи смогут лишь специальные автоматические устройства, которые тем или иным способом «запомнят» (например, сфотографируют) каждый переданный кадр... Однако подобное усложнение не играет существенной роли. Важно, что такое устройство может заменить 800 телеграфистов. А один телеграфист два года выстукивал бы на нескончаемой ленте точки-тире, чтобы передать те телеграммы, которые наше устройство принимает в течение одного дня!</p>
      <p>Почему же такая, казалось бы, удобная и выгодная система передачи не нашла широкого применения и до сих пор не вытеснила телеграф? Вся беда в том, что скорость эта достигается слишком дорогой ценой, и определить эту цену можно только с помощью применяемого теорией информации своеобразного понятия «объема сигнала».</p>
<p><strong>Невесомые грузы</strong></p>
      <p>Вот и первая остановка. «Объем сигнала». Встречали ли вы где-нибудь сигналы, имеющие объем? Нет? Ничего удивительного. Ведь вы впервые идете по городу, в котором есть улица Необычных Понятий. Там, на нашей земле, среди привычных для нас дел и предметов сигналы тоже играют немалую роль. Утром мы просыпаемся по сигналу будильника, сигнал телефона заставляет нас снимать трубку, на улицах родного города нам сигналят автомашины, а красные огоньки светофоров преграждают им путь. Так было там...</p>
      <p>И здесь, в этом Новом Городе, на первый взгляд как будто все то же: улицы и машины, телевизор и телефон. Но стоит лишь осмотреться, и обнаруживаются удивительные вещи. Например, сигналы, имеющие объем. Жителю нашей земли это кажется невероятным. В самом деле, ведь не может же обладать объемом красный огонек светофора или телефонный звонок! Или в Новом Городе существуют какие-то иные сигналы? Нет, речь идет о тех же сигналах - звуковых, электрических и световых.</p>
      <p>Один звуковой сигнал несет информации очень немного. В самом деле, о чем может «рассказать» вам телефонный звонок? Пока вы не снимете трубку, вы не узнаете, кто звонит вам по телефону и что вам хотят сообщить. Зато два различных звонка, например короткий и длинный, могут рассказать о многом. Из них вы можете построить целую азбуку, например азбуку Морзе: короткий звонок - точка, длинный - тире. То же самое можно сделать с помощью звонков разной силы: громкий - тире, тихий - точка. А можно сделать и так, чтобы звуки одинаковой силы звучали по-разному. Для этого надо использовать звуки, имеющие разную частоту. Колебаться окружающий воздух заставляет и басовитый гудок паровоза и тоненький голос дрезины. Но в первом случае частота колебаний будет значительно ниже, чем во втором.</p>
      <p>Итак, для создания самой простой азбуки приходится изменять или длительность сигналов, или их силу (уровень), или их частоту. Но еще чаще приходится иметь дело с такими сигналами, у которых все изменяется одновременно. Например, при передаче музыки. Звук оркестра включает в себя огромное множество различных сигналов, имеющих разную длительность, громкость и частоту. А наша речь? Ведь это тоже набор звуков. И все они опять-таки отличаются друг от друга по частоте, длительности и силе. Вот и пришла мысль инженерам и математикам, создателям улицы Необычных Понятий, изображать различные сообщения в таком виде, чтобы все эти величины можно было сравнивать между собой.</p>
      <p>Спичечная коробка имеет ширину, высоту и длину. И сигнал стал похожим на спичечную коробку: «длина» его зависит от длительности, «высота» - от пределов изменения его силы (уровня), а «ширина» - от диапазона содержащихся в нем частот.</p>
      <p>Сообщение о прогнозе погоды гораздо короче газетной передовицы. Значит, сигнал, содержащий сводку погоды, обладает меньшей «длиной».</p>
      <p>«Высота» упакованного сообщения определяется пределами изменения уровня. Так, например, громкость звучания симфонического оркестра изменяется в больших пределах, чем голос певца. Поэтому «симфония в упаковке» имеет большую высоту.</p>
      <p>«Ширина» звукового сигнала определяется богатством окраски звука, зависящим от количества содержащихся в нем частот. Ударяя по одной клавише пианино, вы получите звук одной частоты. Аккорд на пяти клавишах дает 5 различных частот. И в звуке оркестра, рожденного одновременным звучанием множества инструментов, содержится целый спектр разнообразных частот.</p>
      <p>Итак, становится ясным, почему всякий сигнал обладает определенным объемом.</p>
      <p>Мы уже не будем выглядеть провинциалами в Новом Городе и можем смело продолжать путь по улице Необычных Понятий, где сигналы имеют разный объем. А впрочем... Кажется, мы слишком поторопились. Ведь мы условились не делать ни шагу, прежде чем не найдем ответа на каждый новый вопрос. А вопрос остался пока нерешенным: ведь мы так и не поняли, почему даже в Новом Городе наряду с телефоном и телевизором до сих пор существует и телеграф.</p>
      <p>Чтобы ответить на этот вопрос, давайте представим себе, каким объемом обладают телевизионный и телеграфный сигналы.</p>
      <p>Известно, что рабочий диапазон частот, используемых в телевидении, превышает диапазон частот телеграфии в десятки тысяч раз. Кроме того, уровень телевизионного сигнала также колеблется в широких пределах - ведь яркость луча должна меняться от черного до белого свечения. А телеграф обходится всего двумя уровнями: отсутствие сигнала во время паузы или присутствие при передаче точки и тире. Чтобы сравнить эти способы передачи, инженеры связи учли «ширину», «высоту» и «длину» каждого из сигналов и подсчитали, какой объем занимает один и тот же текст. Объем телевизионного сигнала оказался больше почти в 60 раз.</p>
      <p>Как объяснить такое различие? Ведь получатель этого «груза» прочтет на ленте и на экране одни и те же слова. А объем получается разный, потому что в одном случае груз «транспортировался» по телеграфу, а в другом - через телевизионный канал.</p>
      <p>Работник транспорта, очевидно, развел бы руками: выходит, один и тот же груз будет обладать в вагоне одним объемом, а в самолете - другим? И разница получается весьма ощутимой: для отправки одного и того же словесного груза пришлось бы поднять в воздух 60 самолетов, вместо того чтобы отправить один вагон!</p>
      <p>Здесь проявляются необычные свойства нашего «груза». Все дело в том, в какие сигналы мы превращаем текст. Можно превратить слова в три простейших сигнала: пауза, точка, тире. А можно сделать так, чтобы те же слова были видны на экране так же четко, как на страницах книг. Но передача изображений - дело сложное и дорогостоящее: чтобы они были достаточно четкими, надо заставить луч с огромной скоростью бегать по строчкам экрана, и чем больше букв умещается на этом экране, тем чаще меняется яркость луча, тем шире будет диапазон рабочих частот. Поэтому наш «груз» оказался в десятки тысяч раз «шире», когда мы направили его в телевизионный канал.</p>
      <p>Вот теперь становится ясным, почему телевидение не может вытеснить телеграф. Конечно, телевизор может дать значительный выигрыш в скорости передачи текста. Зато теперь мы знаем, какой ценой достигается эта скорость: 60 самолетов заменяют один вагон! И было бы ошибкой думать, что в данном случае «самолет» (то есть телевизионный сигнал) достигнет цели раньше «вагона» - и в том и в другом случае несущие информацию сигналы любое расстояние преодолевают практически мгновенно. Скорость сигналов в проводе или эфире так велика, что за 1 секунду сигнал успеет обежать земной шар по экватору почти 8 раз. Поэтому, рассматривая вопрос о скорости передачи сообщений, теория информации не учитывает, сколько времени «груз» находился в дороге: скорость передачи текста определяется тем временем, которое приходится затратить на «погрузку» и «разгрузку» передаваемого словесного груза.</p>
      <p>И все же есть у каналов связи несомненное сходство с обычными средствами транспорта.</p>
      <p>И тут и там приходится решать одни и те же задачи: объем и скорость доставки груза - разве не эгими показателями оценивается качество работы транспорта? Даже задачи точности решаются и в системах связи и на железной дороге. В первом случае необходимо добиться передачи сигналов без искажений, во втором - доставки груза в целости и сохранности. Однако стоит ли удивляться такому сходству: ведь передача информации на расстояние - это тоже своего рода транспортировка. А мы и не подозревали, что всякий раз, когда из репродуктора доносится голос диктора или студия телевидения сообщает новости дня, мимо нас бесконечным потоком проносятся странные грузы. Они незримо проникают сквозь стены и не имеют веса. Зато имеют определенный объем. А жителям Нового Города приходится без конца загружать свой «транспорт» подобным грузом. Вот почему именно в этом городе впервые заметили, что сигналы имеют объем, и научились «упаковывать сообщения», используя различную «расфасовку».</p>
<p><strong>Чудесное свойство</strong></p>
      <p><image xlink:href="#_1.jpg"/>Размещать груз в таре можно по-разному: например, предназначенные для перевозки фрукты можно упаковать в несколько маленьких ящиков, а можно поместить в один большой. Большой ящик позволит лучше использовать объем вагона, зато создаст больше трудностей при погрузке или разгрузке. Каким же образом выгоднее «разместить» информацию?</p>
      <p>Предположим, что с помощью автоматического устройства мы передаем на пульт управления информацию о скорости обработки каких-то деталей. В зависимости от характера операций скорость станка меняется много раз. Но изменения эти происходят не плавно, а так же, как и в автомашине, то есть тремя ступенями: 1-я, 2-я и 3-я. Если учесть к тому же, что в некоторые моменты времени может понадобиться остановка станка, то вся информация о его «поведении» может быть сведена к передаче четырех различных значений скорости: 0, 1, 2 и 3.</p>
      <p>Сообщить об этом можно по-разному. Можно, например, вместе с изменением скорости изменять величину сигнала. А можно сделать так, чтобы каждому значению скорости соответствовало определенное количество сигналов (случай II). Какой из способов лучше?</p>
      <p>В первом случае сообщение займет очень немного времени - ведь все сведения «уместились» в четырех сигналах (импульсах), которые следуют с большими перерывами. Что ж, свободное время не пропадет даром: в перерыве можно передавать другие сигналы, например дополнительные сведения о качестве обработки деталей. Однако выигранное время пришлось «оплатить» большим диапазоном уровней: уровень сигнала должен меняться вместе с изменением скорости. Другими словами, мы должны иметь в запасе четыре сигнала. Это могут быть световые сигналы различной яркости, звуки различной громкости, электрические импульсы, отличающиеся по напряжению или по силе тока.</p>
      <p>Во втором случае уровень сигналов остается неизменным. Но при этом в три раза возрастает число импульсов, а следовательно, и время их передачи (случай II на рисунке).</p>
      <p>Смотрите, что произошло с нашим невесомым «грузом»: он совершенно изменил свою форму, сохранив тот же объем. Как хорошо было бы, если бы все виды груза обладали таким же чудесным свойством: мы могли бы придавать им любую форму, чтобы, загружая тару, использовать каждый ее уголок. А инженеры-связисты и в самом деле имеют такую возможность. Своему «грузу» они придают такую форму, которая позволяет наилучшим образом использовать канал связи.</p>
      <p>Любой канал связи обладает ограниченными возможностями: он способен передать лишь определенный диапазон изменения уровней и определенную полосу частот. Если каналом связи является телефонный кабель, связывающий двух абонентов, то полоса частот и уровень передаваемого сигнала ограничены и механической упругостью телефонной мембраны и теми усилителями, которые обычно включают в кабель.</p>
      <p>Канал связи может включать в себя радиоприемник и радиопередатчик, настроенные на один и тот же диапазон частот. В этом канале нет связующего кабеля или специальной линии передачи - передатчик с приемником связаны через эфир. Но пропускная способность такого канала все равно ограничена - приемники и передатчики рассчитаны на определенный диапазон уровней и определенную полосу частот. Если сигнал не умещается в данном канале связи по диапазону частот или уровней, инженер имеет возможность уменьшить «ширину» или «высоту» передаваемого сигнала за счет увеличения времени передачи. Для этого надо применить соответствующий код.</p>
      <p>Но чем дольше передается каждое сообщение, тем меньше пройдет информации через канал, - меньше окажется пропускная способность канала.</p>
      <p>Может быть, для сокращения времени передачи сообщений следует укоротить каждый импульс? Упаковка от этого станет короче. Но объем груза останется прежним, потому что он станет одновременно и «шире»: возрастет диапазон содержащихся в сигнале частот (случай III). Эта особенность импульсов давно известна и инженерам-связистам и специалистам по радиолокации: чем короче импульс, тем больше диапазон содержащихся в нем частот. Для доказательства этого свойства инженер прибегает к помощи математики, использует сложные преобразования, известные под названием преобразований Фурье.</p>
      <p>А мы с вами обратимся к простому примеру. Допустим, вам захотелось выиграть время, передав какую-то арию в два раза быстрее, чем ее исполняет певец. Сделать это несложно: надо записать арию на магнитную ленту, а затем прокрутить ленту с удвоенной скоростью. При этом бас будет звучать как сопрано, потому что произойдет удвоение всех звуковых частот<strong><sup>2</sup></strong>.</p>
      <p>Если нормальный голос певца содержит частоты от 500 до 5000 колебаний в секунду (то есть от 500 до 5000 герц), значит диапазон частот составляет 5000 - 500 = 4500 герц.</p>
      <p>При удвоенной скорости все частоты увеличатся вдвое и диапазон станет вдвое шире:</p>
      <p>10000 - 1000 = 9000 герц.</p>
      <p>В нашем примере «импульс» (то есть время исполнения арии) длился минуты. Тем же свойством обладают импульсы, длящиеся тысячные или миллионные доли секунды. Значит, сигнал подобен несжимаемой жидкости: можно менять его «форму», используя разную «тару», но при любой форме «тары» сигнал сохраняет прежний «объем».</p>
      <p>И все же нашелся способ, позволяющий «утрамбовать» предназначенный для транспортировки сигнал.</p>
      <p>Вернемся к примеру передачи сообщения о четырех уровнях скорости. В первом случае величины импульсов соответствовали уровням скорости (случай I). Во втором случае число импульсов соответствовало скоростям (случай II).</p>
      <p>А можно ступени скорости обозначить условно. Импульсы следуют друг за другом через равные промежутки времени. Давайте условимся так: появление каждого импульса будем отмечать цифрой «1». Если в следующий момент импульс не появился, значит передана цифра «О». Чередуясь в разной последовательности, цифры «О» и «1» передадут сообщения обо всех четырех скоростях:</p>
      <empty-line/>
      <p>Ступени</p>
      <empty-line/>
      <p>скорости</p>
      <p>Комбинация</p>
      <empty-line/>
      <p>сигналов</p>
      <empty-line/>
      <p>0</p>
      <p>00</p>
      <empty-line/>
      <p>1</p>
      <p>01</p>
      <empty-line/>
      <p>2</p>
      <p>10</p>
      <empty-line/>
      <p>3</p>
      <p>11</p>
      <empty-line/>
      <p>Указанный способ соответствует IV графику, изображенному на рисунке, а при обозначении скоростей с помощью двух знаков (0 и 1) применен так называемый «двоичный код».</p>
      <p>Сравним теперь объем сигнала для II и IV случаев, изображенных на нашем рисунке. Что получается? Уровень сигнала остался неизменным, зато число импульсов уменьшилось с трех до двух. Значит, нам удалось «упаковать» наши сообщения настолько удачно, что та же информация (информация о четырех возможных скоростях) уместилась в меньшем объеме сигнала.</p>
      <p>А если бы скорость имела не 4, а 32 различные ступени, выигрыш был бы куда заметнее. Вместо 32 импульсов можно было послать только 6, потому что в обозначениях двоичного кода цифра 32 выглядит как 100 ООО. (Принцип двоичного кода рассмотрен подробно в главе 4 - раздел «Универсальный язык».)</p>
      <p>В нашем примере изменения сигнала соответствовали изменению скорости. С помощью тех же сигналов можно передать на расстояние сообщение об изменениях давления или температуры, в других случаях каждый из рассмотренных нами сигналов может соответствовать значению какой-либо из букв. Любое из этих сообщений можно путем кодирования перевести на язык импульсов и тем самым «упаковать» содержавшуюся в нем информацию в определенный объем сигнала. С точки зрения теории информации, вопрос о том, каково содержание передаваемого сообщения, не играет существенной роли: в любом случае задача состоит в том, чтобы при передаче нужного количества различных значений (уровней, чисел, букв и т. п.) «груз» был как можно «компактней», то есть имел наименьший объем.</p>
<p><strong>ГЛАВА 2. КАК ИЗМЕРИЛИ ИНФОРМАЦИЮ</strong></p>
<p><strong>То, что нам неизвестно</strong></p>
      <p>Туризм требует напряжения. Не всякий может пробираться по узким тропинкам, спускаться на дно оврагов, карабкаться по склонам хребтов. Красивый приморский город привлекает больше людей, чем крутые горные перевалы, но и он таит в себе немало «опасностей» для туристов. Вы можете целый день ходить здесь в легкой обуви и отутюженных брюках, но к вечеру все же почувствуете усталость ничуть не меньшую, чем от прогулки по диким местам. Правда, усталость эта будет иного рода: вас утомит обилие впечатлений. Но если вы знакомитесь с этим городом не из праздного любопытства, а с определенной целью, вам будет еще труднее. Зато истинное удовлетворение получает лишь тот, у кого есть конкретная цель.</p>
      <p>Тому, кто впервые попал в Новый Город, некогда думать об отдыхе. Здесь что ни шаг, то новые впечатления. Сейчас мы подходим к самому центру - к площади Новых Идей.</p>
      <p>Что за величественное сооружение установлено посреди этой площади? В честь каких побед воздвигнут этот необычный обелиск?</p>
      <p>В причудливом беспорядке нагромоздили скульпторы у его подножия радиоприемники и антенны, книги и музыкальные инструменты, микроскоп и фотоаппарат, телевизионную камеру и простой телеграфный ключ. Стройная колонна возвышается в середине, а на самом верху на фоне ясного неба четко вырисовываются непонятные символы:</p>
      <empty-line/>
      <p>I =</p>
      <p>n</p>
      <empty-line/>
      <p>∑</p>
      <empty-line/>
      <p>i=1</p>
      <p>P<sub>i</sub> log P<sub>i</sub></p>
      <empty-line/>
      <p>Что выражают эти значки? Может быть, спросить местных жителей? Вот как раз сюда идет какой-то прохожий...</p>
      <p>- Простите, вы не скажете, что означает это сооружение?</p>
      <p>- Это юбилейный подарок. Он преподнесен от имени жителей нашего города его основоположнику, ученому Клоду Шеннону.</p>
      <p>- Простите, что мы отнимаем у вас время. Видите ли, мы впервые идем по улицам вашего города...</p>
      <p>- Я так и подумал.</p>
      <p>- ...и совершенно не знаем ни его истории, ни тех, кто его населяет. Объясните, пожалуйста, чем заслужил такое уважение этот ученый?</p>
      <p>- Охотно! Имя Клода Шеннона стало таким популярным в последние годы. И не случайно: он научил людей измерять информацию. Вы видите формулу, изображенную там, на самом верху? Она носит его имя. По ней можно подсчитать, какое количество информации содержится на странице книги, в звуках человеческой речи или на телевизионном экране.</p>
      <p>- Но мы только что научились измерять информацию без всяких формул.</p>
      <p>- Каким же образом?</p>
      <p>- Мы сравнивали текст, передаваемый по телеграфу, и текст на экране телевизора. Мы узнали, что в том же объеме телеграфного сигнала можно уместить в 60 раз больше слов. Чем больше слов, тем больше информации. Разве не так?</p>
      <p>Почему наш собеседник улыбается столь снисходительно? Разве наши утверждения уж настолько наивны?</p>
      <p>- Но ведь так поступают и работники связи, - пытаемся мы оправдаться. - Они тоже считают слова, чтобы определить стоимость телеграмм.</p>
      <p>- Это верно. А не скажете ли вы, что должен сделать отправитель телеграммы, чтобы не расходовать лишних средств?</p>
      <p>- Правильно составить текст.</p>
      <p>- Что значит «правильно»?</p>
      <p>- Это значит, что в тексте должно быть как можно меньше слов.</p>
      <p>- Ну, а как же быть с информацией? Ведь вы же говорили, что информацию можно измерять словами. Значит, сократив количество слов, отправитель должен обязательно упустить что-то важное из той информации, которую предстоит передать? Так или не так?</p>
      <p>- Нет, конечно. Просто он старается сказать обо всем очень коротко.</p>
      <p>- Вот именно. Значит, об одном и том же можно сказать в одних случаях коротко, в других длинно. Следовательно, одну и ту же информацию можно передать разным количеством слов. А в одном и том же слове может содержаться больше или меньше информации, в зависимости от характера сообщений.</p>
      <p>Представьте себе, что вы получаете такую телеграмму: «За июлем следует август». Много ли информации получите вы, прочитав эти слова?</p>
      <p>Нет, немного. Например, слово «август» можно вовсе не передавать по телеграфу: для того чтобы понять эту фразу, достаточно и первых трех слов. А вслед за этим сообщением пришло, скажем, такое: «Ежегодное совещание работников транспорта будет проводиться в августе месяце». Чувствуете разницу? Здесь слово «август» содержит в себе гораздо больше информации. Пока вы не прочли на телеграфной ленте этого слова, вы оставались в полном неведении, в каком из 12 месяцев года будет совещание. А дополнив это сообщение еще всего одним словом - допустим, совещание состоится пятого августа, вы сможете отметить нужную дату среди 365 дней.</p>
      <p>Как видите, даже при передаче текста дело обстоит совсем не так просто, как может показаться на первый взгляд. А с музыкой или телевизионным сигналом будет еще сложней. Ведь здесь нет ни слов, ни букв, ни импульсов азбуки Морзе, которые можно было бы сосчитать. Есть только непрерывно изменяющийся во времени сигнал. Но и он содержит в себе информацию, которую можно измерить.</p>
      <p>Кажется, нам повезло. Наш новый знакомый, вероятно, крупный ученый, и он настолько увлекся затронутой темой, что уличная беседа превратилась в солидный доклад.</p>
      <p>- Как же оценить количество информации, содержащейся в самых разнообразных сообщениях? Ведь информацию не измеришь линейкой и не взвесишь на весах! Какая же мера способна учесть не только количество переданных слов и сигналов, но и количество содержащихся в них «новостей»? Здееьто и возникает новое понятие о «количестве информации», выражаемом с помощью энтропии.</p>
      <p>Ученый обошел вокруг обелиска и остановился возле двух ящиков, затерявшихся среди множества прочих предметов. Заглянув туда, мы обнаружили, что в каждом из них есть черные и белые шары.</p>
      <p>- Это устройство предназначено для туристов, - поясняет ученый. - Тому, кто стремится понять смысл информации, надо прежде всего познакомиться с вероятностью. В этом нам помогут шары. В урне 6 черных шаров и 4 белых. Вынимайте их наугад и бросайте обратно. А ваш товарищ будет записывать, какой попадается шар. Вторая пара проделает то же самое с шарами другой урны. Записали? Продолжайте опыт. Чтобы определить вероятность извлечения черного и белого шаров, придется повторить эти манипуляции несколько десятков раз.</p>
      <p>Набравшись терпения, мы полчаса таскали шары из ящиков и отмечали, какой попадается шар. Записи выглядели так:</p>
      <p>I урна: <emphasis>Ч, Б, Ч, Ч, Б, Ч. Б, Б, Ч, Ч, Ч, Б, Б...</emphasis></p>
      <p>II урна: <emphasis>Ч, Ч, Б, Ч, Ч, Ч, Ч, Ч, Ч, Б, Ч, Ч, Ч, Ч, Ч...</emphasis></p>
      <p>- Очевидно, Б обозначает «белый»? - спрашивает ученый. - Мы обычно пишем не так. У нас одному случаю соответствует 1, а второму - 0.</p>
      <p>- Как в двоичном коде?</p>
      <p>- Вот именно. Итак, белый шар - 1, черный - 0. Как теперь будут выглядеть записи?</p>
      <p>I урна: <emphasis>0, 1, 0, 0, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 1...</emphasis></p>
      <p>II урна: <emphasis>0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0...</emphasis></p>
      <p>- Теперь обратите внимание на одно весьма важное обстоятельство: во второй строчке цифра 0 встречается гораздо чаще, чем 1. Во втором опыте вам гораздо чаще попадались черные шары. Как вы думаете, это случайно?</p>
      <p>- Разумеется. Ведь мы вынимали их наугад.</p>
      <p>- Совершенно справедливо. Но во втором случае извлечение черного шара имело большую вероятность. Это легко подсчитать: здесь среди 10 шаров 9 имеют черную окраску, значит вероятность такого события составляет 9/10, или 90 процентов.</p>
      <p>В первом ящике было 6 черных шаров. Вероятность их извлечения составляет 60 процентов. Поэтому еще до начала опыта можно было предвидеть, что из второй урны мы будем извлекать черный шар гораздо чаще, чем из первой.</p>
      <p>Итак, мы извлекаем наугад шары сначала из первой урны, затем из второй и получаем сообщения об исходе опыта: в обоих случаях извлечен черный шар. Какое из этих двух сообщений содержит большее количество информации? Теория информации утверждает, что первое, потому что случай с четырьмя и шестью шарами имеет большую неопределенность - ведь во втором случае можно еще до получения сообщений почти безошибочно предсказать, что при повторении опыта будут чаще попадаться черные шары. Таким образом, количество информации зависит как от степени неопределенности какого-то явления, так и от меры нашего неведения о том, как и что будет происходить.</p>
      <p>Теперь предположим, что мы продолжаем поочередно извлекать шары из второго ящика до тех пор, пока в руках у нас не окажется белый шар. Давайте отложим этот шар в сторону и продолжим наш опыт. Сколько информации будет давать нам теперь сообщение об извлечении шара? Нуль. Ведь, получив информацию о том, что из ящика извлечен единственный белый шар, мы можем уже совершенно определенно утверждать, что теперь любой извлеченный шар будет черным. Значит, мы пришли к случаю, соответствующему полному отсутствию неопределенности: вся неопределенность, заключающаяся в наличии одного белого шара, исчерпана в момент получения информации о том, что этот шар извлечен.</p>
      <p>Что же получается? До тех пор, пока белый шар оставался в ящике, сообщение об извлечении каждого шара несло в себе определенное количество информации. Сообщение же об извлечении белого шара исчерпало всю неопределенность. Продолжая вытаскивать оставшиеся черные шары, мы будем получать сообщения об извлечении каждого шара, не получая уже никакой дополнительной информации.</p>
      <p>Значит, с точки зрения наблюдателя, не все, содержащееся в сообщении, является информацией, а только то, что заранее ему неизвестно.</p>
      <p>Узнаем ли мы что-либо новое из сообщения, что за июлем следует август? Об этом событии все известно заранее, в нем отсутствует неопределенность, и потому в этом случае количество информации, содержащейся в слове «август», равно нулю.</p>
      <p>А какое количество информации получали мы, извлекая шары из урн? Чтобы выразить ее точными цифрами, надо оценить неопределенность каждого опыта. Для этого теория информации привлекает на помощь формулу энтропии, о которой я вам сейчас расскажу.</p>
<p><strong>Смысл информации и информация без смысла</strong></p>
      <p>И впрямь удивительный это город! Даже в простых шарах заключен здесь особый, глубокий смысл. А тут еще какая-то энтропия... Впрочем, размышлять пока некогда - наш новый знакомый продолжает рассказ:</p>
      <p>- В науке часто бывает так: стоит найти новый подход к привычным явлениям, и то, что казалось сложным и необъяснимым, не подчиняющимся никаким законам, вдруг становится простым и понятным. Порой даже кажется странным, почему люди не могли так долго уловить эту, ставшую теперь очевидной связь. Важно только четко сформулировать задачу, найти правильную точку зрения, и сразу разрозненные, бессвязные понятия и явления вдруг вливаются в единую, стройную систему, подобно тому как из разбросанных в коре земного шара вкраплений различных металлов возникают изящные стальные птицы, сверхдальние ракеты и сложные комплексы «умных» машин.</p>
      <p>Так, рожденная великим Менделеевым периодическая система элементов не только внесла строгий порядок в исследования и оценки всех известных в то время веществ, но и предрекла открытие новых элементов и новых, неизведанных свойств. Закон всемирного тяготения сразу позволил уяснить механику всего мироздания и «увидеть» без телескопа движение неизвестных планет<strong><sup>3</sup></strong>. А закон сохранения энергии не только объяснил причину неудач многочисленных изобретателей «вечного двигателя», но и предрек неизбежною тщетность всех их попыток на все времена. И вот в наши дни появилась теория информации, и рожденные ею понятия заставили с новой точки зрения оценить окружающий мир.</p>
      <p>Информация... Это все формы общения людей, начиная с обычной беседы и чтения книг и кончая всеми видами телеграфной и телефонной связи и передачи в эфир. Это все сведения о течении физических, химических, биологических процессов, полученные путем исследования, анализа и «регистрации всеми видами ныне существующих и будущих приборов. Это, наконец, неисчерпаемые процессы авторегулирования, происходящие и в созданных человеком машинах и в организмах, рожденных самой природой, процессы, в основе которых лежит получение информации и ее обработка. Мы посылаем в космос спутники и космонавтов. Мы создаем гигантские ускорители, в которых мельчайшие частицы материи могут «с разгона» проникать в недра других частиц. С помощью телескопов мы изучаем миры, недоступные глазу. Микроскопы, рентгеновские аппараты и химические реактивы помогают проникнуть внутрь живых организмов и изучить их структуру вплоть до мельчайшего «атома жизни» - микроскопической клетки. Разные области, разные методы, а цель одна - добыть информацию. И все эти разнородные и сложные процессы, созданные и возникающие в бесконечном многообразии явлений, пришедшие и приходящие из разных областей знаний, вдруг объединились, увязались и нашли новое толкование в едином понятии «информация». А все потому, что мы научились измерять количество информации с помощью простой формулы:</p>
      <empty-line/>
      <p>I = P<sub>1</sub>log P<sub>1</sub> + P<sub>2</sub>log P<sub>2</sub> + ... P<sub>n</sub>log P<sub>n</sub>.</p>
      <empty-line/>
      <p>Здесь значки P<sub>1</sub>, P<sub>2</sub> ... P<sub>п</sub> означают вероятности рассматриваемых событий, а log P<sub>1</sub> и т. д. - их логарифмы.</p>
      <p>Так, например, в опыте с 6 черными и 4 белыми шарами P<sub>1</sub> = 0,6 (60%), а P<sub>2</sub> - 0,4 (40%). Значит, в этом случае количество информации будет равно:</p>
      <empty-line/>
      <p>I = 0,6·log 0,6 + 0,4·log 0,4.</p>
      <empty-line/>
      <p>Быть может, кто-нибудь из присутствующих давно не пользовался логарифмами? Не беда. Для этого существуют логарифмические таблицы. Зная число, по ним легко найти его логарифм. С помощью таблицы легко подсчитать, что:</p>
      <empty-line/>
      <p>I = 0,6·log 0,6 + 0,4·log 0,4 = 0,97.</p>
      <empty-line/>
      <p>(При расчете количества информации применяются двоичные логарифмы.)</p>
      <p>А для случая с 1 белым и 9 черными шарами получим:</p>
      <empty-line/>
      <p>I = 0,1·log 0,1 + 0,9·log 0,9 = 0,47.</p>
      <empty-line/>
      <p>Таким образом, наши общие рассуждения о «неопределенности опыта» и о «мере неведенья» тех, кто проводит опыт, теперь выражаются точными числами. Но сами по себе числа мало о чем говорят.</p>
      <p>Ведь нельзя сказать, что вес равен 10, - все дело в том, в каких выражается он единицах. Что это - 10 граммов или 10 тонн? Значит, для измерения информации тоже нужны какие-то единицы. Единицей времени служит время: час, минута, секунда. Единицей веса опять-таки служит вес. И все измерения производятся так же: давление сравнивается с давлением, температура - с температурой. Значит, и информацию нужно сравнивать с информацией.</p>
      <p>За единицу количества информации принят самый простенький случай. Есть два возможных исхода - «или - или»; и каждый из них имеет одинаковую вероятность. Когда получено сообщение об исходе, одно «или» отпало и вы получили одну единицу количества информации - так называемый «бит». Например, в нашем ящике лежит 5 черных и 5 белых шаров. С равной вероятностью можно ожидать или черного, или белого шара. А по формуле Шеннона в этом случае получается:</p>
      <empty-line/>
      <p>I = 0,5·log<sub>2</sub>0,5 + 0,5·log<sub>2</sub>0,5 = - log<sub>2</sub>2 = 1 бит.</p>
      <empty-line/>
      <p>Название «бит» происходит от сокращения английских слов, означающих в переводе «двоичная единица». Каждый знак двоичного кода тоже дает 1 бит информации, потому что с равной вероятностью может появиться 1 или 0.</p>
      <p>Теперь мы имеем возможность оценить наши опыты в битах. Случай с четырьмя и шестью шарами имел большую неопределенность и давал информацию в количестве 0,97 бита. Опыт с девятью черными и одним белым шарами обладает меньшей неопределенностью - здесь каждое сообщение дает только 0,47 бита. А если в ящике находится 99 черных шаров и только один белый? Неопределенность почти исчезает: мы будем почти все время извлекать черный шар. И по формуле мы получим для данного случая информацию всего лишь 0,08 бита. Ну, а если нам вопреки ожиданиям попадется вдруг белый шар? Случай этот весьма непредвиденный, значит сообщение о таком результате должно дать большое количество информации. Так оно и окажется. Но при большом количестве опытов такое событие будет происходить очень редко, и в общей сумме полученной информации оно сыграет весьма малую роль. А формула Шеннона показывает, сколько информации дает в среднем каждое из сообщений. В большинстве случаев мы станем получать сообщения об извлечении черного шара. Очень редко будет попадаться и белый шар. А в среднем каждое сообщение оценивается в 0,08 бита.</p>
      <p>А теперь взгляните на формулу, начертанную на самом верху колонны. Не кажется ли она вам знакомой? В самом деле, в ней есть те же символы P<sub>i</sub> log P<sub>i</sub>. Тот же значок вероятности. Тот же логарифм. А что означает i? i - это ряд целых чисел: 1, 2, 3 ... n. Вместо того чтобы много раз подряд писать похожие друг на друга строчки, математики придумали это простое обозначение: знаком ∑ они избавляют себя от труда много раз подряд повторять знак «+». Для полной ясности они пишут под этим знаком, что счет надо начинать с единицы (i=1; P<sub>i</sub>=P<sub>1</sub>), а вверху напоминают, что кончать надо тогда, когда учтены все возможные случаи, то есть при P<sub>i</sub>=P<sub>n</sub>. Вот и получается знаменитая формула Шеннона, породившая Новый Город:</p>
      <empty-line/>
      <p>I =</p>
      <p>n</p>
      <empty-line/>
      <p>∑</p>
      <empty-line/>
      <p>i=1</p>
      <p>P<sub>i</sub> log P<sub>i</sub></p>
      <empty-line/>
      <p>Эту формулу можно использовать для оценки разнообразных сообщений. «Когда состоится очередное совещание работников транспорта?» - -запросили вы министерство. Какое количество информации вы должны получить в ответ? Неопределенности здесь гораздо больше, чем в опытах с черными и белыми шарами. Там вы могли ожидать только два различных исхода. А здесь вам могут назвать любой месяц и любое число. В году 365 дней, и, пока вы не получили ответа, любой из них имеет для вас одинаковую вероятность:</p>
      <empty-line/>
      <p>P<sub>1</sub> = P<sub>2</sub> = ... = P<sub>365</sub> =</p>
      <p>1</p>
      <empty-line/>
      <p>365</p>
      <empty-line/>
      <p>Формула Шеннона поможет нам выразить эту неопределенность количеством бит:</p>
      <empty-line/>
      <p>I =</p>
      <p>365</p>
      <empty-line/>
      <p>∑</p>
      <empty-line/>
      <p>i=1</p>
      <p>P<sub>i</sub> log P<sub>i</sub></p>
      <empty-line/>
      <p>Если действовать так, как велит эта формула, придется, набравшись терпения, выписать все члены P<sub>i</sub>log P<sub>i</sub> от P<sub>1</sub> до P<sub>365</sub> и сложить их между собой.</p>
      <p>Но в данном случае расчет производится проще: сложение можно заменить умножением, потому что все вероятности P<sub>i</sub> равны. Значит,</p>
      <empty-line/>
      <p>I =</p>
      <p>(</p>
      <p>1</p>
      <empty-line/>
      <p>365</p>
      <p>·log</p>
      <p>1</p>
      <empty-line/>
      <p>365</p>
      <p>)</p>
      <p>·365 = log</p>
      <p>1</p>
      <empty-line/>
      <p>365</p>
      <p> = - log 2<sup>8,5</sup> = 8,5 бита.</p>
      <empty-line/>
      <p>Но вот пришел, наконец, ответ организаторов совещания, и неопределенность исчезла: в ответе указана точная дата - пятое августа. В каждом слове этого сообщения содержится определе-н'ное количество информации. Слово «август» позволяет отметить один из 12 месяцев. В нем содержится:</p>
      <empty-line/>
      <p>I<sub>1</sub> =</p>
      <p>12</p>
      <empty-line/>
      <p>∑</p>
      <empty-line/>
      <p>i=1</p>
      <p>P<sub>i</sub> log P<sub>i</sub> =</p>
      <p>(</p>
      <p>1</p>
      <empty-line/>
      <p>12</p>
      <p>·log</p>
      <p>1</p>
      <empty-line/>
      <p>12</p>
      <p>)</p>
      <p>·12 = - log 2<sup>3,6</sup> = 3,6 бита.</p>
      <empty-line/>
      <p>Слово «пятое» позволяет выбрать из 31 дня данного месяца интересующий нас день совещания.</p>
      <p>Значит,</p>
      <empty-line/>
      <p>I<sub>2</sub> =</p>
      <p>31</p>
      <empty-line/>
      <p>∑</p>
      <empty-line/>
      <p>i=1</p>
      <p>P<sub>i</sub> log P<sub>i</sub> =</p>
      <p>(</p>
      <p>1</p>
      <empty-line/>
      <p>31</p>
      <p>·log</p>
      <p>1</p>
      <empty-line/>
      <p>31</p>
      <p>)</p>
      <p>·31 = - log 2<sup>4,9</sup> = 4,9 бита.</p>
      <empty-line/>
      <p>А в целом полученное сообщение дало нам как раз то количество информации, которое мы ожидали: I<sub>(сообщения)</sub> = I<sub>1</sub> + I<sub>2</sub> = 3,6 + 4,9 = 8,5 бита.</p>
      <p>Видите, как все получается просто: чтобы узнать количество информации, содержащейся в сообщении, надо учесть число бит в каждом его элементе (слове, букве, числе, импульсе) и сложить их между собой<strong><sup>4</sup></strong>.</p>
      <p>Бывают случаи, когда подсчитать количество информации очень несложно. Например, количество информации, содержащейся в сообщении о том, что Ботвинник играет черными, составляет ровно 1 бит. В самом деле, до получения этого сообщения вы могли предполагать, что черные фигуры окажутся или у Ботвинника, или у его партнера. Оба эти случая имели равную вероятность. Однако если вы знали о том, что прошлую партию Ботвинник играл черными, данное сообщение не несет вам никаких новых сведений - информация равна нулю. Зато сообщение о каждом ходе Ботвинника дает большое количество информации, потому что до его получения была полнейшая неопределенность: вы могли строить множество комбинаций, изыскивая лучший ход.</p>
      <p>Если бы мы могли учесть все возможные комбинации и подсчитать вероятность каждого из ходов, наша формула позволила бы оценить эту информацию количеством бит. Однако сделать это не так-то просто: ход, который для Ботвинника имеет наибольшую вероятность, едва ли сделает какой-нибудь новичок. Значит, вероятность различных ходов зависит от опыта и умения шахматистов - от той информации, которая получена шахматистами еще задолго до игры. И не только от опыта. Иногда и настроение участников турнира может оказать существенное влияние на весь ход игры.</p>
      <p>- Как вы сказали? Настроение?</p>
      <p>До сих пор мы слушали все, о чем рассказывал нам ученый, не проронив ни единого слова, - настолько убедительной казалась нам его речь. Понятие информации казалось таким логичным и строгим, и вдруг...</p>
      <p>- Значит, для того чтобы оценить здесь количество информации, надо учитывать настроение шахматиста? Разве такие вещи можно рассчитывать с помощью формулы?</p>
      <p>- А почему бы и нет? - возражает ученый. - Разве настроение шахматиста, в свою очередь, не зависит от информации, от тех сведений и сообщений, которые он получил незадолго до начала игры?</p>
      <p>«Но ведь это же чисто психологические вопросы!» - хотим возразить ему мы и вдруг вспоминаем, что информация - это удивительное колечко, которое катится все дальше и дальше, из одной области знаний в другую.</p>
      <p>- Значит, психологию можно тоже оценивать в битах?</p>
      <p>- Отчасти да. И с этим вы столкнетесь неоднократно. В нашем городе вас ожидает еще немало поразительных вещей. Но не все сразу.</p>
      <p>Прежде всего вам надо как следует разобраться в том, каким образом удается самые разные сообщения оценить с помощью одних и тех же единиц. Не слишком ли отвлеченной, «неощутимой» кажется вам единица количества информации - так называемый бит? Вес можно определить с помощью весов и гири, объем - с помощью измерительных инструментов, время измеряется по часам, а энергия и сила тока - по отклонению стрелки прибора, включенного в электрическую цепь. Каким же прибором можно измерить количество информации? Оказывается, такой прибор уже существует. Правда, название «прибор» будет в этом случае, пожалуй, чересчур скромным - ведь речь идет об электронной вычислительной машине, которая не только измеряет (точнее - рассчитывает), но и использует и преобразует информацию, подобно тому как электрические приборы используют, преобразуют и измеряют электрический ток.</p>
      <p>Было время, когда и обычная секунда казалась людям такой же неощутимой, каким сейчас кажется бит. Да что там говорить - мысль о том, что количество дней и баранов можно подсчитать с помощью одинаковых чисел, была, пожалуй, одной из самых непостижимых за всю историю развития человеческих знаний. Можно ли надеяться, что и бит со временем станет неизменным спутником нашего быта? Очевидно, можно. И вам будет приятно вспомнить, как вы в числе первых посланцев большого мира впервые встретились с битом в центре Нового Города, на площади Новых Идей.</p>
      <p>Однако к делу. Вы теперь знаете, как измеряют количество информации, но еще не умеете измерить ее объем.</p>
      <p>- Очевидно, надо построить спичечную коробку?</p>
      <p>- Да, нечто похожее. Высота коробки будет соответствовать количеству информации, длина - времени передачи сигналов, а ширина - диапазону содержащихся в сигнале частот. Расчет объема информации напоминает расчет объема воды, подаваемой по трубе: чтобы найти этот объем, надо тоже перемножить три величины - скорость движения воды, время подачи и площадь сечения трубы.</p>
      <p>Подсчитав объем информации, легче сравнивать различные способы ее передачи. Ведь прежде чем передать информацию по каналам связи, надо превратить все сообщения в какой-то сигнал. Одну и ту же информацию можно передать различным сигналом: все зависит от того, какой выбран код. Мы стараемся выбрать код таким образом, чтобы вся информация «размещалась» в самом малом объеме сигнала.</p>
      <p>В жизни от нас часто требуют определенного объема знаний: например, знания физики в объеме школьной программы. Может быть, и объем знаний можно оценивать количеством бит? Представьте себе, что вы являетесь на экзамены и вас встречает... электронная машина! Вы отвечаете на вопросы, а машина подсчитывает количество информации, содержащейся в вашем ответе, и выдает точную оценку ваших знаний, выраженную количеством бит. Конечно, подобный пример - всего лишь шутка, ведь для оценки ответов по физике нужно знать не только объем, но и смысл информации по самым разнообразным вопросам. И все же шутка эта, как, впрочем, и всякая шутка, имеет определенный смысл. Можно, например, сконструировать такую машину, которая сможет задавать вопросы по правилам уличного движения и оценивать качество ответов по принципу «верно» или «неверно» («да» или «нет»).</p>
      <p>Итак, все сведения, передаваемые по различным каналам связи, имеют определенный объем. Объемом обладают и телефонные переговоры, и сигналы, идущие к головному мозгу от руки, наткнувшейся на острый предмет, и звуки симфонической музыки, несущиеся по эфиру с другого материка. Когда теория информации решает задачи об объеме информации и о наилучшем способе передачи заданного объема, она не интересуется вопросом о том, для чего предназначена данная информация и какова ее ценность или смысл.</p>
      <p>Нетрудно, например, подсчитать по формуле Шеннона, что количество информации, получаемой при извлечении одной карты из колоды, состоящей из 32 карт, составляет 5 бит. Это количество информации будет получено независимо от того, окажется ли вынутая наугад карта семеркой или тузом. Установленная правилами игры «ценность» той или иной карты не учитывается при расчете количества информации. Количество и объем информации, передаваемой по радио или телеграфу, не зависит от содержания или ценности тех сообщений, которые предстоит передать. Весь объем должен быть передан полностью, независимо от того, что в нем содержится: звуки джаза или биение пульса оперируемого больного, важное постановление или легкомысленный телефонный флирт.</p>
      <p>Именно поэтому для сложного, многогранного понятия «информация» удается найти общие законы, такие же точные, как законы движения жидкости, текущей по трубе.</p>
      <p>Именно поэтому теория информации сумела обобщить самые разнообразные виды сообщений, перевести их на единый и точный язык - язык математических формул.</p>
      <p>Опыт многих десятилетий, проблемы различных областей науки, красоту и гибкость склонной к анализу и обобщениям человеческой мысли несут в себе скупые и педантичные математические значки.</p>
<p><strong>Границы Нового Города</strong></p>
      <p>Давно уж окончен рассказ, но никто из нас не проронил ни единого слова. Мы пытаемся осмыслить то новое, что нам удалось узнать. Шары в ящике, телеграфный текст, звуки оркестра и оживающие на телевизионном экране кадры забытых лент - не такто легко усмотреть в этом нечто единое, чему можно найти общую меру, выражаемую количеством бит.</p>
      <p>Но почему решили ученые, что при расчете количества информации не надо учитывать ее ценности? Ведь из книги и из доклада каждый из нас почерпнет именно то, что ему интересно и важно. Что ценно - то информация, а все остальное - пустые слова.</p>
      <p>Почему же теория информации предлагает отбросить и ценность и смысл?</p>
      <p>- Не от хорошей жизни, - соглашается с нами ученый. - Конечно, это несовершенство теории, которое надо будет как-то со временем исправлять. Уже стоит на повестке дня вопрос о создании теории семантической (смысловой) информации.</p>
      <p>- Значит, на современном уровне теория информации попросту оторвалась от жизни? Ведь в жизни всякая информация имеет какую-то ценность и вполне определенный смысл!</p>
      <p>- Да, конечно. Но жизнь сложна и многообразна. Чтобы найти для каких-то явлений четкий критерий, надо эти явления упрощать.</p>
      <p>Сначала надо найти способ оценивать количество информации объективно, а уж потом решать, что ценко, а что не ценно, и как будет воспринимать информацию тот или иной человек.</p>
      <p>- Для этого и придумали какую-то несуществующую информацию, вовсе лишенную смысла?</p>
      <p>- Это абстракция. Вроде геометрических точек, которые не имеют размеров, и геометрических линий без толщины. Зато из них можно построить любые геометрические фигуры, а затем исследовать свойства этих фигур.</p>
      <p>Для исследования реальных явлений науке часто приходится отвлекаться от их конкретных свойств. Нельзя создать на земле механического движения, при котором не возникало бы трения. Но до тех пор, пока Галилей не представил себе, как будет двигаться тело без трения, никаких законов движения нельзя было установить. Всем казалось, что скорость телеги определяется силой лошади. А Галилей сделал вдруг неожиданный вывод: сила лошади придает телеге не скорость, а ускорение. А трение замедляет движение. Не будь трения, не нужна была бы и лошадь - телега могла бы ехать сама!</p>
      <p>Гениальная это была догадка. Благодаря ей Ньютон смог построить механику, объясняющую движение и земных механизмов, и небесных планет, и светил.</p>
      <p>Шеннон сделал нечто подобное. Исключив понятие ценности, он сумел построить теорию, позволяющую рассчитать, сколько бит информации необходимо для управления станком и самолетом или для передачи будущим поколениям вкусов, склонностей и привычек отцов.</p>
      <p>- Какая же сила заключена в этих битах?</p>
      <p>- Сила? - задумчиво переспрашивает ученый. - Нет, информация - это не сила.</p>
      <p>- Так почему же она управляет станком или целым заводом? Почему самолет, получающий информацию, может без участия человека совершать сложный полет? Почему с информацией связано все живое? Почему? Если она не сила и не энергия, то что же она такое?</p>
      <p>- Вопрос довольно сложный. Сила, энергия - эти понятия хорошо известны науке. В настоящее время исследована природа механической, тепловой и электромагнитной энергии, изучаются свойства ядерных сил. Даже силы гравитации, благодаря которым все находящиеся на Земле предметы испытывают притяжение и обладают собственным весом, даже эти силы будут скоро до конца разгаданы современной наукой. Но информация... Она не имеет отношения ни к одной из перечисленных сил...</p>
      <p>- Но и она участвует в самых разнообразных процессах!</p>
      <p>- Да, участвует. И влияет на ход этих процессов. Но она имеет иную природу. Она связана с энтропией.</p>
      <p>- С энтропией? Опять это непонятное слово. Что оно означает?</p>
      <p>- Это слово пришло из физики, точнее - из термодинамики, одного из ее разделов. Происходит оно от греческого слова «тропэ», что означает «превращение». Термодинамика изучает процессы превращения тепловой энергии в механическую работу. Или в электричество. И для того чтобы объяснить, как это происходит, понадобилась энтропия.</p>
      <p>- Ну, а при чем же здесь ящик с шарами, музыка, телеграфный текст?</p>
      <p>- Как вам сказать... Видите ли, формула, которая красуется на этой колонне, как символ нашего города, тоже впервые появилась в термодинамике, а уж потом, много лет спустя, Шеннон применил ее для учета количества информации, которую содержит в себе телеграфный текст.</p>
      <p>- Значит, эта формула просто «пришлась по вкусу»? И слово «энтропия» употребляется в Новом Городе совсем не в том смысле, который вкладывает в него физик?</p>
      <p>Несколько мгновений ученый молчит.</p>
      <p>- Вы сказали: «не в том смысле»? Да, так считают многие жители нашего города<strong><sup>5</sup></strong>.</p>
      <p>- А вы?</p>
      <p>- Я? Скажу вам прямо: ваши вопросы застали меня врасплох. Я уже много лет изучаю энтропию всяческих сообщений, но энтропия в физике - это не моя область. И едва ли кто-нибудь в нашем городе сможет дать вам четкий ответ на этот вопрос. Наш город исследует информацию и средства ее передачи. А ваш вопрос выходит за рамки этих проблем. Очевидно, тут надо идти от самых истоков. Что измеряли мы с помощью энтропии, извлекая из ящика черные и белые шары? Неопределенность опыта. Чем больше неопределенность, тем больше энтропия опыта, тем больше количество бит. А что выражает энтропия в термодинамике? То же самое. Электрическая энергия превращается в тепловую. Согласно законам термодинамики энтропия при этом должна возрасти. Почему? Да все потому же - возросла неопределенность: упорядоченное движение электронов по проводу превратилось в неопределенное, хаотическое тепловое движение. Все подчиняется той же формуле:</p>
      <empty-line/>
      <p>I =</p>
      <p>n</p>
      <empty-line/>
      <p>∑</p>
      <empty-line/>
      <p>i=1</p>
      <p>P<sub>i</sub> log P<sub>i</sub></p>
      <empty-line/>
      <p>Когда вероятность движения электронов от минуса к плюсу была наибольшей, неопределенность была мала. Но вот электрическая энергия превратилась в тепловую, возникло иное движение, в котором одинаково вероятны все направления: ведь тепловое движение - это хаотическое движение мельчайших частиц. Значит, увеличилась неопределенность, и энтропия возросла, так же как в случае одинаковой вероятности появления черных и белых шаров. Где-то здесь и скрывается истина. Но, к сожалению... Я не могу ответить более четко на этот вопрос.</p>
      <p>Учений умолк. Казалось, он забыл о нашем присутствии. Его задумчивый взгляд устремлен куда-то в пространство. Быть может, там, далеко за пределами Нового Города, ему чудятся еще неизведанные просторы загадочной Ничейной земли.</p>
<p><strong>Психология и вероятность</strong></p>
      <p>Мы горячо поблагодарили ученого за помощь.</p>
      <p>- Куда бы вы порекомендовали нам последовать дальше? - спросил я его на прощанье.</p>
      <p>- Вы, очевидно, сами сможете наметить дальнейший маршрут, если воспользуетесь путеводителем по Новому Городу. Такой путеводитель можно приобрести в любом книжном киоске. А если понадобится моя помощь, вы всегда найдете меня в этом здании, в лаборатории математических методов психологии. Желаю успехов!</p>
      <p>Ученый пересек площадь и скрылся в одном из подъездов, а мы, воспользовавшись его советом, отправились искать ближайший киоск.</p>
      <p>Пять минут спустя я уже держал в руках справочник-путеводитель, очень похожий на те, что издаются во всех больших городах. Естественно, что в путеводителе по Новому Городу самое почетное место занимает Шеннон - на первой странице дан крупным планом его портрет. Я увидел скромного, можно сказать, неприметного человека со спокойным задумчивым взглядом и худощавым лицом. Встретив его на улице, я никогда не подумал бы, что это крупный ученый, имя которого известно теперь всему миру.</p>
      <p>Рядом с портретом Шеннона помещен второй такой же портрет. Под ним короткая справка: «Хартли, инженер связи. В 1928 году предложил формулу для измерения информации».</p>
      <p>Тут же приведена эта формула:</p>
      <empty-line/>
      <p>I = log N.</p>
      <empty-line/>
      <p>Больше никаких сведений нет.</p>
      <p>Как же так? Значит, вовсе не Шеннон впервые подумал о том, что информацию можно измерить? Тогда почему жители Нового Города считают основоположником Шеннона, а не Хартли?</p>
      <p>Просмотрев весь справочник, я не нашел в нем никаких разъяснений. А вопрос этот не давал мне покоя.</p>
      <p>Я вспомнил о любезном приглашении ученого. Удобно ли обратиться к нему с этим новым вопросом?</p>
      <p>А что, если кто-нибудь из участников экспедиции задаст мне тот же вопрос? После некоторых колебаний я решил отложить посещение лаборатории до следующего дня.</p>
      <p>Наутро я разыскал лабораторию математических методов психологии, где застал моего знакомого в окружении приборов и схем. Он встретил меня приветливо и поинтересовался, что меня к нему привело.</p>
      <p>Я задал вопрос о Хартли и Шенноне. Несколько мгновений он сосредоточенно смотрел на меня, очевидно собираясь с мыслями. Затем тепло улыбнулся и произнес:</p>
      <p>- Я боюсь, что мое мнение покажется вам предвзятым. Но я твердо убежден в том, что все дело в психологии. Хартли пренебрег психологией, когда предлагал свою формулу, а Шеннон ее учел.</p>
      <p>- Я не понимаю, чью психологию вы имеете в виду?</p>
      <p>- Мою, вашу, вон того прохожего - чью угодно. В том-то и сила формулы Шеннона, что она позволяет учесть воздействие информации на всякого человека, независимо от его индивидуальных свойств. Она позволяет установить объективные закономерности психологических реакций. Я, очевидно, выражаю свою мысль слишком туманно? Я сам работаю сейчас именно в этой области, и потому мне все это кажется настолько очевидным, что даже не знаю, как вам объяснить. Во всяком случае, информация связана с психологией настолько тесно, что волей-неволей инженерам пришлось учитывать психологию.</p>
      <p>Давайте рассмотрим формулу Хартли:</p>
      <empty-line/>
      <p>I = log N.</p>
      <empty-line/>
      <p>N - это число возможных событий. Если в алфавите есть 32 буквы, значит согласно формуле Хартли каждая буква даст информацию I = log 32. Но тут есть одна тонкость. Ведь буквы в алфавите разные, и одни попадаются чаще, другие реже. Чем реже попадается буква, тем неожиданней будет она для того, кто ее прочел. Хартли понял, что дело должно обстоять именно так. Но он решил, что математик или конструктор не должны учитывать неожиданность. И поэтому, излагая свой метод оценки количества информации, он прямо сказал, что вопрос неожиданности получаемых сообщений относится к области психологии и не должен интересовать инженера. Зато формула Шеннона позволяет учесть любую неожиданность. В ней учтены вероятности всех сообщений:</p>
      <empty-line/>
      <p>I = ∑P<sub>i</sub>log P<sub>i</sub>.</p>
      <empty-line/>
      <p>Чтобы найти среднее количество информации, приходящейся на каждую букву, надо подставить в формулу вероятность появления всех букв:</p>
      <empty-line/>
      <p>I = P<sub>А</sub>log P<sub>А</sub> + P<sub>Б</sub>log P<sub>Б</sub> + P<sub>В</sub>log P<sub>В</sub> + ... + P<sub>Я</sub>log P<sub>Я</sub>.</p>
      <p>Если бы все 32 буквы имели равную вероятность, мы получили бы:</p>
      <empty-line/>
      <p>I =</p>
      <p>(</p>
      <p>1</p>
      <empty-line/>
      <p>32</p>
      <p>·log</p>
      <p>1</p>
      <empty-line/>
      <p>32</p>
      <p>)</p>
      <p>·32 = - log 32.</p>
      <empty-line/>
      <p>Как видите, в этом случае формула Шеннона совпадает с формулой Хартли. Значит, формула Хартли справедлива лишь в тех исключительных случаях, когда все сообщения имеют равную вероятность. А в общем случае надо пользоваться формулой Шеннона. И она позволит учесть тот самый психологический фактор, который отбросил Хартли.</p>
      <p>Ведь по ней как раз и получается: чем больше неожиданность, тем больше бит. Например, когда мы извлекаем черный шар из ящика, в котором 99 черных й 1 белый, неожиданность невелика, и бит мы получаем немного.</p>
      <p>Ну, кажется, я окончательно сбил вас с толку, - улыбнулся ученый и взглянул на часы. - Впрочем, если у вас будет желание разобраться в этом как следует, вам придется задержаться здесь еще на часок. Сейчас я вас должен покинуть, а через 20 минут буду демонстрировать здесь опыты группе экскурсантов. Если хотите, можете принять в них участие.</p>
      <p>- С удовольствием! - с готовностью отозвался я.</p>
      <p>Двадцать минут я провел в размышлениях, вспоминая о том, что услышал. Шуточное ли дело - математика в психологии! Я попробовал представить себе, как должна выглядеть психология, занявшая прочное место в ряду точных наук. Вы решаете уравнение и узнаете, как в заданных обстоятельствах будет вести себя живой человек... Какая-то мистика! Разве человек не волен поступать, как ему нравится? Кто заставит его подчиняться каким-то формулам?</p>
      <p>Нет, тут, очевидно, не следует все принимать на веру. Между математикой и психологией все же должна существовать какая-то грань. Я вдруг представил себе школьный учебник, в котором рядом с обычными задачами по алгебре есть, например, и такие:</p>
      <p>«Из А в В идет пешеход со скоростью 4 километра в час. Навстречу ему идет другой со скоростью 6 километров в час. Сколько времени пройдет до момента встречи, если расстояние 25 километров, второй вышел на два часа позже первого, а еще через час неожиданно пошел сильный дождь?»</p>
      <p>Интересно, как стал бы решать такую задачку мой новый знакомый? Каким образом он учел бы в своих уравнениях неожиданный дождь?</p>
      <p>Разве можно предвидеть, как будут вести себя пешеходы: спрячутся под ближайшее дерево или предпочтут поскорей добежать до намеченного пункта? Сплошная неопределенность. Однако формула Шеннона и в самом деле позволяет учесть неожиданность и оценить неопределенность событий. Правда, она даст ответ в среднем. Может быть, условие этой задачи надо сформулировать так: 100 пешеходов идут из Л в В, и по дороге начался дождь. По всей видимости, некоторые пешеходы спрячутся под укрытия, а часть из них побежит что есть силы. Если учесть вероятность обоих случаев, можно подсчитать среднюю скорость.</p>
      <p>Между прочим, при расчете потоков людей и транспорта по улицам крупного города и в самом деле приходится учитывать всякие неожиданности, вплоть до стихийных бедствий. Может быть, имеет смысл ввести в такие расчеты «среднюю психологию» горожан?</p>
      <p>Любопытно узнать, какие опыты собирается демонстрировать мой новый знакомый? Вскоре он вновь появился в лаборатории в окружении многочисленной группы людей.</p>
      <p>- Прошу вас, - обратился он ко мне и указал на кресло, стоявшее рядом с прибором. - Сейчас мы попробуем оценить вашу психологию в битах. Познакомьтесь с принципом действия этой машины.</p>
      <p>Машина показалась мне очень простой. Десять клавиш, расположенных у меня под рукой. Десять лампочек перед глазами, окрашенных в десять разных цветов. На каждой клавише указано, какому цвету она соответствует. Ученый предложил мне потренироваться на клавишах, чтобы освоиться с этой установкой. Затем он предупредил присутствующих, что начинается опыт.</p>
      <p>Вспыхнула на панели голубая лампочка. Я нажал на нужную клавишу. Голубой огонек сменился зеленым. Я опять нажал на соответствующую клавишу.</p>
      <p>Затем появился синий, потом красный, опять голубой... Я нажимал на клавиши, и перед моими глазами беспрестанно вспыхивали разноцветные огоньки. Устройство это, с виду совсем простое, на самом деле оказалось довольно хитрым: огоньки зажигались так беспорядочно, что нельзя было угадать заранее, какой вспыхнет следом. Моя роль оказалась гораздо сложнее, чем я думал вначале. Машина меня измотала: пришлось нажимать на каждую клавишу, наверно, по сотне раз. Случалось, конечно, и ошибаться, но машина «замечала» любую оплошность: пока я не найду нужную клавишу, она не зажжет другой огонек.</p>
      <p>И тут родилась у меня озорная мысль. А что, если я все-таки ее обману? Насколько я понял, ее задача состоит в том, чтобы оценивать время моей реакции. Значит, если я буду нарочно затягивать время...</p>
      <p>В это мгновение раздался какой-то щелчок, погасли лампочки на панели, и вспыхнул матовый циферблат. Часы показали 9 минут 58 секунд.</p>
      <p>Мой знакомый подходит к своим экскурсантам и показывает им лист с вычислениями.</p>
      <p>- Это расчет длительности реакции испытуемого, - объясняет он им. - Как видите, время почти совпадает с расчетным: по расчету реакция на 1000 включений должна длиться 9 минут 55 секунд.</p>
      <p>И тут меня вдруг охватила досада. Как же так получается? Значит, раньше, чем я вошел в эту лабораторию, экспериментатор уже знал, сколько времени я буду искать нужную кнопку и сколько раз ошибусь? Ну, а если я захочу нажимать быстрее? Нет, быстрее, пожалуй, не выйдет - я старался изо всех сил. А если медленнее? Я ведь могу нарочно искать кнопку подольше. Как же тогда ваши формулы?</p>
      <p>А ученый объясняет присутствующим (меня он даже не замечает - я ведь теперь «испытуемый», то есть попросту подопытный кролик).</p>
      <p>- Расчет здесь довольно прост. Скорость реакции зависит от количества информации, получаемой во время опыта. В нашем опыте лампочки Зажигались в совершенно случайном порядке: в любой момент времени вероятность того, что вспыхнет красная лам-! почка, равна вероятности синей или зеленой. Среди тысячи вспышек каждая лампочка зажглась около сотни раз. Чем больше на панели разноцветных лампочек, тем больше неопределенность опыта. Потому и выходит, что в случае N лампочек длительность реакции зависит от величины log N.</p>
      <p>Между прочим, психологи еще в прошлом веке открыли эту закономерность. Но они тогда, конечно, не знали, что дело тут связано с информацией. А формула Шеннона убедила нас, что все обстоит именно так. Сейчас мы несколько усложним наш опыт.</p>
      <p>Экспериментатор нажимает кнопку, и снова у меня перед глазами мелькает разноцветная карусель. Сначала мне показалось, что все идет, как и прежде. Оказывается, нет: теперь у каждой лампочки своя «повадка». Красная зажигается чаще всех, и к ней я приспособился быстро. А голубая оказалась капризной: зажигается редко и всегда в неподходящий момент. Рука по привычке тянется к клавише, предназначенной для красного цвета, а тут вдруг перед глазами вспыхнула голубая - пока найдешь нужную клавишу, время уходит зря.</p>
      <p>- Условия опыта стали другими, - говорит мой знакомый. - Теперь каждой из лампочек задана различная вероятность. Неопределенность опыта стала меньше. Сейчас вы убедитесь, что уменьшилось и время реакции. Потом я покажу вам, что, подставив вероятность каждого цвета в формулу Шеннона, мы можем рассчитать это время.</p>
      <p>Все слушают объяснения, а я сижу и нажимаю на кнопки. И снова проснулась во мне досада. Ведь я же не кролик в конце-то концов! Почему он так уверен, что я буду делать по формуле? Как хочу, так и делаю - пусть попробует что-нибудь доказать. И я стал «тянуть время». Как в футболе. Имеет команда один гол в запасе, до конца матча остались считанные минуты, вот они и «тянут»: давно бы можно было передать мяч центральному нападающему, а его вместо этого выкидывают за боковую черту, да так, чтобы улетел подальше, куда-нибудь на четвертый ярус трибун. А если доведется игроку этой команды вводить мяч в игру, он превращается в истинного артиста: уж как он «торопится», как старается сделать все «поскорее»! Но болельщик-то всегда видит, кто торопится по-настоящему, а кто делает вид.</p>
      <p>И вот я решил поступить точно так же. Давно уж я отыскал глазами нужную клавишу, а делаю вид, что никак не могу найти. «Попробуйте, - думаю, - определите теперь время по своим формулам, узнаете, какой я вам кролик!» Легкий щелчок, погасла красная лампочка, часы зафиксировали время реакции: 7 минут 55 секунд. Ученый посмотрел на часы, еще раз взглянул на свои записи, подошел ко мне и громко сказал:</p>
      <p>- Одно из двух: или вас очень утомил этот опыт, или вы намеренно удлиняли время реакции.</p>
      <p>В эту минуту я почувствовал себя довольно-таки глупо. Может быть, потому я и задал довольно нелепый вопрос:</p>
      <p>- А разве было заметно?</p>
      <p>Кое-кто из присутствовавших чуть не подавился, потому что громко смеяться было неловко. Не смеялись только ученый и я.</p>
      <p>- Я не следил за вашим поведением, - строго сказал ученый. - Но я верю расчетам. Реакция должна была длиться около 7 минут.</p>
      <p>- Так ведь и на часах почти столько же! - попытался кто-то выступить в мою защиту.</p>
      <p>- Нет, - твердо ответил он. - 50 секунд разницы - это слишком большое время. Наш расчет позволяет определять время гораздо точнее. Если хотите в этом убедиться, я могу повторить опыт. Только на этот раз прошу без обмана!</p>
      <p>Нет уж, теперь мне не до обмана! На этот раз я стараюсь изо всех сил. Кончился опыт, и часы показали 7 минут 3 секунды. Расчет предусмотрел мою расторопность с точностью нескольких секунд! Очевидно, формула учла все: и «характер» красной лампочки и «капризы» лампочки голубой.</p>
      <p>- Как видите, - обращается к нам ученый, - время реакции во втором опыте оказалось меньше, чем в первом, хотя в обоих случаях лампочки переключались ровно 1000 раз. Почему это произошло? Потому что в этом случае испытуемый получил меньшее количество информации: ведь неопределенность опыта уменьшилась, потому что вероятность зажигания красной лампочки составляла в данном опыте 60 процентов, а голубой - только 3.</p>
      <p>(Следует заметить, что при расчете по формуле Шеннона в теории информации всегда имеется в виду дополнительное</p>
      <empty-line/>
      <p>n</p>
      <empty-line/>
      <p>∑</p>
      <empty-line/>
      <p>i=1</p>
      <p>P<sub>i</sub> = 1.</p>
      <empty-line/>
      <p>В рассматриваемом примере это условие следует понимать так: и в первом и втором опыте вероятность того, что зажжется любая из десяти лампочек, равна 100 процентам: P<sub>1</sub> + P<sub>2</sub> + ... + P<sub>n</sub> = 1.)</p>
      <p>А в первом опыте вероятность всех цветов была одинакова, неопределенность была наибольшей, так же как в ящике, содержащем равное количество черных и белых шаров.</p>
      <p>- Непонятно! - раздались голоса у меня за спиной. - Лампочки могут зажигаться, как им угодно. Но ведь на них реагирует живой человек. Он не знает ни вероятности, ни информации - он только нажимает на клавиши. Откуда же такая точность?</p>
      <p>- Да, он не знает никаких вероятностей, - согласился ученый. - А ему и не надо их знать. В томто и сила новой теории, что она помогает установить объективную связь информации и психологических реакций.</p>
      <p>Когда красная лампочка зажигается чаще, чем все остальные, человек привыкает к красному цвету, и реакция на него становится почти мгновенной. Реакция на голубой цвет отнимала в нашем опыте значительно больше времени. Но он появляется редко, и общее время, потраченное на эту реакцию, было невелико. А в целом время, затраченное на 1000 включений, уменьшилось так же, как уменьшилось количество информации, подсчитанное по замечательной формуле Шеннона.</p>
      <p>Итак, все кончилось благополучно: ученый простил мою невинную шалость, а я горячо, поблагодарил его за те сведения, которые он мне предоставил.</p>
      <p>На этом, собственно, можно бы и закончить рассказ, если бы все было так, как я изложил. Но ведь читатель прекрасно знает, что нет на свете Нового Города, и потому ничего этого в действительности произойти не могло. И у него может возникнуть вполне законный вопрос: как расценивать то, о чем рассказывал автор? Не чистая ли это фантазия? Достоверно ли то, что рассказано здесь о новых методах психологии?</p>
      <p>Эти опыты описаны в литературе, и если бы комунибудь из читателей довелось побывать в подобной лаборатории, он мог увидеть своими глазами опыт, который я описал.</p>
      <p>Кстати, еще одно уточнение. Я рассказал о Хартли и Шенноне так, словно они жители Нового Города, руками которых заложен первый его кирпич. Имел ли я право допускать подобную вольность? Ведь имена этих ученых известны сейчас во всех странах мира, а о Новом Городе в мире не знает никто. И, конечно, не знают о нем ни Хартли, ни Шеннон - ведь такого города и на карте-то нет. Шеннон и Хартли живут и работают в Америке. А в нашей стране в эти годы плодотворно трудились над проблемами новой теории известные всему миру специалисты в области радио Берг, Котельников и Харкевич, математики Хинчин и Колмогоров, физиолог Анохин, языковеды Кнорозов и Иванов. От Шеннона и Хартли их отделяет широкий простор океана. С Хартли и Шенноном их связывает общность идей.</p>
<p><strong>Информация внутри нас</strong></p>
      <p>Чем больше путешествует человек по далеким странам, тем чаще вспоминает он родные края. Чем рождены эти воспоминания? Тоской по дому, по родным и близким? Да, это чувство день ото дня становится острее. Но вместе с ним в душе путешественника зреет и другое чувство: ему очень хочется еще раз взглянуть на далекий привычный мир. Все новое, что довелось ему видеть во время странствий, заставляет его по-иному оценивать с детства запавшие в памяти факты, многие жизненные явления и поступки людей. Недаром выдающийся мастер слова Николай Васильевич Гоголь так любил взглянуть на Россию из «чудного далека».</p>
      <p>Вот и мы с вами, побывав на улицах Нового Города, уже в ином свете представляем себе нашу прошлую жизнь. Разве могли мы раньше подозревать, что все наше прошлое неразрывно связано с информацией, что каждое его мгновение несло с собой миллионы незамеченных бит?</p>
      <p>Где бы ни находились мы и чем бы ни были заняты в течение дня, хотели мы этого или нет, в любом месте и в любое мгновение мы принимали и «обрабатывали» огромное количество информации. Когда мы читали книгу или смотрели кинофильм, когда слушали лекцию, прогуливались по улице или обменивались новостями с друзьями - в любом случае зрение, слух, все наши органы чувств несли нам огромное количество разнообразных сведений и сообщений. Больше того, помимо той информации, которая воспринималась нами сознательно, каждую секунду наши органы чувств несли нам дополнительную, часто вовсе «не желательную» информацию. Читая книгу, мы испытывали неприятные ощущения жары или холода; беседуя с приятелем, чувствовали запах его папиросы, а самые интересные сведения, услышанные на лекции, воспринимались нами одновременно с назойливым шепотом соседа и звонкими гудками автомашин.</p>
      <p>Непрерывным потоком бегут по нашим нервным волокнам неуловимые биты, неся с собой сообщения обо всем, что происходит во внешнем мире. Стало чутьчуть прохладней - и срочные сообщения уже следуют к центральной нервной системе, которая, посылая ответные команды, вызывает к деятельности процессы, которые поддерживают постоянной температуру нашего тела независимо от температуры внешней ереды. Ровная дорога сменилась небольшим подъемом - мышцы ноги уже чувствуют перемену и немедленно посылают срочные сообщения, чтобы пешеход, изменив положение тела, сохранил устойчивость во время ходьбы. Биты помогают нашему организму сохранять неизменным давление крови и снабжать все ткани тем' количеством кислорода, которое необходимо в данных условиях и в данный момент.</p>
      <p>Побывав в лабораториях Нового Города, мы узнали, что самые совершенные «устройства» приема информации - это наши органы чувств. Но их пропускная способность небезгранична. Глаз человека способен воспринять миллионы бит в секунду, ухо - десятки тысяч. Для передачи большего количества информации требуется большее число каналов, поэтому число нервных волокон, идущих от 1\лаз к головному мозгу, достигает 900 тысяч, в то время как число слуховых волокон составляет лишь около 30 тысяч. В то же время установлено, что наибольшее количество информации, которое сознательно усваивает человек в процессе чтения, разговора или быстрого (стенографического) письма, не превышает 50 бит в секунду. Такая огромная разница между количеством информации, воспринимаемой органами чувств, и количеством усвоенной и осознанной информации объясняется необходимостью той сложной обработки, которая осуществляется головным мозгом.</p>
      <p>Наши органы чувств - это своеобразные датчики, превращающие сообщения, приходящие из внешнего мира, в импульсы биологических токов, возбуждающих нервную ткань. Бесчисленные «каналы связи» сложной сетью нервных волокон «опутывают» каждую клеточку нашего организма. Каждое мгновение внутри нас осуществляются передача и обработка огромного количества сообщений о том, что вокруг нас творится и как влияет происходящее на наш организм.</p>
      <p>Вы погружаетесь в горячую ванну, и каждая клеточка вашей кожи посылает спешные сообщения, что вода чересчур горяча. Мгновенный процесс обработки информации - и новая информация, информация о принятом решении, уже мчится по бесчисленным каналам связи к тканям различных мышц: надо подняться из ванны и открыть кран с холодной водой. Когда органы осязания передадут сообщение, что вода в ванне стала умеренно теплой, новые команды помогут вам завернуть кран и вновь погрузиться в воду.</p>
      <p>Казалось бы, совсем обычная, простая операция, а количество информации, необходимое для ее осуществления, поистине огромно: чтобы выполнить эти действия, каждая мышца вашего тела должна получить целую серию специальных команд. И не только каждая мышца, но и каждая клетка мышечной ткани принимает и обрабатывает такое количество информации, что ее хватило бы для управления целым заводом. И это понятно: ведь в микроскопическом объеме клетки и в самом деле разместился гигантский «химический комбинат». В этом мельчайшем «атоме жизни» протекают тысячи разных процессов с участием сотен и сотен веществ. «Комбинат» полностью автоматизирован.</p>
      <p>Непрерывный поток информации течет из внешней среды ко всем «диспетчерским пунктам», где вырабатываются, команды, регулирующие скорость течения этих процессов в зависимости от условий внешней среды.</p>
      <p>Когда попытались получить те же команды с помощью электронной машины, результат оказался весьма любопытным. Для того чтобы учесть все данные только одного из возможных состояний среды и произвести по ним расчет скоростей реакций, машине, производящей тысячи операций в секунду, потребовалось целых 30 часов. А клетка способна в одно мгновение перестроить работу всех «цехов» своего «комбината», причем режим и скорость ее процессов всегда наилучшим образом соответствуют условиям внешней среды. Значит, в микроскопическом «атоме жизни» процесс обработки информации доведен до полного совершенства.</p>
      <p>Чтобы обработать огромное количество данных за такое короткое время, необходимо очень экономно использовать пропускную способность каналов, посылать в них только те сведения, которые крайне необходимы, а всю избыточную информацию отметать как лишний, ненужный груз.</p>
      <p>Инженеры связи тоже пытаются производить подобную сортировку, но до того совершенства, которого достигла природа, им, конечно, еще далеко.</p>
      <p>Однако главное уже сделано: люди поняли, что в любых сообщениях есть избыточная информация, и научились отличать ее от информации необходимой.</p>
<p><strong>ГЛАВА 3. ИНФОРМАЦИЯ БЕЗ ИЗЛИШЕСТВ</strong></p>
<p><strong>Законы случайностей</strong></p>
      <p>Вопрос об избыточной информации оказался труднее всех предыдущих. Уже несколько дней ходим мы по улицам Нового Города, расспрашиваем местных жителей, заглядываем на страницы различных книг. Но ясности пока нет.</p>
      <p>Нам сказали, что определить избыточность текста можно в том случае, если известны законы чередования букв. Но как уяснить себе эти законы? Мы привыкли считать, что текст подчиняется грамматическим правилам. А здесь на язык смотрят как-то иначе... Вместо склонений или спряжений какие-то графики, формулы и значки. Говорят, что по ним изучают «структуру языка». Эта структура подчиняется законам теории вероятностей. И понятие «избыточности» тоже вытекает из этих законов. Чтобы определить избыточность текста, надо научиться с помощью теории вероятностей анализировать законы чередования букв.</p>
      <p>- Скажите, у вас найдется курс теории вероятностей? - спросил я в одной из библиотек.</p>
      <p>- Разумеется, - ответил библиотекарь и через мгновение извлек с полки солидный, увесистый том. - Это самый фундаментальный курс. Надеюсь, что здесь вы сможете найти все, что вас интересует.</p>
      <p>- Да, пожалуй, даже с избытком, - пошутил я, беря в руки толстую книгу. - А кстати, как вы думаете, в этой книге тоже есть избыточная информация?</p>
      <p>- Разумеется. Любая книга содержит в себе добрую половину лишних страниц.</p>
      <p>- Даже учебник по математике? Странно... До сих пор я был уверен, что в нем нет ни одного лишнего слова. А в поэме Пушкина или в романе Толстого? Неужели даже в их бессмертных творениях есть «лишние» мысли или слова? Или, может быть, в Новом Городе поступают так же, как в США: вместо романа «Анна Каренииа» выпускают очередной «комикс», где на 3-й странице Анна встретилась с Вронским, а на 15-й уже слышится роковой стук колес?</p>
      <p>- Нет, нет, - улыбается библиотекарь. - Уверяю вас, что жители нашего города не посягают на шедевры мировой культуры. Напротив, они любят и ценят искусство, и все их заботы направлены лишь на то, чтобы все созданное художником, писателем и композитором могло «транспортироваться» по специальным каналам связи без всяких потерь. Но при этом они пользуются особыми кодами, позволяющими передать полный текст «Анны Карениной» самым малым количеством условных значков. Наш алфавит тоже является кодом. Но этот код не слишком удобен, потому что избыточность его велика.</p>
      <p>- Может быть, вы порекомендуете мне литературу. по которой я смогу изучить, как избавляются от этих «излишеств»?</p>
      <p>- С удовольствием. Правда, в последние годы появилось так много различных способов, что их еще никто не сумел обобщить. Они описаны в различных журналах и книгах. Впрочем, вот что: пройдите в соседнюю комнату и обратитесь за помощью к электронной машине. Стоит лишь вложить в нее карточку с надписью «Избыточность сообщений», и она даст вам исчерпывающую информацию по вашему вопросу и предоставит в ваше распоряжение выписки из всевозможных статей и книг.</p>
      <p>Я воспользовался этим любезным советом. Материала оказалось так много, что пришлось потратить на его изучение несколько дней. Зато в вопросе о том, как определяют избыточность текста, я приобрел полную ясность.</p>
      <p>Вся суть заключается в законах случайностей. Дело в том, что жители Нового Города считают случайными все значения букв. Приняв по телеграфу начало нового слова, например <emphasis>ст...</emphasis>, нельзя сказать какие буквы последуют дальше: может быть, передаваемое слово окажется <emphasis>столом</emphasis> или <emphasis>стулом</emphasis>, может быть, <emphasis>стеной, статьей, стоном, стройкой, стоимостью, старостью, степенью</emphasis> или <emphasis>стрелой</emphasis>. Поэтому и считают жители Нового Города, что вслед за буквами <emphasis>с</emphasis> и <emphasis>т</emphasis> может случайно появиться буква <emphasis>о</emphasis>, <emphasis>е</emphasis> или <emphasis>у</emphasis>.</p>
      <p>Но, оказывается, и случайность имеет свои законы. Непосвященным это покажется странным: случайность - и вдруг закон! Казалось бы, одно из двух: или есть какая-то закономерность, или все подчиняется воле случая. Однако случай случаю рознь. У каждого случая есть своя вероятность. Какова, например, вероятность того, что вслед за <emphasis>ст</emphasis> появится буква <emphasis>а</emphasis>? Как ее подсчитать? Для этого необходимо рассмотреть огромное количество самых разнообразных текстов и произвести строгий учет всех случаев появления сочетания <emphasis>ст</emphasis>. Если в результате такого учета, произведенного на многих тысячах слов, окажется, что из каждой сотни букв, появляющихся вслед за буквами <emphasis>ст</emphasis>, буква <emphasis>а</emphasis>повторяется в среднем пять раз, значит вероятность появления буквы <emphasis>а</emphasis> после букв <emphasis>с</emphasis> и <emphasis>т</emphasis> составляет 5 процентов. И самым любопытным является то, что, определив однажды вероятность появления буквы <emphasis>а</emphasis>, равную 5 процентам, мы обнаружим то же количество букв <emphasis>а</emphasis> в любом тексте, состоящем из достаточно большого числа букв. Не правда ли, странно: можно взять разные тексты - стихи, прозу, газетные сообщения и научный отчет; в любом из них среди каждой тысячи букв будет одно и то же количество <emphasis>а</emphasis>. Чем больше будет рассматриваться букв, тем точнее повторятся те же проценты. Да что далеко ходить за примерами! Подсчитайте число букв <emphasis>а</emphasis> на этой странице, а потом откройте наугад несколько других страниц. Если на них нет рисунков, то вы на всех страницах насчитаете почти равное количество <emphasis>а</emphasis>. Отчего это происходит? Оттого, что все случайности подчиняются одному закону: среди большого числа различных случайностей каждая из них (например, появление <emphasis>а</emphasis>) повторяется определенное количество раз. Это главный закон случайностей - закон больших чисел.</p>
      <p>Если подсчитать, сколько раз встретится каждая буква алфавита после букв <emphasis>с</emphasis> и <emphasis>т</emphasis>, мы узнаем вероятность появления различных букв. И тогда окажется, что появление некоторых букв вслед за буквами <emphasis>с</emphasis> и <emphasis>т</emphasis> имеет большую вероятность (например, буквы <emphasis>е, о, а, р</emphasis> и т. п.), других букв - меньшую (например, <emphasis>ы</emphasis> - слово <emphasis>стычка</emphasis> или <emphasis>стык</emphasis> или <emphasis>в</emphasis> - <emphasis>ствол</emphasis>, <emphasis>створка</emphasis>), а для многих букв вероятность будет вовсе равна нулю: ведь нельзя вспомнить ни одного слова, в котором за буквами <emphasis>ст</emphasis> следовали бы буквы<emphasis>б, г</emphasis> или <emphasis>щ</emphasis>. Значит, в передаваемом тексте появление тех или иных букв не является «чисто случайным»; между последующим и предыдущим значениями передаваемых букв существует определенная взаимосвязь.</p>
      <p>Взаимосвязь между случайными влениями называется «корреляцией». Этим свойством обладают самые разнообразные случайные процессы.</p>
      <p>Случайным является значение букв, переданных по телеграфу. Случайной является частота и громкость звука в то или иное мгновение радиопередачи, случайной является мгновенная яркость бегущего по экрану телевизора электронного луча.</p>
      <p>Но все эти случайные процессы в той или иной степени обладают чудесным свойством корреляции: и яркость луча, и звучание той или иной ноты связаны с той яркостью и тем звучанием, которые имели место несколько мгновений назад. Эта связь - основа гармонии музыкальных мелодий, плавных переходов от света к тени, тонов и полутонов.</p>
      <p>Корреляция - основа порядка. Если бы по какой-либо невероятной причине все процессы вдруг лишились этого свойства, то телеграфные тексты мгновенно превратились бы в бессмысленную буквенную россыпь, музыка зазвучала бы, как шум водопада. а изображение на экране телевизора стало похожим на снежный буран. Язык, в котором все сочетания букв имели бы равное право на существование, выглядел бы довольно странно, потому что рядом с привычными в этом языке существовали бы и такие «слова», как <emphasis>пакртчмын</emphasis>, <emphasis>ъиюа</emphasis>, и другие, лишенные смысла и часто вовсе не произносимые сочетания букв.</p>
      <p>На самом деле все тексты обладают свойством корреляции, и потому только около 0,0002 процента возможных буквенных сочетаний составляют осмысленные слова. И это не удивительно, ведь существует целый ряд сочетаний, запрещенных законами русской грамматики. Значит, их вероятность равна нулю. Так, например, вслед за буквой <emphasis>ч</emphasis> никогда не последуют буквы <emphasis>ы, я</emphasis> или <emphasis>ю</emphasis>, а в начале слова или после любой из гласных мы никогда, ни в одном тексте не увидим мягкий знак.</p>
      <p>Бесконечное множество различных процессов обладает свойствами корреляции. Помимо букв, звуков, изображений, по тем же законам могут меняться значения токов, давлений, скоростей и температур. Но математика смогла обобщить все явления, в которых случайные значения скорости, яркости или буквы зависят от тех значений, которые имели место мгновение назад. Она назвала их «марковскими процессами» - по имени русского математика Маркова, который первым исследовал подобные процессы.</p>
      <p>Все эти сведения о вероятностных законах словесных текстов вы можете почерпнуть из специальных статей и книг. Но если вам посчастливится побывать в лабораториях Нового Города, вы сможете увидеть собственными глазами, как случаем управляет закон. Здесь вам предложат вновь обратиться к урне с шарами, но на этот раз шары будут отличаться не цветом, а надписью: на каждом шаре будет написана какая-то буква. Вынимая шары наугад и вновь бросая их в урну, вы получите что-нибудь вроде: <emphasis>сухерробьдш яыхвщиюайжтлфвнзстфоенвштцрпхгбкуч тжюряпчъкйхрыс</emphasis>.</p>
      <p>- Для чего вы заставляете меня записывать эту бессмыслицу? - спросил я у сотрудника лаборатории, демонстрировавшего этот опыт.</p>
      <p>- Бессмыслицу? - улыбнулся он. - Да, пожалуй. Это пример самого хаотичного текста. В этой урне 320 шаров, каждая буква повторяется 10 раз. Вероятность всех букв одинакова:</p>
      <empty-line/>
      <p>P<sub>А</sub> = P<sub>Б</sub> = P<sub>В</sub> = ... = P<sub>Я</sub> = 1/32.</p>
      <empty-line/>
      <p>Если вы подставите эти значения в формулу Шеннона, то получится, что каждая буква дает информацию в количестве 5 бит.</p>
      <p>(Читатель уже знаком с примером такого расчета. В данном случае:</p>
      <empty-line/>
      <p>I =</p>
      <p>(</p>
      <p>1</p>
      <empty-line/>
      <p>32</p>
      <p>·log</p>
      <p>1</p>
      <empty-line/>
      <p>32</p>
      <p>)</p>
      <p>·32 = log</p>
      <p>1</p>
      <empty-line/>
      <p>32</p>
      <p> = - log 2<sup>5</sup> = 5 бит.)</p>
      <empty-line/>
      <p>Обратите внимание, - продолжал он, указывая на непонятную запись, - каким несуразным получилось второе слово. Встречали ли вы когда-нибудь такие «слова»? Конечно, нет, ведь в нем целых 59 букв! Продолжая этот опыт, вы будете все время получать такие же длинные и несуразные «слова». Почему? Потому что буквы чередуются здесь беспорядочно. 10 шаров не имеют букв. Вынимая такой шар, вы отмечаете пробел, соответствующий концу «слов». Вероятность появления пробела так же равна 1/32. Это значит, что в среднем на каждые 32 вынутые буквы будет один раз попадаться пробел. Значит, в нашем «тексте» 31 буква - это средняя длина слов. А ведь в нормальном тексте средняя длина слова составляет не более 7 букв.</p>
      <p>Как же сделать, чтобы наш «текст» стал похож на обычные тексты? А очень просто. Возьмем другую урну. В этой урне среди каждой сотни шаров буква а попадется семь раз. Приблизительно с такой частотой повторяется она в русском тексте. Количество других букв также соответствует их вероятности. Повторите опыт.</p>
      <p>На этот раз сообщение выглядело так:</p>
      <p><emphasis>еыт цияьа оерв однт ьуемлойк збя енв тша</emphasis>.</p>
      <p>- Не правда ли, это мало похоже на обычную фразу? - обратился ко мне ученый. - И все же здесь уже есть какой-то порядок, по крайней мере нет слов слишком длинных, и каждое из них можно даже произнести вслух. А впрочем, нет. Как произнесешь мягкий знак, - стоящий в начале слова или поеле гласного звука я? Мы можем оценить в цифрах, много ли порядка появилось теперь в нашем тексте. Для этого надо знать, чему равна вероятность каждой буквы, подставить их в формулу Шеннона и подсчитать значение I. Мы уже делали такие расчеты, Получалось, что на каждую букву приходится теперь около 4 бит.</p>
      <p>Итак, в первом случае было 5 бит на букву, а теперь только 4. Почему? Потому что уменьшилась неопределенность. Разные буквы имеют теперь не одинаковую вероятность, а разную. У формулы Шеннона есть одно очень важное свойство: она всегда покажет, что наибольшее значение I соответствует равной вероятности всех возможных событий. Если есть черные и белые шары, энтропия будет самой большой, когда и тех и других по 5, по 10 или по 100 штук. Если черных больше, чем белых, неопределенность становится меньше. Значит, в формуле Шеннона уменьшилось I.</p>
      <p>То же самое с текстом. Раньше каждые 100 букв несли 500 бит информации, теперь 100 букв дают только 400 бит. Неопределенность фразы, состоящей из 100 букв, стала меньше ровно на 100 бит.</p>
      <p>А можно рассуждать по-другому: перед тем как класть в урну шары с обозначениями букв, мы учли их вероятность. От этого в нашем тексте стало больше порядка: в каждой стобуквенной фразе порядок возрос на 100 бит.</p>
      <p>- А сколько порядка в обычном печатном тексте? - спросил я ученого.</p>
      <p>- На этот вопрос не так-то просто ответить. Чтобы оценить в битах этот порядок, надо учесть корреляцию всех букв и слов. Но мы с вами поступим несколько проще. Вот перед вами стоит вычислительная машина. В ее памяти хранятся все буквы алфавита. Мы сейчас зададим ей такую программу: она будет помнить три последние буквы написанного ей текста и сама выберет четвертую. При этом она учтет вероятности сочетаний: например, она «знает», что вероятность сочетания ста составляет 5 процентов, а вероятность стю - только 1 процент. Значит, в тексте, написанном этой машиной, сочетание стю встретится в пять раз реже, чем сочетание ста. Внимание, я включаю машину!</p>
      <p>Прошло несколько мгновений, и на печатном бланке появились такие «слова»:</p>
      <p>весел враться не сухом и непо и корко<strong><sup>6</sup></strong>.</p>
      <p>- Нет, вы только полюбуйтесь на эту фразу! - восторженно произносит ученый. - - Это же не машина, а умница! Она «говорит» почти человеческим языком! Во всяком случае, в ее фразах можно найти подлежащее, сказуемое и другие части речи. Потому что порядка в ней стало гораздо больше: машина действует по программе и может учитывать вероятность и корреляцию букв. В каждой букве содержится теперь только 3 бита. По сравнению с первым опытом порядок, существующий в каждых ста буквах текста, увеличился на 200 бит. А ведь мы учли только корреляцию между четырьмя буквами текста. Если же учесть взаимосвязь между всеми буквами и словами, то информация каждой буквы будет равна приблизительно 1 биту. Машина станет настолько «умной», что сможет дать на любой ваш вопрос весьма толковый ответ!</p>
      <p>Я очень внимательно слушаю все, что говорит ученый, и, кажется, все-таки перестаю его понимать. Неужели он и в самом деле собирается убеждать меня в том, что можно создать такую машину? Неужели вся разница между текстом, написанным ученым или поэтом, и тем, что пишет эта машина, измеряется только количеством бит? Уж не попали ли мы по ошибке в Лапуту? Ведь это там, по свидетельству Гулливера, ученые мужи постигали высшую мудрость, нанизывая на стержень гирлянды бессмысленных букв! Уж не по их ли стопам идут ученые Нового Города?</p>
      <p>И все же факт остается фактом: ведь машина-то действительно пишет почти осмысленный текст. Может быть, ученый все-таки прав: стоит лишь усложнить программу, и машина напишет литературное произведение или научный трактат? Как во всем этом разобраться? Ведь смогли же создать машину, которая делает по программе правильный перевод. Почему же нельзя научить ее составлять разумные фразы? Где границы ее возможностей?</p>
      <p>«Да нет же, - пытаюсь я себя успокоить. - Машина никогда не сможет писать осмысленных текстов, потому что в мире есть только одна «машина», способная учесть корреляцию всех букв и слов. Это человеческий мозг. Ну, а как работает мозг? Может быть, он отличается от машины лишь более сложной программой? Очевидно, и в этом придется как следует разобраться. Не надо только торопиться и забегать вперед».</p>
      <p>Я замечаю с досадой, что нарушаю правило, установленное мной же самим. Разве можно увлекаться новой задачей, пока не решена прежняя? Проблем возникает так много, что нужно проявить железную выдержку, чтобы не сбиться с пути. Сейчас на повестке дня вопрос об избыточности, и потому я усилием воли заставляю себя вновь сосредоточить внимание на бессмысленных текстах.</p>
      <p>- Так как же все-таки оценить их избыточность? - спрашиваю я ученого.</p>
      <p>- О, эю уяснить вовсе не трудно. Посмотрите на эти фразы. Пока мы считаем, что все буквы имеют равную вероятность, по формуле Шеннона получается, что каждая буква алфавита несет информацию ровно 5 бит. А если учесть вероятность и корреляцию осмысленных текстов, то окажется, что неопределенность появления каждой следующей буквы составляет всего 1 бит. Получается разница в 4 бита. Это и есть избыточность текста. Значит, избыточность - это не учтенный нами порядок.</p>
      <p>- А почему его считают избытком?</p>
      <p>- Это тоже нетрудно понять. В каналах связи все буквы заменяются числами. А числа переводятся на двоичный код. Поэтому буква я будет выглядеть, как 100 ООО.</p>
      <p>- А почему именно так?</p>
      <p>- Разве вы не знакомы с двоичным кодом?</p>
      <p>- Я знаком, но мне бы хотелось, чтобы наша беседа была понятна читателям.</p>
      <p>- Хорошо, постараюсь выражаться яснее.</p>
      <p>Буква я последняя в нашем алфавите. Ее порядковый номер - 32. 32 - это 2<sup>б</sup>, что в двоичной системе счисления обозначается как 100 000. Но это не сто тысяч! Это именно число 32, но записано оно только двумя цифрами - 0 и 1, и чтобы передать букву я, приходится потратить 6 импульсов: единицу и пять нулей<strong><sup>7</sup></strong>.</p>
      <p>Когда импульсы следуют друг за другом, каждый из них несет одно из двух сообщений: 0 или 1, «да» или «нет». Значит, каждый импульс дает информацию 1 бит. И каждая буква текста при -учете законов чередования дает около 1 бита. Отсюда возникает вопрос: нельзя ли создать такой код, в котором импульсов будет не больше, чем букв?</p>
<p><strong>Сортировка словесного груза</strong></p>
      <p>С этим новым вопросом пришлось повозиться еще несколько дней. Им занимались все члены отряда. Мы обнаружили, что существует множество различных способов, позволяющих избавить сообщения от излишеств. Мы начали с самых простых. В одном из текстов нам встретилась фраза:</p>
<p><emphasis>Чтобы добиться спортивных успехов, необходимо непрерывно совершенствоваться, учиться у ведущих мастеров спорта, трудиться над повышением собственного мастерства, систематически тренироваться и закаляться.</emphasis></p>
      <p>Раньше мы не нашли бы в подобной фразе ничего необычного. Но теперь мы во всем находим излишки и потому прежде всего обращаем внимание на то обстоятельство, что сочетание ться повторяется в этой фразе целых шесть раз.</p>
      <p>Если заменить все ться одним условным значком, подобно тому как это делают в стенографии, то 6 таких значков заменят целых 24 буквы, а сообщение станет короче на 18 букв. Метод этот изучается теорией информации и называется «укрупнением сигнала».</p>
      <p>А вот пример, который встречался нам раньше. Сообщение о том, что Ботвинник играет черными, содержит в себе всего 1 бит. Но фраза <emphasis>Ботвинник играет черными</emphasis> содержит 22 буквы - целых 110 бит. Следовательно, 109 бит - это чистый избыток!</p>
      <p>Как избавиться от «лишнего груза»?</p>
      <p>А очень просто. Надо пользоваться специальным кодом: 0 - Ботвинник играет черными; 1 - черными играет партнер. И избытка как не бывало: вся информация уместилась теперь в одном импульсе, потому что импульс дает как раз 1 бит.</p>
      <p>Но понять смысл таких сообщений сможет не каждый. Надо заранее знать о том, что возможны лишь два различных исхода, и каждый имеет свою вероятность: P<sub>1</sub> - вероятность того, что Ботвинник играет черными; P<sub>2</sub> - вероятность того, что черными играет партнер. Зная заранее, что P<sub>2</sub> = P<sub>1</sub> = 50 процентам, мы посылаем сигналы 0 или 1, и они дают нам как раз то количество информации, которое мы ожидаем, - 1 бит.</p>
      <p>Для того чтобы пользоваться этим условным кодом, мы должны предварительно получить информацию о том, что он будет обозначать. Нам должно быть известно заранее, что речь пойдет о шахматном матче, а не о принятии резолюции на Ассамблее ООН. Мы должны знать, что в матче участвуют, скажем, Таль и Ботвинник, а не кто-то другой. Но все эти сведения мы должны получить однажды, а дальнейшие сообщения, вроде: <emphasis>Ботвинник играет черными; черными играет Таль</emphasis>, уточняют лишь, кто из них будет играть черными в очередной встрече, то есть дают всего 1 бит. Поэтому с точки зрения теории информации нет никакого смысла на протяжении всего матча 24 раза подряд повторять подобные фразы - ведь можно значительно уменьшить избыточность, применив специальный код.</p>
      <p>Кстати, именно так и поступают работники телеграфа при передаче поздравительных праздничных телеграмм. Почему эти телеграммы стоят дешевле обычных? Потому что в них то и дело повторяются фразы: <emphasis>Поздравляю с Новым годом; Желаю успехов, здоровья, счастья...</emphasis> А работники связи делают просто: вместо слов поздравлений и пожеланий посылают один условный значок. Но все же указанный способ имеет лишь частное применение: он пригоден в тех случаях, когда сообщения повторяются несколько раз. А нельзя ли найти более общие методы, избавляющие от излишеств любой передаваемый текст? Оказывается, такой способ уже нашли. Специальные устройства сортируют «словесные грузы». Грузы эти сортируются не по весу, не по качеству, не по объему, а по вероятности появления букв.</p>
      <p>Чтобы передать текст по каналу связи, надо применить какой-нибудь код. Если бы нам предложили выбрать способ кодирования, мы, очевидно, поступили бы просто: поскольку все буквы для нас равноценны, мы выписали бы подряд весь алфавит и присвоили буквам порядковые номера. Затем условились бы, что каждому номеру соответствует какая-то высота импульса: чем больше порядковый номер буквы, тем больше соответствующий импульс.</p>
      <p>Казалось бы, именно так и следует поступить. Но если оценить этот код с точки зрения избыточности сообщений, он окажется очень невыгодным. Почему? Потому что он был составлен без учета вероятности букв. Возьмем, например, букву т. В алфавите она занимает 20-е место. Значит, если а передается каким-то маленьким импульсом, то т будет передано импульсом, в 20 раз большим. Чем больше импульс, тем больше энергии расходуется при передаче. Буква <emphasis>т</emphasis> встречается в тексте почти так же часто, как <emphasis>а</emphasis><strong><sup>8</sup></strong>.</p>
      <p>Если бы мы обозначили букву <emphasis>т</emphasis> маленьким импульсом, то сэкономили бы много энергии. Чтобы уменьшить избыточность, надо применить такой код, чтобы буквам с самой большой вероятностью соответствовал самый маленький импульс.</p>
      <p>Если известны заранее вероятности всех букв русского текста, электронная трубка может избавить нас от дальнейших хлопот. Можно поручить ей «сортировку» любого текста.</p>
      <p>Так же как в любой телевизионной трубке электроны, излучаемые катодом, фокусируются в узкий пучок. Проходя через щель, образованную двумя пластинами, он падает на экран. Если на верхнюю пластину подать положительный импульс, луч отклонится вверх. Мы включили это устройство в канал передачи словесного текста, каждой букве которого соответствует импульс определенной величины.</p>
      <p>Начинается передача. На верхнюю пластину трубки приходят импульсы. Луч прыгает по экрану, отклоняясь то больше, то меньше в зависимости от приходящих сигналов. Экран здесь необычный: на него нанесена тонкая пленка с неравномерной прозрачностью. Это и есть то самое «сито», которое должно произвести «сортировку» букв. Нанося эту пленку, мы учли существующий в тексте порядок. Если появилась буква, имеющая малую вероятность, луч попадает в прозрачную часть экрана. А буквам, которые в тексте встречаются часто, мы постарались создать самый плотный барьер. Чем меньше яркость луча, прошедшего сквозь «сито», тем меньше ток фотоэлемента, с помощью которого будет передан дальше этот сигнал. Значит, на выходе фотоэлемента мы получим тот код, который нам нужен: букве с самой большой вероятностью будет соответствовать самый маленький импульс.</p>
      <p>Ценой незначительных усложнений мы можем заставить это устройство учитывать корреляцию бука. Для этого нам придется использовать еще одну пару пластин, отклоняющих луч слева направо. Первый сигнал (например, буква <emphasis>с</emphasis>) отклоняет луч вверх. А следующий сигнал, соответствующий, допустим, букве <emphasis>т</emphasis>, попадет на боковые пластины и заставит луч переместиться слева направо (Чтобы оба сигнала отклоняли луч одновременно, сигнал, соответствующий <emphasis>с</emphasis>, подается на пластину с задержкой по времени). Луч попадет в определенную точку экрана. Сочетание <emphasis>ст</emphasis> встречается в тексте довольно часто - в этой точке прозрачность должна быть невелика.</p>
      <p>Такое устройство сможет не только учесть вероятность двухбуквенных сочетаний, но и произвести укрупнение сигнала, посылая определенный импульс взамен каждых двух букв. Чем чаще встречается в тексте данное сочетание, тем меньше будет посылаемый импульс.</p>
<p><strong>Сообщения и предсназания</strong></p>
      <p>Вы заметили, что жители Нового Города называют информацию двумя различными именами? В одних случаях ее величают «мерой неопределенности»: чем больше неопределенность событий, тем больше информации дают сообщения об этих событиях. В других случаях говорят, что это «мера неведения»: события могут следовать друг за другом в определенном порядке, но, пока порядок нам неизвестен, информация о событиях будет для нас опять-таки велика. Пока мы не изучили порядка, существующего в буквенных текстах, каждая буква будет давать нам целых 5 бит. И только когда сообщения имеют строгий порядок, который заранее нам известен, информация равна нулю.</p>
      <p><emphasis>За июлем следует август</emphasis> - вот пример сообщения о событиях, которые всегда соблюдают один и тот же неизменный порядок. Был, конечно, такой момент, когда мы впервые узнали о 12 месяцах года. Но это случилось однажды, и с тех пор это сообщение не несет нам никаких новостей. Предварительная информация исчерпала всю неопределенность событий, и потому, приняв первые слова сообщения, мы безошибочно предскажем, что дальше последует слово август. А все, что можно предсказать до получения сообщений, не несет никакой дополнительной информации - это всего лишь ненужный, избыточный груз. Как избавиться от него? Способы могут быть разные. Мы рассмотрим самый простой.</p>
      <p>Автомат включил плавильную печь и передает на пульт управления сообщения об изменении температуры. Каждую секунду он посылает импульсы. По величине этих импульсов можно судить о температуре печи.</p>
      <p>До последнего времени такие системы применялись повсюду, и никто не искал в них «излишеств». Казалось, все сделано очень разумно: во сколько раз увеличится температура, во столько раз возрастет и сигнал. Но жители Нового Города обнаружили в этом сигнале колоссальный «избыточный груз».</p>
      <p>На много ли изменяется температура в течение каждой секунды? Давайте отметим все приращения на нашем рисунке. Получается «лесенка», ступеньки которой показывают, как возрастает температура. «Лесенка» выглядит довольно обычно. А жителям Нового Города она показалась громоздкой и неуклюжей. Если бы подобную лестницу решили построить в подъезде многоэтажного дома, она заняла бы почти все здание: ведь каждая ее ступенька идет от пола нижнего этажа. А сколько ушло бы лишнего материала! Нет, никто из строителей не пошел бы на такие расходы.</p>
      <p>Почему же инженеры-связисты должны мириться с таким положением? Разве энергия, которая расходуется при передаче ступенек, растущих от самого нижнего уровня, не требует лишних средств? Ведь можно построить «лестницу», которая станет ажурней, дешевле и легче. Можно предвидеть заранее, что температура будет расти плавно и каждая новая ступенька будет отличаться от предыдущей на небольшую величину. И передавать надо не весь уровень, а только его приращение; тогда ступеньки окажутся меньше в несколько раз. А приемное устройство будет «пристраивать» ступеньку к ступеньке и восстановит весь ход кривой.</p>
      <p>А если на обоих концах линии связи установить автоматы, которые смогут хотя бы весьма приблизительно предсказать величины этих ступенек, то «лесенка» станет еще ажурней.</p>
      <p>Пусть известно, что в какой-то момент времени температура составляет 500 градусов Цельсия. Автомат, установленный в конце линии (назовем его «К»), уже «изучил» характер процесса и может «предвидеть», что в течение каждой секунды температура возрастет в среднем на 10 градусов. Не дожидаясь новых сигналов, он добавляет эту ступеньку к полученным ранее сообщениям и «запоминает» новое значение - 510 градусов.</p>
      <p>Автомат, установленный в начале линии связи (автомат «Н»), делает то же самое: прибавив 10 градусов к прежнему значению, он «запоминает» температуру 510 градусов. А затем начинает сравнивать с истинной температурой. Если «предсказание» подтвердилось, посылать сигнал незачем:'автомат «К» уже отметил эту величину. Но предсказывать можно лишь приблизительно. Точное значение температуры может составить и 508 и 511 градусов. Тогда автомат «Н» зафиксирует разницу между истиной и ее предсказанием и пошлет по линии связи малюсенькую ступеньку - поправку на 1 - 2 градуса. Эти крошечные ступеньки позволят в течение всего периода наблюдений точно фиксировать истинную температуру, не расходуя лишней энергии на «избыточный груз».</p>
      <p>А нельзя ли с помощью предсказаний облегчить и «словесный груз»? Ведь просто же, прочитав слова что посеешь..., предсказать, что дальше последует ...то и пожнешь. Может быть, это смогут делать и автоматы?</p>
      <p>Иногда можно точно предсказать значение целого слова по сочетанию нескольких букв. Лев Кассиль в своей повести «Кондуит и Швамбрания» вспоминает такой эпизод. Учитель словесности имел забавное прозвише - Длинношеее. Один из учеников задал ему вопрос: можно ли в русском языке найти слово, в котором три раза подряд повторялась бы буква «е»? И, к великому удовольствию класса, не подозревающий подвоха учитель произнес свое прозвище: «Длинношеее». Озорной гимназист рассчитал весьма точно: сочетание это встречается редко, поэтому можно почти безошибочно предсказать, каков будет ответ.</p>
      <p>Но подобное слово - лишь редкое исключение. В большинстве случаев значение слов и букв словесного текста предсказать невозможно. Если бы во всех случаях жизни мы могли предвидеть, какие слова последуют дальше, мы не могл# бы из книги, газеты или доклада извлечь для себя никаких новостей.</p>
<p><strong>Упаковка должка быть надежной</strong></p>
      <p>Как же все-таки избавить тексты от «лишнего груза»? Предсказания сбываются редко. Электронная трубка устраняет избыточность только частично, потому что при «сортировке» она учитывает лишь вероятность двух букв. Чтобы устранить избыточность полностью, пришлось бы «сортировать» и слова и даже целые фразы: ведь надо учитывать, что после слова <emphasis>черный</emphasis> слово <emphasis>снег</emphasis> появляется очень редко, а вслед за словом <emphasis>производительность</emphasis> почти всегда произносят слово <emphasis>труда</emphasis>. Но стоит ли заниматься такой кропотливой работой? Много ли выиграют сообщения, если мы полностью избавим их от избытка? Нет, от этого они могут лишь проиграть.</p>
      <p>Большинство передаваемых сообщений переводятся путем кодирования на язык импульсов. Любая внешняя причипа (например, излучение близ расположенных радиостанций) может изменить величину какого-то электромагнитного импульса. В случае передачи словесных текстов это приведет к изменению или исчезновению какой-то буквы.</p>
      <p>Пусть, например, мы приняли по радиотелеграфу следующую последовательность букв:</p>
<p><emphasis>т, о, м, к, о, е.</emphasis></p>
      <p>По всей видимости, в это сообщение вкралась ошибка. Можно предположить, что вместо м передавалось <emphasis>н</emphasis> или <emphasis>п</emphasis>. Посмотрим, что последует дальше. Если передадут слово <emphasis>стекло</emphasis>, значит ранее было передано слово <emphasis>тонкое</emphasis>; если - <emphasis>болото</emphasis>, то вместо <emphasis>м</emphasis> следует читать букву <emphasis>п</emphasis>.</p>
      <p>Чтобы восстановить значение одной искаженной буквы, нам пришлось использовать не только связь ее с другими буквами, но и связь между словами.</p>
      <p>Предположим, что для передачи сообщений разработан какой-то новый, лишенный избыточности язык, то есть язык, в котором любая комбинация букв соответствует новому значению слова. Ис-кажение любой буквы в таком «языке» приводило бы к появлению нового слова, и было бы чрезвычайно затруднительно при чтении принятого текста восстановить его первоначальный вид. Оказывается, в целом ряде случаев приходится специально увеличивать избыточность, чтобы избавиться от помех. Например, при разговоре по телефону мы часто повторяем несколько раз неразборчивые слова. Информация от этого не увеличивается: ведь оттого, что вам три раза подряд произнесут слово быстро, вы не получите никаких добавочных сведений о скорости процесса, о котором шла речь. От этого возрастет лишь «объем сигнала», потому что увеличится «тара», в которой упакован «словесный груз». Зато в такой «таре» груз прибудет в полной сохранности: ведь и обычная транспортная упаковка станет прочней и надежней, если увеличить ее толщину.</p>
<p><strong>Голос, собранный по частям</strong></p>
      <p>Чтобы не загружать каналы связи ненужными «грузами», жители Нового Города решили подвергнуть проверке все сообщения и все способы их передачи. И оказалось, что каждое сообщение содержит в себе «избыточный груз».</p>
      <p>Студия телевидения транслирует новый спектакль. Казалось бы, что может быть лишнего в такой передаче? На экран попадает лишь то, что происходит на сцене. Но люди Нового Города и здесь находят «избыточный груз». Они рассуждают так. На сцене действуют только актеры. А декорации в течение всего акта остаются на месте. И это можно предвидеть заранее, потому что лишь в редких случаях сквозь стены проникают на сцену мифические персонажи или декорации передвигаются раньше, чем начнется антракт. Так есть ли смысл без конца сообщать о том, что пол, потолок, стены и мебель остаются на прежних местах? Может быть, достаточно в первый момент передачи отделить неподвижную часть кадра и, запомнив все декорации, сообщать только то, что действительно является новым?</p>
      <p>Оказывается, достаточно. И сигнал от этого станет намного «компактней», потому что он будет нести в себе только то, что заранее нам неизвестно. В канале, который раньше предназначался для передачи одной программы, уместится несколько лишенных избыточности телевизионных программ.</p>
      <p>И с каналами телефонной связи можно поступить точно так же: передавать сразу 6 разговоров там, где раньше умещался один. Потому что вместо полного диапазона частот, содержащихся в человеческом голосе, можно передавать только определенную часть. Правда, голос при этом исказится настолько, что трудно будет узнать даже близких знакомых. Но разборчивость речи не пострадает. Значит, по такому каналу можно с успехом передать сводку выполнения плана, газетный текст или служебный отчет. А потеря оттенков голоса будет в данном случае лишь избавлением от излишеств.</p>
      <p>Но жители Нового Города решили, что и в этом лишенном оттенков голосе остается много «лишнего груза». Избыточность можно сделать значительно меньше, если научиться «разбирать голос на части», то есть выделять из него сигналы различных частот. Вместо этих сигналов гораздо выгоднее передавать по каналу связи только сигналы-команды. Эти команды будут приводить в действие специальные генераторы, установленные на приемном конце линии связи, и управлять их сигналами. От изменения голоса абонента будут меняться команды, а вместе с ними частоты и уровни вырабатываемых генераторами сигналов. Сложив эти сигналы, вы получите искусственный голос - голос, «собранный по частям». Несмотря на сложность этой системы, она вполне оправдает себя тем огромным количеством сведений, которые можно по ней передать.</p>
      <p>И все же возможность ее весьма ограничена. Такая система хороша до тех пор, пока важен лишь смысл переданных слов. Ну, а если передается художественное слово? Что останется от произведения, если вместо живых, выразительных интонаций актера вы услышите монотонный механический голос - голос, собранный по частям?</p>
      <p>Опять всплывает понятие «ценности». Никак от него не избавиться - гонишь его в дверь, оно лезет в окно.</p>
      <p>При передаче живой речи актера все звуковые оттенки несут ценную информацию. Значит, необходимо сохранить все изменения силы (уровня) звука и весь диапазон частот. А при передаче цифровых показателей или сводки погоды интонации ценности не представляют. Поэтому в специальных каналах их отметают как ненужный, избыточный груз.</p>
      <p>Но даже такой, лишенный всяких оттенков искусственный голос создать вовсе не просто, потому что он состоит из огромного множества различных сигналов, или, как говорят инженеры связи, имеет «очень богатый спектр». Впрочем, к понятию спектра нам придется еще вернуться, потому что в теории информации око играет немаловажную роль.</p>
<p><strong>ГЛАВА 4. НА ГРАНИ ФАНТАСТИКИ</strong></p>
<p><strong>Сигналы из космоса</strong></p>
      <p>Статьи по теории информации, публикуемые в специальных журналах, рассчитаны на подготовленного читателя, и их нельзя читать с такой же легкостью, как, скажем, повесть или рассказ. Но тот, кто имеет необходимую подготовку, будет читать их с захватывающим интересом. За длинными строчками уравнений он уловит черты современности, напряженный ритм нашей эпохи, четкие действия автоматов, способных производить сложные вычисления, управлять производством, переводить иностранные тексты и выводить на орбиту космические корабли.</p>
      <p>Трудно сказать, что здесь кому помогает: теория практике или наоборот. Несомненно, что без теории информации нельзя было бы сконструировать систему связи для управления полетом ракеты. Но с такой уверенностью можно говорить и о том, что теория информации не развивалась бы столь стремительно, если бы не возникла нужда в создании подобных систем.</p>
      <p>Чтобы опустить воздушного змея, надо тянуть за ниточку, которая связывает его с землей. Космический корабль может покинуть орбиту и вернуться на Землю, если передать по радио соответствующую команду. Значит, подобно воздушному змею, он связан с Землей невидимой нитью, носящей название «информация».</p>
      <p>Казалось бы, осуществить подобную связь не так уж сложно. На Земле - передатчик, на борту - специальный приемник. Когда на вход приемника поступят сигналы, он их усилит, и они смогут включить автомат, осуществляющий спуск.</p>
      <p>Однако если учесть, что, помимо команды спуска, на корабль подаются другие команды, управляющие приборами и автоматами, установленными на борту, задача станет намного сложнее. В этом отношении корабль похож н-е на змея, а на куклу-марионетку, которую с помощью нескольких нитей заставляют проделывать множество разнообразных движений.</p>
      <p>А с борта корабля поступают на Землю другие сигналы. В них содержатся сообщения о давлении и температуре в специальном контейнере, о космической радиации, о распыленных в пространстве частицах материи и о магнитном поле Земли. Во время полета эти сигналы следуют непрерывно, и каждый из них должен быть принят наземной станцией и направлен в отведенный ему канал. Так возникает многоканальная связь.</p>
      <p>Самый простой канал связи состоит из передатчик ка и приемника, настроенных на одну частоту. Но космическая станция обеспечивает одновременную передачу по десяткам различных каналов. Как это достигается? Нельзя же установить на борту корабля двадцать передатчиков, работающих на двадцати различных частотах? Такая система была бы слишком громоздкой и совершенно неприемлемой для космических станций, при конструировании которых необходимо экономить каждый грамм веса. Вот здесь-то теория информации и приходит на помощь технике связи.</p>
<p><strong>Шаг за шагом</strong></p>
      <p>Чтобы представить себе, как велика роль теории информации в решении проблем, выдвигаемых нашей эпохой, надо внимательно проследить весь путь создания многоканальных систем. Вот почему отбросим на время общие рассуждения и займемся конкретным делом: спроектируем радиостанцию для связи с космическим кораблем. А поскольку мы с вами еще не покинули Нового Города, то воспользуемся его лабораториями и цехами, где быстро и точно могут изготовить аппаратуру по нашим схемам и чертежам. Затем с космодрома Нового Города взлетит на орбиту новый корабль, и мы сможем принять сигналы из космоса и прочесть по ним, как протекает полет.</p>
      <p>Как приступить к решению этой задачи? Прежде всего мы должны подумать о том, как перевести все сообщения, передаваемые из космоса, на один общий язык - язык радиосигналов. Для этих целей современная техника применяет специальные датчики - устройства, превращающие все интересующие нас величины в электрический ток.</p>
      <p>Если включить в электрическую цепь сопротивление, величина которого зависит от температуры, ток в этой цепи будет изменяться вместе с температурой. Это простое устройство может служить датчиком температуры.</p>
      <p>Для измерения давления мы используем специальный конденсатор, одна пластина которого представляет собой гибкую мембрану. С увеличением давления емкость конденсатора будет расти, потому что, прогибаясь, мембрана уменьшает зазор. Подобное устройство сможет служить еще и датчиком сообщений о количестве метеоритов, удары которых будут чувствительными для гибкой мембраны.</p>
      <p>Мы имеем множество датчиков и один передатчик, излучающий на Землю сигналы. На сигнале должны быть записаны все сообщения. Но при этом должна соблюдаться строгая очередность.</p>
      <p>Итак, я начинаю набрасывать первую схему. Вот множество датчиков. Каждый из них я подключаю к одному из контактов, расположенных по кругу. Специальный ползунок может вращаться по этому кругу и поочередно «прощупывать» каждый контакт. В тот момент, когда ползунок соприкоснется с контактом, сигнал одного из датчиков поступит на передатчик и будет принят наземной станцией.</p>
      <p>Все происходящее напоминает картину войскового смотра, когда главнокомандующий шаг за шагом минует ряды выстроенных перед ним подразделений и заслушивает четкие рапорты командиров. По команде, пришедшей с Земли, ползунок начинает поочередно обходить расположенные по кругу контакты, и каждый из них «рапортует» о состоянии доверенного ему объекта наблюдений:</p>
      <p>- Температура?</p>
      <p>- Двадцать!</p>
      <p>- Давление?</p>
      <p>- Семьсот тридцать!</p>
      <p>- Излучение?</p>
      <p>- Сорок рентген!</p>
      <p>Пришедший на Землю ответный сигнал подает команду такому же переключателю, который одновременно (синхронно) с бортовым переключателем «совершает обход» соответствующих контактов, передавая их «рапорт» приемному устройству наземной станции:</p>
      <p>- Температура?</p>
      <p>- Двадцать!</p>
      <p>- Давление?</p>
      <p>- Семьсот тридцать!</p>
      <p>- Излучение?</p>
      <p>- Сорок рентген!</p>
      <p>Конечно, в сигналах, пришедших на Землю, не содержится таких подробных ответов. На экране видны лишь отдельные всплески - импульсы тока. Высота их зависит от уровня измеряемых величин. Если растет давление, значит в соответствующем датчике растет ток. Этот ток воздействует на передатчик и увеличивает излучаемый им сигнал. Соответственно растет импульс на экране наземной станции.</p>
      <p>Но здесь возникает первый сложный вопрос. Представьте себе, что система, которую мы хотим спроектировать, уже запущена в космос и точность ее сообщений гарантирует успешный полет. Пусть датчик, измеряющий давление внутри одного из отсеков, подключен к контакту номер один. Ползунок коснулся контакта, и вы получили сообщение о том, что давление соответствует норме. Ползунок пополз дальше, а в вас вдруг закралось сомнение: а что, если в следующее мгновение давление резко подскочит вверх? Вы с нетерпением ждете следующего сообщения. Вам кажется, что ползунок движется чересчур медленно: прошло так много томительных мгновений, а он не прошел и четверти круга. Но вот, наконец, обход завершен, и ползунок вновь вернулся на первый контакт. Вы почувствовали облегчение: давление не превысило нормы. И вдруг снова тени сомнений смутили ваш покой. Несколько мгновений назад все было в порядке. Сейчас тоже. А что было в промежутке между двумя сообщениями? Может быть, по каким-то причинам произошел резкий скачок давления в этом отсеке и оно превратило в лепешку часть приборов, установленных на борту корабля?</p>
      <p>Впрочем, должен признаться, что я чересчур сгустил краски. «Тени сомнений» не смогли бы возникнуть в перерыве между двумя сообщениями, потому что даже при самой медленной скорости ползунок успевает в течение каждой секунды обежать все контакты по нескольку раз. Но измеряемые величины могут меняться еще быстрее. И оттого, что сообщения следуют с перерывами, полученная нами картина явления может быть совсем не похожа на то, что происходит на борту корабля.</p>
      <p>И все же во многих случаях жизни нам приходится верить таким вот прерывистым сообщениям. Как проверяют продукты питания, выпускаемые фабрикой или заводом? Разве кто-нибудь пробует все сосиски или подвергает анализу каждый кусок колбасы? Нет, лишь время от времени с продуктов снимают пробу. По нескольким деталям, изготовленным цехом, делают заключение, что вся партия соответствует норме. И никто не высказывает опасений, что в перерыве между отдельными пробами проскочил производственный брак.</p>
      <p>Но как часто снимаются подобные пробы? Через час или через день? Может быть, достаточно проверять раз в неделю? Но если в начале недели установлено, что колбаса изготовлена из свежего мяса, разве кто-нибудь даст гарантию, что к концу недели мясо будет таким же свежим? Очевидно, продукты питания проверяются чаще.</p>
      <p>А как часто надо «снимать пробы» со спутника?</p>
      <p>Не так-то просто ответить на этот вопрос. Пока ясно только одно: чем быстрее изменяются интересующие нас показатели, тем чаще надо снимать с них «пробу». Если бы нас интересовала погода в какомто районе Земли, мы могли бы принимать сообщения о температуре и скорости ветра не чаще, чем раз в 20 - 30 минут, потому что за это время погода в общем-то останется той же. Но ведь мы хотим получать сигналы со спутника. А уж тут дело сложнее. Спутник летает с огромной скоростью, и потому «космическая погода» может в течение каждой минуты измениться несколько раз. Успеют ли следить за этими изменениями наши отрывочные сигналы? Какой перерыв во времени допустим для отдельных «проб»?</p>
      <p>Вот здесь и приходит на помощь теория информации. В основе многих ее положений лежит так называемая теорема Котельникова, позволяющая определить необходимую частоту «проб».</p>
      <p>Среди тех, кто впервые поднял вопросы, касающиеся общих проблем передачи сообщений, советскому ученому Котельникову принадлежит почетное место. Это он впервые назвал «каналами связи» все пути, по которым может бежать информация, объединив этим термином и нервные ткани, и проволоку, и эфир<strong><sup>9</sup></strong>.</p>
      <p>Им же была доказана теорема, согласно которой сведения о любых явлениях и процессах могут быть приняты на расстоянии в виде отдельных отрывочных «проб». Частота этих «проб» зависит от тех частот, которые содержит в себе сигнал.</p>
      <p>Известно, что солнечный луч, пропущенный сквозь распыленную в воздухе влагу, дает красивые переливы цветов, которые мы называем радугой. Эти цвета образуют так называемый спектр. Белый луч распадается на семь цветов спектра, потому что он несет в себе множество различных частот.</p>
      <p>Каждый сигнал, пришедший из космоса, тоже обладаег определенной «окраской» - его «цвет» зависит от содержащихся в нем частот.</p>
      <p>К этой простой аналогии инженеры-связисты пришли не сразу. Сначала эти частоты были получены чисто теоретически, с помощью издавна используемых математикой преобразований Фурье. Затем научились выделять их из сложных сигналов с помощью специальных электрических фильтров. Нам с вами предстоит сейчас проделать подобную процедуру, для того чтобы воспользоваться теоремой Котельникова и определить, как часто придется снимать «пробы» с борта космического корабля. А зная частоту этих «проб», мы определим, с какой скоростью должен вращаться ползунок шагового переключателя во время «опроса» датчиков.</p>
      <p>Чувствуете, какая длинная получается здесь связь? Одно цепляется за другое. Надо знать форму принятого сигнала, определить состав его спектра и привлечь на помощь теорему Котельникова, для того чтобы ответить лишь на один, казалось бы, совсем не сложный вопрос: как быстро должен вращаться наш ползунок?</p>
      <p>Но удивляться этому не приходится. Ведь с помощью ползунка мы хотим получать информацию. Так где же, как не в теории информации, должны искать мы ответа на каждый вопрос? Раз уж мы взялись конструировать систему космической связи, нам придется вооружиться терпением и шаг за шагом пройти все звенья этой цепи.</p>
      <p>Предположим, что сигнал одного из датчиков, с которого мы хотим снимать «пробы», имеет сложную форму, изображенную на рисунке. Нетрудно заметить, что здесь есть определенная частота повторения: через равные промежутки времени ток датчика нарастает и падает до нуля. Если это происходит 100 раз в секунду, значит частота повторения составляет 100 герц.</p>
      <p><image xlink:href="#_2.jpg"/>Этот сложный сигнал содержит в себе множество простых (синусоидальных) сигналов различных частот: 100, 200, 300, 400 герц. При этом чем выше частота, тем слабее сигнал. Эти простые сигналы и образуют спектр.</p>
      <p>Давайте изобразим этот спектр иначе. Пусть каждый сигнал спектра будет «привязан» к шкале, по которой отмечены все частоты. Теперь на нашем рисунке сложный сигнал датчика будет выглядеть как частокол. Высота этого «частокола» определяется уровнями сигналов. (Уровень синусоидального сигнала определяется его амплитудой, то есть наибольшим отклонением напряжения от нулевого значения.) Каждый сигнал спектра имеет в общем узоре (то есть в сложном сигнале) определенный «удельный вес». Начиная с некоторой частоты (например, 1000 герц), составляющие спектра будут настолько малы, что приемник наземной станции их попросту не замечает. Да их и не следует замечать: они так малы, что их отсутствие не повлияет на форму сигнала.</p>
      <p>Вот теперь мы можем, наконец, воспользоваться теоремой Котельникова и определить необходимую частоту «проб». Смысл теоремы довольно прост: если среди многих частот, содержащихся в сложном сигнале, наибольшая частота, которую «замечает» приемник, составляет 1000 герц, то информация окажется достаточно полной только в том случае, если в течение каждой секунды «пробы» будут сниматься не меньше 2 тысяч раз.</p>
      <p>Во всех случаях частота опроса должна быть в два раза больше самой высокой частоты, содержащейся в спектре сигнала.</p>
<p><strong>Наука предсказаний</strong></p>
      <p>Все было бы хорошо, если бы сигналы всех датчиков имели неизменную форму и обладали определенной частотой повторения. Но на практике дело обстоит гораздо сложнее.</p>
      <p>Например, если датчик дает информацию о распыленных в космосе мельчайших частицах, то сигнал в соответствующем канале непрерывно меняется, потому что частицы встречаются то чаще, то реже, плотность их может быть то постоянной, то изменяться в течение каждой секунды несколько раз. А когда изменяется форма сигнала, изменяется и его спектр. Наш «частокол» будет очень подвижным, он может стать то уже, то шире, а уровень прыгает то вверх, то вниз. Говоря образно, спектр будет «дышать». Как найти наибольшую частоту такого подвижного спектра? Как определить необходимую частоту наших «проб»? С какой скоростью должен производить опрос шаговый переключатель?</p>
      <p>Чтобы ответить на эти вопросы, теория информации привлекает на помощь другую теорию - теорию случайных процессов.</p>
      <p>Если частота и уровень образующих спектр сигналов изменяются по случайным законам, значит можно определить вероятности различных уровней и частот. А зная вероятности, можно предвидеть будущее. Спутник, скажем, существует только в проекте, а мы уже знаем, как будут вести себя сигналы из космоса, когда, достигнув орбиты, он действительно станет спутником нашей Земли. Но для этого нам придется исследовать множество подобных сигналов - ведь само понятие «вероятность» справедливо только для многократно повторяющихся событий.</p>
      <p>Нельзя, например, применив теорию вероятностей, предсказать, сколько раз из десяти подброшенная монета упадет вверх гербом. Может быть, 5, а может быть, 3 или 6. И все же теория утверждает, что вероятность выпадения любой из сторон монеты равна 50 процентам, и можно с полной уверенностью предсказывать, что подбрасываемая монета не сможет опровергнуть этого утверждения. И действительно, когда английский ученый Карл Пирсон ради эксперимента подбросил монету 24 тысячи раз, число падения вверх гербом составило 50,05 процента! А ведь так оно и должно быть: чем больше бросков, тем более точно подтверждается то, что предсказано вероятностью. Здесь действует закон больших чисел.</p>
      <p>Явления, вероятность которых учитывает теория информации, куда сложнее и многообразнее, чем падение подброшенной монеты: ведь в процессе передачи сигналов происходит непрерывное изменение многих уровней и частот. Потому и приходится учитывать их вероятность, чтобы узнать, каких сигналов следует ожидать. Между прочим, в теории случайных процессов ожидание - это не вынужденное безделье, а точно подсчитанная величина. Ее называют «математическим ожиданием».</p>
      <p>Однако не слишком ли мы увлеклись теорией? Может быть, лучше обратиться к примерам из жизни?</p>
      <p>На стройку должна прибыть партия рабочих. Начальник стройки отдал распоряжение завхозу закупить для них спецодежду. А какие нужны размеры, не сказал. Да и не мог сказать: у него есть список рабочих, но в этом списке, разумеется, не отмечен их рост. Но завхоз уверенно составляет заявку, в которой числится много спецовок средних размеров и меньшее количество на высокий и малый рост.</p>
      <p>По списку закуплено и выдано 5 тысяч спецовок, и к концу раздачи становится ясным, что из всех 5 тысяч рабочих только для нескольких хитрый снабженец не угадал нужного размера. Кладовщик в полном недоумении: подумать только, наугад закуплено столько костюмов, и почти все оказались в самый раз!</p>
      <p>А стоит ли удивляться? Ведь завхоз, сам того не подозревая, составлял список по законам теории вероятностей. Быть может, он никогда в жизни не слышал, что есть на свете такая теория, но жизненный опыт подсказал ему, что средний рост имеет наибольшую вероятность, а люди слишком высокие или очень уж низкие встречаются как исключение.</p>
      <p>Но можно было ту же задачу решать и более строго. Например, так. Дать команду рабочим прекратить работу на стройке и выстроиться в один длинный ряд. Линия, «огибающая» рабочих, будет кривой случайного распределения роста людей.</p>
      <p>Завхоза, который решился бы предложить подобный способ расчета спецовок, начальник стройки, очевидно, уволил бы в тот же день. И он был бы прав: лучше закупить сотню лишних спецовок, чем прерывать строительство хотя бы на полчаса. К счастью, завхозы, как правило, обходятся без подобных приемов, полагаясь на свой жизненный опыт. Но нас с вами этот пример интересует с точки зрения чисто теоретической, а потому (да простит нас строгий начальник стройки!) мы попытаемся довести расчет до конца.</p>
      <p>Давайте установим 5 размеров спецовок и составим таблицу их вероятностей.</p>
      <empty-line/>
      <p>Номер</p>
      <empty-line/>
      <p>размера</p>
      <empty-line/>
      <p>спецовок</p>
      <p>Расход</p>
      <empty-line/>
      <p>ткани</p>
      <empty-line/>
      <p>(кв. м)</p>
      <p>Число спецовок</p>
      <empty-line/>
      <p>на каждую сотню</p>
      <empty-line/>
      <p>рабочих</p>
      <p>Вероятность</p>
      <empty-line/>
      <p>данного</p>
      <empty-line/>
      <p>размера</p>
      <empty-line/>
      <p>1</p>
      <p>2,0</p>
      <p>15</p>
      <p>0,15</p>
      <empty-line/>
      <p>2</p>
      <p>2,5</p>
      <p>20</p>
      <p>0,20</p>
      <empty-line/>
      <p>3</p>
      <p>3,0</p>
      <p>30</p>
      <p>0,30</p>
      <empty-line/>
      <p>4</p>
      <p>3,5</p>
      <p>25</p>
      <p>0,25</p>
      <empty-line/>
      <p>5</p>
      <p>4,0</p>
      <p>10</p>
      <p>0,10</p>
      <empty-line/>
      <p>Теперь можно смело закупать 150 первых и 200 вторых размеров на каждую 1000 спецовок - составленная по законам теории вероятностей таблица «предскажет» рост вновь прибывших рабочих без значительных ошибок.</p>
      <p>По этой таблице можно делать и другие расчеты. Можно рассчитать, сколько надо купить ткани для того, чтобы сшить вновь прибывшим рабочим костюмы точно по росту. Как это сделать? Ведь рост каждого из рабочих нам по-прежнему неизвестен. Зато мы можем рассчитать по нашей таблице, какого расхода ткани следует ожидать. Каждый из указанных в таблице расходов мы помножим на его вероятность и, сложив все полученные цифры, определим ожидаемый средний расход.</p>
      <p>Средний расход = 2,0·0,15 + 2,5·0,20 + 3,0·0,30 + 3,5·0,25 + 4,0·0,10 = 2,975 ≈ 3 кв. м.</p>
      <p>Расчет, как видите, подтвердил, что ожидать надо именно среднего роста - недаром завхоз закупал средний размер. Если мы собираемся покупать материал на 5 тысяч спецовок, то надо исходить из того, что все 5 тысяч рабочих имеют одинаковый средний рост. Но разве среди 5 тысяч рабочих не найдется высоких и низких? Найдутся, конечно. И спецовки им придется шить разные: и средние, и малые, и большие. Однако в среднем на каждого из рабочих придется потратить материала ровно столько, сколько требует средний размер.</p>
      <p>Конечно, в жизни подобные задачи решаются значительно проще: ведь никто не упрекнет снабженца, если в результате обеспечения 5 тысяч рабочих на складе останется Немного неиспользованного материала. Но техника не терпит ни «избытка», ни «недостатка»: от точности определения вероятности и математического ожидания уровней и частот всех сигналов зависит точность передачи сообщений и общее количество информации, которое наша система сможет нам передать.</p>
<p><strong>Логика автоматов</strong></p>
      <p>Теория с практикой связана неразрывно. Теория утверждает, что точность полученной информации будет тем выше, чем больше частота опроса, а техника связи создает шаговые системы, в которых роль ползунка выполняет сфокусированный поток электронов, способный в течение каждой секунды обежать все контакты тысячи раз.</p>
      <p>Теория позволяет определить частоты, содержащиеся в спектрах сложных сигналов, а техника связи использует специальные фильтры, с помощью которых каждый сигнал направляется в отведенный ему частотный канал.</p>
      <p>Применяя подобные фильтры, можно осуществлять передачу по многим каналам без помощи шагового переключателя, разделив сообщения по частоте.</p>
      <p>Но еще чаще применяются такие системы, в которых различные сообщения различаются одновременно и по времени и по частоте.</p>
      <p>Такая система позволит передавать очень большое количество информации. В каждый частотный канал попадают сигналы от нескольких датчиков, с которых снимает показания шаговый переключатель или электронный луч. Сигналы эти воздействуют на специальные генераторы, частоты которых (их называют «поднесущими частотами») должны попасть в соответствующие фильтры приемной станции. Каждый из генераторов, в свою очередь, воздействует на передатчик, вырабатывающий несущий сигнал. Этот сигнал пронесет по эфиру все сведения и будет принят наземной станцией, которая направит различные частоты по разным каналам.</p>
      <p>В такой системе разные сообщения будут стекаться к одному передатчику, подобно тому как на крупном заводе все показатели выполнения плана идут от рабочих участков в единое плановое бюро. А в наземной станции сообщения вновь растекутся по разным каналам. (Если сравнить с тем же заводом, то надо представить себе, как приказ директора передается по инстанциям ко всем рабочим местам.)</p>
      <p>Задача, которую нам теперь предстоит решить, может служить еще одним ярким примером неразрывных уз практики и теории. Нам придется разработать такие схемы, которые смогут не только передавать и принимать информацию, но и делать выводы из полученных сообщений.</p>
      <p>Чтобы вывести спутник на заданную орбиту и вновь вернуть его на космодром, надо создать специальные автоматы. Они должны не только принять сигналы со спутника, но и послать ему ответные команды. Эти команды могут меняться в зависимости от сообщений, которые приходят из космоса.</p>
      <p>Обрабатывая огромное количество данных, автомат сам «принимает решение» с учетом всей информации, которую он получил. Значит, и в нашем проекте должны быть использованы такие системы.</p>
      <p>И сейчас иногда приходится слышать: «Ну разве это работник? Никакой инициативы! Действует «от» и «до» - как автомат». Какая несправедливость! Разве современные автоматы не способны учитывать и сопоставлять различный сведения для принятия нужных решений? Разве у них нет своей логики? Нет, очевидно, прошло то время, когда плохого работника можно было сравнивать с автоматом. Теперь приходится согласиться с тем, что в определенных условиях автомат может действовать так же разумно, как человек. Как же удалось людям создать автоматы, способные учитывать разнообразную информацию и в самых различных ситуациях находить правильное решение?</p>
      <p>Оказывается, все случаи сопоставления сведений можно свести к короткому перечню правил, изучением которых занимается один из разделов математики: алгебра логики, или алгебра событий. Правила алгебры логики применимы к любым счетно-решающим устройствам, независимо от того, установлены ли эти устройства на космическом корабле, в вычислительной машине или... в обыкновенном лифте.</p>
      <p>Обращали ли вы внимание на одну маленькую особенность лифта: сколько бы вы ни жали на кнопку вызова, он не начнет спускаться, пока в его кабине находится пассажир. Потому что лифт «рассуждает» так: «Зачем же спускаться за вторым пассажиром, если первый еще не доставлен на нужный этаж?» Логично, не правда ли? Но где же спрятана эта «логика лифта»? Взгляните на эту таблицу. В ней перечислены все условия, которые нужно выполнить, чтобы лифт начал спускаться по вызову.</p>
      <empty-line/>
<p><emphasis>Таблица 1</emphasis></p>
      <empty-line/>
<p><strong>Необходимые условия спуска</strong></p>
<p><strong>Обозначения </strong></p>
      <empty-line/>
<p><strong>условий</strong></p>
      <empty-line/>
      <p>На нижнем этаже дверь шахты закрыта</p>
      <p>Д<sub>н.э</sub></p>
      <empty-line/>
      <p>На верхнем этаже дверь шахты закрыта</p>
      <p>Д<sub>в.э</sub></p>
      <empty-line/>
      <p>Пассажира в кабине нет</p>
      <p>П</p>
      <empty-line/>
      <p>Дверь кабины открыта или закрыта</p>
      <p>Д<sub>к</sub>+Д<sub>к</sub></p>
      <empty-line/>
      <p>Ожидающий внизу нажал кнопку вызова</p>
      <p>К<sub>в</sub></p>
      <empty-line/>
      <p>Буквенные обозначения этих условий выбираются произвольно: каждая из букв, имеющихся в правой части таблицы, может быть с успехом заменена любой другой. Однако, применяя эти обозначения, мы уже использовали определенные правила алгебры логики. Так, например, общепринятым является обозначение отсутствия пассажира (отрицания события) через значок П с минусом наверху, в том случае если присутствие его обозначается буквой П без минуса.</p>
      <p>Слово «или» в алгебре логики заменяется знаком « + ». Значит, написав условное обозначение Д<sub>к</sub>+Д<sub>к</sub>, мы предоставили возможность пассажирам, выходящим из лифта, оставлять кабину открытой или, подчиняясь привычке, прикрывать за собой дверь.</p>
      <p>В случае, когда все условия выполняются одновременно (то есть одновременно должно произойти и Д<sub>н.э</sub>, и Д<sub>в.э</sub>, и П, и Д<sub>к</sub>+Д<sub>к</sub>, и К<sub>в</sub>), алгебра логики пользуется знаком умножения - «×». Теперь все происходящие в лифте события, для описания которых мы до сих пор пользовались разнообразными и многочисленными словами, сведутся к простой и короткой формуле:</p>
      <empty-line/>
      <p>С<sub>1</sub> = Д<sub>н.э</sub> × Д<sub>в.э</sub> × П × (Д<sub>к</sub>+Д<sub>к</sub>) × К<sub>в</sub>.</p>
      <empty-line/>
      <p>(Заметим, что вероятность события (Д<sub>к</sub>+Д<sub>к</sub>) равна 1, н потому в дальнейшем этот множитель можно исключить.)</p>
      <p>Описанный случай не является единственным случаем спуска (именно поэтому мы и обозначили его как С<sub>1</sub>).</p>
      <p>Второй случай спуска (С<sub>2</sub>) осуществляется при условиях, перечисленных в таблице 2, и может быть представлен в виде такой же простой формулы:</p>
      <empty-line/>
      <p>С<sub>2</sub> = Д<sub>н.э</sub> × Д<sub>в.э</sub> × Д<sub>к</sub> × П × К<sub>с</sub>.</p>
      <empty-line/>
      <empty-line/>
<p><emphasis>Таблица 2</emphasis></p>
      <empty-line/>
<p><strong>Необходимые условия спуска</strong></p>
<p><strong>Обозначения </strong></p>
      <empty-line/>
<p><strong>условий</strong></p>
      <empty-line/>
      <p>На нижнем этаже дверь лифта закрыта</p>
      <p>Д<sub>н.э</sub></p>
      <empty-line/>
      <p>На верхнем этаже дверь лифта закрыта</p>
      <p>Д<sub>в.э</sub></p>
      <empty-line/>
      <p>Дверь кабины закрыта</p>
      <p>Д<sub>к</sub></p>
      <empty-line/>
      <p>Пассажир находится в кабине</p>
      <p>П</p>
      <empty-line/>
      <p>Пассажир в кабине нажал кнопку спуска</p>
      <p>К<sub>с</sub></p>
      <empty-line/>
      <p>Чтобы лифт начал спускаться, должно быть выполнено или С<sub>1</sub> или С<sub>2</sub>. В любом случае должен включиться мотор, спускающий лифт (М). Значит:</p>
      <empty-line/>
      <p>М = С<sub>1</sub> + С<sub>2</sub> = Д<sub>н.э</sub> × Д<sub>в.э</sub> × П × К<sub>в</sub> + Д<sub>н.э</sub> × Д<sub>в.э</sub> × Д<sub>к</sub> × П × К<sub>с</sub>.</p>
      <empty-line/>
      <p>Дальше все, как в обычной алгебре: вынося за скобки общие множители Д<sub>н.э</sub> и Д<sub>в.э</sub>, получим:</p>
      <empty-line/>
      <p>М = Д<sub>н.э</sub> × Д<sub>в.э</sub> × (П × К<sub>в</sub> + Д<sub>к</sub> × П × К<sub>с</sub>).</p>
      <empty-line/>
      <p>Тому, кто впервые столкнулся с алгеброй логики, нелегко увидеть в последней записи простую электрическую контактную схему. Но достаточно сопоставить между собой все три колонки 3-й таблицы, чтобы убедиться в том, что переход от формулы к схеме тоже является простым и логичным.</p>
      <empty-line/>
<p><emphasis>Таблица 3</emphasis></p>
      <empty-line/>
      <p>Обозначение</p>
      <empty-line/>
      <p>алгебры</p>
      <empty-line/>
      <p>логики</p>
      <p>Соответствующая</p>
      <empty-line/>
      <p>контактная схема</p>
      <p>Словесное выражение</p>
      <empty-line/>
      <p>выполняемой операции</p>
      <empty-line/>
      <p>A×B</p>
<p><image xlink:href="#_3.jpg"/></p>
      <p>Цепь I - II будет замкнута в том случае, если сработали и А и В</p>
      <empty-line/>
      <p>A+B</p>
<p><image xlink:href="#_4.jpg"/></p>
      <p>Цепь I - II будет замкнута, если сработал А или В</p>
      <empty-line/>
      <p>A+B</p>
<p><image xlink:href="#_5.jpg"/></p>
      <p>Цепь I - II будет замкнута, если сработал А или не сработал В (при срабатывании В цепь размыкается)</p>
      <empty-line/>
      <p>Посмотрите внимательно на эту таблицу, и вы убедитесь в том, что изображенная на рисунке схема находится в полном соответствии с формулой:</p>
      <empty-line/>
      <p>М = Д<sub>н.э</sub> × Д<sub>в.э</sub> × (П × К<sub>в</sub> + Д<sub>к</sub> × П × К<sub>с</sub>).</p>
      <empty-line/>
      <p>Значит, правила алгебры логики помогли нам спроектировать простейшее автоматическое устройство, схема которого была получена нами сначала с помощью формулы, а затем в виде соединенных между собой в определенной последовательности контактов реле.</p>
<p><image xlink:href="#_6.jpg"/></p>
      <p>До тех пор пока в этой схеме не нарушены механические контакты и четко срабатывают реле, схема «помнит» условия, записанные в таблицах 1 и 2. Просмотрите еще раз эти условия, мысленно замыкая соответствующие контакты, и вы убедитесь, что цепь I - II, включающая мотор для спуска кабины, окажется замкнутой только в том случае, если выполнены все условия, соответствующие случаю С<sub>1</sub> или С<sub>2</sub>.</p>
      <p>Те же логические операции может с успехом выполнять электронная лампа. Если каждый из приходящих импульсов (хцу) может по отдельности отпирать электронную лампу, вызывая импульс тока в ее анодной цепи, значит лампа выполняет операцию х или у, то есть х + у. В случае, когда лампа отпирается при одновременном воздействии обоих импульсов, она выполняет операцию х и у (х · у). Каждый из этих импульсов в отдельности не способен отпереть лампу, и лишь при совместном их появле» нии лампа откроет им путь.</p>
      <p>Надо сказать, что сложные контактные схемы начали применяться в автоматике значительно раньше, чем алгебра логики пришла на помощь конструкторам и инженерам. Долгое время такие схемы строились «по догадке».</p>
      <p>Пока количество контактов в схеме не выходило за пределы десятка, такой способ никого не смущал. Но когда сложные задачи автоматики потребовали включения в схему десятков и сотен контактов, построение схем превратилось в мучительную головоломку. А с помощью алгебры логики любой школьник сможет безошибочно составить сложную схему. Когда проверили по формулам сложные схемы, созданные ранее «по догадке», оказалось, что в них одни и те же цепи замыкаются десятками параллельных контактов! Их можно было попросту отключить от электрической схемы, совершенно не нарушая работы автоматических устройств.</p>
      <p>Что же тогда говорить о современных вычислительных машинах, схема которых состоит из сотен тысяч ячеек?</p>
      <p>Без применения алгебры логики о создании подобной схемы не могло быть и речи. Зато с помощью этой необычной алгебры удается создать сложнейшие логические схемы, производящие целую серию операций в соответствии с заданной им программой. Логика позволяет этим устройствам в ответ на каждый сигнал «отыскать в памяти» нужные сведения, сопоставить их с этим сигналом, оценить результаты сопоставлений и направить их в нужный канал. Прежде чем совершить новую операцию, машина «оценивает» прежние результаты, руководствуясь теми же правилами логики: «Если имеется А и В, следует делать С».</p>
      <p>Так возникает сложная последовательность «самостоятельных» действий автомата, подчиняющихся лишь самым общим правилам, известным математикам под названием «алгоритмов». Но как ни сложны эти операции, все они подчиняются формулам алгебры логики, причем в основе их всегда лежат простейшие операции типа А к В, А или В.</p>
      <p>Современная математика состоит из многих самостоятельных разделов, и нелегко перечислить явления, которые удалось свести к ее формулам, символам и значкам. А когда-то человек не мог сосчитать даже собственных пальцев. Он мог лишь сказать, что их много, потому что первобытная арифметика знала только две количественные оценки: или «много», или «один». Потом человек научился считать. Потом заменил числа значками, и оказалось, что с помощью иксов и игреков гораздо легче решить любую задачу, потому что не надо помнить о яблоках, лежащих в ящиках или корзинах, о поездах или пешеходах - заменяй все иксом и игреком и сразу получишь ответ. А теперь еще алгебра логики... Если вместо наших обозначений подставить в формулы иксы и игреки, логика лифта будет выглядеть так:</p>
      <empty-line/>
      <p>М = p·q(x·y + h·x·z).</p>
      <empty-line/>
      <p>С виду обычное уравнение. Сколько раз мы писали их на уроках алгебры в наших школьных тетрадках! И все_ же это не те уравнения, и алгебра тоже не та: за символами х, у, р или q здесь скрываются не бездумные трубы бассейна, где труба р отбирает x литров в секунду, а труба q с таким же бессмысленным равнодушием наливает воду обратно в бассейн. Наша схема не позволит лить воду из пустого в порожнее! Ведь она обладает логикой, может взвешивать обстоятельства и решать: если p наполняет бассейн водой, то незачем через q гнать воду назад.</p>
      <p>Чувствуете, как тут все происходит? В этой простой и маленькой схеме живет частица гибкой человеческой мысли! Именно живет: если меняются обстоятельства, то меняется и результат. Конечно, «обстоятельств» в лифте не так уж много: вошел пассажир или вышел, намерен ехать вверх или вниз. И все же. решая свою простую задачу, схема должна сопоставить все, что в данный момент происходит, для того чтоб «принять решение», как ей следует поступить. В сложной схеме таких обстоятельств будет уже значительно больше, длиннее станут ее уравнения, а «рассуждения» будут настолько разнообразны, что сам создатель такой машины уже не предскажет их результат.</p>
      <p>В последнее время на страницах журналов и газет часто спорят, сможет ли когда-нибудь машина написать хорошую музыку или стихи. Пока можно твердо сказать одно: для настоящего творчества в логике этих машин не хватает многих еще не известных науке правил. Но и без «машинных стихов» алгебру логики связывают с поэзией узы самого тесного потомственного родства: ее «отцом» был отец известной писательницы Войнич<strong><sup>10</sup></strong>, а «крестной матерью», посвятившей жизнь развитию этой отрасли знаний, - племянница знаменитого Байрона - леди Лавлейс.</p>
      <p>Надо думать, что связь эта далеко не случайна. В этой науке и тех схемах, которые она -породила, смелый полет фантазии сочетается со строгой логикой рассуждений, и в этом есть, несомненно, своя поэзия и красота.</p>
<p><strong>Универсальный язык</strong></p>
      <p>Мне кажется, что читатель уже не рискует показаться нескромным, утверждая, что в вопросах, связанных с информацией, он приобрел кое-какой багаж.</p>
      <p>Работая над проектом, мы научились превращать сообщения в электрические сигналы, передавать их по многим каналам и обрабатывать эти сигналы с помощью логических схем. Остается решить лишь один важный вопрос. Для того чтобы все звенья нашей системы взаимодействовали и имели «общий язык», мы должны применять в них какой-то единый код. Опыт последних десятилетий подсказывает единственный путь: самым удобным «языком электроники» является двоичный код.</p>
      <p>Главным его преимуществом является простота. В самом деле: можно забыть все цифры, правила деления и умножения и ряд более сложных правил, если умеешь верно считать до двух.</p>
      <p>Смотрите, как это просто: возьмите любое десятичное число, например 307.</p>
      <p>Что означает подобная запись?</p>
      <p>Она означает, что в этом числе содержится 3 сотни, 0 десятков и 7 единиц. И десятки, и сотни, и единицы - это различные степени числа 10. В этом нетрудно убедиться, взглянув на такую запись:</p>
      <empty-line/>
      <p>100</p>
      <p>10<sup>2</sup></p>
      <p>3</p>
      <empty-line/>
      <p>10</p>
      <p>10<sup>1</sup></p>
      <p>0</p>
      <empty-line/>
      <p>1</p>
      <p>10<sup>0</sup></p>
      <p>7</p>
      <empty-line/>
      <p>Значит, число 307 можно представить так:</p>
      <empty-line/>
      <p>307 = 3·10<sup>2</sup> + 0·10<sup>1</sup> + 7·10<sup>0</sup>.</p>
      <empty-line/>
      <p>Теперь такую же запись составьте и для различных степеней числа 2.</p>
      <empty-line/>
      <p>2<sup>0</sup></p>
      <p>1</p>
      <empty-line/>
      <p>2<sup>1</sup></p>
      <p>2</p>
      <empty-line/>
      <p>2<sup>2</sup></p>
      <p>4</p>
      <empty-line/>
      <p>2<sup>3</sup></p>
      <p>8</p>
      <empty-line/>
      <p>2<sup>4</sup></p>
      <p>16</p>
      <empty-line/>
      <p>и т.д.</p>
      <p>Любое число (например, число 25) вы можете разложить по степеням числа 2 и определить, какие разряды двоичной системы содержит в себе это число:</p>
      <empty-line/>
      <p>25 = 16 + 8 + 1 = 1·2<sup>4</sup> + 1·2<sup>3</sup> + 0·2<sup>2</sup> + 0·2<sup>1</sup> + 1·2<sup>0</sup>.</p>
      <empty-line/>
      <p>Теперь вынесите множители всех разрядов и прочтите полученное число: 11 001. Так выглядит в двоичной системе счисления десятичное число 25.</p>
      <p>Таким же путем можно превращать в набор единиц и нулей любые числа. Теперь вспомните, каких трудов стоило вам в свое время выучить наизусть таблицу умножения. До сих пор живут в вашей памяти обложки тоненьких школьных тетрадок, а на них девять столбиков, в каждом по 10 строк. А в двоичной системе всю таблицу можно усвоить с первого взгляда:</p>
      <p>0 × 0 = 0</p>
      <p>0 × 1 = 0</p>
      <p>1 × 1 = 1</p>
      <p>Остается условиться о том, что, посылая импульс, мы передаем цифру I, а отсутствие импульса соответствует цифре 0; и различными сочетаниями импульсов мы сможем сообщать любое число. По этому принципу и строится двоичный код.</p>
      <p>Почему именно этот вид кодирования нашел применение в разнообразных устройствах автоматики и системах связи?</p>
      <p>На протяжении истории своего развития человечество разрабатывало и применяло разнообразные коды. Одним из самых распространенных кодов является наш разговорный язык. На первый взгляд кажется странным, что во время приятной беседы мы осуществляем кодирование собственных мыслей и расшифровываем мысли своего собеседника. И тем не менее дело обстоит именно так. Одну и ту же мысль можно кодировать звуками (в разговоре), буквами (в письменной речи), условными знаками (в стенографии) и, наконец, импульсами (в телеграфии и других системах связи).</p>
      <p>Не так уж мало, если учесть, что все эти виды кодирования имеют столько же вариантов, сколько существует в мире различных языков! И среди всего этого многообразия условных обозначений все более широкое применение находит двоичный код. А все потому, что он состоит всего из двух элементов и можно легко «обучить» двоичному счету любой автомат.</p>
      <p>Самая простая ячейка способна «разговаривать» языком двоичного кода. Это может делать электронная лампа, магнитная ячейка, полупроводниковый прибор или контакт реле. Пока течет ток через лампу или контакт - они «помнят» цифру 1 и дают ответ «да». С того момента, когда от новой команды лампа запрется или реле разомкнет контакт - в ячейке будет храниться 0. Значит, она пригодна и для ведения счета и для логических операций. Две ячейки могут хранить в себе числа 00, 01, 10 или 11. А цепочки таких ячеек способны «помнить», умножать или складывать многозначные числа, передавать их друг другу, вести обработку любой информации по любой программе. А числами можно рассказать обо всем.</p>
      <p>Теорема Котельникова позволяет любой непрерывный процесс передать отрывочными сигналами и каждое сообщение об изменении уровня выразить двоичным числом. Яркость луча телевизора изменяется плавно, но глаз способен улавливать изменение яркости только в том случае, если оно превышает определенный предел. Значит, весь кадр можно разбить на неуловимые для глаза ступеньки и, присвоив каждой из них порядковый номер, превратить концерт, кинофильм и спектакль в чередование единиц и нулей. Тем же свойством «градации» (восприятия громкости по ступеням) обладают и наши органы слуха. Значит, и звуки симфонии можно перевести на двоичный код.</p>
      <p>С помощью двоичного кода можно записать логику самого сложного автомата. Любая логическая операция создается цепочкой простейших ячеек. Отпираясь и запираясь, они дают ответ другим частям схемы: да - нет, нет - да, да - да - нет. Или 1001110. Стоит лишь присвоить порядковый номер каждой букве алфавита, и текст превратится в чередование нулей и единичек, а простая радиолампа сможет «прочесть» вам «Медного всадника» на своем, «ламповом», языке. Она будет лишь отпираться и запираться, посылая за импульсом импульс, но в чередовании их сохранится вся пушкинская поэма. В них - душевные муки Евгения, петербургские улицы, затопленные разгневавшейся Невою, и сам «чудотворный строитель», скачущий на отлитом из меди коне.</p>
      <p>Впрочем, поэму Пушкина, пожалуй, никто не станет переводить в импульсы двоичного кода. У автоматов и различных систем передачи сигналов и без того достаточно дел.</p>
      <p>В космос запущен новый корабль.</p>
      <p>С помощью электронной машины сделан сложный экономический расчет.</p>
      <p>На поточной линии без участия человека собран сложный комбайн.</p>
      <p>А непременные участники этих событий - автоматы и электронные схемы - рассказывают об этом друг другу одними и теми же, чрезвычайно «скупыми» словами: да - нет, да - нет, да - да - нет.</p>
      <p>Еще в XVII веке выдающийся математик Лейбниц отчеканил в честь двоичной системы счисления медаль. На ней было написано: «Чтобы вывести из ничтожества все, достаточно единицы». Но лишь в наше время полностью подтвердились его пророческие слова. Разве не этими единицами заставляем мы сложные электронные схемы совершать истинные чудеса? И не случайно любые события мы можем описывать одними и теми же импульсами: в бесконечном многообразии информации проявляется ее поразительное единство.</p>
<p><strong>Будут новые города!</strong></p>
      <p>С тех пор как наука смогла обнаружить в многообразии сведений и сообщений обобщающие единые признаки, слово «информация» приобрело новый, глубокий смысл. Это чудесное слово послужило основой единых методов приема и обработки сигналов в самых различных каналах связи. Вот почему принципы, которые мы с вами только что обсуждали, применяются с равным успехом в самых различных системах связи, работающих и в космосе и на Земле.</p>
      <p>Автоматы, которые могут без участия человека превращать сырье в сложные механизмы, существуют уже не первый десяток лет. Но в последние годы появились совсем иные машины. «Сырьем» для них служат разные сообщения, а «готовым продуктом» - решения и команды.</p>
      <p>Они могут обрабатывать информацию, как другие машины обрабатывают дерево или металл. С каждым годом таких машин становится больше, и все же потребность в них год от года растет. Почему это происходит? Потому что наука и техника развиваются в настоящее время столь бурно, что без помощи автоматов человек рисковал захлебнуться в потоке добытых им сведений и новостей.</p>
      <p>Из ручейков информации, родившихся в человеческом обществе в древние годы, вылился этот нескончаемый бурный поток. Когда-то клинопись на нескольких глыбах гранита умещала в себе все сведения, добытые человечеством за многие тысячи лет. Потом пришли уникальные летописи на пергаментных свитках. И лишь с появлением печатных станков информация впервые обрела голос, который могли услышать одновременно тысячи разных людей. А когда на помощь печати пришли радио, телефон, телеграф, телевизор, для информации исчезли время и расстояние. Достижение одного человека стало достижением всего человечества, любые научные данные проверяются в сотнях лабораторий и множатся в тысячи раз. Не будь машин, владеющих информацией, человек в конце концов потерял бы способность ориентироваться в потоке сведений и новостей.</p>
      <p>Поставьте себя в положение конструктора, которому необходимо спроектировать сложную современную машину, включающую в себя комплекс взаимосвязанных механических, электрических и радиотехнических средств. Чтобы вновь разрабатываемая конструкция отвечала всем требованиям современной техники, она должна включить в себя все передовые достижения. И плох тот инженер, который, решая вставшую перед ним задачу, будет пытаться «открывать Америку» там, где можно найти готовый ответ. Но вместе с тем каждое выбранное решение не должно быть случайным, и, чтобы найти среди многочисленных книг, статей и отчетов нужный материал, инженер должен искать ответ на сотни различных вопросов, перебирая тысячи печатных страниц. Чем сложнее и многообразнее становятся технические средства, чем шире разворачивается фронт научно-исследовательских работ, тем все более и более затруднительными становятся подобные поиски. Этот вопрос вырастает в огромную государственную и мировую проблему, ибо даже специально организованные институты научной информации уже не в состоянии «переварить» все материалы, ежемесячно пополняемые человечеством на страницах 50 тысяч научных журналов, издаваемых на 100 языках!</p>
      <p>А в Новом Городе с информацией справиться просто. Стоит лишь сообщить машине нужную тему, и она, просмотрев сотни источников информации, даст вам нужный ответ. Автоматы-библиотекари здесь так же обычны, как в других городах автоматические контролеры или раздатчики газированной воды. Мало того, что машины могут перевести иностранный текст, зашифрованный специальным кодом. Жителям Нового Города уже некогда переводить тексты на перфокарту - они научили машину «понимать» речь докладчика и «читать» иностранный журнал.</p>
      <p>В почтамтах Нового Города тоже работают такие машины. Они могут прочесть написанный неразборчивым почерком адрес и направить по назначению сотни тысяч писем и телеграмм. И все это уже не фантастика, вы сейчас сами поймете принцип действия подобных машин.</p>
      <p>Дело, конечно, далеко не простое. Чтобы научить машину узнавать написанную любым почерком букву, надо применить множество хитроумных устройств. Прежде всего необходимо превратить букву в электрические сигналы. Для этого луч бежит по строкам экрана, подобно тому как взгляд человека скользит по строчкам печатных страниц. Но здесь всю «страницу» заняла одна буква - та, которую машина должна «узнать». Пробегая каждую строчку, луч пересечет очертания буквы, и в эти моменты возникнут импульсы тока. Таким образом, любая буква (например, М) превращается в серию импульсов, образующих сложный сигнал.</p>
      <p>В памяти машины есть образцы всех печатных и письменных букв. Превратив каждую букву текста в электрические сигналы, машина сравнивает ее с образцом и оценивает корреляцию. Когда очередь дойдет до ячейки памяти, в которой хранится буква М, корреляция окажется наибольшей; как бы ни менялись очертания буквы в зависимости от почерка или шрифта, она все же будет похожа на образец, сохраняемый памятью этой машины, и устройства, оценивающие корреляцию, смогут всегда обнаружить их взаимосвязь. В этот момент подается сигнал о том, что буква опознана. И так, букву за буквой, машина с огромной скоростью пробегает весь текст.</p>
      <p>Научите эту машину «запоминать» и сравнивать очертания различных предметов, и она отличит овчарку от пуделя, а может быть, даже и «узнает» вас в лицо.</p>
      <p>Если вы хотите, чтобы она «понимала» вас с голоса, вы должны изучить спектр человеческой речи, определить, какому спектру соответствует каждый произнесенный вами звук или слог. Затем вы сможете научить машину различать эти спектры и к каждому спектру подбирать определенное сочетание букв. И машина будет делать очень полезное дело: превращать устные речи в печатный текст. А если нужно - то сразу в несколько текстов, написанных на нескольких языках.</p>
      <p>А можно сделать наоборот: заставить машину следить за строчками текста и вырабатывать команды, управляющие множеством генераторов. По этим командам генераторы будут изменять частоту и уровень своих сигналов так, чтобы вместе они создали определенный спектр. Такая машина будет иметь свой «искусственный голос». Она сможет читать всевозможные тексты и произносить их сразу на нескольких языках.</p>
      <p>Конечно, понять принцип - это еще не значит создать машину. Не так-то просто разобраться в бесчисленном множестве спектров, зависящих не только от содержания речи, но и от того, кто именно произнес эту речь. Речь имеет множество различных оттенков, ее спектр нескончаемо многообразен, каждое мгновенье в каналах связи такой машины возникает новый сложный и неустойчивый спектр.</p>
      <p>Не простая задача - создать устройства, способные различать непрерывно меняющиеся спектры и каждую форму спектра превращать в серию соответствующих команд. Но это уже вопросы чисто технические, и так или иначе их удается решить. В частности, в институте языкознания в Грузии создан один из таких «синтезаторов голоса». В настоящее время он уже научился разборчиво произносить различные фразы по-русски, но в произношении сквозит... грузинский акцент!</p>
      <p>Факт, конечно, забавный, но легкообъяснимый: ведь для того чтобы обрести собственный голос, машине приходилось анализировать голоса тех, кто ее обучал.</p>
      <p>В мире становится все больше и больше машин, предназначенных для переработки всевозможной информации. Без них теперь не обходятся ни одна отрасль техники и ни одна область науки. Разве могли бы мы без их помощи обработать в сотые доли секунды то огромное количество данных, которые необходимы для вывода на орбиту космического корабля? Разве могла бы современная химия изучать без их помощи процессы, происходящие в клетке? Молекулы белковых веществ или сложных органических соединений состоят из длинных цепочек атомов, а любая перестановка звеньев этой цепочки приводит к изменению веществ.</p>
      <p>Наши привычные меры слишком обыденны, чтобы представить себе то огромное количество сведений, которое приходится обрабатывать при исследовании этих процессов. Если бы мы могли взять из невообразимого множества существующих в природе цепочек по одному образцу каждого типа молекул белка и свить из них веревку толщиной в палец, она имела бы такую длину, что свет, излученный в начале этой веревки, достиг бы конца через 75 тысяч лет! А ведь свет пробегает 300 тысяч километров в течение каждой секунды.</p>
      <p>Только машина способна учесть все сведения, получаемые при анализе белковых реакций. С ее помощью современная химия проникает в глубь этих сложных явлений, и уже недалек тот день, когда ученый сможет связать разрозненные атомы в «гроздья» и получить молекулы, в которых рождается жизнь.</p>
      <p>Информации в мире стало так много, что она уже не вмещается в прежние рамки, ее необходимо как можно быстрее «перевести на поток». Автоматическая обработка огромного количества сведений стала такой же насущной необходимостью, как передача их через печать, радио, телеграф и телефон. Люди узнали, какими средствами можно решать эту задачу, - значит, в ближайшем будущем во всех уголках мира возникнут Новые Города.</p>
<p><strong>ГЛАВА 5. ИСТИННОЕ И ЛОЖНОЕ</strong></p>
<p><strong>В эфире «тесно»</strong></p>
      <p>Каждый город имеет свою историю. Новый Город появился совсем недавно, но и в его коротенькой летописи отмечено немало славных побед. Над кем одержаны эти победы? Казалось бы, жизнь здесь течет размеренно и спокойно, люди проводят дни среди приборов и формул, графиков и таблиц. Тому, кто впервые попал в этот город, не так-то легко усмотреть в этих графиках и таблицах следы напряженной, неустанной борьбы.</p>
      <p>А борьба идет повсеместно. В шуме цехов и в тиши кабинетов, в радиостудиях и на телецентрах жители Нового Города борются против помех.</p>
      <p>Помехи - это неумолимый, коварный враг. Проникая в каналы связи, они нарушают четкое взаимодействие органов автомата, искажают смысл сообщений, телеграфный текст превращают в набор бессмысленных знаков, музыку - в шум водопада, телевизионный спектакль - в беспорядочный снежный вихрь.</p>
      <p>Откуда берутся эти помехи? Да отовсюду.</p>
      <p>Эфир - это всеобщий канал связи, которым пользуется весь мир. В нем присутствуют тысячи разных сигналов. Мы хотим получать сигналы со спутника, а вместо них на вход наших приемников попадают сигналы станций, расположенных на Земле. И все становится бесполезным: сбитые с толку релейные схемы уже не производят логических действий, а начинают бессмысленно хлопать контактами. Голос спутника тонет в шуме и треске. На экранах вместо четких импульсов виден сплошной зеленый бурьян.</p>
      <p>Вот почему, создавая системы связи, инженеры всегда учитывают, что в эфире «тесно».</p>
      <p>«Тесноту» эту, конечно, не следует понимать как недостаток пространства. «Места» в эфире сколько угодно. Но когда мы говорим, что информация обладает объемом, мы понимаем, что это не совсем обычный объем. В небольшом объеме черепной коробки умещается столько сведений, что им не хватило бы места в миллионах огромных книг.</p>
      <p>В эфире объем сигналов будет тем больше, чем больший диапазон мощностей и частот занят сигналами радиостанций и чем дольше ведется их передача. Поскольку с каждым годом станций становится все больше и больше и их сигналы заняли весь диапазон рабочих частот, «теснота» в эфире становится все ощутимее. А если учесть, что вместе с сигналами наземных радиостанций на вход приемников поступают помехи космических излучений, грозовые разряды и искры промышленных установок, мы уже не будем удивляться, если вместо четких сигналов спутника увидим на наших экранах лишь сплошной хаотический шум.</p>
      <p>Пусть не смущает вас выражение: «Увидим шум на экране». Действительно, «увидеть» шум бывает гораздо легче, чем его услышать. Услышать можно лишь те сигналы, частота которых не превышает 20 тысяч колебаний в секунду. Все остальные помехи - это «неслышный шум». С точки зрения инженера-связиста, шум - это все, что мешает нормальной работе станции. В одном случае это треск и шорох в наушниках, в другом - всплески на специальном экране.</p>
      <p>Вы скажете, странные люди эти инженеры-связисты! Информацию они называют «грузом», а «шумом» называют то, что и услышать нельзя.</p>
      <p>А может быть, они все-таки правы? В самом деле, считалось, что рыбы безмолвны. «Нем, как рыба» - эта поговорка уже давно вошла в обиход. Но вот появились приборы, способные принимать в воде ультразвуковые сигналы, и обнаружились удивительнейшие вещи: оказалось, что рыбы «громко кричат»! Этот «шум» нельзя услышать, потому что его частоты выше слышимых (звуковых) частот. И все же факт остается фактом: простор океана наполнен «рыбьими голосами», и если бы мы могли их услышать, мы убедились бы в том, что «рыбий базар» ничуть не спокойнее птичьего.</p>
      <p>Однако вернемся к нашим задачам. Среди всех причин, рождающих «видимый шум» на экране, мы не учли еще один очень важный фактор - собственные шумы. Ведь мы хотим принимать сигналы далекого спутника. Преодолев огромные расстояния, они придут настолько слабыми, что нам придется усиливать их в миллионы раз. И собственные шумы, возникающие за счет теплового движения молекул и атомов, в элементах схемы, будут усилен-ы вместе с полезным сигналом. При таком большом усилении они мешают не меньше, чем сигналы соседних станций: ведь все безмолвные элементы приемника - лампы, конденсаторы, сопротивления - начинают «кричать» на разные голоса.</p>
      <p>Сколько досадных хлопот доставляют эти помехи! Как от них избавляться? Начнешь уменьшать усиление - шумы станут меньше, но и сигнал уменьшится во столько же раз.</p>
      <p>Инженер начинает искать компромиссы. Он пытается «сузить двери» - ставит на входе каналов фильтры, пропускающие узенький спектр частот. Теперь все помехи, имеющие другие частоты, не попадают в канал. Но и тут подстерегает беда: для полезных сигналов «двери» стали тоже слишком узки. В канал попадает лишь часть необходимого спектра, и сигнал, «протиснувшись в узкие двери», будет настолько обезображен, что смысл сообщений уже невозможно понять.</p>
      <p>Мало этого. Та часть полезного спектра, что не прошла сквозь «узкие двери», полезет в «двери» соседних каналов и станет для них помехой, такой же опасной, как и все другие сигналы, которыми насыщен эфир.</p>
      <p>Где же выход? Остается еще одно, пожалуй самое эффективное, средство: надо повышать мощность полезных сигналов, с тем чтобы они могли «подавить» любые шумы. Но что значит повысить мощность? Это значит увеличить вес передатчиков, вес и размеры питающих их устройств.</p>
      <p>Едва ли вышел бы на орбиту хотя бы один искусственный спутник, если бы техника шла только этим путем. Теория информации открыла перед техникой новые перспективы. Научив людей измерять информацию, Шеннон открыл им новые истины. Он показал, что смысл сообщений может быть точно разгадан даже тогда, когда среди шумов и посторонних сигналов, словно иголка в сене, затерялся полезный сигнал. Он доказал теорему о том, что даже наполненный «шумом» канал сохраняет свою пропускную способность: определенное количество сведений может быть передано вместе с шумами, и при этом вероятность ошибки будет ничтожно мала. Надо выполнить всего лишь одно условие: применить наилучший код. Какой же?</p>
      <p>Теорема Шеннона не дает ответа на этот вопрос. Она лишь доказывает, что такой код может быть создан. В разных случаях он может быть разным. Стоит лишь найти лучший из кодов, и сообщение перестанет «бояться» шумов.</p>
      <p>С тех пор теория информации неустанно ищет лучшие коды...</p>
<p><strong>Польза сравнений</strong></p>
      <p>«Истина познается путем сравнения». Этот издавна применяемый в науке принцип в связи с развитием теории информации воплотился в целый ряд приемов и схем. Есть совсем простые приемы.</p>
      <p>Одно сообщение идет по трем каналам связи. Каждый канал состоит из приемника и передатчика, работающих в определенном диапазоне частот. Если в этот диапазон попадает помеха, сообщение будет иметь искаженный характер; например, передавалось число 100, но в момент передачи третьего знака возникла помеха, и получилось число 101. Подобных случайностей может быть сколько угодно - сообщение может совершенно утратить свой смысл. Но есть два запасных канала. Они настроены на другие частоты: помеха, попавшая в один из каналов, не опасна для двух других. Поэтому по двум каналам пришло сообщение 100, а по одному - 101. Чему же верить? Решить несложно: можно почти с полной уверенностью утверждать, что передавалось сообщение 100.</p>
      <p>Но слишком уж дорого обходится эта уверенность: должны непрерывно работать все 3 канала, хотя в принципе мог бы справляться один. Ну что ж, давайте попробуем обходиться одним каналом. А для того чтобы не бояться случайной помехи, будем передавать сообщение три раза подряд. А отличать истинное от ложного мы поручим специальному автомату. Принцип действия его очень прост.</p>
      <p>Пусть число 01001 передается подряд три раза, причем каждая из передач сопровождается помехой, дающей ложный знак 1 вместо одного из нулей. Вот эти случаи:</p>
      <empty-line/>
      <p>Истинное сообщение. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. . .</p>
      <p>01001</p>
      <empty-line/>
      <p>Ложное сообщение первое. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. . .</p>
      <p>11001</p>
      <empty-line/>
      <p>Ложное сообщение второе. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. . .</p>
      <p>01101</p>
      <empty-line/>
      <p>Ложное сообщение третье. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. . .</p>
      <p>01011</p>
      <empty-line/>
      <p>Число, полученное в результате сравнения. .. .. .. .. .. .. .. .</p>
      <p>01001</p>
      <empty-line/>
      <p>Каждый полученный знак поступает в ячейку памяти. Для того чтобы в этой ячейке накопился знак 1, необходимо, чтобы сообщение 1 повторилось не менее трех раз подряд. Создать такую ячейку нетрудно.</p>
      <p>Подключим конденсатор к сетке радиолампы, и пусть каждый импульс (то есть сигнал 1) несет ему «порцию» заряда. Трех таких «порций» должно быть достаточно для того, чтобы лампа могла отпереться. Когда она отперта, она «помнит» знак 1.</p>
      <p>Взгляните теперь на таблицу: три раза подряд сигнал 1 повторился при передаче 2-го и 5-го знаков.</p>
      <p>Значит, только 2-я и 5-я ячейки будут отперты, остальные будут «помнить» знак 0. А все пять ячеек передадут истинное сообщение: число 01001.</p>
      <p>Это простое устройство делает сложное дело: извлекает истинное сообщение из трех ложных. Между прочим, так же работает следователь, когда, пользуясь ложными показаниями трех соучастников, он восстанавливает истинную картину, сравнив показания между собой.</p>
      <p>И все же, как ни остроумно это устройство, оно так же невыгодно, как и система из трех каналов. Арифметика тут довольно простая: каждое сообщение повторялось три раза, значит в три раза уменьшилось количество информации, проходящей через данный канал. Увеличился лишь объем ее упаковки. Как же создать надежную упаковку, не загружая канал? Вот тут и приходят на помощь те специальные коды, которые имеет в виду Шеннон.</p>
      <p>К обычным обозначениям двоичных чисел добавляется еще один знак.</p>
      <empty-line/>
      <p>Сообщения в</p>
      <empty-line/>
      <p>двоичном коде</p>
      <p>Добавочный</p>
      <empty-line/>
      <p>знак</p>
      <p>Сообщения с</p>
      <empty-line/>
      <p>добавочным знаком</p>
      <empty-line/>
      <p>00</p>
      <p>0</p>
      <p>000</p>
      <empty-line/>
      <p>01</p>
      <p>1</p>
      <p>011</p>
      <empty-line/>
      <p>10</p>
      <p>1</p>
      <p>101</p>
      <empty-line/>
      <p>11</p>
      <p>0</p>
      <p>110</p>
      <empty-line/>
      <p>В одних случаях добавляется 0, в других - 1. В результате в любом сообщении (см. 3-ю колонку) будет содержаться четное число единиц.</p>
      <p>В какой бы момент ни появилась теперь помеха, она не сможет создать ложного числа. Она может превратить сообщение 101 в 111 или ООО в 100, но ни одна из этих ложных комбинаций не содержится в нашей таблице, потому что помеха, добавив знак 1, создала нечетное число единиц. Значит, приняв такое сообщение, мы сразу обнаружим, что оно содержит ошибку, которую породил посторонний сигнал.</p>
      <p>Однако это лишь одна сторона вопроса. Ведь, обнаружив ложное число 111, мы еще не можем установить истину, так как в этом случае могло передаваться и 011, и 110, и 101. Оказывается, можно создать и такие коды, которые способны исправить самих себя. Этот код выглядит так:</p>
      <empty-line/>
      <p>Передаваемое</p>
      <empty-line/>
      <p>число</p>
      <p>Обозначение</p>
      <empty-line/>
      <p>кодом</p>
      <empty-line/>
      <p>1</p>
      <p>00 000</p>
      <empty-line/>
      <p>2</p>
      <p>01 110</p>
      <empty-line/>
      <p>3</p>
      <p>10 101</p>
      <empty-line/>
      <p>4</p>
      <p>11 011</p>
      <empty-line/>
      <p>Код построен таким образом, что любые две комбинации отличаются друг от друга не менее чем тремя знаками (например, у 10 101 и 11 011 отличаются 2-й, 3-й и 4-й знаки). Пусть пришло сообщение: 10 111. Истинно оно или ложно? Автомат начинает «оценивать» этот сигнал. В его памяти хранятся все истинные комбинации:</p>
      <empty-line/>
      <p>00</p>
      <p>000</p>
      <p>(I)</p>
      <empty-line/>
      <p>01</p>
      <p>110</p>
      <p>(II)</p>
      <empty-line/>
      <p>10</p>
      <p>101</p>
      <p>(III)</p>
      <empty-line/>
      <p>11</p>
      <p>011</p>
      <p>(IV)</p>
      <empty-line/>
      <p>Он начинает по очереди извлекать их из «памяти» и сравнивать с принятым числом 10 111. Может быть, было передано 00 000? Нет, сходства здесь нет никакого: четыре знака принятого сигнала не совпадают с этим числом. Автомат продолжает действовать.</p>
      <p>II комбинация (01 110) уже больше похожа на принятую, но и здесь не совпадают целых 3 знака. Зато III комбинация отличается только одним знаком: в памяти есть комбинация 10 101, а принято 10 111. Автомат делает вывод: передавалось число 10 101, но в момент передачи 4-го знака появилась помеха, и потому вместо 0 в приемник пришла лишняя единица. Такой код не требует повторений: автомат однажды «запомнил» истину и ни одного сообщения не принимает «на веру».</p>
      <p>Он восстановит истинное значение в том случае, если в переданном сообщении есть один ложный знак. Но ведь могло случиться и так, что в момент передачи сигнала помеха возникла дважды?</p>
      <p>Могло. Но вероятность такой помехи слишком мала. А если надо избавить себя даже от этих редких случайностей, придется прибегнуть к еще более сложному коду, который даже в этом случае поможет автомату правильно прочитать сигнал. Но ничего не дается даром: чем больше надежность «упаковки», тем больше импульсов содержит в себе каждый переданный сигнал.</p>
<p><strong>В чужом городе</strong></p>
      <p>Представьте себе на минуту такую картину: только что в космос запущен спутник, на борту которого установлена аппаратура, изготовленная заводами Нового Города по нашим схемам и чертежам. Мы стоим у приемника наземной станции и с замиранием сердца ждем, когда появится первый сигнал. Пять, десять минут проходят в томительном ожидании, а на экране вместо четко очерченных импульсов видны лишь нескончаемые хаотичные всплески. А в наушниках вместо позывных сигналов со спутника раздается шорох и треск. В чем же дело? Ведь мы учли опасность помехи и применили специальный код. Этот код должен помочь нам отличить ложные импульсы от настоящих. Но теперь мы убеждаемся, что и эти меры не избавили нас от помехи: она оказалась настолько сильной, что вообще уничтожила импульсы, «утопив» их в шумах. Как видно, нет от нее избавленья...</p>
      <p>Но инженер, знакомый с теорией информации, рассуждает иначе. Он знает, что в хаосе посторонних сигналов скрываются все нужные сообщения, надо лишь найти способ выделить их из шумов.</p>
      <p>Легко сказать «выделить»! А как это сделать? На каждый полезный импульс приходятся сотни случайных всплесков; извлекать его, очевидно, не легче, чем искать в амбаре с пшеницей рисовое зерно.</p>
      <p>И все же его извлекают. У сигнала есть свойство, отличающее его от случайных помех: он имеет регулярный характер. А события, повторяющиеся регулярно, всегда выступают на первый план.</p>
      <p>Представьте себе, что вы первый раз идете по улице незнакомого города. Вам здесь все интересно: архитектура зданий, одежда людей, модели автомашин. Время вас не стесняет, и вы идете безо всякой конкретной цели, как говорится, куда глаза глядят.</p>
      <p>Вечером вы вернетесь в гостиницу утомленный всем, что вам довелось увидеть, и будете спать крепким сном. А если утром сосед вас спросит, где были вы накануне, в каком районе есть такая-то площадь, где находятся театры или музеи и каким транспортом можно до них добраться, вы не сможете толково ответить ни на один подобный вопрос. И вот что характерно: в ответ на эти вопросы в вашей памяти всплывут и площади, и музеи, и театры; вы вспомните, что встречали именно те названия, о которых спрашивал сосед. Но где именно? Что встречалось раньше, что позже? Что находится близко, а что далеко? Все впечатления первого дня превратились в пестрый хаос деталей, из которого трудно извлечь именно то, о чем спрашивает сосед.</p>
      <p>Но вот прошло несколько дней. Каждое утро вы выходили из подъезда гостиницы и совершали один и тот же путь. Ваша память фиксирует все больше и больше отдельных деталей. Вы уже знаете, в каком направлении и в какое время следуют отдельные виды транспорта в общем потоке трамваев, автобусов и автомашин. Вы запомнили, в котором часу открываются столовые и магазины. Даже среди случайных прохожих уже встречаются знакомые лица: почтальон, идущий навстречу в этот утренний час, белобрысый мальчишка, всегда прибегающий к школе за минуту до начала занятий, пожилой служащий, спешащий в учреждение, что расположено там, за углом.</p>
      <p>Почему же среди бесконечного многообразия уличных событий ваша память запечатлела именно эти детали? Потому что каждая из них повторялась несколько раз. Характерным свойством, отличающим их от всего, что каждый день происходит на шумных улицах города, является регулярность их повторений.</p>
      <p>Но этого мало. Если бы, например, в силу служебной необходимости вам приходилось повторять этот путь через каждые 10 часов, вы не заметили бы ни школьника, ни почтальона. Предположим, что в первый день вы встретили школьника в 9 часов утра. В следующий раз вы будете проходить мимо той же школы в 7 часов вечера. Затем в 5 утра, в 3 часа дня, в 11 вечера. Только спустя 5 дней вам доведется еще раз пройти мимо школы одновременно со школьником, но к тому времени в вашей памяти, очевидно, уже не сохранятся следы прошлой встречи и вы не узнаете его среди непрекращающегося потока других горожан.</p>
      <p>Чтобы это событие было зафиксировано вашей памятью, необходимо еще одно условие: оно должно совпадать по времени с вашей ежедневной прогулкой.</p>
      <p>Тот же принцип совпадения по времени (в технике он носит название «синхронизм») используется в большинстве современных устройств, предназначенных для отыскания регулярно повторяющегося (периодического) сигнала среди случайно возникающих посторонних помех. Самым простым устройством, способным решить такую 'задачу, является радиотехнический контур - конденсатор и катушка индуктивности. Стоит лишь «ударить» по этому контуру каким-то сигналом, и он начинает «звенеть», подобно тому как звенит камертон. Приходящие к камертону внешние звуки могут быть разными, но он всегда сохраняет «собственный голос», потому что его колебания обладают собственной частотой. Контур тоже имеет собственную частоту колебаний и «звенит» на этой частоте. Правда, «звон» его мы не услышим, так же как не слышим некоторых шумов.</p>
      <p>Если приходящие из эфира импульсы следуют с частотой собственных колебаний, каждый пришедший импульс будет «раскачивать» контур, и его «звон» становится все «громче» и «громче» - напряжение на контуре начнет нарастать.</p>
      <p>Случайные помехи не повторяются регулярно. Каждая из них «раскачивает» контур., но действуют они «не в такт». Попробуйте раскачивать качели случайными толчками, настигая их в тот или иной момент. Сколько бы вы ни затрачивали усилий, вам не удастся раскачать их как следует. Зато несколько «синхронных» толчков, сделанных в момент, когда, достигнув наибольшей высоты, качели замерли, готовясь совершить свой обратный путь, сразу создадут огромный размах колебаний.</p>
      <p>То же самое происходит и в контуре. Сильные, но беспорядочные помехи действуют на контур гораздо слабее, чем затерявшийся в них регулярный сигнал. Поэтому спустя очень короткое время полезный сигнал на выходе контура превысит уровень посторонних сигналов и передаст порученное ему сообщение в полном объеме.</p>
      <p>Применяются и более сложные схемы, которые в такт с приходящими сигналами включают специальные устройства, способные «накапливать» этот сигнал.</p>
      <p>Наконец, существуют и такие схемы, которые учитывают корреляцию сигнала, то есть связь его с тем сигналом, который был принят несколько мгновений назад. Если сигнал имеет регулярный характер, такая взаимосвязь обнаружится всегда.</p>
      <p>По-иному обстоит дело, когда на вход приемника попадают случайные сигналы. Мы знаем, что по значению переданной по телеграфу буквы можно предсказать вероятность появления нескольких следующих букв: между буквами одного слова имеется тесная взаимосвязь. Однако едва ли удастся осуществить такое же предсказание для тех букв, которые последуют через час, через минуту или даже всего лишь через долю секунды. Слишком многообразны и неопределенны те закономерности, которым подчиняются различные тексты. Взаимосвязь случайных сигналов осуществляется только в течение коротких промежутков времени. Взяв для сравнения большой интервал, мы обнаружим в измеряющем корреляцию устройстве полное отсутствие взаимосвязи и тем самым отличим мешающий нам случайный сигнал. На этом принципе основан получивший широкое распространение в последние годы метод корреляционного приема.</p>
      <p>Но как же тогда отличить от помех телеграфные сообщения? Ведь буквы тоже следуют друг за другом в случайном порядке.</p>
      <p>И не только буквы. По случайным законам будет изменяться сигнал при передаче живой человеческой речи, музыки, телевизионных изображений.</p>
      <p>Значит, эти сигналы нельзя отличить от помех?</p>
      <p>Такой вывод был бы ошибочным.</p>
      <p>Вспомним, как работает система нашего спутника. Сигналы датчиков тоже носят случайный характер. Но прежде чем передать эти сигналы на Землю, надо воздействовать ими на сигнал передатчика, который называют ««несущим сигналом». Получается такая картина: регулярный сигнал передатчика несет на себе другой, более сложный, сигнал. Именно этот регулярный несущий сигнал надо отличить от любых случайных сигналов. Если специальные устройства наземной станции смогут справиться с этой задачей, значит все, что «записано» на несущем сигнале, будет «прочитано» на Земле.</p>
      <p>То же самое происходит при передаче любых сообщений: речи, музыки, телевизионных изображений. В любой системе специальные датчики должны воздействовать на несущий сигнал. Датчиком музыки или речи является микрофон. Специальная телекамера - это датчик изображений. А в передаче текста участвует сразу несколько датчиков: превращение слов в импульсы азбуки Морзе - это сложный процесс, в общую цепь передачи «включены» не только глаза и руки телеграфиста, но и его мозг.</p>
      <p>Системы, как видите, могут быть разные, но результат всюду один: сообщения превращаются в «записи» на несущем сигнале. Потому и методы выделения регулярных сигналов пригодны для самых различных систем передачи.</p>
      <p>Кстати сказать, методы эти использует не только техника, но и природа. Пример с незнакомым городом показывает, что память тоже может накапливать синхронный сигнал. Этот принцип является универсальным. Сообщения могут быть разными, но информация всюду едина: и в технике и в природе она обладает одинаковыми свойствами. Единство это имеет очень глубокие корни, и наука, опираясь на новые факты, ищет его истоки.</p>
      <p>Пока инженеры создают специальные схемы, психологи ставят эксперименты: они хотят знать, как воздействует на человека регулярный сигнал. Оказывается, восприятие регулярных сигналов связано с целым рядом особенностей. Каждый из нас замечал, как приковывает внимание ритмичная музыка или декламация. Это связано с тем, что наше сознание и наши «каналы связи» обладают способностью «настраиваться синхронно» на определенный ритм. Не случайно сеанс гипноза обычно начинается с монотонного речитатива: этим приемом гипнотизер «настраивает внимание» своего пациента и подчиняет себе его волю перед подачей последующих «команд».</p>
      <p>А бывает наоборот: порой регулярный сигнал мешает воспринимать полезную информацию, и тогда наши каналы связи, задержав его у «порога сознания», освобождают внимание от его назойливого воздействия. Так, находясь долгое время в поезде, мы перестаем замечать стук колес. Тиканье часов, сопровождающее нас почти повсеместно, редко фиксируется нашим сознанием.</p>
      <p>Эти примеры говорят о том, что между свойствами информации, используемыми техникой связи, и тем, что мы наблюдаем в природе, существует глубокая, неразрывная связь.</p>
<p><strong>Информация по наследству</strong></p>
      <p>Так происходит всегда: сначала накапливаются факты, затем возникает потребность их обобщать. Стоит лишь коснуться некоторых примеров применения методов новой теории в области физиологии и психологии, как тут же напрашивается вывод: природа умеет использовать информацию не хуже опытного инженера.</p>
      <p>Но если взглянуть на многие вещи более пристально, вывод этот покажется слишком поверхностным: ведь самому опытному инженеру не под силу пока задачи, которые природой давно решены. Даже простая клетка может использовать информацию лучше самых сложных машин. Так сколько же сведений должен обработать в течение каждой секунды сложный организм? А разве могли бы возникнуть подобные организмы, если бы природа не научилась отбирать и хранить все полезные сведения в течение сотен и тысяч веков? <sub>%</sub></p>
      <p>О чем говорит теория Дарвина? Она утверждает: в борьбе за существование побеждает тот, кто в силу каких-то случайных изменений организма приобрел преимущество перед другими. Значит, одни случайности могут оказаться счастливыми, другие - роковыми. Но только счастливым случайностям суждено сохраниться для будущих поколений, потому что случайности роковые губят тех, кто их приобрел. Природа сортирует случайности, отбирает из них все полезные и передает информацию потомству.</p>
      <p>А та информация, которую организм получает в течение жизни? Ведь и она влияет на ход эволюции! Приспосабливаясь к условиям, организм приобретает новые качества, которые также будут переданы по наследству.</p>
      <p>Познав это свойство живой материи, человек научился его использовать: он искусственно создает такие условия, при которых растения и животные приобретают полезные признаки.</p>
      <p>И темпы развития стали совсем иными: ведь природа фиксировала лишь случайные признаки, возникавшие однажды за сотни и тысячи лет. А человек сам диктует условия и достигает цели в течение нескольких поколений. Много веков человек добывал информацию, наблюдая природу; зато теперь он может вернуть ей свой долг. Осуществляя селекцию видов, человек создал новые породы животных и новые сорта земледельческих культур.</p>
      <p>Но селекция видов - это всего лишь косвенный метод: человек изменяет условия, а новые признаки вырабатывает сам организм. Не всегда можно точно предвидеть, как повлияют условия на потомство, и очень часто многие годы работы не приносят селекционерам ожидаемых результатов.</p>
      <p>А нельзя ли ту же задачу решать иными путями?</p>
      <p>Ведь все признаки, приобретенные организмом в течение жизни, содержатся в микроскопических клетках, слиянием которых зарождается новая жизнь. Нельзя ли изменить наследственные признаки, воздействуя прямо на эти клетки?</p>
      <p>Эта мысль зародилась уже давно, но лишь с появлением теории информации она обрела реальную почву. Теория информации указала конкретный путь: надо прежде всего научиться читать «записи», предназначенные для потомства, - расшифровать «наследственный код». А когда принцип этого кода будет разгадан, появится возможность вносить в него коррективы, то есть полезные признаки, которыми должен быть наделен будущий организм.</p>
      <p>Задача, конечно, далеко не из легких. Какое множество сведений уместилось в этой малюсенькой клетке! Если записать их обычным способом, наверное, выйдет добрый десяток томов. В этих томах будут перечислены все черты сходства между родителями и потомством: внешнее сходство и сходство характеров, общие вкусы, склонности и привычки. И всетаки это будет лишь малая доля сведений, содержащихся в клетке. Чтобы получить эти сведения, пришлось бы разобрать организм «по косточкам», потому что во всех тканях и органах можно обнаружить массу деталей, унаследованных от предков. Не случайно же даже склонности к определенным заболеваниям передаются от родителей детям. Ясно одно: чтобы уместить столько сведений в микроскопической клетке, природа использует весьма совершенный код.</p>
      <p>Но жажда знаний неукротима: человек задался целью во что бы то ни стало разгадать этот код. Вооружившись теорией информации, биологи нанали вновь исследовать клетку. И вскоре страницы научных журналов известили мир о первых успехах: в клетке найдено вещество, способное хранить и передавать информацию, - дезоксирибонуклеиновая кислота. Это мудреное название стало так часто мелькать в устных и письменных сообщениях, что вскоре его избыточность стала весьма ощутимой. Зачем загружать отчеты таким длинным названием? Его разбили на части и ввели сокращения: дезоксирибо - Д, нуклеиновая - Н, кислота - К, а вместе - ДНК.</p>
      <p>Итак, наследственная информация хранится в определенной части клетки (так называемых хромосомах), содержащей в себе ДНК.</p>
      <p>Утверждение это сначала считалось гипотезой, но гипотеза была настолько правдоподобной, что ученые всего мира стали подробно исследовать ДНК. В прессе появлялись все новые и новые данные, добытые экспериментом. ДНК обладает электрическими и магнитными свойствами...</p>
      <p>Ее молекулы ведут себя подобно чейкам электронных машин...</p>
      <p>Молекула ДНК создала «себе подобных», когда ее поместили в соответствующий раствор...</p>
      <p>Сообщения появлялись, сменяя друг друга, словно кадры киноэкрана. Это был интереснейший фильм: на глазах современников научный мир шел на штурм глубочайшей тайны природы.</p>
      <p>Факты связывались в систему, и вот уже вырисовываются контуры «записей», содержащихся в клетке. Как же он выглядит, этот таинственный код? Оказывается, просто: длинные цепочки атомов, образующих молекулы ДНК, несут в себе информацию для будущих поколений. Изменилась комбинация атомов - изменилось содержание «записей», появился новый наследственный признак. В общих чертах все обстоит именно так. Но одно дело - в общих чертах, а другое - со всеми подробностями. В общих чертах принципы алфавита всех европейских языков сходны друг с другом. Но разве можно понять смысл какойнибудь записи без знания языка? И с ДНК получилось приблизительно то же: общую идею кода уяснили довольно быстро, а прочитать сообщение полностью пока не сумел никто. Но ключ к этим записям наука уже отыскала.</p>
      <p>Это случилось совсем недавно. На конференции биохимиков, происходившей летом 1961 года в Москве, американский ученый Ниренберг сообщил, что расшифрована часть программы, по которой осуществляется синтез белков. А вскоре эта программа была расшифрована полностью. Где же записана эта программа?</p>
      <p>Все в тех же цепочках ДНК. Они состоят из четырех видов атомных групп. Сочетанием этих групп определяется вся программа. Если, например, обозначить эти группы условно цифрами 1, 2, 3 и 4, то одно из сочетаний будет читаться как 2, 3, 4.</p>
      <p>Эта запись означает, что в образовании новых белковых молекул должна участвовать одна из аминокислот, называемая глютамином.</p>
      <p>Существует 20 различных аминокислот, и каждая из них будет участвовать в синтезе при подаче соответствующей «команды», например: по «команде» 2, 1, 4 в синтез включается метионин, 2, 2, 1 - тирозин и так далее.</p>
      <p>Так по программе этих естественных кодов работает «цех», выпускающий самую сложную в мире продукцию, основу всего живого - белок.</p>
      <p>«Команды» следуют друг за другом, образуя множество комбинаций, а от этой последовательности зависит, в каком сочетании будут использоваться 20 различных аминокислот. Значит, структура белка, а следовательно, и всех тканей растущего организма будет зависеть от «записей», содержащихся в ДНК.</p>
      <p>Код, которым пользуется природа для передачи наследственной информации, в принципе ничуть не сложнее, чем любой технический код. Но сколько потребовалось усилий для его расшифровки!</p>
      <p>Путем тончайших анализов установили, что ДНК содержит в себе 4 вида атомных групп. Анализ белковых соединений показал, что они состоят из 20 аминокислот.</p>
      <p>Эти заслуги принадлежат биохимии. А теория информации вооружила науку о жизни новой идеей: она доказала, что разнообразная информация может быть сведена к одинаковым знакам, и подсказала, каким образом из 4 знаков (то есть 4 групп атомов ДНК) строится 20 различных команд.</p>
      <p>Если бы эти команды подавались двоичным кодом, то в каждой команде содержалось бы 5 знаков двоичного кода. Расчет тут простой. 4 знака дадут 2<sup>4</sup>, то есть 16 комбинаций (команд). А нужно, чтоб было не менее 20. Поэтому и берется 5 знаков: 2<sup>5</sup> = 32.</p>
      <p>Природа ведет свои записи не двоичным, а четверичным кодом с помощью 4 атомных групп ДНК. Сколько же знаков содержится в каждой команде?</p>
      <p>Двух знаков будет еще недостаточно, так как 4<sup>2</sup> = 16, а нужно не менее 20. Тогда берется три знака: 4<sup>3</sup> = 64. Значит, природа использует для наследственной информации четверичный трехзначный код.</p>
      <p>Так наука приобрела ключ к расшифровке главной тайны природы: тайны рождения жизни, хранящейся в виде естественных кодов в молекулах ДНК.</p>
      <p>Так подтвердилась теория генов, служившая предметом споров и разногласий в течение многих десятков лег. Сторонники этой теории давно утверждали, что в клеточных хромосомах есть особый носитель наследственных признаков - так называемый ген.</p>
      <p>Исследования ДНК не только подтвердили эту теорию, но и помогли понять, как устроен ген. А вместе с таинственностью гена исчезли и некоторые свойства, которыми его ошибочно наделяли. Согласно прежним теориям ген не подвластен внешним влияниям. Что бы ни пережил организм, его ген останется неизменным до тех пор, пока какие-то таинственные внутренние перемены (генетики их называют мутациями) не повлияют на ген.</p>
      <p>Ошибочность этих взглядов стала теперь вполне очевидной: информация, получаемая из внешней среды организмом, безусловно влияет на всю деятельность организма и в том числе на структуру тех самых цепочек, в которых содержится наследственный код. Благодаря этой взаимосвязи можно способствовать появлению полезных наследственных признаков, изменяя условия внешней среды.</p>
      <p>Теория информации проливает свет на многие факты, которые до сих пор не могли найти объяснения. Что происходит при слиянии клеток? Почему именно этим слиянием начинается новая жизнь? Может быть, при этом происходит обмен веществами?</p>
      <p>Нет, обмениваться здесь нечем: обе клетки состоят из одних и тех же веществ. Может быть, возникают какие-то новые вещества?</p>
      <p>Эти предположения тоже не подтвердились. Так для чего же сливаются клетки? До последнего времени этот вопрос оставался неразрешимой загадкой. Но теория информации дала ответ и на него.</p>
      <p>Раз клетка содержит в себе информацию, значит для нее тоже опасны помехи. Часть сведений, содержащихся в клетке, наверняка имеет искаженный характер; ведь на все поколения в течение жизни влияло много различных «помех». В наследственном коде остались следы пережитых болезней и случайных вредных воздействий внешней среды. Как избавиться от этих случайных сведений?</p>
      <p>Техника в данном случае поступила бы просто: она использовала бы дублирующий канал. Если сигналы одинаковы в обоих каналах, значит нет сомнения в достоверности сообщений. Там, где на один из каналов воздействовала помеха, прибор мгновенно зарегистрирует разницу сигналов.</p>
      <p>То же самое происходит при слиянии клеток: «сопоставлением сведений», заложенных в каждой из них, исключаются случайности, и только то рациональное, что накоплено и сохранено природой, приобретает право на существование, развитие, жизнь.</p>
      <p>Чтобы исключить влияние одной и той же помехи на оба канала связи, для них выбираются различные диапазоны частот. Сама природа позаботилась о том, чтобы исключить влияние одних и тех же «помех» на две линии предков - слишком разнообразны и неповторимы условия внешней среды. И сразу становится ясным, почему осужденные законом родственные браки дают, как правило, неполноценное потомство: ведь родственные клетки произошли от одной линии предков, подвергавшихся воздействию одних и тех же случайностей. Вот почему рожденный от подобного брака ребенок особенно подвержен наследственным заболеваниям, существовавшим в роду.</p>
      <p>С тех пор как теория информации пришла на помощь биологам, прошло всего лишь несколько лет. Но как много нового принесли эти годы! Сколько интереснейших фактов, научных гипотез, новых взглядов, смелых идей!</p>
      <p>Когда пытаешься обобщить все это, невольно задаешься вопросом: почему и в технике и в биологии информация проявляет так много одинаковых свойств?</p>
      <p>Вот мы отметили, что при слиянии половых клеток сопоставляются коды. То же самое можно делать с помощью специальных технических средств. Наше сознание способно «отфильтровывать» периодические сигналы. А в технике на этом принципе осуществляется накопление и корреляционный прием. Чем объяснить такое сходство передачи информации в технике и в живых организмах?</p>
      <p>На первый взгляд вопрос кажется ясным: инженеры учатся у природы. И правильно делают. Ведь даже самый простой организм, рожденный природой, - это изумительно точный и гибкий, необычайно сложный и в то же время всесторонне «продуманный» автомат. Техника только начинает искать те оптимальные методы передачи информации и ее обработки, которыми давно пользуется природа.</p>
      <p>Но как объяснить такой удивительный факт: технические методы приема и обработки сигналов возникли значительно раньше, чем теория информации нашла себе применение в биологии. Значит, не техника училась этому у природы, а биология заимствовала разработанные техникой методы и приемы, научилась глубже проникать в живой организм. И тогда обнаружилось, что информация в живом организме проявляет себя точно так же, как в «организмах» современных машин.</p>
      <p>Всюду обнаруживается ее беспокойный, но твердый «характер». Она «вмешивается» в процессы и «наводит свои порядки» с помощью зашифрованных кодами всевозможных команд и программ. По этим программам машины производят сложнейшие операции, природа создает белки и живые клетки, живой организм сохраняет устойчивость в любых условиях внешней среды. С тех пор как люди научились задавать машине эти программы, ее поведение стало похожим на повадки живых существ.</p>
      <p>Впрочем, «похожим» - слишком неточное слово. Ведь дело тут не во внешнем подобии - машина попросту воспроизводит процессы, которые до сих пор могли протекать лишь в тканях живых существ.</p>
      <p>Выдающийся физик Нильс Бор не раз говорил об ограничениях, с которыми сталкивается наука на пути к познанию тайны живого. Всякий эксперимент с живыми объектами в той или иной степени нарушает процессы их жизнедеятельности. Многие данные о химическом составе или физических свойствах можно добыть лишь ценой жизни исследуемого объекта. А с прекращением жизни исчезает та главная тайна, ради которой проводится эксперимент. Нильс Бор приходит к неутешительным выводам:</p>
      <p>«Свобода, которую мы вынуждены предоставить организму, как раз достаточна, чтобы позволить ему скрыть от нас свои последние тайны. С этой точки зрения само существование жизни должно рассматриваться биологией как элементарный факт».</p>
      <p>И все же наука не пожелала признать последние тайны жизни «элементарным» (читаи - непознаваемым) фактом. Нельзя проникнуть внутрь организма, не нарушая его процессов. Зато можно строить модели и изучать по ним организм.</p>
      <p>Но если можно построить модели отдельных процессов, присущих живым организмам, то, может быть, можно создать и живую машину?</p>
      <p>Еще недавно такое предположение казалось нелепым. Но чем больше накапливалось фактов, тем более веским становился этот вопрос. Грань живого и неживого стала вдруг настолько расплывчатой, что теперь уже трудно дать четкое определение: что же мы должны признавать живым? То, что дышит и размножается, видит, слышит, питается, взаимодействует со средой? Но ведь почти все эти функции уже сегодня выполняют машины. А что будет завтра? Если машина научится создавать по программам другие машины, она способна будет продлить свой «род»? Впрочем, не надо увлекаться чрезмерно. Машина уже и сейчас создает другую машину, пусть пока в виде расчетов и схем. Но при этом «машина-ребенок» всегда оказывается примитивнее. Значит, в отличие от любого вида живых организмов «машинное племя» не способно к развитию.</p>
      <p>Кажется, вопрос приобрел полную ясность, найдена грань живого и неживого: даже создание машиной «себе подобных» не обеспечивает эволюции, необходимой для продления «рода».</p>
      <p>Но вот Тьюринг, фон Нейман и Колмогоров анализируют уравнения, отражающие свойства машины, и делают вывод, который вновь возрождает тот же вопрос. Оказывается, дело опять-таки в информации. Чем больше заложено информации, тем больше способна создать машина. А с некоторого момента произойдет качественный скачок: машина, созданная машиной, окажется совершеннее своих «предков».</p>
      <p>Конечно, таких машин пока нет: «машина Тьюринга» - это всего лишь длинный ряд уравнений. Но уравнениям следует верить - они доказывают принципиальную возможность существования подобных машин.</p>
      <p>Так где же граница живого и неживого? Как возникает живое в природе и где черпает оно информацию? Откуда взялась та информация, по которой был создан первый живой организм?</p>
      <p>Эти вопросы родились не случайно. Теория информации - новая ступень человеческих знаний. Вооружившись ею, человек по-новому видит мир: в корне самых различных явлений он обнаружил связь только что познанной информации с давно открытой им энтропией.</p>
<p><strong>Часть вторая. ИНФОРМАЦИЯ ВСЮДУ</strong></p>
<p><strong>ГЛАВА 1. ПУТЕШЕСТВИЕ В МИКРОМИР</strong></p>
<p><strong>Мир в кубике газа</strong></p>
      <p>Итак, дорога ведет к энтропии. Это слово мы часто слышали в Новом Городе, но смысл его так и не поняли до конца. Правда, кое-что мы о ней уже знаем. Энтропия - это неопределенность. Помните шары, которые мы извлекали из ящиков, что стояли на площади Новых Идей? В одном опыте участвовало 9 черных и 1 белый шар. В другом было 6 черных и 4 белых шара. Второй опыт имел большую энтропию, потому что неопределенность исхода опыта была здесь больше, чем для 9 черных шаров. Все это учитывается формулой:</p>
      <empty-line/>
      <p>I = ∑ P<sub>i</sub>log P<sub>i</sub>.</p>
      <empty-line/>
      <p>То же самое с текстом. Когда неопределенность его велика, возрастает и энтропия. Текст с самой большой энтропией - это бессмысленный набор букв:</p>
      <p>СУХТРБЬДЩ ЯЫХВЩИЮАЖТЛ...</p>
      <p>Но еще говорили нам, будто в процессах физики тоже учитывают энтропию. Ток нагревает провод - энтропия растет. Почему? Что она выражает? Как ее оценить? Вот это мы хотели бы понять до конца. А для этого нам придется побывать в необычном мире - в мире молекул.</p>
      <p>Как проникнуть в этот мир? Может быть, следовало попросить в Новом Городе микроскоп, позволяющий увидеть молекулу? Очевидно, такой микроскоп там есть, да что толку! В поле зрения его попадут отдельные молекулы, а жизнь микромира такова, что в каждом ее эпизоде принимают участие миллиарды частиц. Если бы вам довелось смотреть на футбольное поле сквозь замочную скважину и в вашем поле зрения находилось бы одновременно не более трех игроков, вы все же получили бы некоторое представление о ходе футбольного матча. Тем более что недостающие фрагменты матча вы можете дополнить воображением - в вашей памяти запечатлелось немало футбольных встреч. Но мир, в котором живут только молекулы, вам совершенно неведом, и в данном случае даже фантазия не может прийти на помощь.</p>
      <p>Есть и другой путь. В физике существует кинетическая теория газа. Эта теория позволяет выразить законы движения молекул в виде формул, графиков и таблиц. Глядя на эти формулы и кривые, физик может представить себе, как в пространстве, заполненном газом, движутся одновременно миллиарды частиц. Но то физик... Он знает высшую математику. Он умеет видеть движение в неподвижных графиках и значках. А как же быть нам?</p>
      <p>А вот как.</p>
      <p>Давайте построим маленькую батисферу, величиной с молекулу, и отправимся на ней «в плавание», или, если хотите, в своеобразный «полет».</p>
      <p>- Что за нелепая фантазия? - поморщится, прочитав эти строки, какой-нибудь ученый педант. - Зачем писать о том, чего никогда не было и не будет?</p>
      <p>А почему не было? Подобные вещи уже случались. Правда, не в жизни, а на страницах популярных книг. Не знаю, как тому ученому, а мне лично с раннего детства полюбилась увлекательнейшая повесть Яна Ларри «Приключения Карика и Вали». Она заставляет взглянуть на мир иными глазами: в букашках, которые казались такими ничтожными, она позволяет распознать опасных врагов или верных друзей. Сколько ярких и увлекательных подробностей из жизни насекомых донес до нас ее автор! А ведь не случись героям повести стать существами иного масштаба, они никогда в жизни не побывали бы там, где им довелось побывать. Всему виной эта странная жидкость... Достаточно было лишь по очереди прикоснуться губами к таинственной склянке, чтобы в следующее мгновенье уже мчаться с головокружительной скоростью, едва удерживаясь на гибком теле стремительной стрекозы...</p>
      <p>Так изобретенная автором жидкость помогла героям его повести проникнуть в необычный и неведомый мир. Может быть, следуя их примеру, мы сумеем побывать в гостях у молекул? Правда, нам придется пойти еще дальше: стать меньше, чем были Карик и Валя, еще в миллиарды раз. Что делать! Мир, куда мы хотим проникнуть, имеет такие масштабы: в кубике воздуха с ребром в 4 тысячных миллиметра умещается столько молекул, сколько людей населяет весь земной шар!</p>
      <p>Итак, мы намечаем маршрут. На карте он выглядит просто: надо разместиться в батисфере, находящейся в безвоздушном отсеке сосуда, затем через клапан проникнуть внутрь сосуда с газом, пересечь облако газа и вылететь через клапан с противоположной стороны. Казалось бы, куда проще? Секундное дело. Кто мог думать, что столько неожиданных событий произойдет на этом коротком пути!</p>
      <p>Вот мы заняли место внутри батисферы и подаем команду на старт. Специальная катапульта, задав начальную скорость, направила нас к первому клапану. Он открылся и, пропустив батисферу, тут же захлопнулся вновь. Осталось пересечь пространство сосуда и вылететь через второй клапан. Но что это?</p>
      <p>Прямо навстречу движется какое-то тело. Оно угрожает врезаться в батисферу. Катастрофа неминуема... Удар - и мы, резко изменив направление, отлетаем к стенке сосуда. Снова удар - и мы уже отброшены в другую сторону. Удары сыплются градом. Наша маленькая батисфера мечется из стороны в сторону, мы потеряли всякую ориентировку, мы уже не знаем, какой из двух клапанов должен выпустить нас наружу, не можем сказать, где верх, а где низ. А удары следуют непрерывно, и вокруг нас происходит то же: с бешеной скоростью молекулы летят навстречу друг другу, ударяются и отскакивают в разные стороны, чтобы через мгновенье столкнуться вновь. Неужелй не будет конца этому хороводу? Но ведь так мы никогда не достигнем цели!</p>
      <p>Так и хочется крикнуть жителям молекулярного мира: «Граждане, перестаньте толкаться, соблюдайте правила движения!» Но они продолжают налетать друг на друга: в их мире нет иных правил движения, кроме бесконечной толкотни. Если бы нам удалось сосчитать удары, оказалось бы, что в течение каждой секунды мы испытываем столкновения миллиарды раз. Миллиарды в секунду! Разве можно различить в этом нескончаемом потоке каждый отдельный удар? Но мы различаем, ведь мы теперь существа иного мира и иного масштаба.</p>
      <p>Зачедо мы променяли увлекательный Новый Город на этот однообразный, бессмысленный мир? Цель наша ясна: мы хотим понять энтропию.</p>
      <p>Ученые, которым впервые удалось познать тайны этого мира, не имели в распоряжении фантастической батисферы. У них не было и микроскопа, который хоть краешком глаза позволил бы им заглянуть в' этот мир. Они могли лишь догадываться о том, что здесь происходит, и строить теории, опираясь на эти догадки.</p>
      <p>«В этом мире царят случайности» - таково было одно из первых предположений, высказанных выдающимся ученым прошлого века Джемсом Максвеллом. Каждое столкновение - это случайное событие, но в течение одной секунды на долю любой из молекул такая случайность выпадает много миллиардов раз. И каждый раз она меняет направление полета. Где окажется она в следующую секунду? Никто не может этого предсказать. Вот почему наш современник, основоположник кибернетики Норберт Винер, проникнув мысленным взором в хаотический мир молекул и сравнивая методы исследования этого мира с законами небесной механики, искренне восклицает:</p>
      <p>- Астрономия - идеально простая наука!</p>
      <p>Солнечная система - и кубик газа. С раннего детства мы с трепетным чувством смотрели в безграничные дали вселенной, испытывая благоговение перед наукой, способной открывать законы движения целых миров. Но вот появились методы исследования случайных процессов, и законы классической механики, открытые великим Ньютоном, превратились в начальную ступень познания материального мира. Используя законы Ньютона, можно предсказать с абсолютной точностью, что 11 августа 1999 года в 11 часов 8 минут по Гринвичу произойдет солнечное затмение в Западной Европе, а 16 октября 2126 года в 11 часов солнечное затмение будет наблюдаться в Москве. Но никакие из существующих методов не дают возможности предсказать даже за сотую долю секунды, в какой части кубика окажется хотя бы одна из молекул газа.</p>
      <p>А впрочем, кого волнует судьба одинокой молекулы? Наука нашла другие методы, позволяющие оценивать одновременное движение бесчисленного множества частиц. Ученые смогли увидеть в этом движении не только хаос нескончаемой пляски, но и незыблемый строгий закон. Для этого им пришлось использовать известное в математике понятие вероятности, применить статистические методы, позволяющие найти общую закономерность очень многих событий, и ввести новое понятие, получившее название «энтропия». Однако не рано ли об энтропии? От простых законов Ньютона к сложной сущности энтропии человеческий гений проделал долгий, трудный и весьма извилистый путь...</p>
<p><strong>Тайны невидимого движения</strong></p>
      <p>Представим себе на секунду то далекое время, когда еще не знала вселенная ни Земли, ни Солнца, когда вся наша солнечная система была хаосом мельчайших частиц.</p>
      <p>«А разве было такое время?» - спросит ктонибудь из читателей.</p>
      <p>Было. Нам Земля и Солнце кажутся вечными, а в масштабах вселенной вся их история - всего лишь короткий миг. Но откуда известно людям, что было в те невообразимо далекие годы? Как могли они выскочить за пределы своего мира, ограниченного временем и пространством, и оглянуться на миллиарды лет назад? Им помог разум. Неустанно изучая свою маленькую планету и окружающее пространство, человек познает законы, которым подчинена вся вселенная. К числу таких законов относится закон сохранения энергии, установленный в середине прошлого века.</p>
      <p>В наше время этот закон известен каждому школьнику, и любой мало-мальски грамотный человек представляет себе его суть. Но какими тернистыми путями шла к нему человеческая мысль! От Ломоносова до Карно многие поколения ученых пытались доказать, что в природе существует «закон сохранения движущей силы». Опыт подсказывал им, что нет в природе такого явления, где бы движение родилось ниоткуда. Но как убедиться, что это незыблемый и всеобщий закон? Чтобы доказать его, нужна какая-то единая мера, пригодная для оценки всех форм движения. Может быть, этой мерой является сила? Но что считать силой? Ноша давит на плечи путника, потому что в природе есть сила тяжести. Великий Ньютон доказал, что сила эта рождена притяжением, а притяжение тел друг к другу - это непреложный закон. Но почему нагретый газ сильнее давит на стенки сосуда? Может быть, в этом проявляется «сила тепла»? Понадобились века, чтобы приобрел окончательную и полную ясность этот, казалось бы, совсем обычный вопрос.</p>
      <p>Надо насквозь проникнуться духом прошлого века, чтобы понять, почему все, что сегодня кажется очевидным и ясным, вызывало столько сомнений всего лишь сто лет назад. Сделать это совсем не так просто, как может показаться на первый взгляд: с ранних лет в нашем сознании безраздельно господствует современность. Разве мы представляем себе, как трудно было нашим предкам приучить себя к мысли о том, что они ступают ногами не по плоской глади тарелки, а по поверхности гигантского шара, а «на той стороне» шара точно такие же люди ходят «вниз головой»? Надо сохранить в себе всю свежесть детского восприятия, чтобы удивиться этому так же, как удивлялись наши отцы. Спросите у кого-нибудь из ваших знакомых: как попала на глобус Америка? Очевидно, вопрос покажется странным: кому не известно, что ее открыл легендарный Колумб?</p>
      <p>Ну, а как он ее «открывал»?</p>
      <p>В ответ на этот вопрос вам расскажут, что Колумб плавал туда, где еще не были корабли европейцев, и увидел там землю, которую до него не видел никто. Ей присвоили имя Америка. Разве не так было на самом деле? Представьте себе, что нет. Не только Колумб, но и десятки других мореплавателей, достигавших после него берегов Америки, не подозревали, что это новый, неведомый материк. Они считали, что попадают в Индию новыми водными путями. А впрочем, лучше сказать об этом словами Стефана Цвейга:</p>
      <p>«Год 1502-й. Происходит столько событий, что их не обозреть и не постичь: за десять лет открыто больше, чем за тысячелетие. Один за другим корабли выходят из гаваней, и каждый привозит домой новые вести. Словно прорвали вдруг заколдованную пелену: всюду - на севере, на юге - открываются земли. Каждый корабль, плывущий на запад, находит новый остров. В календаре со всеми его святыми уже не хватает имен, чтобы дать названия всем открытиям... Но странно, странно! Почему же все эти острова, все эти диковинные страны индийского побережья были неведомы ни древним, ни арабам?.. Неужели уже и впрямь объехали вокруг света, неужели Колумб действительно был так близок от Г анга, как он уверяет, и мог бы, продолжая путь на запад, встретиться с Васко да Гамой, если бы тот шел на восток?.. Земной шар! Меньше он или больше, чем считали раньше? Хоть бы кто-нибудь объяснил все эти чудеса! Человечество хочет, наконец, после всех этих открытий знать, что же оно открыло. Решающее деяние века - это чувствует каждый - совершено, но люди еще не понимают его смысла и значения».</p>
      <p>Прошло еще много десятилетий, прежде чем из отрывочных сведений мореходов сформировались законченные очертания и на глобусе мира возник Новый Свет. Потому что в сознании наших предков не было того пятнистого шарика, который служит для нас образом нашего мира, и им было так же трудно представить себе, что такое Америка, как трудно бывает воссоздать законченный облик античных богов и героев, имея в руках несколько черепков. Но нам уже нет нужды заниматься этой кропотливой работой: за нас сделали ее предки. От них получили мы изображения храмов и статуй древнего Карфагена и вечный памятник мужеству и отваге, известный под скромным названием «глобус».</p>
      <p>Слово «энергия» тоже пришло к нам от предков. Энергию нельзя представить себе так же конкретно, как статую или глобус. Но все же смысл этого понятия нам ясен настолько, что мы даже не подозреваем, какими трудными путями шло человечество к его сути.</p>
      <p>А знаменитый закон сохранения? Как прост и очевиден его всеобъемлющий смысл! Что бы ни случилось в мире, энергия никогда не возникнет и никогда не исчезнет. Она только переходит из одной формы в другую. Пароход движется энергией топлива, энергия тока питает транспорт, приборы и механизмы, а сама электроэнергия рождается внутренней энергией атома, тепловой машиной или силой падающей воды. В этом всемирном круговороте энергия циркулирует без «утечки»: если остановилась машина, значит ее энергия целиком превратилась в тепло. Куда, казалось бы, проще? Но это лишь кажущаяся простота. В этом законе объединились все сведения, по крупице собранные наукой, подобно тому как в едином слове «Америка» слились десятки открытых в разное время бухт, заливов и островов. А ведь было время, когда ученые тоже обследовали неизвестные острова и заливы, не представляя себе, где начинается Новый Свет.</p>
      <p>XIX век. Все новые и новые силы открывает в природе наука. Открыта сила притяжения, изучена сила давления, ведутся исследования электромагнитных сил. Все это материальные силы природы. А сколько еще появляется на страницах «ученых» трактатов всяческих магических, чудотворных и божественных сил! Там, где наука не может объяснить природу явления, находятся горе-теоретики и тут же рождают теории, основанные на действии какихнибудь новых «таинственных сил»! Вот и попробуй разобраться в этой пестрой смеси различных понятий, именуемых одним словом «сила», найти действительные, объективные силы и установить для них какой-то общий закон.</p>
      <p>«Есть много процессов, которыми форма силы изменяется так, что происходит видимое превращение одной силы в другую, - писал Майкл Фарадей. - Так можно превратить химическую силу в электрический ток или наоборот. Изящные опыты Зеебека и Пельтье показывают взаимную обратимость электричества и магнетизма<strong><sup>11</sup></strong>.</p>
      <p>Но ни в одном случае... нет чистого творения силы без соответствующего исчезновения чего-либо взамен ее».</p>
      <p>Чего-либо... Но чего же? Силы? Да нет же, не силы - энергии! Не хватает одного только шага, чтобы превратить общие соображения в строгий и точный закон. Но закона все нет и нет.</p>
      <p>Словно волна о камень, бьется мысль ученых о неуловимый «закон сохранения движущей силы природы». Но не может волна сдвинуть с места этот камень: хотя слово «энергия» и произнесено Юнгом в начале века, никто из ученых пока не смог уяснить себе его смысл.</p>
      <p>А техника поступает гораздо проще. Она не мучается вопросом о том, почему тепло двигает поршень. Она просто заставляет тепло делать нужное и полезное дело с помощью невиданных доселе паровых машин. В этих машинах тепло рождает новые силы. Откуда они берутся? И что же в конце концов представляет собой тепло?</p>
      <p>До середины прошлого века человечество не волновал этот вопрос. Его вполне устраивало объяснение, родившееся в умах античных ученых больше 2 тысяч лет назад. Тепло - это вещество, невесомое и прозрачное, оно может свободно проникать в «поры» любого тела, оттого и происходит при нагревании расширение тел. Именно в таком виде живет в сознании ученых со времен Аристотеля и до середины прошлого века так называемый «теплород».</p>
      <p>Но вот рождается тепловая машина, и спокойно прожившая тысячелетия теория теплорода вдруг начинает расползаться по швам. Она не может вместить в себя тех явлений, которые рождены новой техникой, для этого ее ветхие рамки стали узки.</p>
      <p>Наблюдая процесс сверления медных стволов орудий, английский ученый Румфорд задумывается над вопросом: чем разогревается обрабатываемый металл? Теплородом? Если верить этой теории, теплород не может возникнуть. Неизменное количество этой таинственной «жидкости» испокон веков отпущено богом природе, а нам остается лишь перегонять ее с места на место путем разогрева и охлаждения тел. Но вот Румфорд смотрит на медные пушки, и тени сомнений шевелятся в его душе. Откуда взялся в таком огромном количестве этот таинственный теплород? Ствол был холодным, сверло - тоже, но вот вращающееся сверло погружается в толщу металла и выбрасывает стружку, раскаленную чуть ли не докрасна. И тут впервые рождается мысль о том, что нет в природе пресловутого теплорода, а металл нагревается потому, что движение сверла, вгрызающегося в стволы орудий, превращается в теплоту. Как близок был Румфорд к открытию мирового закона! И все же не ему суждено было найти ту меру, которая позволила свести воедино все виды движения. Ее установил Роберт Майер, предложивший опыт определения механического эквивалента тепла.</p>
      <p>Опыт был чрезвычайно прост: падающая гиря заставляет вращаться специальные лопасти, расположенные в цилиндре с водой. Остается лишь точно измерить, какую работу совершает падающая гиря, на сколько градусов разогрелась вода за счет трения, а затем убедиться, что определенному количеству расходуемой механической энергии соответствует строго определенное количество выделяющегося тепла.</p>
      <p>Трудно переоценить значение этого эксперимента: ведь он впервые в истории утвердил для различных видов энергии единство и неразрывную связь. Энергия не исчезает. Она может менять свою форму, переходить от системы к системе, но если в одной из систем энергии стало меньше, значит ровно на столько же возросла энергия взаимодействующих с ней систем. Превратившись в ряд точных формул, этот закон стал фундаментом всех последующих открытий и на Земле, и во вселенной, и в сложном мире элементарных частиц. Вот почему простой опыт, описанный немецким медиком Робертом Майером, занял почетное место среди великих открытий всех стран и эпох.</p>
      <p>Обратите внимание: не физик, а медик сумел оказать науке такую услугу. Что же удивляться тому, что современная физика изо всех сил старается вернуть медикам и физиологам этот давнишний долг! Физике бывает очень обидно, когда какой-нибудь наш современник не желает допускать кибернетику к изучению организмов, считая, что это «механицизм». Нет, мир, несмотря на удивительное многообразие существующих в нем явлений, отличается глубочайшим единством, и лишь тот, кто умеет видеть это единство, способен открыть в нем новый закон. И не случайно мысль о связи тепла и механической работы зародилась у Роберта Майера еще в то время, когда он служил корабельным лекарем, а предметом его исследований был человеческий организм.</p>
      <p>С тех пор как опыты, предложенные Робертом Майером, дали науке единую меру энергии, тепло перестало быть теплородом, потому что тепло - это только движение, и бесполезно искать в нагретом физическом теле мифическое «тепло-вещество». Теплород ушел из науки так же безропотно, как ушел, уступив место локомотиву, неуклюжий и медлительный дилижанс.</p>
      <p>И еще один очень важный вывод вытекал из открытия Майера: в природе нет «закона сохранения теплорода». Напротив: тепло может возникнуть и исчезнуть, потому что из тепла получаются иные формы движения, а любое движение может вновь превратиться в тепло. Не количество теплорода, а количество энергии сохраняется всегда неизменным. Но энергия постоянно меняет свою форму. Вот почему Энгельс считал, что открытый наукой закон сохранения энергии был одновременно и законом ее превращений.</p>
      <p>В своем вечном стремлении глубже понять природу человеческий гений одержал еще одну большую победу: наука нашла ту общую меру, которая во всем многообразии материальных сил природы утверждала единство и взаимную связь. Найти общее в том, что кажется совершенно различным, - наука всегда видела в этом свою главную цель. В бесконечном многообразии веществ и химических элементов она ищет единый принцип взаимодействия электронов, атомных ядер и элементарных частиц. С помощью теории колебаний она устанавливает общие законы движения в таких различных явлениях, как свет, звук, радиоволны, колебания атомов, маятника, мембраны или натянутых струн. Законам случайностей подчиняются все массовые явления - от пляски молекул в кубике газа до потоков транспорта и пешеходов, распространения инфекционных болезней и неточностей обработки деталей, порождающих производственный брак.</p>
      <p>А информация? Разве не тем же стремлением обобщить огромную массу явлений рождено это новое понятие современной наукой? Но как бы ни развивалась наука в дальнейшем, закон сохранения энергии никогда не утратит своей всеобъемлющей роли, потому что заложен он в самом фундаменте всех явлений нашего мира.</p>
      <p>Еще наши древние предки умели получать тепло трением камня о камень. Но разве они думали, что движением рук можно вызвать иное движение в невидимом мире микрочастиц! И только с появлением понятия «энергия» люди окончательно поняли, что тепло - лишь одна из форм общего движения мира, которому нет начала и не будет конца. Это была революция в физике.</p>
      <p>А революцией в технике оказалось появление тепловых машин. Техника выдвинула перед наукой проблему связи тепла с механической энергией. И наука помогла технике решить этот насущный вопрос. Джемс Уатт изобрел паровую машину, а Сади Карно объяснил, как циркулирует в ней тепло. Теперь стало ясно, откуда черпает силы тепловая машина. Превращение тепла в электричество или в механическую работу - ' это преобразование движения, превращение из одной формы в другую. Движение не исчезает и не рождается вновь. Тепловая машина лишь превращает движение молекул нагретого пара в движение электронов по проводу или в движение поршня. И нельзя создать такую машину, в которой движение возникало бы «ниоткуда»: чтобы получить механическую энергию, надо отобрать у топки тепло.</p>
      <p>Казалось бы, с появлением единой меры движения вопрос приобрел полную ясность: превращение тепла в работу - это переход хаотического микродвижения в ту ощутимую энергию поршня, с помощью которой можно заставить двигаться корабль и паровоз. Но вновь и вновь возникают сомнения. Если тепловое движение это хаотическая пляска молекул, то почему же газ, разогретый в сосуде, давит с одинаковой силой на все его стенки? Чем обусловлено это давление? Ударами молекул о стенку сосуда? Но ведь на каждую площадку молекулы падают с разными скоростями. И число их будет случайным. Значит, случайной будет и сила ударов. Почему же все-таки газ с одинаковой силой давит на любую площадку?</p>
      <p>Такой вопрос встал перед учеными прошлого века, и очень скоро на него был найден ответ. Помогла математика - она открыла закон, способный охватить одновременное движение миллиардов частиц. Это был закон больших чисел.</p>
      <p>Мы уже видели, как проявляется действие этого закона при учете какой-либо буквы среди огромного количества букв. Мы видели, как подтвердился этот закон в опыте с монетой, которую английский ученый Карл Пирсон подбрасывал 24 тысячи раз. Даже живые люди вынуждены подчиниться его всеобъемлющей силе. Убедившись однажды, что число пассажиров, входящих на одну из станций метрополитена, составляло 5 процентов от общего числа пользующихся метрополитеном людей, вы обнаружите тот же процентный состав при любом повторном подсчете (если, конечно, не возникнет каких-либо особых условий, таких, как, например, происходящий неподалеку от этой станции футбольный матч).</p>
      <p>Любопытный получается результат: каждый из пассажиров ездит, когда ему нужно, а все вместе они независимо от желания соблюдают объективный закон. Ну, а уж если люди не могут нарушить закона, то молекулы и подавно. Град их ударов о стенки сосуда всегда превращается в один непрерывный удар. Ведь и град, падающий на землю, соблюдает закон больших чисел - еще не было случая, чтобы после дождя и града среди луж и комочков льда обнаружилась совершенно сухая площадка.</p>
      <p>Математика смотрит на вещи просто. Ей все равно, что происходит в мире: идет ли дождь, или молекулы бьют по стенке сосуда, передаются ли телеграфные тексты, или болельщики едут на ответственный матч. Для нее молекула или буква, капля дождя или пассажир метрополитена - все едино, все является примером случайных событий, и все события соблюдают один закон. Чем больше число случайных событий, тем строже он выполняется. Несквлько молекул, заключенных в микроскопическом объеме, вовсе не подчиняются этому закону. Но в каждом кубическом сантиметре объема находится так много молекул газа, что закон больших чисел соблюдается ими с удивительной строгостью. Ученые подсчитали, что случайное отклонение давления в одном кубическом сантиметре всего на 1 процент может произойти не чаще, чем один раз за 10<sup>1014</sup> секунд. Чтобы представить, сколько времени содержит в себе это трехэтажное число, достаточно сказать, что 10<sup>10²</sup> секунд уже составляют миллионы миллиардов лет!</p>
      <p>Так в окружающем нас материальном мире действует один из основных законов диалектики, согласно которому в форме случайностей проявляется необходимость. Необходимой, неизбежной является равномерность давления газа, обусловленного случайными ударами молекул о стенки сосуда, определенное число повторений какой-то буквы, ровный слой воды на асфальте от случайных капель дождя.</p>
      <p>Не все ученые прошлого века признавали эту необходимость. Даже Карл Пирсон, который не пожалел времени для того, чтобы воочию убедиться в действии этого закона, подбрасывая монету 24 тысячи раз, все же так и не признал объективной необходимости различных явлений, утверждая, что «необходимость» принадлежит лишь «к миру понятий». Что ж, мы можем только посочувствовать тяжелому положению тех ученых-идеалистов, которые, сталкиваясь с законами материального мира, вместо того чтобы признать эти законы, предпочитают не верить своим глазам. Общие методы исследования массы случайных событий помогают науке все глубже и глубже проникать в тайны природы, познавать, каким законам подчиняется мир.</p>
      <p>Вот почему в мире молекул, казавшемся нам лишь нагромождением беспорядка, обнаружились строгие закономерности, отраженные в физических формулах и кривых. Оказывается, все, что приключилось с нами в облаке газа, Максвелл еще в прошлом веке описал одним уравнением и одной кривой.</p>
      <p>Смысл кривой Максвелла довольно прост. Если всю площадь, расположенную между осью С и кривой Максвелла, принять за 1, то площадь заштрихованной полоски составит 0,07. Это значит, что вероятность движения любой частицы со скоростью большей, чем С<sub>1</sub>, но меньшей, чем С<sub>2</sub>, равна 7 процентам. Таким образом, кривая Максвелла дает возможность увидеть, как среди огромного количества одновременно движущихся молекул распределяются вероятности скоростей. Есть много молекул, у которых скорость близка средней скорости, и лишь небольшое количество молекул движется с очень большими или очень малыми скоростями.</p>
      <p>Кажется, мы начинаем привыкать к необычным условиям «жизни» этого мира. По-прежнему мечется из стороны в сторону наша маленькая батисфера, но теперь мы зиаем, что в этом мире иначе быть и не может, и потому спокойно рассуждаем о кривых Максвелла и о тех общих законах, которым подчиняются большой и маленький миры.</p>
      <p>Но надо все же подумать о том, как выбраться из этого хоровода. Нельзя же болтаться в нем бесконечно! Сколько бы ни носились мы здесь в своей фантастической батисфере, мы не узнаем больше ничего нового: пройдут часы, дни и столетия, а молекулы будут по-прежнему, подчиняясь кривой Максвелла, разыгрывать свой нескончаемый матч. И вдруг...</p>
      <p>Мы даже не успели толком понять, что произошло. Какое грандиозное событие разом преобразило этот равнодушный, устойчивый мир? Мы успели только заметить, что все окружающие нас частицы внезапно устремились в одном направлении. Спеша и толкая друг друга, они неслись все дальше, к какой-то неведомой цели. Гонимая их толчками, наша маленькая батисфера в один миг пересекла все пространство и со стремительной скоростью вырвалась из сосуда.</p>
      <p>Наконец-то! Теперь можно выйти из батисферы и обрести свой привычный размер. Кстати, и подумать, что же все-таки произошло? А произошло следующее: отверстие, через которое мы проникли в сосуд, имело особый клапан. Этот клапан открылся, когда о него ударилась батисфера, и тут же захлопнулся, потому что огромное количество молекул разом налетело на него с внутренней стороны. Мы оказались в замкнутом объеме сосуда. И мы действительно могли бы болтаться в нем долгие годы, если бы перед началом путешествия не приказали специальному автомату открыть клапан в определенный момент. Разом нарушились все законы. Теперь уже нет одинакового давления на стенки сосуда, нет движения, изображаемого кривыми Максвелла, все «жители» охвачены одним порывом - они стремятся как можно скорее достигнуть отверстия, которое открыл наш спасительный автомат. Что заставляет их неудержимо стремиться к нему?</p>
      <p>Разность давлений. Внутри сосуда оно выше, чем за его пределами. Микромир не терпит «несправедливости». Его «жители» считают, что должен быть заселен равномерно весь доступный для них объем. Пока стенки мешали им выйти за границы сосуда, они жили в «состоянии равновесия», и именно это состояние подробно исследовал и описал уравнениями и кривыми Максвелл. Но вот открылось отверстие, образовалась разность давлений, и равновесие сразу нарушилось. Молекулы получили возможность стремительно вылетать из отверстия. И будут вылетать до тех пор, пока давление внутри сосуда не станет равным давлению атмосферы. Тогда наступит новое равновесие, и молекулы станут снова водить свои хороводы, подчиняясь закону, который открыл Максвелл.</p>
      <p>Значит, не все события, происходящие в облаке газа, можно описать кривыми Максвелла. Есть у газа еще одно очень важное свойство: выведенный из равновесия, он стремится вернуться в это состояние, и молекулы до тех пор не будут подчиняться кривой Максвелла, пока в границах отведенного им пространства не «восстановится справедливость», пока давление не станет ровным во всех частях. Для того чтобы до конца понять природу этого свойства, и понадобилась энтропия.</p>
<p><strong>История энтропии</strong></p>
      <p>Термин «энтропия» родился в середине прошлого века. Его ввел в физику немецкий ученый Клаузиус, и с его легкой руки условный значок энтропии завоевал себе прочное место в длинном ряду термодинамических формул. Формулы эти говорили о том, что при нагревании тела увеличивается его температура, а также давление или объем.</p>
      <p>Все это не было новостью. Еще задолго до появления формул термодинамики эти факты были установлены опытным путем. Новостью было то, что при нагревании тела возрастает его энтропия. Усвоить это было не так-то легко. Если увеличение объема можно было увидеть воочию, а температуру и давление буквально «пощупать руками», то энтропия долгое время оставалась загадочной и непостижимой «функцией состояния» различных тел.</p>
      <p>Энтропия будет возрастать до тех пор, пока полученное тепло не распространится по всему телу равномерно, - так говорили формулы, и им приходилось верить.</p>
      <p>Однако слепая вера - плохой помощник ученого даже в том случае, когда ее подтверждают экспериментальные данные и математический аппарат. Нашлись люди, которые захотели «увидеть» и энтропию. Если она является «функцией состояния», значит ее изменение должно быть связано с изменением состояния тела. Наблюдал ли кто-нибудь это изменение? Нет. Что ж, ничего удивительного. Невидимое изменение состояния тела - это изменение его микроструктуры. Выдающийся австрийский физик Людвиг Больцман был первым ученым, вскрывшим природу энтропии и ее связь с микроскопическим состоянием тел.</p>
      <p>Энтропия возрастает тогда, когда происходят микропроцессы, приводящие к равновесному состоянию газа. А равновесие газа - это уже знакомый нам хаотический танец частиц.</p>
      <p>Выходит, не зря пошли мы на риск, отправившись в путь на маленькой батисфере: гораздо легче понять ход рассуждений Больцмана тому, кто хотя бы однажды «повидал» этот мир. Вспомним, как мы неслись к открытому клапану, подхваченные толпой торопливых частиц. Это был как раз тот момент, когда в сосуде нарушилось равновесное состояние газа. В равновесном состоянии давление должно быть равным во всех частях. А здесь нарушена «справедливость»: молекулы с наружной стороны клапана чувствуют себя гораздо свободнее тех, что внутри. Но этого не терпит природа: пока не уравняется давление, молекулы будут со стремительной скоростью вылетать из сосуда вон.</p>
      <p>Но не только давление стремится стать равномерным. Температура тоже зависит от движения тех же частиц. Когда тело находится в равновесии, его температура одинакова во всех частях. Если его подогреть с одной стороны, равновесие нарушится. Но тут же движение микрочастиц передаст тепло во все части тела, температура начнет выравниваться, в теле вновь восстановится равномерный хаос, который изобразил кривыми Максвелл.</p>
      <p>А пока в хаотическом танце молекул не наступит этот порядок, в теле будет расти энтропия. В мире, где царит хаос, происходит множество всяких событий. Но как бы ни складывались эти события, они должны подчиняться законам этого мира: число «жителей», находящихся в одном кубическом сантиметре любой части сосуда, должно быть в среднем одним и тем же.</p>
      <p>Кто диктует «жителям» этот порядок? Что мешает молекулам «столпиться» в одной части сосуда, оставив свободными другие места? Почему все «жители» этого мира обречены быть серой, безликой массой? А что, если появятся среди них такие, кто захочет выделиться из «толпы»? Представьте себе картину: тихо движется огромная масса молекул, а среди общего плавного хоровода резвится несколько «привилегированных» микрочастиц. В чем заключаются их «привилегии»? Они расходуют слишком много энергии, и слишком мало достается ее на долю других. Тело изолировано от внешней среды. Энергия не убывает и не прибывает. Значит, чем больше резвятся «избранные», тем более медленным будет движение всех остальных. Такие явления совсем не типичны, потому что никто из «жителей» этого мира не в силах нарушить один непреложный закон: закон возрастания энтропии.</p>
      <p>Энтропия будет расти до тех пор, пока в равных объемах не окажется равное число «жителей», имеющих близкие значения скоростей. Такое состояние является состоянием равновесия, и оно имеет наибольшую вероятность. Зато у таких событий, как «столпотворение» в одной части сосуда или слишком большая скорость отдельных микрочастиц, вероятность очень мала. Значит, с ростом энтропии тело стремится к более вероятному состоянию - вот та основная идея, которую дал физике Больцман. И на основе этой идеи он впервые связал понятие вероятности с понятием энтропии.</p>
      <p>Сущность энтропии начала проясняться. Энтропия связана с вероятностью состояния. А наиболее вероятным является состояние равновесия, когда в любой части сосуда находится в среднем одно и то же количество сталкивающихся частиц.</p>
      <p>Теория вероятностей знает немало подобных примеров. Если на ровную площадку брошено 100 одинаковых игральных костей, то сумма выпавших на них очков будет всегда близка 350. Почему именно этому числу?</p>
      <p>Потому что оно является наиболее вероятным. Давайте рассуждать так. Наибольшая сумма очков равна 600. Она будет в том случае, если все кости упадут вверх «шестерками». Может ли случиться такое событие? Теоретически может. А практически нет, потому что его вероятность близка нулю. Точно так же не может случиться, чтобы все 100 костей выпали вверх единицами. Отсюда уже ясно, что выпавшая сумма должна находиться где-то между 600 и 100. Если хотите определить ее более точно, подсчитайте «математическое ожидание» этой суммы. Нам с вами уже приходилось делать подобный расчет. В данном случае он выглядит ничуть не сложнее:</p>
      <empty-line/>
      <p>M =</p>
      <p>(</p>
      <p>1</p>
      <empty-line/>
      <p>6</p>
      <p> ·1 +</p>
      <p>1</p>
      <empty-line/>
      <p>6</p>
      <p> ·2 +</p>
      <p>1</p>
      <empty-line/>
      <p>6</p>
      <p> ·3 +</p>
      <p>1</p>
      <empty-line/>
      <p>6</p>
      <p> ·4 +</p>
      <p>1</p>
      <empty-line/>
      <p>6</p>
      <p> ·5 +</p>
      <p>1</p>
      <empty-line/>
      <p>6</p>
      <p> ·6</p>
      <p>)</p>
      <p> ·100 = 350.</p>
      <empty-line/>
      <p>Мы взяли вероятность выпадения каждой из 6 граней (1/6), умножили ее на число очков каждой грани (1, 2, 3, 4, 5, 6), сложили полученные числа и умножили на количество игральных костей. 350 - это средняя сумма. Сколько бы мы ни кидали наши игральные кости, сумма очков будет всегда близка средней сумме, то есть числу 350.</p>
      <p>То же самое происходит и в микромире. Как бы ни толкали друг друга молекулы, количество их в единице объема и скорости их движения всегда близки какой-то средней величине. Так будет до тех пор, пока газ находится в равновесии, пока в любой части сосуда одно и то же давление, одна и та же температура. И в этом случае энтропия тела, выражающая вероятность его состояния, равна наибольшей величине.</p>
      <p>Вот теперь мы, наконец, подходим к тому моменту, когда все, что увидели мы в хаотическом мире молекул, можно будет свести к одной замечательной формуле:</p>
      <empty-line/>
      <p>S = - ∑ P<sub>i</sub>log P<sub>i</sub>.</p>
      <empty-line/>
      <p>Узнаете ли вы эту формулу? Еще бы, ведь она так часто встречалась нам в Новом Городе! Только там не было знака «-», а вместо S стоял значок I. Шеннон взял эту формулу из теории Больцмана. Он применил ее для расчета количества информации, и потому в его формуле стоял значок I. А Больцман использовал в своих формулах предложенный Клаузиусом значок энтропии S. А в общем Больцман и Шеннон оценивали с помощью этой формулы одно и то же качество явлений - их неопределенность.</p>
      <p>Согласно теории Больцмана наибольшая энтропия газа соответствует самому хаотическому движению молекул. Согласно формуле Шеннона наибольшей энтропией обладает самый «хаотичный» текст:</p>
      <p>СУХТРБЬДЩ ЯЫХВЩИЮАЖТЛ...</p>
      <p>Если температура постоянна и одинакова во всех частях тела, значит оно находится в равновесии. Кривая Максвелла покажет нам, как при этой температуре (на рисунке она обозначена через Т1) распределились вероятности скоростей. Если мы подогреем только одну часть тела (например, одну стенку наполненного газом сосуда), равновесие нарушится на какое-то время. Но вскоре находящиеся в сосуде молекулы газа восстановят привычный для них порядок, тепло распространится по всему объему, наступит новое равновесие при температуре Т<sub>2</sub>.</p>
      <p>Смотрите, что происходит с кривой Максвелла: она стала широкой и плоской, более близкими друг другу стали вероятности разных скоростей. А раз так, значит величина энтропии, подсчитанная по формуле S = - ∑ P<sub>i</sub>log P<sub>i</sub> должна возрасти. Так же, как в тексте, где буквы имеют близкую вероятность, так же, как в опыте с равным количеством разноцветных шаров.</p>
      <p>Значит, и формула энтропии и кривые Максвелла говорят об одном и том же: получив тепло, тело увеличивает свою энтропию, потому что возрастает неопределенность движения: можно почти с одинаконой вероятностью ожидать и малых (С<sub>1</sub>), и средних (С<sub>2</sub>), и больших (С<sub>3</sub>) скоростей.</p>
      <p>Значит, и в тексте, и в опыте с шарами, и в хаотическом танце молекул есть одна и та же закономерность: неопределенность, равная ∑ P<sub>i</sub>log P<sub>i</sub>, увеличивается в том случае, когда становятся равными вероятности различных событий.</p>
      <p>И все же не так-то просто представить себе по кривым Максвелла всю картину движения, царящего в облаке газа. Дело в том, что эти кривые отражают лишь вероятность той или иной величины скорости, а ведь надо учесть еще и вероятности всех направлений. Например, можно считать, что кривые, изображенные на нашем рисунке, отражают скорость движения слева направо, то есть вдоль оси X. Для частиц, движущихся сверху вниз, должна быть построена вторая кривая. Третья кривая будет соответствовать направлению, перпендикулярному плоскости рисунка (ось У). А если частица движется под углом к стенкам нашего куба, значит ее скорость (С) определяется всеми тремя кривыми, потому что она содержит в себе три составляющих: С<sub>х</sub>, С<sub>у</sub> и С<sub>z</sub>.</p>
      <p>Картина получается довольно сложной, если попытаться представить себе движение миллиардов частиц. И едва ли у кого-нибудь из ваших знакомых хватит терпения разобраться в том, что случилось с вами в кубике газа, если вы по ходу рассказа будете то и дело прибегать к помощи этих кривых.</p>
      <p>Как же описать эту картину тому, кто не видел ее сквозь люк батисферы?</p>
      <p>Давайте попробуем сделать так: отметим положение всех частиц для какого-то мгновения времени. Осталось учесть скорость и направление. Для этого условимся, что направление стрелки, идущей от каждой точки, совпадает с направлением движения микрочастицы, а длины стрелок соответствуют значениям скоростей. Вот мы и получили тот хаос, который существует в какое-то мгновение в кубике газа.</p>
      <p>В следующее мгновение, столкнувшись между собой, частицы изменят направление и скорость движения, и картина станет совершенно иной. И участвовать в этой «пляске» будут не десятки точек, уместившихся на нашем рисунке, а миллиарды молекул газа. Но все же этот рисунок дает возможность представить себе, что творится в маленьком кубике газа, и понять, почему физикам приходится вооружаться сложным математическим аппаратом, чтобы понять, как живет этот мир.</p>
      <p>Усилиями многих ученых были найдены методы, позволяющие исследовать этот хаос. И все эти исследования вновь и вновь подтверждали справедливость замечательной формулы:</p>
      <empty-line/>
      <p>S = - ∑ P<sub>i</sub>log P<sub>i</sub>.</p>
      <empty-line/>
      <p>Удивительная формула! Смысл ее обсуждался на конференциях и в научных журналах. Пожалуй, за всю историю науки не было формулы, на которую во всех областях человеческих знаний существовал бы такой непрерывно возрастающий спрос. Но где бы ни нашла она себе применение в настоящем и в будущем, смысл ее будет одним: там, где различные события имеют разную вероятность, неопределенность невелика. Если величины Р становятся равными для всех возможных событий, неопределенность растет.</p>
      <p>А ведь было время, когда находились ученые, упорно не желающие вникать в ее сущность. Можно сказать без преувеличения, что теория Больцмана, связавшая энтропию с вероятностью микросостояния тела, была встречена некоторыми учеными того времени буквально в штыки.</p>
      <p>- Долой атомные и молекулярные теории! - громко кричали противники Больцмана.</p>
      <p>- Никто не видел молекулы, и незачем объяснять известные и понятные явления туманным взаимодействием каких-то частиц! У физиков и без этого много всяческих дел!</p>
      <p>- Надо стремиться к познанию доступных явлений, - поучала научная пресса, - а не вечно скрытой сущности вещей. Поиски скрытых механизмов явлений гибельны, это напрасная трата сил и времени.</p>
      <p>Реакционное влияние идеалистов было в то время настолько сильным, что не только новые открытия Больцмана, но и созданная Максвеллом кинетическая теория газов рядом ученых была объявлена «излишней гипотезой». Отчаянные попытки Больцмана спасти эту прекрасную теорию от нападок были встречены холодной иронией, а иногда и развязной откровенной издевкой.</p>
      <p>«Кинетическая теория, как известно, так же ошибочна, как и различные механические теории тяготения... Но если кто-нибудь обязательно хочет с ней познакомиться, пусть возьмет в руки произведение Больцмана», - писал немецкий журнал.</p>
      <p>Неожиданной развязкой завершился этот исторический этап развития мировой науки: на заре XX века один из выдающихся мыслителей прошлого столетия, физик Людвиг Больцман, покончил с собой. Как могла допустить история такую трагическую нелепость? Разве ясная мысль Больцмана была рождена для того, чтобы ей диктовал свою волю бездушный кусок свинца? Ее стремительный бег был таким ярким... Что за беда в том, что современники и коллеги не способны были воспринять ее блеска? Ее оценят потомки. Она вдохновит новые поколения физиков. А потом, спустя много лет, на заре кибернетики, идеи Больцмана откроют науке и технике новые, неизведанные пути. Нет, не смогла бездушная пуля остановить стремительный бег его мысли. Нельзя убить истину, ведь она помогает понять сущность нашего мира, она несет в века информацию, ту самую информацию, которую с помощью формулы Больцмана впервые измерил Шеннон.</p>
      <p>Словно эстафету, принесли нам сторонники Больцмана мысль о связи микродвижения и энтропии.</p>
      <p>Первым, кто принял эстафету от Больцмана, был польский ученый Мариан Смолуховский. Вооружившись идеями Больцмана, он попытался представить себе подробности необычной жизни этого мира. В результате Смолуховский пришел к выводу, что мир, в котором царит случайность, даже в состоянии равновесия не остается устойчивым и неизменным. В нем постоянно происходят «волнения»: в каждом элементе объема меняется плотность молекул газа, их становится то больше, то меньше - число их колеблется вокруг какой-то средней величины. Эти явления получили название флуктуаций. Флуктуации подобны тем колебаниям, что совершаются канатоходцем: ведь и он, чтобы сохранить равновесие, должен отклоняться то влево, то вправо.</p>
      <p>Теория флуктуаций была еще одним значительным шагом в познании тайн микроструктуры. Но движение, которое изучал Смолуховский, все еще оставалось незримым, а потому находились люди, по-прежнему отрицавшие существование молекул.</p>
      <p>Для решительной победы над теми, кто не желал углубляться «в сущность явлений», необходимы были веские доказательства, которые мог дать лишь научный эксперимент. И Смолуховский был первым, кто сумел увидеть, как «живет» микромир. Оказалось, что неопровержимое подтверждение движения молекул буквально «витает в воздухе». Голубой цвет неба, который долгое время объясняли наличием посторонних частиц, обусловлен теми же флуктуациями - непрерывно возникающими и исчезающими уплотнениями молекул. И для того чтобы убедить в этом неверящих, Смолуховский создал искусственное «голубое небо» из идеально чистого воздуха, текущего по специальной трубе.</p>
      <p>«Люди всегда имели живое доказательство перед глазами, нужно было только научиться читать в книге природы», - писал он.</p>
      <p>А вслед за опытами Смолуховского эксперименты шведского ученого Свидберга и русского физика Ильина отмели и отправили на свалку истории все возражения противников молекулярных теорий. Освещая регулярно повторяющимися вспышками малый объем специальных растворов, они наблюдали под микроскопом, как изменяется число попавших в этот объем частиц. Их микроскоп не позволял увидеть самих молекул; они различали более крупные частицы коллоидных растворов. Эти частицы двигались потому, что их со всех сторон толкали молекулы, как толкали они батисферу, в которой мы совершили наш рискованный рейс.</p>
      <p>Но важно было именно это движение, потому что впервые ученым удалось заглянуть хотя бы сквозь «замочную скважину» и увидеть, как «жители» микромира играют в свой бесконечный «футбол».</p>
      <p>При каждой вспышке света Свидберг отмечал, сколько «мячей» попадает в его «ворота». Сделанные им записи выглядели так: 1 2 0 0 0 2 0 0 1 3 2 4 1 2 3 1 0 2 1 1 1 1 3 1 1 2 5 1 1 1 0 2 3 3 1 3 3 3 2 2 1 1 1 2 2 4 2 2 1 2 2 6 1 2 2 1 4 2 3 4 5 2 4 1 1 4 1 3 1 1 4 2 3 1 0 0 1 0 0 4 2 1 1 ...</p>
      <p>Это только начало ряда. Полный перечень записанных Свидбергом чисел занял бы слишком много места на этой странице: их было более 500. Но в научных архивах бережно хранится каждая записанная цифра: ведь по ним впервые в истории удалось проверить законы, которым согласно теории Больцмана и Смолуховского подчиняется микромир. На первый взгляд кажется, что в чередовании записанных Свидбергом чисел отсутствует закономерность. Однако даже приведенные нами числа дают основание утверждать, что появление в поле зрения микроскопа пяти частиц имеет гораздо меньшую вероятность, чем появление одной или двух. Свидберг произвел статистический учет всех 500 чисел ряда и оценил вероятность появления частиц. Оказалось, что эта вероятность точно соответствует значению, которое предсказывал проделанный Смолуховским теоретический расчет. Как глубоко заблуждались противники Больцмана, считавшие, что наука не в силах постигнуть «вечно скрытую сущность вещей»!</p>
      <p>Статистические методы исследования физических явлений, разработанные Больцманом и Смолуховским, вместе с работами Афанасьевой-Эренфест и Гиббса легли в основу направления, получившего всестороннее развитие в современной науке - статистической физике.</p>
      <p>А когда в связи с бурным развитием техники связи возникла необходимость определения количества информации, передаваемой через тот или иной канал, мысль нашего современника - ученого Клода Шеннона вновь возвратилась к идеям Больцмана. Взяв из статистической физики формулу энтропии, Шеннон предложил использовать ее для учета количества информации, которую содержит в себе телеграфный текст. На первых порах такая оценка телеграфных текстов казалась всего лишь удачным математическим приемом. Мало кто из ученых серьезно задумывался над тем, что в основе движения молекул газа и чередования букв словесного текста может лежать какой-то общий закон.</p>
      <p>- Это чисто формальная аналогия, - утверждали одни.</p>
      <p>- Для употребления термина «энтропия» при изучении сообщений нет никаких оснований! - горячились другие.</p>
      <p>Все сходились на одном: и в том и в другом явлении имеют место случайности; с помощью вероятности можно оценить и движение молекул и различные значения букв. Дальше этих поверхностных аналогий долгое время дело не шло.</p>
      <p>Но вот в 1956 году вышла в свет книга Л. Бриллюэна, в которой он показал, что текст, который хранится в электронных ячейках искусственной памяти, уменьшает их энтропию. Энтропия ячеек уменьшается в точном соответствии с количеством информации, которое содержится в тексте. Чтобы отразить эту связь, Бриллюэн дал информации новое имя: он назвал ее «негэнтропией» - энтропией, имеющей отрицательный знак.</p>
      <p>Дело, оказывается, обстоит не так просто, как казалось с первого взгляда. Ведь текст тоже не возникает случайно; он несет в себе зашифрованные наблюдения реального мира. Значит, между энтропией тела, которое исследует физик, энтропией текста, содержащего мысли ученого, и энтропией ячеек, которые могут хранить эти сведения и передавать их друг другу, существует какая-то глубокая связь.</p>
      <p>Так потянулась ниточка ко всем известным науке явлениям - от обмена теплом между физическими телами до сложных процессов передачи любых сообщений по каналам связи электронных машин...</p>
<p><strong>ГЛАВА 2. ЗАКОНЫ НИЧЕЙНОЙ ЗЕМЛИ</strong></p>
<p><strong>Читатель требует ясности</strong></p>
      <p>Во время путешествия мы столкнулись с множеством разных вопросов, и на каждый из них был найден ответ. Мы прошли по Новому Городу, как обычно ходят туристы: нигде не задерживаясь, не придавая значения частностям, чтобы охватить то главное и интересное, чем славится выбранный нами маршрут. И вот путь окончен. Как только я об этом заявил своим спутникам, сразу же посыпались вопросы:</p>
      <p>- Как окончен?</p>
      <p>- А Ничейная земля?</p>
      <p>- А связь информации и энергии?</p>
      <p>- А почему энтропия и в газе, и в тексте, и в организме измеряется с помощью одинаковых единиц?</p>
      <p>- А что общего между информацией в клетке и информацией на страницах газет?</p>
      <p>- А откуда взялась информация, которая существует в природе? Мы хотим иметь ясность в этих вопросах.</p>
      <p>Ну, а если этой ясности нет? Пока речь шла только о технике передачи сообщений, все было просто и ясно. В клетке - уже сложнее. А что касается физических процессов, то тут наука лишь недавно сделала первый, неуверенный шаг.</p>
      <p>Можно ли хранить информацию в физическом теле?</p>
      <p>Очевидно, можно, иначе мы не могли бы сохранять информацию в искусственной памяти электронных машин. Ведь ячейки «памяти» - это физические тела, от этого никуда не уйдешь. У них есть своя энтропия. Зависит ли она от энтропии текста, который мы хотим сохранить в этой «памяти»? Одни говорят - да, другие - нет. Можно измерить энтропию газа и энтропию человеческой речи. И в том и в другом случае можно оценить ее количеством бит. Но что будут означать эти биты? Одно и то же или нечто совершенно различное? И здесь нет единого мнения. Пока еще никто не сказал последнего слова. Так что же мне прикажете делать? Вести вас на Ничейную землю? А по какому путеводителю мы там проложим маршрут?</p>
      <p>Я старался объяснить вам новые методы, отметить все любопытные факты. Но вам все мало, подавай вам Ничейную землю. Да ваше любопытство просто не имеет границ!</p>
      <p>- Это не любопытство, - возражает требовательный читатель. - Мы просто не поняли того, что вы написали.</p>
      <p>- Чего же вы не поняли?</p>
      <p>- Да ничего. Не поняли самого главного - что же такое информация?</p>
      <p>- Вот тебе и на! Ведь об этом же говорилось почти на каждой странице. Уж чем только я не пояснял вам этого: и формулами, и словами, и опытами с шарами.</p>
      <p>- Формулы формулами, шары шарами. А вот информация... Говорили, что это мера неопределенности, мера неведения и еще там что-то такое. Но ведь не может же мера неопределенности управлять самолетом или заводом!</p>
      <p>- А что несет в себе половая клетка? - раздался чей-то задорный голос. - Меру неведения? Откуда же тогда у потомков возникает сходство с родителями?</p>
      <p>Вопросы сыплются градом, один выступающий сменяет другого.</p>
      <p>- До сих пор мы считали: для того чтобы повлиять на движение, надо израсходовать энергию, приложить силу. А теперь? Ничтожная энергия электрических импульсов может поднять ввысь и вернуть на Землю самолет или космический корабль. Вы скажете, это за счет энергии двигателей. Но чего стоит эта энергия без маленькой энергии импульсов? Она пригодна только на то, чтобы грохнуть о землю и разбить вдребезги гигантский летательный аппарат!</p>
      <p>- А возьмите живой организм! - подхватывает следующий оратор. - Отними у него информацию, и сразу прекратятся все жизненные процессы, исчезнет связь между всеми органами, между организмом и внешней средой. Значит, не будь информации, не было бы ни клетки, ни организмов, ни жизни, ни разума, ни летательных аппаратов, ни вычислительных машин? А где она появилась впервые? Может быть, там, в облачке газа? Ведь не случайно же Больцман увидел в нем формулу, которой подчиняется даже словесный текст!</p>
      <p>- А потом вы говорили, что газ - это физическое тело. И «память» машины тоже сделана из физических тел. Значит, физические тела могут сохранять информацию? Тогда почему бы ей не ужиться и в газе?</p>
      <p>- Вы скажете: «память» машины сделана человеком. А кто «сделал» живую клетку? Если нашли информацию в клетке, то почему ее не ищут в кристалле?</p>
      <p>- Вы скажете: кристалл не живой. Но ведь помнит же информацию машина, в которой живых клеток даже в помине нет! Что же получается? Заколдованный круг? Вроде бы, где ни копни, всюду найдешь информацию? Она управляет всеми процессами. Что произошло в организме, получившем новые сообщения? В нем не прибавилось энергии - энергия импульсов совершенно ничтожна. В нем не прибавилось вещества. А все процессы протекают как-то иначе. Какая сила заставила их изменить свой ход?</p>
      <p>Нам говорят: информация - это не сила. И не энергия. И не вещество. Так чем управляются эти процессы? Ведь не святым же духом.</p>
      <p>Оратор умолк. И я молчу. И вместе с нами молчат читатели. Они ждут, что ответит автор. Значит, выхода нет. Остается одна дорога - дорога к Ничейной земле.</p>
<p><strong>Идите с нами, профессор!</strong></p>
      <p>Город остался далеко позади. Мы шагаем по бездорожью. Нет больше четко очерченных площадей и улиц, впереди бескрайная равнина - Ничейная земля. Можно идти прямо или свернуть в сторону - всюду одно и то же: до самой линии горизонта манящая и пугающая бесконечная туманная даль.</p>
      <p>Но что это? Тонкая струйка дыма поднимается над ровной поверхностью и исчезает в тумане. Кто-то зажег костер? Неужели и здесь обитают люди? Может быть, они расскажут нам о Ничейной земле?</p>
      <p>Мы ускорили шаг. Вскоре на фоне безрадостной серой равнины удалось различить темное пятнышко. Сомнений нет, это походная палатка, раскинутая посреди бескрайной степи. Мы подходим ближе и обращаемся к человеку, сидящему у костра.</p>
      <p>- Простите, вы случайно не из Нового Города?</p>
      <p>- Да, мы оттуда.</p>
      <p>- Экспедиция?</p>
      <p>- Совершенно верно. Если хотите - разведывательный отряд. Правда, отряд небольшой, всего два человека: профессор Староверов - он сейчас отдыхает в палатке - и я, его соратник и ученик. Будем знакомы - моя фамилия Быстров.</p>
      <p>Кажется, нам повезло. Мы не одни в этом нескончаемом бездорожье. С нами вместе на Ничейную землю идет профессор! Это так неожиданно и в то же время так обычно. Ведь ни одно увлекательное путешествие не обходилось без такого вот мудрого старичка профессора. Благодаря ему не погибли в мире шестиногих страшилищ Карик и Валя, благодаря ему вовремя почуял недоброе пятнадцатилетний капитан фрегата, потому что кто же, кроме ученого, смог бы разглядеть в кишащих живностью джунглях маленькую муху цеце?</p>
      <p>И у нас будет все точно так же, как в солидном приключенческом романе. У нас есть свой профессор. Просто удивительно, как мы могли такое долгое время путешествовать без него!</p>
      <p>Но ученик профессора довольно холодно встречает наши восторги.</p>
      <p>- Вы напрасно считаете, что вам уж так повезло. Вы не знаете профессора Староверова. Должен сказать вам совершенно откровенно: он не имеет ничего общего с теми традиционными чудаками - учеными из приключенческих романов. Те были энтузиасты, а он...</p>
      <p>Впрочем, я должен быть по отношению к нему справедливым. Я много лет работаю вместе со Староверовым и, пожалуй, не назову имени ученого, который мог бы соперничать с ним в целом ряде различных наук. От него приобрел я навыки в области точного эксперимента, научился увязывать теорию с практикой, делать выводы и обобщения на базе добытых опытом фактов. Наши цели и взгляды были едины. Но с появлением теории информации между нами словно вырос какой-то невидимый, но ощутимый барьер. Мне стало казаться, что Староверов проявляет излишнее недоверие к новым идеям. Особенно рьяно протестовал он против распространения понятий новой теории на область физических явлений, против поисков связи информации и энтропии...</p>
      <p>Я слушал Быстрова и думал о профессоре Староверове. Может быть, он все-таки прав? Ведь наука - это не сцена из плохого спектакля, в котором все положительные герои обязательно полны оптимизма, а проповедником скептических взглядов может быть лишь заведомо отрицательный персонаж.</p>
      <p>Ученому и инженеру скепсис нужен не меньше, чем оптимизм. Оптимизм рождает веру и увлеченность. а скепсис заставляет критически оценивать собственные идеи, придает научной или конструкторской мысли подобающую ей строгость. Не этой ли строгостью порожден скепсис профессора Староверова? Может быть, для распространения новых понятий на области, не связанные с техникой, и в самом деле нет достаточных оснований?</p>
      <p>- Однако же отважился ваш профессор идти на Ничейную землю, - говорю я Быстрову.</p>
      <p>- О, это стоило мне немалых усилий. Я целый год убеждал профессора покинуть насиженные места в лабораториях Нового Города и отправиться на обследование Ничейной земли.</p>
      <p>- И напрасно старались, уважаемый! - послышалось вдруг из палатки. - Я только лишний раз убедился в том, что нам совершенно нечего делать в этой бесплодной пустыне.</p>
      <p>- Это голословное утверждение! - Быстров вскочил с места, готовый смести брезентовую преграду, отделявшую его от профессора.</p>
      <p>- И все же она бесплодна, - донесся голос изза преграды. - Что вы хотите здесь разыскать? Источники информации? Связь информации и энтропии? Зачем вам это нужно? Разве у вас мало дел в Новом Городе? Там лаборатории, библиотеки, радиостанции, вычислительные машины. Творите, совершенствуйте технику, и этого будет вполне достаточно, чтобы обеспечить прогресс. Зачем терять время на ненужные сомнения и вопросы?</p>
      <p>- Но ведь не один я мучаюсь сомнениями. Сюда идут все новые и новые люди.</p>
      <p>- А кого вы, собственно, имеете в виду? - Прикрываясь рукой от яркого света, профессор вышел из-под навеса. Это был вполне подходящий профессор. Долговязая и сутулая фигура, бородка клинышком, седые пряди и роговые очки. Как обманчива бывает внешность!</p>
      <p>- Значит, это вы собрались идти на Ничейную землю? А кто вы такие?</p>
      <p>- Я автор книги, на страницах которой нам с вами довелось повстречаться. А это мои читатели.</p>
      <p>- Так что же привело вас в этот необетованный край?</p>
      <p>- Я обещал читателям побывать с ними на Ничейной земле.</p>
      <p>- Боже мой! - театрально произнес профессор. - Боже мой! До чего же легкомысленными бывают авторы популярных книг! Подумайте только - он обещал! А какое вы имели на это право? Что делать здесь вашим читателям, если даже ученые не могут найти пока верных путей?</p>
      <p>- Но почему же? Насколько нам известно, некоторые из ученых уже проложили первые тропы.</p>
      <p>- Кого вы имеете в виду? Может быть, Бриллюэна? Чепуха! Что он видел, ваш Бриллюэн? Думаете, он исследовал Ничейную землю? Он только походил по ее краю. А куда идти дальше, пока не знает никто. Разве он указал вам дорогу? Он считает, что энтропия в термодинамике и энтропия в теории информации - это одно и то. же. А я утверждаю, что это очень и очень спорный вопрос! И сам Бриллюэн, не успев сделать и двух шагов, сбился с дороги. Вот послушайте, как он подходит к вопросу:</p>
      <p>«Энтропия есть мера недостатка информации о действительной структуре системы». Или еще: «Получение информации о физической системе соответствует уменьшению энтропии этой системы».</p>
      <p>Вы только вдумайтесь в эти слова! Ведь здесь все смешано в одну кучу! До сих пор все считали, что энтропия - это один из параметров физического тела, такой же, как, скажем, его температура или объем. И вдруг оказывается, что энтропия зависит от того, знаем мы или не знаем структуру тела. Как прикажете это понять? Может быть, и температура зависит от наших знаний? Может быть, тело должно уменьшаться в объеме оттого, что вам захотелось узнать, из чего оно состоит? Это же полный абсурд! А вы собираетесь вести ваших неискушенных читателей по следам этого Бриллюэна! Нет, уважаемый, лучше не лезьте в эти непролазные дебри, а возвращайтесь-ка подобру-поздорову к себе домой! И мы, пожалуй, поступим так же.</p>
      <p>- Нет, профессор, мы должны идти дальше. Я, как автор, прекрасно сознаю всю ответственность этого шага, но мы не можем возвращаться домой, не узнав Ничейной земли. Вот ес.ли бы ваши знания дополнить нашим энтузиазмом... Вы не находите, что вместе мы представляли бы собой боевой коллектив? Конечно, мы не берем на себя смелость решать научные проблемы или опровергать Бриллюэна. У нас нет для этого достаточно глубоких знаний. Но у нас есть вопросы, на которые мы будем пытаться найти ответ. В Новом Городе мы не нашли ответов. А читатели требуют. Они хотят знать все. Их интересуют вопросы о том, как связаны информация и энергия, энтропия газа и энтропия словесного текста. Они хотят понять, почему информация может храниться и в живых клетках и в мертвых ячейках электронных машин. Здесь есть над чем подумать, профессор. Понятие «информация» родилось в технике. А по какому праву оно проникло в физиологию и психологию? Мы говорим: язык - это средство передачи информации. Язык связан с мыслью. А мысль - это отражение всего, что происходит вокруг. Везде информация. Где же границы этого понятия? Выходит, у него нет границ? Вот и скажите мне, дорогой профессор, разве могу я на полдороге бросить читателей, покинуть их среди всех этих неразрешенных сомнений, которые я сам в них поселил?</p>
      <p>Профессор молчит. Вечереет. Сгущаются сумерки над необъятным простором Ничейной земли.</p>
      <p>- Да, конечно, - задумчиво произносит ученый. - Ваши вопросы наводят на размышления. Я уважаю ваше желание во всем найти ясность, но одного желания слишком мало, чтобы пуститься в опасный путь по Ничейной земле.</p>
      <p>- Разумеется, профессор! Поэтому мы так рады нашей случайной встрече. Идемте с нами, профессор! Пусть вы ошибетесь - вас поправят другие ученые. Но кто-то же должен идти в неизвестное?</p>
      <p>Тем более что путь, указанный Бриллюэном, ведет от облака газа прямо к Ничейной земле.</p>
      <p>Вот послушайте! Только что мы закончили путешествие в мир молекул. Мы старались «увидеть» там энтропию. В Новом Городе нам говорили, что энтропия - это неопределенность. А в облаке газа мы увидели, что ее порождает. Энтропия - это неопределенность движения, это хаос движущихся молекул. Вы согласны?</p>
      <p>- Безусловно. Против этого трудно что-либо возразить.</p>
      <p>- А информация? Разве она могла бы «жить» без движения? Что такое значок Р, - в знаменитой формуле Шеннона? Вероятность событий. А разве могли бы происходить события, если бы все разом остановилось? Откуда бы мы получали информацию, если бы луч телевизора не двигался по экрану, электроны не бежали по проводу, а движущаяся мембрана, заставляя колебаться окружающий воздух, не рождала звук?</p>
      <p>- Но позвольте! - перебил профессор. - Вот передо мной лежит раскрытая книга. В ней нет никакого движения. А содержащаяся в ней информация составляет миллионы бит. Значит, может быть информация без движения?</p>
      <p>- Вы ошибаетесь, профессор. Здесь есть движение. Для того чтобы получить эти биты, вы должны букву за буквой пробежать глазами весь текст. Разве могли бы вы прочесть в ней хотя бы одну фразу, если бы ваши глаза не скользили по строчкам текста, следя за движением чередующихся букв? Эта книга, вся от первой до последней строчки, рождена движением. Когда-то движением руки автора было впервые создано определенное чередование слов и букв. Движение рук машинистки превратило рукопись автора в печатные страницы. Движением наборщика были созданы оттиски, движением печатных станков из этих оттисков родились тысячи экземпляров книг.</p>
      <p>Но еще раньше, чем автором книги была написана первая строчка, какие-то события, происходившие в окружающем его мире, уже будоражили его чувства и создавали движение мысли, которой спустя какое-то время суждено было с помощью кода (алфавита) превратиться в чередование букв. Вы чувствуете, профессор, как неразрывная цепь информации связывает всех, кто создавал эту книгу? Автор получал ее из разных источников или от людей, которые стали героями книги. Машинистка использует в работе информацию, данную автором; наборщик - информацию машинистки; мы с вами черпаем информацию из созданных ими книг. И всюду движение, движение, движение. Вы помните, у Гёте: «Мгновенье, ты прекрасно, остановись, постой!» Если бы прекрасное мгновенье и в самом деле «остановилось» и «постояло», принесло бы оно удовлетворение Фаусту? Как вы думаете, профессор?</p>
      <p>- Гм... Очевидно, нет. Он и в самом деле не узнал бы ничего по сравнению с тем, что знал до него.</p>
<p><strong>Модели движения</strong></p>
      <p>На Ничейную землю спустилась ночь. На черном бархате незнакомого неба мерцают звезды, и медленно выплывает из-за линии горизонта знакомая Луна. Но мы по-новому смотрим на нее и на звезды: мы думаем о движении, которым наполнен мир. Там, в непроглядной тьме мирового пространства, движутся миры и галактики, гигантские ядерные взрывы на звездах изрыгают в пространство клубы звездной материи и тепловые лучи. И так же, как на Земле, тепловая энергия стремится равномерно распространиться по просторам космического пространства, и так же, как на Земле, растет энтропия нагревающихся тел. Единым законам подчиняется это движение и в микроскопическом мире молекул и в огромных метагалактиках, образующих макромир. Мир словно связан одной невидимой нитью, но кто способен разглядеть эту нить?</p>
      <p>Есть среди многих слов человеческой речи одно, быстрое и сверкающее, как взмах клинка, - «мысль». Слово это вместило в себя все остальные слова. И все, что выражается словами. И все, что можно понять без слов. Смысл его безграничен, потому что мысль - это тоже движение, но движение отраженное: в мысли, как в зеркале, отражается мир. Но зеркало отражает лишь то, что зримо. А мысль - все.</p>
      <p>Кто видел, как движутся молекулы в облаке газа? Никто. Мысль Больцмана и Максвелла проникла в тайны незримого мира гораздо раньше, чем Свидберг увидел его в микроскоп. Микроскоп тоже рожден мыслью. Но и он не дает всей картины движения: в его поле зрения умещаются лишь маленькие фрагменты нескончаемой пляски молекул. Зато мысль позволяет увидеть все молекулы разом, найти в их хаотическом танце свои незыблемые законы и описать их кривыми Максвелла и блистательной по глубине мысли формулой:</p>
      <empty-line/>
      <p>S = - ∑ P<sub>i</sub>log P<sub>i</sub>.</p>
      <empty-line/>
      <p>Кто видел далекие от нас галактики или ту метагалактику, в состав которой входит наша малюсенькая планетка, где не только Земля, но и вся солнечная система занимает не больше места, чем пылинка, затерявшаяся среди каракумских песков?</p>
      <p>Их не видел никто. Даже самый совершенный телескоп не позволяет охватить взглядом эту гигантскую систему. Но мысль может связать воедино ее звенья, установить законы ее движения, увидеть не только то, что происходит с ней в настоящее время, но и то, что должно произойти через миллиарды лет. Казалось бы, куда только не проникла человеческая мысль! И вдруг безжизненная равнина, где мысль еще только на ощупь прокладывает дороги, где лишь огонь костра и мы, затерянные среди необъятных просторов неизведанной Ничейной земли.</p>
      <p>- Движение, - глядя на огонь, повторяет профессор. - Движение. Движение и информация. Гм... Любопытно!</p>
      <p>Но позвольте! - вдруг гневно обращается он к нам. - Что же, собственно, вы собираетесь измерять с помощью единиц информации? Движение? А как же тогда быть с энергией? Ведь до сих пор она исправно несла свою службу и являлась отличной мерой движения для любых его форм!</p>
      <p>Несколько секунд длится молчание. Мы не знаем, что ответить профессору. И тут его ученик еще раз пришел к нам на помощь.</p>
      <p>- Да, конечно, энергия - это мера движения. Но ведь можно сказать и точнее. Ведь она выражает интенсивность движения. А информация характеризует что-то другое.</p>
      <p>- Ну, довольно! - решительно поднялся с места профессор. - Слишком поздний час для решения столь грандиозных проблем.</p>
      <p>...Тишина. Кажется, все уснули. И Ничейная земля замерла, не желая ни единым звуком наводить нас на след своих неразгаданных тайн. Может быть, поэтому как-то особенно громко прозвучал радостный возглас Быстрова:</p>
      <p>- А, кажется, все-таки понял!</p>
      <p>- Что вы там поняли? - бормочет сонный профессор.</p>
      <p>- Я понял, что мы передаем по проводу и по эфиру, для чего мы печатаем книги и создаем сложные схемы электронных машин.</p>
      <p>- Мне кажется, что человечеству это было ясно и до этой безумной ночи.</p>
      <p>- Нет, профессор, уверяю вас! Мысль, которая только что у меня возникла, позволяет, мне кажется, как-то по-новому взглянуть на природу всех связанных с информацией явлений. Не знаю только, в какой последовательности начать излагать эту мысль... Впрочем, вот!</p>
      <p>Быстров решительно подошел к рюкзаку и извлек из него какой-то компактный приборчик.</p>
      <p>- Слушайте, - торжественно произнес он и нажал кнопку.</p>
      <p>Раздался гром духового оркестра, исполнявшего бравурный марш. Быстров стоял рядом с магнитофоном, торжественный и сияющий.</p>
      <p>- Нет, лучше вот это! - проговорил он, перебирая свертки магнитофонных лент. - Я захватил с собой несколько любимых романсов и арий. Вот этот, пожалуй, должен понравиться всем. Это голос Собинова. Слушайте...</p>
      <p>Все-таки велика сила искусства! Несмотря на поздний час, необычайную обстановку и странное поведение Быстрова, мы затаили дыхание, охваченные невыразимой прелестью музыки Глинки и ароматом пушкинских слов:</p>
      <empty-line/>
<p><emphasis>...Я помню чудное мгновенье, </emphasis></p>
      <empty-line/>
<p><emphasis>Передо мной явилась ты...</emphasis></p>
      <empty-line/>
      <p>Голос лился легко и свободно, и странно было слышать под небом этой пустыни жалобы на «тревоги шумной суеты». Как много связано с этим романсом и как все это сейчас далеко! Только здесь, в пустынном крае, по-настоящему оценишь силу прогресса, поймешь, что значит живой человеческий голос, привезенный в картонной коробке с другого края земли.</p>
      <p>- Интересная судьба у этого романса, - задумчиво произносит Быстров. - Пушкин посвятил эти строки Анне Петровне Керн, а Глинка переложил их на музыку для дочери Анны Петровны. Может быть, поэтому слова и музыка так удивительно гармоничны? Между Глинкой, Пушкиным, Анной Петровной и ее дочерью, по всей видимости, существовало какое-то особое духовное родство...</p>
      <p>- Да, вполне возможно, - неожиданно перебил профессор. - Но я все-таки хотел бы знать: с какой целью был организован этот ночной концерт? Вы не могли найти более удачного времени для ваших культурно-массовых мероприятий?</p>
      <p>Быстров был явно смущен.</p>
      <p>- Видите ли, профессор, я думаю, что вопрос о судьбе нашей экспедиции достаточно важен...</p>
      <p>- Но при чем здесь все это? - профессор кивнул на магнитофон.</p>
      <p>- Это? - Быстров растерянно посмотрел на нас, как бы ища сочувствия и поддержки. - Это просто один из примеров, подтверждающих мою мысль. Она осенила меня внезапно. Я лежал и думал о том, как с помощью информации регулируются самые различные виды движения: движение станков и летательных аппаратов, движение изображений на телевизионном экране, движение крови в живом организме, движение всех внутренних органов и движение тела во время ходьбы. И вдруг я понял, что несет в себе информация, бегущая по нервным тканям и по искусственным каналам связи. Модель движения - вот что передаем мы с пульта управления, посылая команды самолету или станку!</p>
      <p>Быстров сделал паузу и вопросительно взглянул на профессора.</p>
      <p>- Это, конечно, красиво сказано, - проговорил Староверов. - Вполне годится для какого-нибудь научно-фантастического романа. Но для научного подхода понятие «модели движения»...</p>
      <p>- Вы хотите сказать, что оно не похоже на строгий научный термин? Ну и пусть! Пусть оно напоминает вам художественный образ из научно-фантастического романа! А разве не фантастические вещи совершает информация в каналах автоматов и электронных машин?</p>
      <p>- Ну, хорошо, хорошо, - примирительно произнес профессор. - Пусть будет «модель движения», если этот термин вам пришелся по вкусу. В конце концов важен не сам термин, важно, какой в него вкладывается смысл. По правде сказать, я что-то не очень хорошо себе представляю, что это за модель. Модель самолета собирается из миниатюрных деталей. Из маленьких кирпичиков можно построить маленький домик - он будет служить моделью будущих зданий. А модель движения? Из чего она состоит? Из импульсов?</p>
      <p>- Да, из импульсов. Если мы управляем станком с помощью двоичного кода, каждый импульс несет в себе один бит. Из битов, как из кирпичиков, строятся эти модели. Чем больше информации, тем сложнее модель, тем более разнообразны те операции, которыми она управляет. Вот смотрите.</p>
      <p>Быстров раздул костер и расстелил на коленях чистый лист.</p>
      <p>- Если мы управляем одним органом механизма, который перемещается только вверх или вниз, изменить его движение сможет один импульс, или один бит. Но вот нам захотелось двигать механизм в четырех направлениях: вправо, влево, вверх или вниз. «Модели движения» становятся сложными. Они состоят из двух импульсов, из которых можно составить четыре разные модели. Одна из них будет соответствовать движению вправо, другая - влево, две остальные - вверх или вниз. Например, так:</p>
      <empty-line/>
      <p>Модель движения</p>
      <empty-line/>
      <p>вправо</p>
      <p>влево</p>
      <p>вверх</p>
      <p>вниз</p>
      <empty-line/>
      <p>00</p>
      <p>11</p>
      <p>10</p>
      <p>01</p>
      <empty-line/>
      <p>Теперь предположим, что мы посылаем команды сразу трем органам автомата и хотим, чтобы в одно и то же время первый двигался влево, второй - вверх, а третий - вниз. Наша модель будет выглядеть так: 11 10 01.</p>
      <p>Движение становится более сложным, модель - тоже: она состоит из шести «кирпичиков» и несет в себе количество информации, равное 6 битам.</p>
      <p>Теперь допустим, что каждый из управляемых органов должен совершать более сложное движение, выбирая один из 16 вариантов. Изобразим это схематично:</p>
<p><image xlink:href="#_7.jpg"/></p>
      <p>Мы хотим, чтобы наша «модель движения» заставила какую-то часть механизма совершить путь из точки 0 в точку 10. Для этого мы четыре раза заставим его изменить направление, выбирать то левую, то правую ветвь нашей схемы по командам:</p>
      <p>Право. Лево. Лево. Право. Или: 0 1 1 0.</p>
      <p>Если одновременно с ним второй орган совершает путь из точки 0 в точку 6, то моделью движения этого органа будет последовательность импульсов:</p>
      <p>1 0 1 0.</p>
      <p>Одновременное движение двух органов автомата изображается моделью из восьми «кирпичиков» - 8 бит. Управление сложным движением многих органов потребует более сложных моделей: для трех органов потребуется 12 бит информации, а для 5 - 20 бит. Это уже немало. Представьте себе, что наша схема - это сложный железнодорожный узел. 20 «кирпичиков» информации своевременно переключат все нужные стрелки и обеспечат безопасность движения пяти поездов. То же происходит и в автомате. Чем больше подвижных частей в механизме, чем большим многообразием, гибкостью обладает каждый его исполнительный орган, тем сложнее взаимодействие органов, тем большее количество информации должна содержать в себе посылаемая модель. Но в любом случае роль информации останется одной и той же: модель из импульсов будет заключать в себе ту же последовательность движений, какую должны совершать различные элементы управляемого станка. Энергия импульсов ничтожна, но содержащаяся в них «модель движения» в точности повторяется органами автомата, обладающими иногда огромной энергией, превышающей энергию «модели» в сотни и тысячи раз. Слабое движение импульсов тока является копией мощного движения автомата или целого завода, подобно тому как маленький моторчик авиамодели - копия мотора, который двигает самолет. Если бы по специальным каналам связи автомату не подавались эти «модели», он совершал бы одну и ту же последовательность операций. Изменяя энергию, мы могли бы лишь ускорить или замедлить движение. Чтобы изменить характер движения, последовательность операций, необходимо передать информацию в виде «моделей движения», состоящих из различных команд. Значит, энергия определяе! интенсивность движения, а от информации зависит его порядок. Вы с этим согласны, профессор?</p>
      <p>- Да, пример со станком является довольно наглядным. К сожалению, в других случаях дело обстоит гораздо сложнее...</p>
      <p>- Нет, дорогой профессор! Уверяю вас, что во всех случаях происходит одно и то же. Возьмите живой организм. Капните на лапку лягушки кислотой - она ог'дергивает лапку. Вместо кислоты можно использовать горячий или острый предмет. Можно нагреть его до 100 или до 500 градусов - во всех'случаях движение будет одно и то же. Почему? Да потому, что «модель» этого движения хранится в нервных тканях лягушки и все полученные ею сигналы приводят в действие одну и ту же «модель». Пока команды нет - «модель» движения останется неподвижной.</p>
      <p>- Значит, по-вашему, могут быть и «неподвижные модели движения»?</p>
      <p>- Безусловно, профессор! Таких моделей существует сколько угодно! Это патефонные пластинки и книги, ленты магнитофонов и снятый на пленку кинокадр. Они хранят в себе разные виды движения, и только движением можно «возродить к жизни» любую модель. Достаточно включить мотор, и его равномерное движение превратится в сложное движение мембраны, воспринимаемое нами как движение звуков - музыка или речь. Или в движение героев фильма, благодаря которому оживает киноэкран. А равномерное движение глаза по строчкам текста возрождает массу событий, волновавших автора книги, повторяет движение его мыслей и приводит в движение вашу мысль. Да что далеко ходить за примерами - романс, который вы только что слышали, может служить прекрасной иллюстрацией моих утверждений. «В глуши, во мраке заточенья» родились мысли и чувства, воплотившиеся в пушкинский стих. События его жизни превратились в незабвенные строки, взволновавшие Глинку. Так родилась музыка. Исполнитель романса по-своему воспринял то, о чем говорили слова Пушкина и музыка Глинки, и вложил свое, сокровенное в исполненный им романс. И все эти чувства и мысли, рожденные разными событиями и пережитые разными людьми, воплотились в одной «модели движения», которую созданная нами техника оживляет в любой момент. Разве это не так?</p>
      <p>И вот, казалось бы, совершенно иное явление - половая клетка. Что несет она вновь рожденному организму? «Модель развития». А что такое развитие? Опять-таки движение, только движение особого рода - это движение по восходящей линии, от простого к сложному. И если бы природа не позаботилась о том, чтобы все полезные свойства передавались потомству, разве могла бы развиваться на Земле жизнь? Разве могла бы развиваться наука, если бы информация, добытая многими поколениями ученых, не становилась достоянием наших знаний?</p>
      <p>Нет, без информации мир вечно топтался бы на одном месте, а все формы движения слились бы в едином хаосе беспорядочно движущихся частиц!</p>
<p><strong>Информация и энтропия</strong></p>
      <p>- Остановитесь же! - прервал Быстрова профессор. - Нельзя же, в самом деле, с такой легкостью перескакивать из одной области знаний в другую. Это попросту несерьезно. Вы, кажется, начали с автомата, а теперь уже философствуете о мире так, словно все, что в нем происходит, можно измерить количеством бит.</p>
      <p>- Но ведь я же опираюсь на факты, профессор! Если сведения обо всех наследственных признаках заключены в половой клетке, значит сложность будущего организма и в самом деле определяется количеством бит. Почему вы не хотите признать очевидных вещей?</p>
      <p>- Если бы все это было так очевидно, мы давно научились бы влиять на наследственность. Но если даже мы и узнаем, сколько бит содержится в клетке, то это еще вовсе не значит, что мы поняли наследственный код. Одно дело - количество сведений, а другое - их содержание. Так что напрасно вы превозносите биты - это всего лишь одна из многих возможных мер. И применять ее надо весьма осмотрительно. Поменьше фантазий, коллега! Планк был великим ученым, и все же он вначале сомневался в реальности квантов, которые сам же открыл.</p>
      <p>- Зато Эйнштейн поверил в эту реальность и потому обнаружил фотон. Почему же мы не можем, вооружившись понятием «информации», по-новому взглянуть на природу многих явлений? И на весь окружающий мир?</p>
      <p>- Вот-вот. В этом и есть коренная ошибка. Что значит «по-новому взглянуть на весь мир»? Я напомню вам слова Бриллюэна: «Означает ли это вторжение науки на территорию, принадлежавшую по традиции философии, или это открытие новой страны, своего рода Ничейной земли?» Значит, по-вашему, теория информации и в самом деле вторгается на территорию, принадлежащую диалектическому материализму?</p>
      <p>- Ну что вы, профессор! Зачем говорить о вторжении? Разве новые взгляды противоречат тому, что открыл диалектический материализм? Напротив! Около ста лет назад он объединил понятием «движение» самые различные явления материального мира, начиная от перемещения тела в пространстве и кончая такими сложными понятиями, как органическая жизнь, человеческая история и мысль.</p>
      <p>А информация? Ведь она является мерой движения и шагает по тем же ступеням: от физического тела к клетке, сложному организму, электронной машине и, наконец, разуму, познающему мир. Все, как требует научная мысль. Ведь эта мысль исследовала, как протекает движение от простого к сложному, гораздо раньше, чем мы научились оценивать это движение с помощью новых удивительных единиц!</p>
      <p>Вы разрешите мне сделать маленький экскурс в историю? Я хочу, чтобы все члены отряда могли представить себе значение того шага, который нам предстоит совершить.</p>
      <p>Несколько столетий назад научные открытия выдающихся ученых всего мира послужили основой развития физики. В переводе на русский язык слово «физика» означает «природоведение». В те далекие годы название «природоведение» отражало ее всеобъемлющую роль. С тех пор каждое десятилетие приносило все новые и новые открытия. Бывшие разделы физики выросли в самостоятельные области науки. Химия и астрономия, геология и биология - все эти отрасли, дополняя друг друга, выработали самостоятельные методы исследований и анализа явлений.</p>
      <p>И вот спустя сотни лет понятие «информация» пролило новый свет на всю окружающую нас действительность, породнило, слило воедино различные отрасли современной науки, возродило на новой почве Большую Физику, законы которой распространились на все явления живой и неживой природы. За короткий срок понятие «информация» проделало сложный путь от простого обиходного слова до научного термина и, наконец, до всеобъемлющего объективного фактора, связывающего все формы движения в единую цепь.</p>
      <p>Энтропия уже сослужила науке огромную службу.</p>
      <p>Это понятие легло в основу термодинамики. С его помощью удалось глубже проникнуть в процессы, превращающие тепло в полезные виды энергии; оно помогло понять, каким образом пар превращается в жидкость, а жидкость - в твердое вещество.</p>
      <p>Мы можем встретить значок энтропии в уравнениях, описывающих работу гальванического элемента, процессы поляризации, теплопроводности металлов и т. д.</p>
      <p>Но с тех пор как на помощь ей пришло понятие информации, наука начала проникать в самые глубокие тайники природы, искать ответ, каким образом взаимодействием тех же видов энергии, тех же 205 частиц, атомов и молекул зарождается жизнь. Это величественная задача. Стоит лишь изучить «модель движения», разгадать код, существующий в клетке, и мы сможем создавать искусственные продукты питания из химических элементов и вводить в организм человека искусственную белковую ткань. Мы вдохнем жизнь в эти искусственные клетки и ткани, и они, подчиняясь нашей программе, смогут обновить дряхлое сердце и омолодить организм.</p>
      <p>Наступает новая эра науки, и мы с вами стоим у ее порога.</p>
      <p>- Ну хорошо, - нетерпеливо прервал профессор. - Я готов согласиться с вашей оценкой информации и ее роли, но для меня по-прежнему остается неясным, что же хотите вы измерять количеством бит? Сложность ваших моделей?</p>
      <p>- Да, сложность моделей. Но одновременно надо помнить о том, что содержится в этих моделях. Они несут в себе порядок движения. Чем больше информация, тем больше порядка. Представьте себе вычислительную машину, которая может самостоятельно составлять текст. В памяти ее хранятся 32 буквы алфавита, и она выбирает их в совершенно случайном порядке: в любой момент может с одинаковой вероятностью появиться любая из букв. Как будет выглядеть «фраза», написанная такой машиной?</p>
      <p>- Получится полная белиберда, - сказал профессор.</p>
      <p>- Вроде вот этой? - спросил я и протянул профессору наш путевой дневник.</p>
      <p>Быстров и профессор увидели странный, бессмысленный текст:</p>
      <p>СУХЕРРОБЬДШ ЯЫХВЩИЮАИЖТЛФВНЗСТФОЕНВШТЦР...</p>
      <p>- Прекрасно! - обрадовался Быстров. - Это как раз то, что нам нужно. Это пример самой большой неопределенности движения букв. Этот текст обладает самой большой энтропией. Для того чтобы упорядочить движение, надо дать машине дополнительную информацию. Например, можно заложить в нее такую программу, которая позволит учитывать вероятность появления каждой буквы в зависимости от трех предыдущих букв. Если бы мы могли заставить эту машину вновь написать какую-то фразу...</p>
      <p>- Есть и такая фраза в нашем путевом дневнике, - произнес я, переворачивая страницу. - Вот она!</p>
      <p>ВЕСЕЛ ВРАТЬСЯ НЕ СУХОМ И НЕПО И КОРКО.</p>
      <p>- Очень хорошо, - отозвался Быстров. - Давайте сюда ваши записи. Почему эта фраза похожа на осмысленный текст? Потому что в движении букв появился определенный порядок, близкий к тому, который характерен для русского языка. Откуда взялся этот порядок?</p>
      <p>Его создала информация, заложенная в машину.</p>
      <p>На сколько уменьшилась энтропия текста?</p>
      <p>Ровно на такое количество бит, какое заложено в нашу машину.</p>
      <p>Можно ли учесть это формулой?</p>
      <p>Можно. Энтропия текста подсчитывается по формуле Шеннона. Чтобы произвести расчет, надо подставить в формулу вероятность всех букв алфавита, то есть вместо P<sub>i</sub> писать поочередно:</p>
      <empty-line/>
      <p>P<sub>А</sub>; P<sub>Б</sub>; P<sub>В</sub> ... P<sub>Ю</sub>; P<sub>Я</sub>.</p>
      <empty-line/>
      <p>В первой фразе вероятность всех букв одинакова:</p>
      <empty-line/>
      <p>P<sub>А</sub> = P<sub>Б</sub> = P<sub>В</sub> = ... = P<sub>Ю</sub> = P<sub>Я</sub>.</p>
      <empty-line/>
      <p>Когда шары, извлекаемые из ящика, обладают одинаковой вероятностью, опыт имеет наибольшую неопределенность. Но стоит лишь задать разным шарам разную вероятность, неопределенность становится меньше: можно предсказать до опыта, что чаще всего будет попадаться черный шар.</p>
      <p>То же самсе происходит и с текстом. Пока вероятность всех букв оставалась одинаковой, текст был совершенно неопределенным. Но вот мы заложили в машину программу, то есть передали ей определенную «модель движения», и сразу в движении букв появился определенный порядок. Если теперь подставить в формулу различные величины</p>
      <empty-line/>
      <p>P<sub>А</sub>; P<sub>Б</sub>; P<sub>В</sub> ... P<sub>Ю</sub>; P<sub>Я</sub></p>
      <empty-line/>
      <p>и подсчитать, какой энтропией обладает вторая фраза, легко убедимся, что она стала меньше. Ее уменьшила «модель движения», переданная машине. А что содержится в этой модели? Информация или иегэнтропия.</p>
      <p>Чем больше сведений о законах чередования букв в осмысленном тексте заложено в нашу машину, тем больше будет походить на обычную фразу написанный ею текст. Если бы мы могли заложить в нее такое количество информации, какое хранится в мозгу, она, очевидно, могла бы на любой из наших вопросов давать вполне разумный ответ...</p>
      <p>- Вы, кажется, увлеклись, Быстров, - нахмурил брови профессор. - Терпеть не могу, когда серьезные рассуждения переплетаются с вымыслами фантазера!</p>
      <p>- Ну хорошо. Я буду говорить о более очевидных вещах. Давайте рассмотрим какое-нибудь физическое тело, например находящийся в равновесии газ. Молекулы скачут во всех направлениях. Сколько бы мы ни следили за одной из молекул, мы никогда не смогли бы предвидеть, где окажется она в следующее мгновенье: движение в любом направлении имеет равную вероятность. Но ведь есть и другие физические тела. Например, кристалл. В нем тоже существует непрерывное движение молекул. Но в этом движении сохраняется более строгий порядок: молекулы образуют так называемую «кристаллическую решетку», потому что между ними существует взаимодействие, они связаны друг с другом силовыми полями. Способна ли наша формула оценить этот порядок? Несомненно!</p>
      <p>В решетке кристалла есть направления, имеющие наибольшую вероятность: там, где расположены так называемые узлы. А между узлами есть «пустое» пространство: в него не попадают движущиеся молекулы, здесь вероятность их пребывания близка нулю. Если бы мы могли подсчитать значения вероятности для всех областей решетки и подставить их в формулу S = - ∑ P<sub>i</sub>log P<sub>i</sub>, мы убедились бы, что энтропия уменьшилась оттого, что газ превратился в кристалл. Почему уменьшилась? Да потому, что кристалл хранит в себе информацию - в его движении есть строгий порядок. Именно он и учитывается формулой S = - ∑ P<sub>i</sub>log P<sub>i</sub>. Ведь ей все равно, какое движеиие подразумевается под значком вероятностей. И для движения букв на страницах книги и для движения молекул в физическом теле она покажет одно и то же: неопределенность движения тем меньше, чем сильнее отличаются друг от друга значения разных P<sub>i</sub>. А там, где уменьшается неопределенность движения, появляется какой-то порядок: среди общего хаоса движущихся молекул возникают траектории, имеющие большую вероятность. У такого тела есть своя «география»: широкие дороги и узенькие тропинки, главные трассы и вспомогательные пути.</p>
      <p>Водяной пар можно превратить путем охлаждения в воду, а затем в кристаллики льда. Что будет происходить с молекулами этой системы? Они прекратят танец, что был в облаке пара, и начнут двигаться в том порядке, который существует в кристаллике льда. Значит, наше тело, перешедшее из газообразного состояния в твердое, приобрело ту информацию, которой обладает каждый кристалл.</p>
      <p>- Но позвольте! - воскликнул профессор. - На каком основании вы называете это информацией?</p>
      <p>Ведь никто же не следит за тем, что происходит в этом физическом теле, никто не получает сведений о том, что происходит с его частицами. Значит, нет никакой информации и незачем припутывать к этим процессам модные понятия и слова.</p>
      <p>- Тогда разрешите задать вам такой вопрос: а кто следит за тем, как бежит информация по цепям электронной машины? Тоже никто. Но ведь информация существует и в каналах связи’ и в ячейках «памяти»! Каналы же и ячейки строятся из полупроводниковых приборов, основой которых является все тот же кристалл. Значит, кристаллы все-таки могут не только хранить информацию, но и передавать ее друг другу. А нас, людей, это, кажется, задевает, профессор? Нам хотелось бы думать, что информация- - это нечто послушное нашей воле, что только нашим желанием направляется она по различным каналам, что только наше сознание или созданная им искусственная память способны хранить в себе «модели движения», ту информацию, которую дает окружающий мир?</p>
      <p>Но оглянитесь вокруг, профессор! Разве информацией, которую несет в себе любая живая клетка, природа не распорядилась без нас? Разве созданные нами машины не передают ее друг другу? А что происходит при этом в их каналах? Опять изменение порядка движения. С приходом каждого импульса электронные потоки меняют направление, они текут лишь через цепочки, в которых есть открытые лампы или замкнуты контакты реле. Чем больше информации хранится в искусственной памяти, тем более сложной становится «модель движения» этих потоков. Так почему же вы не хотите согласиться с тем, что в сложном движении молекул кристалла можно (хотя бы в принципе) оценить вероятность всех направлений и, подставив их в ту же формулу, определить, сколько бит информации сохраняет кристалл?</p>
      <p>Поймите самое главное: в любом техническом устройстве информация связана с движением точно так же, как в газе или в кристалле. Наибольшая энтропия - это наибольшая неопределенность движения.</p>
      <p>Представьте себе обладающий самой большой энтропией телевизионный сигнал. Как он выглядит на экране? Как нескончаемый снежный буран. Потому что любая яркость луча от черного до белого свечения имеет в любой точке экрана равную вероятность. Но вот мы передали «модель движения», и движение электронов в луче приобрело строгий порядок. Этот порядок передался изображению - и на экране, где только что бушевала снежная буря, появились живые люди, «модель» возродила движение, происходящее на телестудии или на сцене театра, превратив его в движение электронов, падающих на экран. Система получила информацию и уменьшила энтропию.</p>
      <p>То же самое происходит со звуком. Звук с максимальной энтропией - это ровный, несмолкающий шум. Звук человеческой речи - это колебания воздуха, изменяющиеся в определенном порядке. Этот порядок передается «моделям» движения, летящим к приемнику с любых расстояний. С получением информации электроны в цепях приемника приобретают нужный порядок движения. Он передается мембране динамика, мембрана заставляет двигаться воздух, сохраняя тот же порядок - музыку или речь.</p>
      <p>А в сосуде с газом? Пока газ находится в равновесии, молекулы движутся как попало. Если бы мы могли наблюдать их движение, оно показалось бы нам подобием снежного вихря; если бы мы могли слышать удары молекул о стенку сосуда, мы восприняли бы их как несмолкаемый шум. Но вот газ получил информацию - внешняя энергия увеличила давление в одной части сосуда. И сразу внутри сосуда возник упорядоченный поток молекул: они устремились в ту часть сосуда, где остался разреженный газ. Конечно, в таком движении еще слишком несложный порядок - разве сравнишь его с движением электронов, несущих на экран телевизора целый спектакль? Но все же это направленное движение, и оно также зависит от информации: первый же сигнал, полученный газом, создал этот порядок.</p>
      <p>А когда охлажденный газ превратится в массу кристаллов, порядка станет гораздо больше. Если бы вы могли наблюдать движение в решетке кристалла, вы тоже увидели бы своеобразный «спектакль». Подставьте в формулу энтропии вероятность различных перемещений молекул газа и кристалла, и вы убедитесь все в той же неизменной закономерности: пока вероятности всех направлений были одинаковы, была неопределенность движения, была велика энтропия. Но вот газ превратился в кристалл, вероятности стали различны, появился порядок движения, появилась негэнтропия.</p>
      <p>Так почему же вы не хотите поверить, что именно информацию сохраняет своим движением самый обычный кристалл?</p>
<p><strong>Ключ н азбуке мира</strong></p>
      <p>Всю неделю в отряде царит разброд. Никто не знает, куда идти дальше. Мы ждем решений профессора, а его, очевидно, мало волнуют наши заботы: он целиком погружен в себя. С ним творится что-то неладное. День за днем угрюмо бродит он в окрестностях нашей палатки, а с вечера и до рассвета сидит на ящике из-под консервов, читает какие-то книги, делает записи и расчеты при тусклом свете походного фонаря. На наши вопросы отвечает сухо и односложно, не скрывая, что они его раздражают.</p>
      <p>Только в конце недели профессор заговорил.</p>
      <p>Это произошло ранним утром, когда первый луч солнца, заглянув в нашу палатку, потревожил сои. Профессор сидел, как обычно, в углу палатки и чтото поспешно записывал в свой походный блокнот Затем он встал, отложил записи в сторону, и мы услышали первую связную фразу, произнесенную им за последние дни:</p>
      <p>- Я проверил ваши предположения. - Очевидно, эти слова относились к Быстрову. - Действительно, получается так, что информация присутствует всюду.</p>
      <p>- Ну конечно, профессор! - радостно отозвался Быстров. - Она существует там, где происходит движение, а движение происходит везде.</p>
      <p>- Забавляетесь афоризмами? - криво улыбнулся профессор. - А я тут долго размышлял над одним вопросом. Мы всегда получали информацию из внешнего мира. Но при этом почему-то были твердо уверены в том, что она наша «частная собственность» и может существовать либо в прессе и в устной речи, либо в каналах связи созданных нами устройств. А тот факт, что она объективно существует в природе, мы почему-то упорно не хотели признать. А она существует... И знаете, что меня в этом убедило? Простой опыт, который я любил проделывать еще в школьные годы. Но сегодня я вдруг взглянул на него по-новому. Оказывается, ваши «модели движения» передаются не только по специальным каналам связи. Те же «модели» способен передать молекулам жидкости самый обыкновенный кристалл. Ну кто мог это подумать!</p>
      <p>Профессор выдержал паузу, как бы оценивая, какое впечатление произвели на слушателей эти слова. Затем порылся в ящике и вынул оттуда какую-то склянку, наполовину наполненную водой.</p>
      <p>- Вот! - торжественно произнес он. - Вы можете сами убедиться в этом.</p>
      <p>Мы поочередно подержали в руках эту склянку, но никто из нас не увидел в ней никаких «моделей». В ней была самая обыкновенная вода.</p>
      <p>- Этот простой опыт всем вам хорошо известен, - продолжал между тем профессор. - В воде растворена поваренная соль. Теперь я беру один кристаллик соли и... погружаю в раствор. Смотрите внимательно. Я медленно тяну этот кристаллик пинцетом. Терпение, друзья мои, терпение. Сейчас у вас на глазах произойдет самое обычное чудо. Обычное - потому что в тысячах книг по физике написано о том, что раствор кристаллизуется там, где в него погружен кристалл. И все же это истинное чудо, потому что мы видим, как рукой невидимого ваятеля по образу и подобию одного кристалла лепится другой, точно такой же. Разве это не так? Вы смотрите: молекулы жидкости, находящиеся вблизи от кристалла, прекращают свою бессмысленную толкотню, выстраиваются в очередь и, повинуясь волшебной палочке дирижера, кружатся в причудливом хороводе. «Моделью» их танца служит все тот же кристалл. Смотрите, они выстраиваются в шеренги, в каждой ровно по девять штук, и каждая девятка в точности повторяет движение остальных -танцовщиц. Ну разве это не чудо?</p>
      <p>Мы смотрим на склянку, и танец, о котором рассказывает профессор, совершается у нас на глазах. Мы, конечно, не видим молекул, но мы видим, как рядом с погруженным в раствор кристаллом рождается один, другой, третий. Они похожи друг на друга, как братья, их плоские грани в точности повторяют друг друга. Они лишь кажутся неподвижными: мы знаем, что каждый из них, словно из сотов, соткан из миллионов клеток решетки, а в углах каждой из клеток невидимые молекулы водят свой удивительный хоровод. И каждый вновь рожденный кристалл повторяет движения прежней «модели» и вновь посылает «модель» молекулам жидкости для того, чтобы в их беспокойном брожении тоже возник строгий порядок, повторяющий ту же «модель».</p>
      <p>- Вы видите это движение? - обращается к нам профессор. - Кристалл передает информацию, кристалл рождает новый кристалл!</p>
      <p>Профессора невозможно узнать. Где его строгость, солидность и скепсис? Он так увлечен своими идеями, что похож теперь на мальчишку, которому впервые в жизни позволили потрогать руками руль настоящей автомашины, нажать на педали и дать громкий гудок.</p>
      <p>Но как же все-таки понимать его опыты? Каким образом удается кристаллу передать информацию окружающим его молекулам раствора? Ведь не может же он, в самом деле, «рассказать» молекулам жидкости, какой порядок они должны соблюдать! Или он «вдохновляет» их «личным» примером? Или силой наводит этот порядок, «собственноручно» устанавливает каждую молекулу на нужное место, не «бросая слов на ветер», действует «засучив рукава»?</p>
      <p>- Да, кристалл действительно действует силой, - поясняет профессор. - Между молекулами его решетки и молекулами жидкости существует взаимодействие. <sup>1</sup></p>
      <p>В древности Демокрит объяснял взаимодействие между частицами наличием особых зазубринок и крючков. И долгое время это объяснение оставалось единственным. Даже знаменитый Бойль, открывший одновременно с Мариоттом основной закон газа, строил свои гипотезы на тех же зазубринах и крючках. Но позднее, после установления закона Бойля - Мариотта, нашлось иное объяснение этих взаимодействий. Частицы материи притягиваются друг к другу подобно маленьким магнитам, потому что так же, как магниты, они находятся в окружении силовых полей. Эти поля и заставляют молекулы жидкости соблюдать определенный «строй». Как видите, чуда здесь нет, и все же это огромное чудо: кристалл взаимодействует с другим кристаллом, и между ними происходит обмен информацией, словно они живые, разумные существа!</p>
      <p>А я-то, старый упрямец, столько лет прожил в убеждении, что информация живет только в нашем сознании, в газетах и в книгах! Боже мой, как я глубоко заблуждался! Человек, его разум, его теории и каналы передачи, книги и электронные машины - это же звенья единой цепи накопления информации, единого процесса развития, которому подчинен весь наш мир! Как-то странно получилось в науке... Почему человек долго не замечал информации в клетке или в кристалле, а чтобы ухватиться за одно звено этой бесконечной цепочки, ему пришлось создать целую плеяду хитроумных электронных машин? Может показаться, что он обнаружил ее случайно.</p>
      <p>Но нет, здесь нет никакой случайности. Это сама информация, накопленная веками поисков и открытий, воплотилась в радио и телеграфе, породила вычислительные машины и этим выдала себя «с головой». А раз уж выдала - значит, нам надо идти до самых ее истоков... Когда начался непрерывный процесс ее накопления? У него нет начала...</p>
      <p>И сейчас наблюдают астрономы, как гигантские облака космической пыли образуют скопления звездной материи; как под действием сил притяжения они становятся все плотнее, пока распыленные в них частицы не окажутся так близко друг к другу, что между ними возникает взаимодействие ядерных сил. Тогда гигантские ядерные взрывы рождают в космосе новые звезды, которые становятся солнцами новых миров. И все процессы этой гигантской лаборатории подчиняются нашим земным законам: когда в облаке космической пыли возникает определенный порядок движения, оно накапливает информацию, отдавая энтропию вселенной вместе с излучаемым в пространство теплом.</p>
      <p>Когда-то в таком же гигантском процессе возникла наша Земля. И дальше все по тем же законам: из простых форм движения рождались более сложные, молекулы связывались в кристаллы, и новая информация рождала новый кристалл.</p>
      <p>Мы и сейчас можем наблюдать течение этих процессов. Только что мы видели, как возникают кристаллы. Химия знает немало примеров, когда сложные молекулы образуются в результате взаимодействия молекул простых веществ. Физика изучает процессы поляризации: под воздействием электромагнитного поля молекулы диэлектрика приобретают новый порядок движения, и за счет этого в нем накапливается заряд. Казалось бы, совершенно непохожие друг на друга процессы. Но нет, в них есть одно общее свойство: накопление информации рождает порядок движения частиц, образующих кристаллы, молекулы или поляризованный диэлектрик. И всегда процесс накопления информации неразрывно связан с противоположным процессом: в окружающей среде увеличивается энтропия, так как во всех перечисленных случаях за полученную информацию взаимодействующие системы «расплачиваются» выделяемым ими теплом.</p>
      <p>Благодаря непрерывному накоплению информации происходило развитие нашей планеты. На какомто этапе развития сложные гирлянды атомов породили первые сложные полимеры, затем белки и, наконец, первые клетки - основу всего живого, чем богата наша Земля. И на всех этапах этого движения к совершенству кристалл передавал информацию другому кристаллу, из клетки рождалась новая клетка. А дальше - информация, сохраняемая в нервных тканях сложного организма, появление человека с его разумом, его трудом, его знаниями - в общем та информация, с помощью которой он на наших глазах преобразует весь мир. Так кто же, по-вашему, породил информацию: люди, знания или машины?</p>
      <p>Ни то, ни другое, ни третье. Информация существует вечно; так же как и движение, благодаря которому развивается мир.</p>
      <p>- Вот видите, профессор, - улыбнулся Быстров. - А вы не хотели идти на Ничейную землю! Я смотрю, вас уже просто невозможно остановить!</p>
      <p>- Да, уважаемый! Я хочу идти дальше. И прошу не играть на моем самолюбии! Ошибается всякий; важно уметь признавать ошибки, чтобы они не мешали идти вперед. Я недооценивал информации. Мне казалось, что это домысел, просто «притянутый за уши» термин. А теперь понял, что всюду одно и то же. Мир - эго гигантская система, состоящая из множества разных систем. В любой из них есть элементы. Земля входит в солнечную систему. Элементом живой природы является организм. Элементом организма - живая клетка. Элементы клетки - молекулы. И сама молекула - это обладающая безграничной информацией система. И всюду одно и то же: если система хранит информацию, значит в движении ее элементов есть направленность и порядок. Взаимодействуя друг с другом, системы способны передавать информацию, как только что у нас на глазах проделал это кристалл. Ну кто мог об этом подумать?</p>
      <p>- Вы считаете, что мы с вами сделали открытие? Я разочарую вас, профессор. Это было известно еще полвека тому назад.</p>
      <p>- Но позвольте, тогда еще не умели измерять информацию!</p>
      <p>- Зато знали законы природы. И знали, что все существующие в ней системы способны так или иначе отражать в себе воздействие других систем. Великий Ленин - вот кто впервые сказал об этой способности. Вы помните его «теорию отражения»?</p>
      <p>- Да, разумеется. Ленин действительно говорил о том, что всем формам материи присуща способность отражения внешних условий. В более сложных формах материи она становится «способностью ощущений». Да, да, вы правы: указанное Лениным свойство материи - свойство отражения - может быть связано с понятием информации. И напрасно вы думаете, что это должно меня огорчить и расстроить. Напротив, это же так прекрасно - видеть, как по путям, предначертанным Лениным, идет современная научная мысль. Отражения, о которых говорил Ленин, мы научились оценивать количеством бит. А его идеи помогают понять смысл того, что мы измеряем. Вы чувствуете, какая здесь глубокая связь! Вы посмотрите: Ленин говорил, что это свойство присуще всем формам материи. Только что мы видели, как передают информацию клетки или кристаллы. А молекулы и электроны? А те частицы, которые изучает современная физика? Значит, и они могут посылать друг другу сигналы, передавать сообщения, имеющие свой, еще не разгаданный код! Чему вы, собственно, улыбаетесь? - обиделся вдруг профессор. - Я ведь вовсе не собираюсь с вами шутить.</p>
      <p>- Нет, нет, профессор, - успокоил его Быстров. - Меня очень увлекают ваши идеи. А улыбаюсь я потому, что мне вдруг пришла в голову очень забавная мысль. Будто какой-то физик, изучавший передачу информации при взаимодействии элементарных частиц материи, написал такой отчет о своих наблюдениях.</p>
      <p>«Ну, что у вас новенького?» - на ходу спросило Нейтрино, пролетая мимо Протона.</p>
      <p>«Новостей сколько угодно! - -степенно отвечал Протон. - Всего несколько секунд назад я видел, как рядом со мной столкнулись два Нуклона и появился малюсенький Пи-мезон».</p>
      <p>- Изволите шутить? - угрюмо произнес профессор. - А сознаете ли вы, что ваша шутка имеет очень глубокий смысл? В вашем примере встретились два нуклона. А теперь представьте себе, что где-то состоялась встреча двух представителей различных торговых фирм. Вы скажете, в этих событиях нет ничего общего? Да, действительно, мир элементарных частиц не похож на наш человеческий мир. Но информация - она все-таки всюду едина. В ней - «модели движения». Они могут быть закодированы буквами и словами, а могут передаваться взаимодействием силовых полей.</p>
      <p>Представители фирм обменялись информацией, и возник новый торговый договор, появилась иная форма движения - новый товарообмен.</p>
      <p>Столкнулись нуклоны, обменялись энергией и информацией - и вот появилась новая частица со своим законом движения - малюсенький пи-мезон. И не случайно одни и те же взаимодействия рождают одни и те же частицы: каждый раз при встрече нуклонов возникает одна и та же модель. Когда-нибудь мы научимся так же хорошо читать коды этих моделей, как читаем сейчас в газете сообщение о договоре торговых фирм...</p>
      <p>- Кажется, вы ударились в область фантастики, дорогой профессор! Разве не вы учили меня избегать ее, когда речь идет о научных фактах?</p>
      <p>- С вами невозможно разговаривать! - вдруг не на шутку рассердился профессор. - Вы просто не хотите понять, что речь идет о вполне серьезных вещах! Я же не виноват в том, что информация не знает ни границ, ни пределов, что она так же хорошо чувствует себя на страницах газеты, как и в силовых полях мельчайших частиц! Ведь факт остается фактом: частицы способны передавать друг другу не только энергию, но и информацию, не только интенсивность движения, но и его характер!</p>
      <p>Энергия и энтропия... Они всегда рядом, эти два фундаментальных понятия, помогающих уяснить всю «механику» мира, от гигантских метагалактик до мельчайших частиц. От них зависит ход любого процесса. И история у них общая. Они родились в середине прошлого века в связи с появлением тепловых машин.</p>
      <p>Так происходит всегда: техника ставит задачи науке. Прошло 100 лет, и опять повторилось то же: техника дала науке новый толчок. С рождением электронной машины наука еще интенсивнее занялась энтропией. Вам не кажется, что в ходе этих событий есть определенная закономерность? Будто кто-то заранее дал всему человечеству четкий, продуманный план...</p>
      <p>- Вас это удивляет? - улыбнулся Быстров. - В этом есть очень простая логика. Это этапы завоеваний. Паровая машина была первой технической революцией: человек стал управлять огромной энергией, получая ее из тепла. Электронная машина - это новая революция. На этот раз целью была информация. В прошлом веке были созданы тепловые машины, с помощью которых человек преобразил весь мир. Вместо убогих и медлительных дилижансов во все концы земли помчались стремительные экспрессы, движимые паром и электричеством механизмы заменили труд грузчика и землекопа, легкие _ _ парусные суденышки уступили место трансатлантическим кораблям. Энергия стала подвластна людям, и жизнь на земном шаре приобрела совеем иной облик и ритм. Но человек не остановился на этом. Чтобы стать всесильным владыкой мира, он создал электронные машины и автоматы. С их помощью он подчиняет себе энтропию.</p>
      <p>О существовании энтропии люди узнали впервые около ста лет назад, но до последнего времени наука не могла до конца уяснить всех ее свойств. Энергия, если можно так выразиться, родилась уже «зрелой». Люди давно ощущали, что силы природы имеют внутреннее единство, и не хватало только количественной меры, позволяющей точно сформулировать этот закон. А энтропия долгое время жила в «колыбели». Никто не тревожил «младенца», и потому его «нравы» оставались загадкой в течение многих десятков лет. Больцман и его последователи дали первый толчок науке. Но разве они исчерпали всю глубину энтропийных процессов? Если бы было так, мы с вами не оказались бы спустя столько десятилетий на просторах Ничейной земли. А отсюда путь все дальше и дальше... Я уже вижу контуры новой цели: теории тепловой смерти мира. Что, если именно по этой дороге повести теперь наш отряд?</p>
<p><strong>Религия на «научной базе»</strong></p>
      <p>Я чувствую, что читателю не терпится сразу задать вопрос. «Теория смерти» - это звучит не оченьто привлекательно. А если добавить к тому же, что согласно этой теории смерть неизбежна, и не только для каждого отдельно взятого индивидуума, а для Земли, солнечной системы и всей нашей вселенной, то в общем-то перспектива выглядит мрачно. Однако не спешите впадать в уныние. Давайте сначала уясним, что это за теория и в чем ее суть.</p>
      <p>Прежде всего, почему смерть названа «тепловой»? Что это - смерть от тепла? Нет, не в этом дело. Теория утверждает, что раньше или позже на всех мирах должно воцариться оцепенение. А куда же денется та энергия, которая согревает нашу планету? Ведь энергия не исчезает? Совершенно верно. Но она может «растекаться» по широким просторам вселенной. То тепло, которое достается сейчас одной нашей планете, может равномерно рассеяться на огромных пространствах. Тогда все температуры и давления выровняются и процессы прекратятся.</p>
      <p>Значит, «конец света»?</p>
      <p>Да, нечто подобное. Но «конец света» никем не был доказан, разве что библией, в которую многие уже перестали верить. А тут вдруг появилась «научная база», позволяющая утверждать, что это неизбежный конец. И на первых порах все казалось очень логичным. Тепловая машина может делать полезное дело за счет отбираемого у топки тепла. Что значит «отобрать тепло»? Как его «отобрать»? Крючком его не подцепишь, ковшом не зачерпнешь. Есть один только способ - контакт с нагретым телом. Мы уже знаем: до тех пор, пока в системе есть разность температур, энтропия будет расти. Тепло не надо «цеплять» или «загребать» - оно само течет от более нагретого к менее нагретому телу. Часть его можно направить в специальный цилиндр, где оно станет разогревать газ, который будет толкать поршень. Затем газ охлаждается, и поршень движется в обратном направлении. Туда-сюда, туда-сюда, и за счет такого движения паровоз 'мчится по рельсам, по водной глади плывет пароход.</p>
      <p>Так будет до тех пор, пока источник тепла и холодильник машины сохраняют разность температур. Но вот беда: во всех процессах тепло течет от нагретых тел к телам холодным. Этого требует энтропия: она должна расти до тех пор, пока существует разность температур. Значит, в масштабах вселенной энтропия будет расти, пока есть просторы холодного космоса и раскаленные звезды, излучающие тепло. А когда энтропия достигнет предела, в мире не будет холодных или горячих тел.. Температура станет всюду одной и той же. Негде будй<sup>-</sup> «черпать» тепло холодильнику, нельзя будет заставить двигаться тепловую машину, корабль и паровоз. Прекратятся потоки солнечных излучений, погаснут на небе яркие звезды - всюду тишина, мрак и покой. Вселенная станет огромным безжизненным трупом.</p>
      <p>Такие неутешительные выводы породил открытый Клаузиусом закон возрастания энтропии.</p>
      <p>Неужели смерть действительно так неизбежна? Почему же этого до сих пор не случилось? Почему у нас на Земле жизнь не прекращается и не замирает, несмотря на то, что тепло непрерывно течет от горячих к холодным телам? Очевидно, потому, что Земля согревается Солнцем. А когда Солнце погаснет?</p>
      <p>Если верить теории, это должно когда-нибудь наступить. Может быть, это будет не скоро? Может быть, к тому времени человек сможет улететь в другие миры?</p>
      <p>А куда лететь? Всюду растет энтропия. Всюду неминуема смерть. Грустно, не правда ли?</p>
      <p>А кое-кого это даже радует. Например, римского папу. Еще бы, ведь начиная со времен Коперника и Галилея наука шаг за шагом подрывала основы «божественного» мироздания, утверждая закон всемирного тяготения там, где религия обходилась с помощью трех слонов. И вдруг совершенно неожиданно теория «тепловой смерти» подарила служителям церкви прекрасный козырь. Ведь эта теория подтвердила «мудрость» священного писания, давно предрекавшего «конец света» и утверждавшего его «начало» - то есть создание мира силой и волею всемогущ щего божества.</p>
      <p>В 1951 году в Ватикане состоялось торжественное заседание папской «Академии наук» с повесткой дня, которая у человека, свободного от предрассудков, должна вызвать улыбку. Она называлась так: «Доказательства существования бога в свете данных современной науки».</p>
      <p>Какие же «научные аргументы» привлекли служители церкви в подтверждение своих антинаучных идей? В первую очередь теорию «тепловой смерти».</p>
      <p>Папа Пий XII объявил громогласно, что открытый Клаузиусом закон возрастания энтропии «свидетельствует о существовании Верховного Существа».</p>
      <p>В самом деле, если всюду растет энтропия и мир неуклонно стремится к хаосу, то как же могла без помощи бога возникнуть наша Земля? А с богом все ясно: он сам «издает» законы и сам может их отменять. Так, отменив однажды всего на одну неделю закон возрастания энтропии, бог сотворил из хаоса сначала землю и небо, затем растения, тварей и, наконец, людей.</p>
      <p>Таковы аргументы римского папы.</p>
      <p>Ну ладно, папа есть папа. Для него хороша любая теория, лишь бы она помогала сохранить могуществе церкви среди тех, кем до сих пор владеет религиозный дурман. Но почему Норберт Винер вторит римскому папе? Норберт Винер, основоположник кибернетики, человек, впервые громко сказавший об информации, существующей и в цепях автоматов и в тканях живых существ. Откуда у него эти мрачные мысли:</p>
      <p>«Мы в самом прямом смысле являемся терпящими кораблекрушение пассажирами на обреченной планете. Все же даже во время кораблекрушения человеческая порядочность и человеческие ценности не обязательно исчезают, и мы должны создать их как можно больше. Мы пойдем ко дну, однако в минуту гибели мы должны сохранять чувство собственного достоинства».</p>
      <p>Надо думать, что история отнесет к числу забавнейших парадоксов этот курьезный факт: папа римский придает анафеме провозглашенную Винером кибернетику, а Норберт Винер пропагандирует «тепловую смерть» мира, которая так импонирует римскому папе.</p>
      <p>Винер уверовал в неизбежность «тепловой смерти». Вселенная Винера подчиняется закону «большой энтропии», она неуклонно стремится к хаосу, среди которого существуют лишь небольшие, случайно возникшие и обреченные на неминуемую гибель «местные и временные островки» антиэнтропийных пронессов, к числу которых относятся неуклонно развивающаяся природа, все достижения прогресса и сама жизнь. Все это, по мнению Винера, лишь «видимость всеобщей целеустремленности», а «счастливому случаю, который обеспечивает продолжение жизни... придет полный и ужасный конец».</p>
      <p>Так считает Винер, обнаруживший новые' черты сходства автоматов и живых организмов, научивший нас еще глубже понять единство и гармонию мира. Почему же он утверждает, что эта гармония временна и случайна? Зачем уверяет нас в том, что информация, породившая клетку и сложные организмы, разум, знания и автоматы, должна вдруг бесследно исчезнуть из нашего мира, уступив место всепобеждающей энтропии? Разве нет в мире движения, сохраняющего строгий порядок? Разве не сохраняют порядка частицы материи, попадающие в электрические, магнитные и ядерные поля? Разве гравитационные и ядерные силы не превращают распыленные в космосе частицы материи в новые яркие звезды? Стоит лишь осмотреться, и мы увидим, как в непрерывном движении мира возникает все новый и новый порядок, как накапливается негэнтропия. Знание открытых диалектикой законов помогает уяснить всю глубину понятий информации и негэнтропии, единство всех связанных с ними видов движения: от процессов теплообмена до обмена знаниями, мышления и законов, которым подчиняется наш, человеческий мир.</p>
      <p>Если бы Винер изучил диалектику, он не был бы единомышленником римского папы. Энгельс не знал информации. Но он знал диалектику, поэтому сразу отверг теорию «тепловой смерти». Он говорил о том, что в своих превращениях материя сохраняет свои главные свойства, что «ни один из ее атрибутов никогда не может быть утрачен, и потому с той же самой железной необходимостью, с какой она когда-нибудь истребит на земле свой высший цвет - мыслящий дух, она должна будет его снова породить где-нибудь в другом месте и в другое время».</p>
      <p>Ну, а как же все-таки быть с законами термодинамики? Ведь нельзя же отрицать того факта, что тепловая энергия распределяется равномерно. Но энтропия-то при этом и в самом деле растет!</p>
      <p>Да, тепловая энергия действительно обладает этими свойствами. Но, помимо тепла, в мире есть и другие виды энергии. Мы изучаем природу сил гравитации, свойства ядерных и электромагнитных полей. Мы исследуем их волновые свойства, то есть тот порядок движения, который существует в этих полях. Значит, эти поля несут в себе информацию. Источник ее нужно искать там, где хаотичное тепловое движение превращается в упорядоченное электромагнитное поле, которое несет энергию в окружающее пространство.</p>
      <p>Такова «механика мира»: стоит лишь создать разность температур в любом физическом теле, и в нем сразу возникает негэнтропия, потому что вероятность движения от высокой к низкой температуре будет больше, чем вероятность всех остальных направлений. Значит, в этом процессе есть определенный порядок движения, в нем участвует информация, благодаря которой хаотичное тепловое движение может превращаться в упорядоченное движение электромагнитного поля.</p>
      <p>Между прочим, именно эти процессы в свое время заставили Планка ввести те самые знаменитые кванты, на базе которых родилась эйнштейновская теория света и вся современная квантовая механика. Следы информации вновь ведут к этим процессам. Быть может, в недалеком будущем, изучив структуру «частицы света» - фотона и мельчайших частиц вещества, наука сможет точно измерить, сколько в кванте содержится бит.</p>
      <p>Гравитационное поле тоже несет в себе информацию. Под действием этого поля распыленные в космосе частицы материи, притягиваясь друг другом, образуют плотные сгустки. Значит, информация, которую несет в себе гравитационное поле, уменьшает энтропию вселенной: в хаотичном движении распыленных частиц материи рождается новый порядок. Затем вступают в действие ядерные поля. Это происходит тогда, когда под действием сил гравитации частицы «слипнутся» в плотную массу, потому что ядерные силы относятся к категории близкодействующих сил. И опять возникает новый порядок движения: гигантские ядерные взрывы рождают братьев нашего Солнца, вокруг которых начинают кружиться сестры наших планет. Так информация, сохраняемая гравитационным и ядерным полем, порождает «модели движения» целых миров.</p>
      <p>Сложна и многообразна «механика» нашего мира.</p>
      <p>В нем есть упорядоченные системы, отличающиеся и сложностью и размером: элементарные частицы, атомы и молекулы, живые организмы и физические тела, наконец, планеты, звезды и целые галактики - необозримый и неизведанный гигантский движущийся мир. Во всех этих системах различные виды энергии взаимодействуют и переходят друг в друга. В единой связи этих процессов накапливается информация, рождаются новые космические тела и скопления, протекают физические явления, развивается живая природа. В этом непрерывном движении существует и развивается мир.</p>
      <p>Разве можно не видеть в многообразии материальных явлений одно и то же удивительнейшее свойство материи: неуклонное стремление создавать более сложные формы движения из простых и наглядных форм?</p>
      <p>Из простых молекул возникают более сложные, примитивные формы жизни превращаются в совершеннейшие организмы, а человек, начав с колеса и каменных наконечников, уже пришел к атомной энергии и сложным комплексам «умных» машин.</p>
      <p>В этом едином порыве к гармонии и совершенству мир накапливает информацию, потому что именно информация является мерой того порядка, который существует во всех формах движения, известных современной науке. Этот процесс может идти и с уча- „29 стием разума и без его помощи, потому что информацию можно встретить не только в газетах и в автоматах, но и в кристаллах, и в клетках, и в сложном движении электрических и магнитных полей.</p>
      <p>Великие мыслители уже давно уловили способность «самодвижения», присущую всем формам материи, способность, благодаря которой развивается мир. Но как не хватало науке той всеобъемлющей меры, которой можно было бы оценить этот вечный порыв! Теория информации была еще в колыбели, а мысль многих ученых уже витала в этих непознанных сферах, тоскуя о новых понятиях, которые связали бы живое и неживое, материю и сознание, физические явления и сложный духовный мир.</p>
      <p>«Допускаем ли мы, что, кроме атомов, существует нечто другое, например душа, или современное атомное учение находится в полном согласии со взглядами Демокрита, который считал, что во всех явлениях, включая психику и поведение живых организмов, существуют лишь атомы и пустота?» Этот вопрос задал в 1948 году студентам цюрихской высшей школы один из выдающихся физиков, В. Гейзенберг. И тут же ответил:</p>
      <p>«Если мы намерены с помощью методов атомной физики описать процессы жизни или духовные процессы, то нам необходимо расширить математический аппарат... Вполне возможно, что это будет сделано путем введения наряду с прежним еще и других понятий, которые можно было бы без противоречий с ними связать».</p>
      <p>И вот, исполняя желание Гейзенберга, теория информации предложила понятие «информации» и расширила математический аппарат.</p>
      <p>Благодаря этому понятию все формы движения оказались связанными единой нескончаемой цепью. Мир атомов, исследованный ученым, превращается в длинный ряд уравнений, таблиц и букв.</p>
      <p>В этих записях - модель изученного движения. Этой модели предстоит теперь «жить» в различных материальных системах, сохраняя порядок движения, исследованный ученым.</p>
      <p>Смотрите, вот уже работники связи берут в руки недавно написанный текст. Телеграфист пробегает его глазами, и модель того же движения возникает „ол в сетчатке глаза, бежит по нервным каналам связи, превращается в азбуку Морзе, в звук, в импульсы, в радиоволны, мчится по кабелям и по эфиру, и вот уже изучаюг ее ученые в разных странах и городах. Подчиняясь их разуму, это движение будет, вновь восстановлено по модели, и новые атомы будут двигаться в колбах или в реакторах, повторяя ту же модель. Потому что в колбах и в радиоволнах, в нервных тканях, в книгах и в мыслях может существовать, переходя от системы к системе, одна и та же модель. А раз так, значит есть и общая мера, пригодная для оценки всех видов движения. И раньше или позже наука должна была отыскать эту меру, потому что еще двадцать четыре века тому назад Демокрит, рассуждая о единстве и гармонии мира, уже почти улавливал в нем всеобщий единый код:</p>
      <p>«Подобно тому, как трагедия и комедия могут быть написаны при помощи одних и тех же букв, так и многие различные явления этого мира могут быть произведены одними и теми же атомами, поскольку они занимают различное положение и движутся различным образом».</p>
      <p>Двадцать четыре века - немалый срок. Демокрит мог говорить лишь о механическом движении атомов, а современная наука исследует различные формы движения во всей их сложной взаимосвязи. Да и само слово «атом» уже давно утратило тот смысл, который вкладывал в него Демокрит<strong><sup>12</sup></strong>.</p>
      <p>А теперь к мудрым словам Демокрита теория информации добавила еще одну короткую, но весомую фразу:</p>
      <p>«И тексты комедий или трагедий и различные формы движения атомов могут быть оценены количеством бит».</p>
<p><strong>Нам все время мешал наблюдатель</strong></p>
      <p>Оглянись на пройденный путь, читатель. Совсем недавно ты считал информацией лишь то, что можно услышать собственными ушами или прочесть на страницах книг и газет. Затем ты узнал, что она живет еще в клетках и нервных волокнах. Потом оказалось, что информацию хранят и физические системы, начиная от мельчайших кристаллов и кончая безграничным скоплением звездных миров. Значит, она объективно существует в природе, а те сведения, что приобрел человек, наблюдая природу, - это только часть информации, накопленной миром.</p>
      <p>Кажется, ты уже уяснил себе ее многоликую сущность. И все же что-то мешает тебе понять ее до конца. В ней есть какая-то двойственность! Пока мы ходили по улицам Нового Города, мы считали, что битами измеряется неопределенность. Чем больше неопределенность событий, тем больше информации получаем мы, когда случается одно из них. Так было и с буквами, и с шарами, и с лампочками, по которым мы измеряли скорость реакций. И в Новом Городе все привыкли понимать информацию именно так.</p>
      <p>А здесь, на Ничейной земле, все вдруг стало наоборот: профессор с Быстровым пришли к заключению, что информация увеличивает упорядоченность движения, что она несет этот порядок в различных «моделях», и чем больше информации, тем больше порядка в движении частиц или других элементов систем. И по формулам получается то же: энтропия подсчитывается со знаком минус, а информация имеет знак плюс. Потому что они характеризуют противоположные качества движения: с увеличением неопределенности растет энтропия, при появлении определенных траекторий тело накапливает информацию. Информация - «негатив энтропии», поэтому и назвал ее «негэнтропией» Леон Бриллюэн.</p>
      <p>Ну, а как же все-таки понимать опыт с шарами? Ведь там все было наоборот: чем больше неопределенность опыта, тем больше информации давал нам каждый извлекаемый шар. И с текстом дело обстоит точно так же: в упорядоченном тексте, вроде «весел враться не сухом и непо и корко», каждая буква дает только 3 бита, а в тексте с самой большой энтропией информация, получаемая' от каждой буквы, составляет целых 5 бит. Так что же в конце-то концов измеряется битами - неопределенность или порядок?</p>
      <p>- Прекрасно! - неожиданно обрадовался профессор, когда я изложил ему эти сомнения. - Я рад тому, что у вас возник этот вопрос. Ведь именно на этом вопросе споткнулся Бриллюэн.</p>
      <p>Помните его утверждение о том, что энтропия системы зависит от сведений, которые получил о ней наблюдатель?</p>
      <p>И, между прочим, не один он страдает этим недугом. Многие ученые, рассуждая об информации, никак не могут избавиться от какого-то мнимого наблюдателя, чтобы в его отсутствие рассмотреть объективное состояние реальных систем. А ведь именно из-за него, из-за этого мнимого наблюдателя, вы никак не можете определить, что же все-таки измеряется битами: неопределенность или порядок. Пока он присутствует, все получается путано и сложно.</p>
      <p>Начнем все сначала. Пусть в ящике 5 черных и 5 белых шаров. Сколько информации получит наш наблюдатель, извлекая шары? Каждый шар даст ему 1 бит. Теперь возьмем другой случай: 9 черных и 1 белый шар. Вероятность извлечения черного шара составляет 90 процентов, а количество информации при извлечении шара согласно формуле Шеннона составляет 0,47 бита.</p>
      <p>Но теперь представим себе такую картину: был ящик с пятью черными и пятью белыми шарами, и каждый шар нес наблюдателю 1 бит. А потом мы незаметно для наблюдателя заменили шары. Теперь в ящике 9 черных шаров и 1 белый, но наблюдатель не знает о том, что их количество стало иным. Для него неопределенность осталась той же: он считает, что с равной вероятностью он может извлечь и черный и белый шары. Значит, до тех пор, пока он не знает, какова вероятность этих событий, он будет по-прежнему считать, что каждый шар дает ему 1 бит. Но он упрям, этот наш наблюдатель: недаром же так трудно избавиться от его присутствия. Он продолжает тащить шары из ящика и записывает, какой попадается шар. И когда после 100 опытов черный шар попался ему 83 раза, он начинает догадываться, что мы его обманули и количество шаров в ящике стало теперь иным. А сделав 1000 таких опытов, он может, не заглядывая в ящик, сказать, что в нем находится около 90 процентов черных шаров. Вот с этого момента он будет знать, что в чередовании шаров есть определенный порядок, и. продолжая опыт, будет получать информацию 0,47 бита.</p>
      <p>Значит, информация зависит здесь не только от того, как чередуются события, которые он наблюдает, но и от того, что он знает о характере этих событий.</p>
      <p>Вы улавливаете, где возникает «двойственность» информации?</p>
      <p>- Пытаюсь. Будем говорить так: существует объективная неопределенность движения, например в опыте с шарами есть неопределенность чередования черных и белых шаров. А в тексте есть неопределенность появления буквы: буквы <emphasis>сто...</emphasis> могут оказаться и <emphasis>столом</emphasis> и <emphasis>стоном</emphasis>, потому что после сочетания <emphasis>сто...</emphasis> может появиться много различных букв. Все это не зависит от наблюдателя, эти явления объективны. Но, кроме того, существует и другая неопределенность - неопределенность его представлений.</p>
      <p>Я правильно уловил вашу мысль?</p>
      <p>- Да, да, совершенно верно. Продолжайте.</p>
      <p>- Но в тексте есть и порядок. Мы можем оценить его вероятностью. Если мы обозначим P<sub>а</sub>вероятность появления буквы <emphasis>а</emphasis>, то можем сказать, что P<sub>а</sub> много больше, чем P<sub>ю</sub> или P<sub>щ</sub>. И еще есть корреляция: после букв <emphasis>ею</emphasis> буква <emphasis>щ</emphasis> появится чаще, чем <emphasis>а</emphasis>. Если подсчитать информацию с учетом всего существующего в тексте порядка, то окажется, что каждая буква несет информацию немного большую, чем 1 бит. А если считать, что каждая из 32 букв алфавита имеет равную вероятность, получим, что в каждой букве содержится ровно 5 бит. Так сколько же информации несет в себе каждая буква - 1 или 5 бит? Все зависит от того, кто прочтет эту букву. Если наш наблюдатель изучил вербятность и корре- 235 ляцию букв русского текста, он получает от буквы всего 1 бит. А теперь представьте себе, что он иностранец, впервые встретивший русский текст. Он не знает алфавита, он даже не может отличить гласную от согласной. Он знает лишь, что в алфавите есть 32 различные буквы. Телеграф сообщает ему эти буквы, и он старательно записывает непонятный текст. Несмотря на то, что в движении букв существует порядок, <emphasis>для него</emphasis> каждая буква содержит ровно 5 бит. Кажется, так обстоит дело?</p>
      <p>- Да, да, - кивает профессор. - Все, о чем вы сейчас говорили, можно свести к одной простой формуле. Вот она: I = ς<sub>0</sub> + ς<sub>n</sub>.</p>
      <p>I - это количество информации;</p>
      <p>ς<sub>0</sub> - это объективная неопределенность движения;</p>
      <p>ς<sub>n</sub> - неопределенность представлений того, кто это движение наблюдает.</p>
      <p>Теперь смотрите, как просто обстоит дело. Пока наблюдатель считает, что все буквы имеют равную вероятность, неопределенность ς<sub>n</sub> велика. В этом случае I составляет 5 бит. Но вот наблюдатель стал изучать, как чередуются букву, и неопределенность его представлений начала уменьшаться. Он учел вероятность от P<sub>а</sub> до P<sub>я</sub>, подставил их в формулу Шеннона и получил, что I = 4 бита.</p>
      <p>Это все то же свойство формулы I = ∑ P<sub>i</sub>log P<sub>i</sub>: появились разные вероятности, уменьшилось I.</p>
      <p>Потом он уловил, что буквы связаны между собою, и стал учитывать вероятность появления каждой буквы с учетом трех предыдущих букв. Неопределенность его представлений (ς<sub>n</sub>) стала еще меньше, и потому величина I уменьшилась до 3 бит.</p>
      <p>Теперь предположим, что он изучил все возможные сочетания, учел корреляцию всех слов и букв.</p>
      <p>Он знает теперь все законы, которым подчиняются буквы текста, - неопределенность его представлений стала равна нулю. А буквы все следуют друг за другом, на телеграфной ленте появляется все новый и новый текст. Несет ли он новую информацию? Безусловно. Прочитав этот текст, наблюдатель узнает много всяческих новостей. Почему? Потому что в тексте есть объективная неопределенность движения. Если бы ее не было, текст не нес бы нашему наблюдателю никаких новых сведений: ведь он заранее мог бы предвидеть появление всех букв и слов.</p>
      <p>Но есть объективная неопределенность, и та информация, которую получает наш наблюдатель, зависит теперь от нее: I = ς<sub>0</sub>, потому что ς<sub>n</sub> стало равно нулю.</p>
      <p>Наблюдая любое явление, человек всегда стремится устранить неопределенность своих представлений об этом явлении. Чтобы изучить порядок движения, существующего в любом физическом теле, он должен получить такое количество информации, которое существует в этом движении.</p>
      <p>Как будто все не так уж и сложно, и тем не менее как много неясностей вносит в науку об информации этот назойливый наблюдатель! Только он появляется, всплывает- куча вопросов. Что ему известно заранее? Будет ли он принимать во вни- 237 мание новые сообщения, имеют ли они для него ценность?</p>
      <p>Да, представьте себе, до тех пор, пока он присутствует, мы обязаны учитывать не только его знания, но даже склонности и привычки. Вот вам простой и наглядный пример.</p>
      <p>С помощью камеры Вильсона<strong><sup>13</sup></strong> получена фотография со следами пролетавших частиц. Эти следы содержат в себе информацию: они связаны с движением, которым живет этот мир. Наблюдая это движение, физик может открыть новую закономерность.</p>
      <p>А теперь представьте себе, что во время этого опыта в гости к физику зашел приятель - профессиональный музыкант. Он равнодушно взглянул на снимок и отошел в сторону, поджидая, когда физик закончит свои дела. Он не заметил, что физик сильно взволнован: только что получена информация, на базе которой можно проделать новый интересный расчет. Но та информация, которая волнует физика, недоступна для музыканта, и потому, взглянув случайно на фотографию, он увидел лишь путаницу линий, не гово рящих ему ни о чем.</p>
      <p>Внезапно в окна лаборатории проникли посторонние звуки: в соседнем доме включили приемник.</p>
      <p>Увлеченный расчетами физик не узнал в этих звуках симфонии Моцарта. Зато его приятель в бушующем море звуков уловил, как в момент четвертого такта сфальшивил нежный гобой. Вот вам, пожалуйста, в обоих случаях есть сигналы, но одному наблюдателю они несут информацию, а для другого это всего лишь «пустой звук».</p>
      <p>И вот, чтобы сбросить с себя иго капризного наблюдателя, мы с Быстровым, не сговариваясь, пошли на одну и ту же хитрость: мы просто перестали его замечать. Мы стали рассматривать все явления, не обращая внимания на его отношение к этим явлениям, не интересуясь даже вопросом, знает ли он о них. И тогда оказалось, что во всех существующих в мире системах происходит одно и то же: если система хранит информацию, значит ее элементы, двигаясь, сохраняют порядок. Так ведут себя автоматы, так бегут электроны по цепям вычислительной машины, так движутся молекулы в кристаллической решетке твердого вещества. Да и сам наблюдатель - это тоже система, только очень сложная и капризная. Но если отбросить капризы, то в общем-то и он подчиняется тем же законам: мозг его хранит информацию, потому что в нем существует движение импульсов, сохраняющих строгий порядок. И чем больше накопит он сведений, тем больше порядка будет в движении, рождающем мысль.</p>
      <p>Так обстоит дело, если, отбросив субъективное мнение наблюдателя, научиться видеть в явлениях их объективную закономерность. Тот, кто умеет материалистически оценивать явления, никогда не повторит ошибки, которую допустил Бриллюэн. Он говорил: «Энтропия есть мера недостатка информации о действительной структуре системы».</p>
      <p>Вы чувствуете, что в этой формулировке незримо присутствует наблюдатель? Если бы его не было, кто бы мог судить о структуре? Это он испытывает «недостаток», это он не знает, какова действительная структура системы.</p>
      <p>Английский ученый Джон Пирс говорит еще более определенно: «Как только наблюдатель выявил что-нибудь в физической системе, так энтропия системы снизилась, ибо для наблюдателя система стала менее неупорядоченной».</p>
      <p>Можно ли признать эти мнения правильными? Представим себе, что наблюдатель исследует какоето тело, изучая движение различных частиц. Что будет, когда он полностью изучит его структуру? Если верить Пирсу и Бриллюэну, энтропия тела станет равной нулю. Как же так? Разве оттого, что мы наблюдаем молекулы в кубике газа, они должны прекратить свой «футбол»? Конечно, нет! Не потому велика энтропия газа, что мы не имеем сведений о движении каждой частицы, а потому, что в движении нет никакого порядка: газ не хранит информации, он стремится к равновесию, к наибольшему хаосу, к самой большой энтропии. Зато в кристалле порядок есть. Если газ охлажден настолько, что на стенке сосуда выпали кристаллы, значит энтропия уменьшилась. И не имеет никакого значения, знает ли наблюдатель о том, что появился новый кристалл.</p>
      <p>А теперь давайте еще раз позовем наблюдателя, чтобы раз и навсегда уяснить себе его роль. Пусть наблюдает за этим кристаллом. Чем меньше он знает о том, как движутся в нем молекулы, тем больше получит он информации, наблюдая любую из них. Все в соответствии с формулой: I = ς<sub>0</sub> + ς<sub>n</sub>.</p>
      <p>Объективная неопределенность от него не зависит - ς<sub>0</sub> равно постоянной величине. Но велика неопределенность его представлений ς<sub>n</sub> и потому велико значение I. Потому и считают жители Нового Города, что информация есть «мера неопределенности» - ведь они разрабатывают каналы связи, по которым будут идти только те сведения, которые являются новостью для наблюдателя.</p>
      <p>Но наблюдатель хитер. Получая сведения, он накапливает знания, и неопределенность его представлений становится все меньше и меньше. Сначала каждая буква несла ему 5 бит информации. Затем он понял, что буквы имеют разную вероятность, изучил всевозможные их сочетания, то есть уменьшил неопределенность своих представлений, и стал получать от каждой буквы чуть больше 3 бит. Наблюдгя движение, происходящее в тех или иных явлениях природы, человек всегда старается уловить в нем порядок. Если порядок изучен, значит нет неопределенности представлений и дальнейшие наблюдения становятся бесполезными. Представьте себе, что вы наблюдаете за движением молекул в кубике газа, отмечаете скорости, определяете их вероятность и строите кривую распределения скоростей. Дает ли вам что-нибудь новое такая кривая? Нет, она целиком повторит кривую Максвелла. И сколько бы ни получали вы новых сведений о том, где оказалась та или иная молекула в ходе нескончаемого «футбола», вы не узнаете ничего нового по сравнению с тем, что еще в прошлом веке узнал гениальный Максвелл. Потому что с тех пор, как он описал равновесное состояние газа формулами и кривыми, исчезла неопределенность представлений о законах, царящих в кубике газа, и вся дополнительная информация лишь подтверждает этот объективный закон.</p>
      <p>В формуле I = ς<sub>0</sub> + ς<sub>n</sub> исчез член ς<sub>n</sub> - он стал равен нулю.</p>
      <p>Значит, теперь I = ς<sub>0</sub>.</p>
      <p>Как это понимать? Очень просто: информация, которую будет получать теперь наш наблюдатель, равна объективной неопределенности движения. В кубике газа он обнаружит хаос. Этот хаос отразили с своей теории Людвиг Больцман и Джемс Максвелл. И нет больше смысла наблюдать за этим движением, потому что искать в нем новые сведения - значит попусту тратить время.</p>
      <p>А если в газе нарушено равновесие?</p>
      <p>Тогда в движении частиц будет соблюдаться определенный порядок: наиболее вероятным будет движение в сторону более низкой температуры. В такой системе есть информация. Хотите сделать все достоянием ваших знаний? Пожалуйста: измеряйте температуру в различных частях тела и наблюдайте за ее изменением.</p>
      <p>Теперь вам понятно, как связана Информация, существующая в любой материальной системе, с информацией наблюдений?</p>
      <p>Наблюдая движение, мы изучаем его законы; получая информацию, мы познаем мир. Теория и опыт помогают нам понять все, что вокруг нас происходит. Порядок движения, который существует в наблюдаемых нами системах, становится достоянием наших знаний. Когда человеку нужна информация, даже неподвижный камень послужит ее источником: изучая его, археолог увидит движение, существовавшее в ледниковый период, а физик - движение многих молекул и структуру кристаллов, из которых он состоит.</p>
      <p>Надеюсь, вам теперь ясен этот вопрос?</p>
      <p>- Как будто бы да. Чем больше сведений, тем больше знаний. Человек неустанно изучает природу, узнает о ней все больше и больше. Наступит время, когда человек изучит все законы движения, и тогда... Позвольте, а что же. будет тогда? Получается так: пока есть неопределенность представлений о какомто движении, можно получать о нем информацию путем наблюдений. Но вот получены все сведения о законах движения мира. Значит, незачем больше изучать этот мир?</p>
      <p>- Нет, человек будет всегда пополнять свои знания.</p>
      <p>- Но откуда он будет черпать новые сведения?</p>
      <p>- Из внешнего мира.</p>
      <p>- Ну, а если он уже изучил все законы движения?</p>
      <p>- Такой минуты никогда не наступит. Законы движения мира неисчерпаемы, как сам мир. Максвелл описал хаос молекул в кубике газа. А знал ли он чтонибудь о том, что происходит внутри молекул? Нет, к этому люди пришли значительно позже. Но и здесь не последовало передышки. Человек заглянул внутрь атома и открыл там целый неведомый мир. Нет предела человеческим знаниям, нет барьера, после которого наступит полная ясность и нельзя будет изучать материю вглубь. Наши теории лишь частично отражают законы реального мира.</p>
      <p>Когда-то считали, что весь мир подчиняется законам Ньютона. Потом оказалось, что есть объективная неопределенность в совместном движении массы частиц и законы Ньютона не могут точно описывать траекторию каждой частицы. С тех пор физика привлекла теорию вероятностей к изучению подобных процессов. Энтропия помогла еще глубже понять эти явления, а теория информации заставила нас по-новому взглянуть на природу энтропии. А пока мы изучаем существующие формы движения, уже рождаются новые формы. Этот процесс нескончаем: в космосе и на нашей планете, в человеческом обществе и в мире микробов - всюду рождаются новые формы. Мир находится в вечном движении, и никогда не наступит такого момента, чтобы в этом вечно движущемся мире не осталось для нас новостей.</p>
      <p>Вот вам наглядное подтверждение, - профессор широким жестом указал на линию горизонта. - Развивающаяся наука привела нас к этим просторам, и разве может кто-нибудь сказать точно, где кончается этот маршрут?</p>
      <p>Он взглянул на часы. Был уже полдень. Яркое солнце сияло над просторами необъятной Ничейной земли.</p>
      <p>- Куда же вы теперь поведете отряд, профессор?</p>
      <p>- Туда. Вы видите там, в облаках тумана, пик, вздымающийся ввысь? Это Вершина Человеческих Знаний. Если, взобравшись на эту вершину, взглянуть на далекие перспективы, можно увидеть необычайное: стремительный бег человеческой мысли, познающей природу самой себя.</p>
<p><strong>ГЛАВА 3. ВОСХОЖДЕНИЕ НА ВЕРШИНУ</strong></p>
<p><strong>Как избежать плена?</strong></p>
      <p>- Если я правильно вас понял, профессор, вы собираетесь с помощью информации исследовать мысль? - спросил Быстров.</p>
      <p>- Да, вы поняли меня правильно.</p>
      <p>- И вы считаете, что для такого ответственного исследования в нашем распоряжении имеется достаточно средств?</p>
      <p>- А как считаете вы?</p>
      <p>- Я? - Быстров помолчал. Очевидно, он взвешивал все «за» и «против». - Видите ли, профессор, - сказал он, - мысль - это слишком сложное, многогранное явление, для того чтобы подходить к нему с какой-то одной стороны. Во все века человека интересовала природа мысли. Были открыты законы логики и психологии, философия вскрыла социальную сущность сознания. Все это касается содержания мысли.</p>
      <p>Но как она существует? В каком виде сохраняет человеческий мозг то огромное количество сведений, которое накапливается в течение жизни? Каким образом из ранее приобретенных знаний рождается новая мысль? И когда появилась эта новая мысль, что же в конце концов происходит в человеческом мозге?</p>
      <p>Исследования великого Павлова внесли здесь определенную ясность. По крайней мере стало известно, что основная роль в процессе мышления принадлежит коре больших полушарий. Павлов доказал, что клетки коры могут тормозиться и возбуждаться в зависимости от состояния психики и мыслительного процесса. Для того времени это было огромным шагом: по существу, впервые в науке появилась возможность связать мысль с тем материальным органом, который ее производит, с состоянием клеток, образующих кору больших полушарий. И все же оставалось неясным: как «работают» эти клетки, как «течет» по ним наша мысль?</p>
      <p>Даже в настоящее время можно найти наивных людей, которые представляют себе, будто наши знания существуют в виде «извилин». Родилась новая мысль - и новая «щелочка» пролегла среди паутины извилин, избороздивших полушария мозга. А когда мысль работает напряженно, эти извилины должны как-то воздействовать друг на друга, поэтому они якобы «оживают», движутся... Вы, очевидно, слышали выражение «пошевели мозгами»? Оно родилось именно из такого вот представления о работе мозга, об извилинах, которыми время от времени приходится «шевелить».</p>
      <p>- Для чего вы мне это рассказываете? - прервал Быстрова профессор. - Вы хотите убедить меня в том, что это не так?</p>
      <p>- Ну что вы, профессор! - смутился Быстров. - Я просто пытаюсь изложить вам суть своих сомнений. Я хочу сказать, что в этой области до сих пор еще такое множество «белых пятен», что очень рискованно вести сюда целый отряд. Мы можем попросту заблудиться. Ведь до сих пор мысль изучали философы, психологи, физиологи. А мы - люди техники.</p>
      <p>- Ну так что же? Разве люди техники не могут оказать физиологам и психологам большую услугу? Ведь именно техникой рождена в цепях электронной машины искусственная «машинная мысль»!</p>
      <p>- Но, простите, профессор, я еще далеко не уверен в том, что это можно называть «мыслью».</p>
      <p>- Ну что ж, как раз в этом мы с вами и должны разобраться. Как известно, кора больших полушарий мозга состоит из нервных клеток - нейронов. Нейрон - это «ячейка» нашего мозга, подобная ячейкам, из которых составляются логические схемы электронных машин. В последние годы во многих лабораториях мира изучаются свойства этой «ячейки». Конечно, нейрон «устроен» гораздо сложнее магнитных ячеек или полупроводников. И все же точно доказано, что есть у них и общие свойства: так же как ячейка электронной машины, нейрон может «отпираться» и «запираться», давая ответы «да» или «нет». Мы можем исследовать взаимодействие подобных ячеек в каналах электронных машин. Что из этого следует? А вот что: те процессы, которые физиологи могли изучать лишь в общих чертах, мы можем представить себе во многих деталях. И не случайно в последние годы на различных технических конференциях то и дело всплывает вопрос о природе мысли.</p>
      <p>- Да, но, насколько мне известно, многие из тех, кто увлекается кибернетикой, склонны слишком уж высоко возносить «машинную мысль»! Оми считают, что между человеческой мыслью и «мыслью» в машине нет принципиальной разницы, что стоит лишь решить некоторые технические проблемы, сделать более емкой «память» машины, и она начнет мыслить, как человек. Не знаю, как вы, профессор, а я считаю, что этот путь является ложным. И если мы с вами поведем отряд по этим дорогам, мы просто заблудимся, мы неизбежно окажемся в плену механицизма!</p>
      <p>Вот видишь, читатель, я честно выполнил все свои обещания. Я не зря говорил об опасностях, которые подстерегают нас на Ничейной земле. Правда, механицизм - это не название дикого племени и не имя его вождя.</p>
      <p>Механицизм - это научное направление. Оно родилось во времена Ньютона. Когда законы Ньютона позволили объяснить механику солнечной системы, многим ученым показалось, что с помощью этих законов можно понять весь мир. Все явления они пытались свести к законам механики. А законы эти весьма просты. По плоскости катится шарик. Если бы не было трения, он катился бы бесконечно. Если на него действует сила, он начнет катиться быстрее. Два шарика притягивают друг друга с силой, пропорциональной их массе и обратно пропорциональной расстоянию. Впрочем, стоит ли говорить об этом подробно, если все это можно прочесть в учебнике средней школы?</p>
      <p>Непонятно другое: какой тут может быть плен?</p>
      <p>А вот какой. Если с помощью этих шариков пытаются объяснить более сложные вления, начинается механицизм. Механисты рассуждают так: любое тело состоит из молекул, а молекула - это тот же шарик. Значит, из таких же вот шариков состоит и живой организм, и все его органы, и все, что они производят. Поэтому нет существенной разницы между человеком и механизмом. Ну, а как же быть с мыслью? Очень просто: надо и ее свести к этим шарикам. Поэтому мысль стали представлять себе как некое вещество, которое мозгом производится так же, как, скажем, печенью вырабатывается желчь.</p>
      <p>Очевидно, подобных взглядов и опасался Быстров. Но профессор с ним не согласен.</p>
      <p>- При чем здесь механицизм! - горячится он. - Я призываю вас решать эту проблему в свете последних достижении науки, а вы подсовываете мне покойника, который был похоронен еще полвека на-, зад! Неужели вы впрямь считаете, будто специалисты из области кибернетики хотят доказать, что мысль подчиняется законам Ньютона?</p>
      <p>- Нет, так не считаю. Но когда некоторые из современных ученых пытаются свести к простым сигналам любую сложную мысль, они в новой форме возрождают все тот же механицизм. Нельзя забывать о том, что мозгу присущи высшие формы движения, что их нельзя свести к простой сумме низших, потому что сложное движение имеет те качества, которых нет ни в одной из простейших форм.</p>
      <p>- Упрощать, конечно, не следует, - согласился профессор. - Но не менее опасной является и другая крайность. Есть, к сожалению, и такие ученые, которым в любой попытке глубже проникнуть в мозговые процессы мерещится механицизм.</p>
      <p>- Уж не имеете ли вы в виду меня, профессор? - вспыхнул Быстров.</p>
      <p>- Вас? Нет, я еще недостаточно хорошо понял вашу позицию в этом вопросе. Да и вообще зачем нам ссориться? Впереди трудный путь, а трудности лучше всего помогают людям узнать друг друга. Однако должен честно признаться, что ваша чрезмерная осторожность кажется мне излишней. Вы не находите, что мы с вами поменялись ролями? Недавно вы убеждали меня во всепроникающей сущности информации, а теперь мне приходится убеждать в этом вас. Мы же видели, что информация может одинаково проявлять себя в самых различных материальных системах. Почему же мозг должен представлять собой исключение? Оттого лишь, что он сложнее всех остальных систем? А не кажется ли вам, что с этих позиций вы проповедуете непознаваемость мысли? А ведь это, пожалуй, хуже механицизма. Смотрите, наука идет все дальше и дальше. Она дала вам новые методы, новое понятие - информацию, единицы для ее измерения - берите, пользуйтесь, идите дальше! Действительно, мозг порождает самую сложную форму движения. Но кто же, если не мы с вами, должен эту сложность преодолеть и понять? Отбросьте вашу чрезмерную робость - она мешает идти вперед.</p>
      <p>Новая теория хочет связать живое и неживое? Но разве можно сводить высшие формы движения к низшим? Нет, на этом пути легко поскользнуться. Куда проще, не вникая в суть новых методов и понятий, повесить на них ярлычок: «Опасно - механицизм!» К счастью, мы с вами не верим чрезмерно осмотрительным людям. Мы ведь знаем, что наука требует не бесконечных оглядок, а дерзаний, поисков, стремительного порыва к тому, что ново, что зовет только вперед.</p>
      <p>Мы не философы и не биологи, мы люди техники. Но ведь имеем мы право задаваться вопросом о том, какие пути ведут к познанию мысли! И мы должны искать ответа на этот вопрос. Но прежде всего надо научиться не бояться теней. Свет всегда порождает тени: все новое, что появлялось в науке, вызывало яростные протесты и должно было отстаивать свое право на жизнь. Эта борьба продолжается и сегодня. Тех, кто пытается использовать новые методы в изучении мозга, предостерегают на каждом шагу. Например, доктор Фролов заявляет категорически, что сравнение мозга с электронной машиной «дезориентирует не только инженера и математика, но и исследователя-биолога и психолога, возвращая его к механистическим позициям XVIII века»<strong><sup>14</sup></strong>. Не правда ли, очень похоже на мрачные тени? Фролов запрещает кибернетике исследовать человеческий мозг. И он, к сожалению, не одинок. В том же сборнике ему вторит профессор В. Н. Колбановский: «Серьезно проводить параллели между машинами и организмами - значит возвращать науку к механистическому материализму на несколько столетий назад».</p>
      <p>Так что же нам остается делать? «Серьезно» сравнивать информацию в машине и в мозге нам запрещают. А как же быть с ее общностью, с тем, что информация является единой мерой порядка движения для простых и для сложных форм? Может быть, прикажете считать это шуткой? Но с фактами шутить не рекомендуется, факты за это мстят.</p>
      <p>Значит, получается так: если мы будем изучать свойства информации в цепях электронной машины, а затем искать те же свойства в человеческом мозгу, мы возвратим науку «на несколько столетий назад».</p>
      <p>А если мы все же дерзнем идти дальше? Если мы не поверим тому, что говорит Колбановский, и будем искать единую суть информации для высших и низших форм?, «Нет, нельзя сводить высшие формы движения к низшим», - предостерегают нас осторожные люди. А мы и не собираемся этого делать! Мы хотим только глубже понять их единство. А в этом нам как раз и должна помочь философия, потому что именно эта наука ищет общие закономерности, присущие и природе, и обществу, и человеческой мысли. В поисках единства и общности была, есть и будет одна из важнейших задач науки, стимул ее развития, ее высшая цель. Без понимания этой общности мы никогда не смогли бы назвать все, что есть в нашем мире, одним всеобъемлющим словом «материя». Мы никогда не признали бы, что люди, растения и животные не были созданы богом, что самые сложные формы материи возникли из низших, простейших форм. И в этом единстве мы будем пытаться найти ответ на вопрос о том, где и как рождается мысль. И мы будем делать это совершенно «серьезно».</p>
      <p>Оттого, что информацию в мозгу хранят и посылают друг другу живые ячейки, что она существует там в виде самых простых сигналов, подобных тем, что используются в машине, мысль не перестает быть самой сложной формой движения. В звуках музыки не исчезнет сложная гамма чувств композитора, если его симфонию мы оценим количеством бит. Вдохновенные строки Пушкина не сведутся к «низшим формам движения» Даже в том случае, если они будут храниться в простейших ячейках искусственной памяти, а средством их передачи послужит простейший двоичный код. Значит, все-таки могут простые ячейки хранить в себе большую и сложную мысль?</p>
      <p>Надо понять, как из простого рождается сложное, прежде чем делать выводы или прогнозы. Диалектика «как бы является скрипкой Страдивариуса, самой совершенной из скрипок, но, чтобы на ней играть, нужно быть музыкантом и знать музыку. Без этого она будет так же фальшивить, как и обычная скрипка». Эти слова принадлежат академику Капице, и мне нечего к ним добавить. Разве что некоторые факты. Может быть, в утверждениях по поводу сущности информации тоже можно уловить эти фальшивые звуки? Ведь многих пугала ее удивительная «вездесущность». Разве можно искать в клетке какието коды или считать, что энтропия ячеек памяти зависит от сведений, которые они будут в себе хранить? Осторожные люди решили на всякий случай оградить территорию новой теории, закрыть ей пути на Ничейную землю. Они выдвинули тезис о том, что нельзя «серьезно» сравнивать энтропию в теории информации и энтропию в термодинамике., Они «запретили» искать их единую сущность. Они настаивали на том, что между ними надо признать лишь внешнюю, формальную связь.</p>
      <p>Но существует на свете самая совершенная скрипка. В руках тех, кто знает и любит музыку, она звучит удивительно мелодично. В ее звуках вся гармония мира, торжество человеческой мысли, непрерывный научный прогресс. Надо лишь заставить звучать ее струны так, чтобы в эту гармонию не вплетались фальшивые ноты.</p>
      <p>Разве нужно заглушать фальшивыми звуками голоса тех, кто в неразрывной связи явлений ищет единую сущность информации и энтропии? Быть может, в их утверждениях есть еще много спорных вопросов, но ведь единую сущность энергии тоже искали сотнями лет! А теперь совместно с энергией можно учитывать и информацию, значит можно глубже понять материальный мир. Прислушайтесь: разве не к этому призывает нас голос чудесной скрипки? В мире все существует в движении: движутся атомы и галактики, природа, люди и мысль. Можно оценить движение в единицах энергии, потому что она является мерой его интенсивности: система получает энергию - интенсивность растет. Информация характеризует движение, потому что она является мерой его направленности: система накапливает информацию - растет порядок движения ее элементов. Эти меры применимы ко всем формам движения, они позволяют оценить два основных его качества: направленность и интенсивность.</p>
      <p>В мозгу тоже существует движение. Мы можем оценить его направленность и интенсивность: мозг потребляет около 25 ватт мощности (то есть расходует 25 джоулей энергии в течение каждой секунды) и хранит информацию в количестве 10<sup>12</sup> - 10<sup>15</sup> бит. Конечно, у нас пока нет достаточного количества фактов, чтобы дать полный анализ работы мозга. Но любой шаг, позволяющий глубже проникнуть в мозговые процессы, представляет собой огромную ценность. Наступит время, когда эти первые всходы превратятся в удивительные плоды: люди научатся освобождать сознание от усталости и перегрузок, от влияния старости и болезней, очищая мозговые каналы связи от влияния посторонних помех. И все эти «вмешательства» в таинственный мир мозговых процессов ни в какой степени не затронут той идеальной стороны мышления, которую имеют в виду классики марксистской теории, когда они говорят о том, что содержание и сущность мысли не могут быть сведены к низшим формам движения.</p>
      <p>- Но о какой идеальной стороне мышления вы говорите? - спросил я профессора. - Вы же только что доказывали, что мысль рождается мозгом в виде циркулирующих по клеткам сигналов. Сигналы материальны, клетки - тоже. Где же тут «идеальная сторона»?</p>
      <p>Профессор взглянул на меня с досадой и удивлением. Так смотрит старый учитель на самого бестолкового ученика.</p>
      <p>- Вы читаете книги? - спросил он, в свою очередь.</p>
      <p>- Ну, разумеется, - я никак не мог уловить, куда клонит профессор.</p>
      <p>- Страницы материальны, - продолжал профессор, повторяя мои интонации, - буквы тоже. Значит, по-вашему, в книге нет никаких идей? Так, что ли?</p>
      <p>- Нет, конечно, не так.</p>
      <p>- Вот в том-то и дело. Есть книги вредные и полезные, прогрессивные или реакционные. Идеи могут быть разные, хотя все книги состоят из похожих страниц и одинаковых букв.</p>
      <p>Так и в вашем мозгу. В одинаковых клетках существуют разные мысли. Комбинацией клеток может создаться любой зрительный образ. Ну, например, образ стула. Но стул, который родился в вашем воображении, - это стул идеальный - на нем нельзя 255 посидеть.</p>
      <p>В свое время Энгельс писал: «Мы несомненно «сведем» когда-нибудь экспериментальным путем мышление к молекулярным и химическим движениям в мозгу, но разве этим исчерпывается сущность мышления?»</p>
      <p>Разумеется, нет. Надо учитывать еще содержание мыслей - способность анализа и обобщений, идеи, взгляды, творческий характер и классовую сущность сознания. А что касается способов накопления, хранения и передачи информации, то здесь надо неустанно искать единые методы, проводить аналогии, ставить эксперименты. И пусть себе поют фальшивые скрипки<sup>1</sup> о том, что это механицизм. Мы будем искать единую сущность информации и в машине и в мозгу. Информация в цепях автомата несет «модели движения» его элементов. А если бы наш мозг не хранил в себе тех же «моделей движения», разве могло бы наше сознание отразить наш движущийся мир?</p>
      <p>- Минуточку, профессор! - вдруг взмолился Быстров. - Ваши слова звучат так убедительно, что я перестаю улавливать различие между мыслью и информацией. И то и другое - это «модели движения». Но должна же быть между ними какая-то грань!</p>
      <p>- Несомненно. Вот ее-то мы и поищем, прежде чем отправиться в путь.</p>
      <p>Кто-нибудь из членов отряда встречал в литературе последних лет имя английского ученого Эшби? Это виднейший деятель в области кибернетики, создавший немало новых методов и остроумных схем. Так вот, когда Эшби рассуждает о связи информации с мыслью, эти понятия становятся у него почти равноценными. Он утверждает, что степень развития ума человека можно определить как способность выбора наилучшей возможности из множества вариантов.</p>
      <p>Если сопоставить это определение с формулой Шеннона, то сходство их становится вполне очевидным: и тут и там речь идет об одной из возможностей, выбранной из большого числа. Когда мы оцениваем количество информации, получаемой при извлечении черного шара из ящика с множеством разноцветных шаров, мы тоже учитываем одну из возможностей среди большого числа других. Ведь, помимо возможности извлечения черного шара, существует возможность вытащить белый, синий или зеленый. Мы имеем в виду все эти возможности, когда подставляем в формулу Шеннона различные величины P<sub>i</sub>.</p>
      <p>Но Эшби говорит о «наилучшей» возможности, а формула Шеннона полностью исключает понятие «ценности». Однако уже сейчас теория информации делает первые успешные шаги в отношении введения понятия «ценности», и можно предполагать, что ближайшее будущее позволит частично или полностью преодолеть эту грань. Таким образом, приняв точку зрения Эшби, можно сделать вывод, что методы новой теории могут быть прямо и непосредственно использованы при рассмотрении такого сложного йродукта материи, каким является мысль. Нет нужды много говорить, насколько заманчивой была бы такая возможность. Ведь, поставив знак равенства между мыслью и информацией, мы могли бы, подсчитав объем информации, полученной человеком по какомулибо вопросу, измерить его «осведомленность». А сложив между собой «объемы» многих вопросов, мы оценили бы в единицах объема его эрудицию, его знание, его опыт!</p>
      <p>Затаив дыхание слушаем мы профессора. Вот было бы хорошо, если бы наука позволила производить такие оценки; какой беспристрастной точности можно достигнуть при приеме экзаменов, при присвоении степеней и ученых званий, при решении вопросов о повышении в должности и расстановке кадров! Но профессор словно прочел нашу мысль.</p>
      <p>- Беда в том, - говорит он, - что желаемое не всегда достижимо. И хотя решение той или иной научной задачи или жизненной ситуации и сводится зачастую к выбору наилучшего варианта из многих возможных, все же предложенная Эшби формулировка далеко не исчерпывает всех сложных и многообразных явлений, заложенных во всеобъемлющее понятие «мысль».</p>
      <p>Где же возникает и где кончается та граница, которая разделяет информацию и мысль? Самым универсальным способом сохранения информации является текст. С помощью информации, заключенной в словесном тексте, можно отразить любое явление или суждение, выразить любую мысль. Снова возникает желание поставить знак равенства между понятиями «мысли» и «информации», и снова приходится призывать на помощь осмотрительность и осторожность. Мысль, как известно, является продуктом мозга. Текстовая информация может характеризовать этот продукт с той или иной степенью полноты и точности, однако это еще вовсе не дает права слить в единое целое информацию об этом продукте и сам продукт. С таким же успехом мы можем охарактеризовать с помощью информации все интересующие нас качества промышленного продукта (например, какогото механизма). И все же мы никогда не согласимся ограничиться получением информации в том случае, когда нам нужен сам механизм.</p>
      <p>Только четкий материалистический подход к явлениям может внести полную ясность в этот вопрос. Мысль рождена движением, происходящим в материальном мире, и находится с этим движением в неразрывной связи. Информация является звеном, связывающим сознание с окружающим миром. Казалось бы, куда яснее и очевиднее? Но нет, даже неоспоримые научные факты до сих пор не могут избавить многих зарубежных ученых от тех заблуждений, которые упорно насаждаются теоретиками идеализма уже не первую сотню лет.</p>
<p><strong>За порогом сознания</strong></p>
      <p>Я слушаю речь профессора, и в моей памяти проходят все этапы развития человеческой мысли, издавна жаждущей получить ответ на самый главный вопрос.</p>
      <p>«Я в мире или мир во мне?» Всплывая в той или иной форме, этот философский вопрос переходил от эпохи к эпохе, вызывая неизменные горячие споры между представителями различных направлений и школ. Прошло немало веков, прежде чем четкие формулировки диалектического материализма вскрыли связь между объективной сущностью мира и его отражением в нашем сознании. А рожденное нашей эпохой понятие «информации» послужило еще одним ярким подтверждением материалистических взглядов на окружающий мир.</p>
      <p>Ко времени античных философов относятся первые попытки объяснения взаимосвязи сознания с окружающим миром.</p>
      <p>Почему человек видит окружающие предметы?</p>
      <p>Философы древности объясняли это по-разному. Одни утверждали, что в глаза попадают частицы, излучаемые самими предметами. Другие, напротив, считали, что сами глаза являются источниками этих частиц.</p>
      <p>Греческий врач Гален построил теорию «светоносного воздуха», который якобы рождается мозгом, а затем по полому нерву направляется в глаз. Глаза излучают «светоносный воздух» в пространство, окружающие предметы его отражают, и он вновь достигает глаз.</p>
      <p>Сейчас нам легко оценить наивность этих суждений. И все же мы должны признать, что взгляды древних материалистов были значительно ближе к истине, чем пришедшие им на смену идеалистические воззрения, выражавшие полное недоверие чувствам или отрицавшие реальность отраженного в сознании мира и 'сводившие все представления о мире к «врожденным идеям» или «воспоминаниям бессмертной души».</p>
      <p>Попытки воздвигнуть мифическую стену, отгораживающую сознание от окружающего мира, повторялись на протяжении всей истории развития философской мысли и нашли свое завершение в двух обобщающих философских концепциях, обосновавшихся по разные стороны этой стены. По одну сторону подняли знамя сторонники Беркли и Юма, провозгласившие полное отсутствие реально существующих вещей. По их мнению, все видимые и освязаемые нами предметы - это не более чем «комплексы ощущений», существующие лишь постольку, поскольку существуем мы. А с другой стороны стены, за которой начинался необъятный простор материального мира, родилась не менее противоречивая теория Канта, утверждавшего, что стена эта непреодолима, ибо человеческий разум никогда не постигнет сущности мира, каждый элемент которого представляет собой непознаваемую «вещь в себе».</p>
      <p>Не располагая научными фактами, философы прошлого могли искренне заблуждаться. Но какой убогой политической спекуляцией представляются современные идеалистические теории, пытающиеся уцепиться за ту же призрачную «стену»! До самого основания разрушают ее новые научные взгляды на информацию, несущую «модели движения» окружающего нас мира нашим органам чувств. Просто смешными кажутся сейчас попытки так называемой «семантической философии» доказать нам, что на реальные события можно воздействовать путем «изменения понятий», или утверждение прагматизма о том, что истинность всего существующего зависит от нашего «разумения», оценивающего его «полезность».</p>
      <p>Ни одно из научных открытий не дает таких фактов, которые хотя бы на секунду поколебали нашу уверенность в объективной сущности мира. Уверены мы и в том, что все научные, проверенные практикой представления и образы, живущие в нашем сознании, отражают реально существующий мир. В мире есть разные формы движения. Путем наблюдения разных явлений мы приобретаем ту информацию, которая дает нам возможность глубже познать мир. И нет предела движению мысли: чем больше узнаем мы о мире, тем больше вопросов встает на нашем пути. А ведь когда-то ученым казалось, что одни лишь законы механики царят в этом мире.</p>
      <p>«Ум, которому были бы известны для какого-либо момента все силы, одушевляющие природу, и относительное положение всех ее составных частей, если бы вдобавок он оказался достаточно обширным, чтобы подчинить эти данные анализу, обнял бы в единой формуле движение величайших тел вселенной наравне с движением легчайших атомов: не осталось бы ничего, что было бы для него недостоверно, и будущее, так же как и прошедшее, предстало бы перед его взором».</p>
      <p>Так рассуждал один из выдающихся ученых прошлого века, математик Лаплас. По его мнению, этот «обширный ум» был бы способен предсказать все, что будет происходить во вселенной, с помощью огромного количества уравнений. Не слишком ли просто? Если это действительно так, значит все, что происходит с нами сегодня, было «предрешено» движением частиц, происходившим во времена Лапласа, то есть больше ста лет назад! Да нет, значительно раньше, в той непроглядной тьме веков, когда все частицы нашей планеты еще метались в хаосе бесконечной вселенной, не подозревая о том, что спустя миллиарды лет неизбежно сгорит на костре Джордано Бруно и обязательно родится Лаплас.</p>
      <p>Так ли?</p>
      <p>К счастью, не так. К счастью - потому что скучно было бы жить в мире, в котором ничего нельзя изменить.</p>
      <p>Нет, мир оказался куда более замысловатым, чем он представлялся ученым, жившим 100 лет назад. Своим непрерывным движением он рождает все новые и новые формы, но никогда не родится в нем предрешающий все будущие состояния всеобъемлющий ум. Потому что даже в облаке газа царит случайность, и в лучшем случае мы можем говорить лишь о вероятности нахождения какой-то частицы в указанном месте в данный момент. «Система вселенной, как единое целое, такова, - говорит современный английский ученый Тьюринг, - что смещение одного электрона на одну миллиардную долю сантиметра в некоторый момент времени может явиться причиной того, что через год человек будет убит обвалом в горах».</p>
      <p>В этих словах еще звучат нотки лапласовского фатализма: имей лишь все исходные данные, и можно с помощью множества уравнений предсказать, кого именно должен убить роковой электрон.</p>
      <p>Представляет ли Тьюринг достаточно четко, что, помимо неопределенности наших знаний, существует объективная неопределенность явлений, что многообразные формы движения, происходящего в нашем мире, нельзя исчерпать не только уравнениями движения, известными во времена Лапласа, но и такими сложными понятиями современной науки, как «вероятность» и «корреляция», «информация» и «энтропия»? Но эти понятия помогают нам все глубже и глубже проникать в тайны законов движения, изучать и исследовать, как взаимодействием массы случайностей рождается закономерность. Отражаясь в нашем сознании, эти законы превращаются в мысль.</p>
<p><strong>Чудо природы</strong></p>
      <p>- Готовы ли вы идти дальше? - спросил нас профессор. - Сейчас мы это проверим. Я предложу вам одну задачку. Ее решение даст наглядное представление о тех трудностях, которые ожидают нас впереди. Будьте готовы к трудностям: ведь мы идем на штурм самой сложной в мире системы, рождающей самое сложное в мире движение - движение мысли. Я надеюсь, никто из участников экспедиции не сомневается в том, что мысль рождается именно мозгом? Вы улыбаетесь? Напрасно. Было время, когда люди были уверены, что мысль живет в диафрагме. Так считали древние греки. Как видите, мысль людей далеко не сразу нашла свои собственные истоки. Мысль должна была достигнуть определенного уровня научной зрелости, прежде чем она приступила к познанию самой себя.</p>
      <p>Человеческий мозг - это не только самая сложная, но и самая совершенная из созданных природой систем. А заслуга теории информации заключается в том, что она впервые в истории человеческой мысли позволила оценить «высшее искусство» природы точным языком цифр. Установлено, что количество информации, сохраняемой человеческим мозгом, составляет 10<sup>12</sup> - 10<sup>15</sup> бит. Задача, которую я хочу вам предложить, заключается в следующем: какое количество книг может уместить всю информацию, сохраняемую человеческим мозгом? Если вы внимательно изучили все, с чем столкнулись в Новом Городе, эта задача не представит для вас большого труда.</p>
      <p>Действительно, расчет оказался несложным: через 5 минут я подал профессору готовый ответ.</p>
      <p>- Ну что ж, это похоже на правду, - удовлетворенно произнес профессор, бегло взглянув на мои расчеты. - Получилось 100 миллионов томов. Расскажите, как вы это определили?</p>
      <p>- Я сосчитал количество букв, умещающихся на каждой странице. Их получилось около 2 тысяч. Каждая буква, с учетом избыточности, несет около 2 бит информации. Значит, на каждой странице умещается около 4 тысяч бит. Книга средней толщины имеет 200 - 300 страниц. Возьмем среднее - 250. Тогда получится, что в такой книге содержится</p>
      <empty-line/>
      <p>4000 × 250 = 1 000 000, или 10<sup>6</sup> бит.</p>
      <empty-line/>
      <p>Теперь осталось поделить количество информации, сохраняемой мозгом, на 10<sup>6</sup>, и мы получим 100 миллионов подобных книг.</p>
      <p>- Прекрасно! - отозвался профессор. Теперь давайте спроектируем книгохранилище, которое могло бы уместить эти тома. Как оно будет выглядеть?</p>
      <p>Я вновь погрузился в расчеты и вскоре пришел к выводу, что такое количество книг можно разместить в здании длиной 150 метров при условии, что оно будет иметь не меньше 30 этажей.</p>
      <p>Результат показался мне очень сомнительным. Неужели это гигантское здание может уместиться в одной человеческой голове?</p>
      <p>- Вы удивляетесь? - улыбнулся профессор. - Напрасно. В вашей голове умещается не одно это здание. Там находится множество городов.</p>
      <p>- Городов?! - воскликнули мы в один голос.</p>
      <p>- Да, представьте себе. Вы рассчитали сейчас размер гигантской библиотеки, сохраняющей информацию в количестве 10<sup>15</sup> бит. Но ведь это неподвижная информация - недаром ведь говорится в пословице: что написано пером, того не вырубишь топором. А в мозгу, так же как в электронной машине, информация находится в непрерывном движении: каждый сигнал, приходящий из внешнего мира, оживляет много «моделей движения», в вашей памяти всплывают образы, сведения, знания, приобретенные вами в течение многих лет. Для того чтобы сохранить 10<sup>15</sup> бит в искусственной памяти электронной машины, надо использовать цепочки магнитных ячеек или полупроводников. Существуют и другие способы хранения информации: электронные трубки, на экране которых каждый сигнал сохраняется какое-то время, магнитофонные ленты, специальные ртутные линии, в которых каждый полученный импульс, отражаясь от концов линии, может циркулировать туда и обратно до тех пор, пока не появится новый сигнал. Но какой бы способ хранения информации ни избрал конструктор электронной машины, в любом случае каждый бит информации будет занимать здесь гораздо больше места, чем на страницах книг. Одна ячейка может хранить 1 бит информации, потому что она может быть или открыта, или закрыта, то есть давать ответ «да» или «нет». Как ни мала такая ячейка, все же она займет больше места, чем напечатанная на тонком листе бумаги буква словесного текста. Известно, что на современном уровне техники каждая 1000 бит информации, сохраняемой искусственной памятью, требует около 1 кубического метра объема. Значит, информация 10<sup>15</sup> бит займет 10<sup>12</sup> кубических метров. А наше книгохранилище имеет объем 10<sup>6</sup>. Получается довольно внушительная картина: город с миллионом высотных домов! Да плюс к тому надо учесть, что каждый из домов будет потреблять огромное количество энергии, а чтобы охлаждать здания, на город нужно направить какойто фантастический водопад... И все это невероятное сооружение могло бы выполнять только одну из многочисленных функций нашего мозга. - хранение информации. Вот какой удивительной «силой» обладает маленькая система, уместившаяся в черепной коробке объемом около одного литра и весом, немного превышающим один килограмм!</p>
<p><strong>Путь по извилистым тропам</strong></p>
      <p>Спустя несколько дней наш отряд подошел к подножию гигантского пика, того самого, который профессор назвал когда-то Вершиной Человеческих Знаний.</p>
      <p>Прямо от подножия поднимались отвесные склоны, а вершина оставалась невидимой, скрываясь в плотной завесе густых облаков.</p>
      <p>- Это гора тоже ничейная? - спросил я у профессора.</p>
      <p>- Нет, почему же. Люди уже много раз пытались взобраться на эти скалы, и некоторые из исследователей достигали немалых высот. Но никто не смог пока овладеть вершиной.</p>
      <p>- Может быть, потому, что никто не шел сюда через Ничейную землю?</p>
      <p>- А что вы думаете! - оживился профессор. - В самом деле: до сих пор люди шли сюда иными путями. Не исключено, что путь через Ничейную землю окажется самым коротким и самым надежным.</p>
      <p>Подъем начался ранним утром и длился несколько дней. Мы исследовали все места, где до нас побывали люди в поисках тех тайников и истоков, в которых рождается мысль. Мы находили следы их стоянок, их коротенькие заметки, в которых описаны труднос'ти, встретившие их на этом пути. Мы пытались привести в систему отдельные факты.</p>
      <p>Оказывается, в поисках сущности мысли людьми исхожено немало дорог.</p>
      <p>Медленно и скрупулезно наука добывает, исследует и систематизирует факты. Существуют различные методы, позволяющие тем или иным способом «проникнуть» в полную неизведанных тайн сложную мозговую ткань. Тщательно были обследованы под микроскопом ее тончайшие срезы.</p>
      <p>Метод этот родился давно, очевидно, вместе с рождением самого микроскопа. Он дал много ценных результатов и помог установить основные области коры больших полушарий, связанные с различными частями тела. И все же нет никакой практической возможности установить этим методом все сложные взаимосвязи нервных волокон мозта прежде всего потому, что они простираются далеко за пределы поля зрения микроскопа и на каждом микроскопическом участке ткани образуют невероятно сложные «узелки». Их пытались «распутать» по-всякому. Вскрыв черепную коробку подопытного животного, ученые производили тончайшие операции пересечения нервных волокон, чтобы, проследив за дальнейшим поведением животного, получить представление о том, какие функции выполняет та или иная нервная связь. В нервные ткани головного мозга животного вводили химические реактивы и электрический ток, чтобы установить функции отдельных центров, не нарушая нервную ткань. А в тех случаях, когда вопрос касался высшей нервной деятельности человека, положение науки становилось особенно трудным. Не имея возможности оказывать воздействие на нервные ткани, физиологи могли использовать лишь те факты, которые предоставил им капризный случай. Мы читаем выводы этих ученых, добытые ценой многих лет напряженной работы. Удивительные, непонятные факты! Нарушилась какая-то связь в человеческом мозгу, и человек вдруг сразу разучился читать. В остальном его мозг работает, как и прежде, но самый обычный текст превратился вдруг в китайскую азбуку, и человек, читавший раньше Гёте, Шиллера и Толстого, теперь не может прочесть строчку из букваря. В других случаях он забывает счет. Иногда больной перестает узнавать мелодии или может читать, но не может писать.</p>
      <p>- Очевидно, каждый из этих навыков сосредоточен в каком-то определенном центре, - обращаемся мы к профессору. - Может быть, человек забывает счет потому, что нарушен один какой-нибудь центр?</p>
      <p>- Нет, - отвечает профессор. - Каждый из навыков хранится в миллионах различных клеток, он как бы «размазан» по коре больших полушарий, но все эти клетки имеют общую связь. От этих связей зависят наши понятия, ими определяется мысль.</p>
      <p>- Как же мы будем искать эти связи? Ведь нет никаких возможностей проникать «внутрь» мозга!</p>
      <p>- А мы и не будем пытаться этого делать. Мы будем строить предположения.</p>
      <p>Представим себе на минуточку, что в нашем распоряжении есть некое фантастическое устройство, позволяющее полностью обследовать состояние мозга. Такое устройство помогло бы нам совершить немало «чудес». С его помощью мы получили 'бы полный объем информации о состоянии этой сложной системы. Мы могли бы извлечь из памяти все сведения и знания, которые дал ей окружающий мир.</p>
      <p>- Это, конечно, было бы неплохо, - уныло отозвался Быстров. - Но такого устройства у нас, к сожалению, нет. Сегодня ночью мне снился кошмарный сон: будто меня подвели к электронной машине, и я должен объснить все, что в ней происходит. Сказали, что от этого зависит все будущее науки. И вот стою я возле этой машины, а в руках нет ничего: ни приборов, ни схем. Я всю ночь ломал голову над мучительной неразрешимой загадкой: как понять устройство этой машины? А когда проснулся, подумал, что весь наш отряд находится в- положении еще более трудном. Перед нами такая «машина», какую еще не создал никто. И тоже нет ни приборов, ни схем.</p>
      <p>Трудно... Мы идем по дорогам, не приспособленным для прогулок. А впереди маячат отвесные скалы: дальше идти некуда, путь закрыт.</p>
      <p>- Как же быть, профессор?</p>
      <p>- Идти вперед, - упрямо твердит профессор. И опять повторяет: - Мы будем строить предположения.</p>
      <p>Наконец-то объявлен привал! Мы с наслаждением сбрасываем с плеч тяжелые рюкзаки и навзничь падаем на землю. Настроение скверное: мы не видим путей к достижению цели. А профессор, стараясь вселить в нас уверенность, не устает шутить.</p>
      <p>- Ну как, Быстров, вам еще не надоело бродить по извилинам? Я вижу, вы уже совсем повесили нос.</p>
      <p>- Но ведь мы уже не первый день ходим вокруг и около и, может быть, никогда не найдем верных путей!</p>
      <p>- Отбросьте вы эти мрачные настроения! Лучше помечтаем о том времени, когда цель будет нами достигнута. Давайте на минуточку поверим в то, что нам все-таки удалось создать фантастическое устройство, на экране которого видны все сигналы, циркулирующие в мозгу.</p>
      <p>- Стоит ли думать о нереальном, профессор?</p>
      <p>- Стоит! Пусть устройства этого пока нет. Но его все-таки можно себе представить. И главное, воображение поможет нам «увидеть», как «работает» мысль. Внимание, внимание! Я включаю прибор! Вы видите на экране, как, непрерывно сменяя друг друга, вспыхивают сложные «узоры» взаимодействующих клеток. Каждая мысль рождает новый «узор». Потому что мысль складывается из самых простых сигналов. Весь вопрос в том, в какой последовательности они чередуются и по каким клеткам они циркулируют. Вы помните установленные на стадионах световые табло? Ведь они доносят нам самую различную информацию о ходе спортивных соревнований благодаря тому, что совершенно одинаковые лампочки моут образовать любой сложный «узор».</p>
      <p>Сложнейшие «узоры», охватывающие миллиарды «вспыхивающих» клеток, возникают благодаря совместному действию самых простых сигналов, похожих на те, что помогли нам научить электронную машину декламировать «Медного всадника» и делать грамотный перевод. Несколько десятков таких сигналов, посылаемых в течение каждой секунды, обеспечивают целенаправленность и точность движений, плавное «течение» мысли, полноту зрительных образов и непрерывную речь.</p>
      <p>Современная физиология уже умеет различать частоту следования этих сигналов: специальные приборы дают возможность регистрировать биотоки мозга и определять их частоту. Но биотоки дают лишь грубую картину этих процессов. Их можно сравнить с тем сигналом, который возникает на экране прибора, подключенного к телеграфному кабелю. По кабелю может передаваться одновременно огромное множество сообщений, а прибор покажет лишь какой-то суммарный сигнал. Что содержится в каждом из сообщений, в этом сигнале прочесть нельзя. Чтобы понять мозговые коды, нужен какой-то иной, гораздо более тонкий прибор. Очевидно, настанет время, когда люди научатся создавать такие приборы, и те «узоры», которые мы «видели» на нашем воображаемом экране, вспыхнут на реальных экранах и раскроют нам еще много неразгаданных тайн.</p>
      <p>Конечно, об этом можно пока лишь мечтать. Но первый решительный шаг уже сделан. Есть методы, позволяющие представить себе эти процессы. Вспомните хотя бы алгебру логики: разве ее правила не дают нам возможности представить сложные «узоры» взаимодействующих клеток в виде математических формул и контактных схем?</p>
      <p>И все же не следует думать, что эти методы отражают всю сложную картину процессов. Мозг заключает в себе множество неизведанных тайн. Как взаимодействуют между собой, клетки, образующие эти «узоры»? Ячейка логической схемы связана с остальными ячейками только двумя путями: инженеры говорят, что у нее есть только «выход» и «вход». Она сравнивает сигналы, поступающие к входу, и даег на выходе новый сигнал: ответ «да» или «нет». В мозгу дело обстоит гораздо сложнее. Каждая клетка имеет множество связей. Есть основания предполагать, что характер сигнала, вырабатываемого каждой из клеток, зависит не только от количества приходящих к ней импульсов, но и от того, через какие именно связи они поступают. В зависимости от времени, прошедшего после действия предыдущих импульсов, каждая из связей может также по-разному реагировать на вновь приходящий сигнал. Все эти особенности отличают живую нервную клетку от полупроводниковых ячеек, применяемых в счетных машинах, и создают то многообразие форм обработки информации и ту гибкость, которой не обладает ни одна из современных машин. Предполагают, что процесс сопоставления сигнала в мозгу имеет сложные законы, что в отличие от черно-белой логики электронной схемы нервная ткань имеет более гибкую, «серую», логику, то есть, помимо ответа «да» или «нет», при оценке приходящих извне сигналов в ней существуют и промежуточные ответы типа «да, частично» или даже «и да и нет».</p>
      <p>Несомненно, что самое сложное в мире движение должно отличаться целым рядом ни с чем не сравнимых свойств. И в то же время оно наряду со всеми другими формами обладает одним неизменным свойством: чем больше хранит мозг информации, тем больше в нем существует порядка. Без него наш мозг уподобился бы огромному книгохранилищу, в котором без всякой системы сложены сотни миллионов самых разнообразных томов. Привлечение необходимых нам сведений было бы таким же безнадежным делом, как отыскание нужной справки, находящейся на неизвестной странице одной из сотен миллионов в беспорядке уложенных книг.</p>
      <p>Эти сведения хранятся в огромном множестве связанных клеток, а вовсе не в извилинах, как думали раньше. Ну, а почему же все-таки в мозгу существуют извилины? Может быть, теперь, когда картина «движения мысли» стала для нас более или менее ясной, мы сможем оценить их роль? Как вы думаете, можно ли судить по количеству извилин о степени умственного развития?</p>
      <p>- Странный вопрос! - возразил я профессору. - Вы же сами только что утверждали, что мысль рождается взаимодействием клеток.</p>
      <p>- Ну, а все-таки почему существуют в мозгу извилины? Неужели случайно? Едва ли в таком совершенном устройстве, как мозг, природа могла допустить неоправданную вольность. Может быть, все-таки есть в них какая-то необходимость? Может быть, именно информация поможет нам ответить на этот вопрос? Ну, кто из вас отважится строить гипотезы? Думайте, думайте! В конце концов «шевелите извилинами», если это поможет вам найти ответ на вопрос.</p>
      <p>- По-моему, все объясняется просто, - начал я после минутного размышления. - Вы говорили, что в процессах мышления участвуют клетки коры больших полушарий. Мне это представляется так: чем сложнее мысль, тем сложнее «узоры», тем больше клеток должно быть охвачено связью. Кроме того, связь должна быть достаточно «гибкой»: когда в мозг поступают новые сведения, в нем должны возникать новые связи, а старые должны изменяться или совсем исчезать. Без этого человек не мог бы усваивать новые истины: увидев однажды, что Солнце прячется за горизонтом, он уже никогда не мог бы отказаться от мысли, что именно Солнце вращается вокруг Земли. В детстве мы все представляем себе мир как-то иначе, а потом эти представления исчезают, и новые связи, заняв их место, позволяют нам глубже понять законы природы. У одних эти связи изменяются быстро, у других - медленно, а третьи, усвоив набор азбучных истин, всю жизнь опираются только на них. Очевидно, именно гибкостью и сложностью связей определяются способности человека, глубина его мыслей, развитие ума. Один может связать биологию с математикой, другой не способен решить задачу, в которой надо сделать больше двух действий.</p>
      <p>- Кстати, я хотел бы подтвердить ваши соображения одним любопытным фактом, - сказал профессор. - Вы, очевидно, читали о том, что физиологи пытались измерить энергию, которую расходует мозг? Результаты, которые они получили, казались им весьма странными: мозг расходует одинаковое количество энергии и во время решения сложной задачи и во время безмятежного сна. Получается, что расходуемая мозгом энергия не зависит от степени «напряжения мысли». Дать этому четкое объяснение не удавалось. Единственный вывод, который можно было сделать, заключался в том, что мысль связана не с энергией, а с чем-то другим. С чем же?</p>
      <p>- С информацией! - в один голос откликнулись все члены отряда.</p>
      <p>- Чудесно! - улыбнулся профессор. - Я вижу, что в этом вопросе у нас полное единодушие. И всетаки хотелось бы разобраться подробнее: почему же все-таки энергия остается всегда постоянной? Кто сможет дать этому объяснение?</p>
      <p>Несколько минут царило молчание.</p>
      <p>- Ну хорошо, - снова заговорил профессор. - Я попытаюсь подсказать вам путь. Прежде всего давайте подумаем, на что расходуется энергия, которую потребляет наш мозг. Очевидно, в нем существует движение. Как оно происходит?</p>
      <p>- Кажется, уже понял, - произнес Быстров. - Все наши знания - это модели того движения, которое происходит вокруг. Мозг превращает его в движение импульсов, бегущих по тем самым «узорам» клеток, которые нам помог увидеть наш фантастический экран. Значит, в коре больших полушарий непрерывно циркулируют импульсы. Каждый из них обладает незначительной мощностью, но ведь существует огромная масса «моделей»: все вместе они расходуют 25 ватт. До тех пор пока существует это движение, в нашей памяти сохраняются образы и понятия - весь огромный багаж, приобретенный за много лет.</p>
      <p>Теперь представим себе, что происходит в «моделях», когда человек решает задачу. Большинство из них не участвует в этом процессе: в них по-прежнему циркулируют импульсы, сохраняя ту же «модель». Но в один из «узоров» поступает новая информация: условия задачи, которую надо решить. Новая информация проходит сложную обработку: она сопоставляется с «моделями», в которых есть правила и приемы, применяемые при решении подобных задач. Конечно, этот процесс требует определенной энергии. Но по сравнению с энергией всей огромной массы «моделей» величина ее так ничтожна, что заметить ее практически невозможно. Поэтому, измеряя мощность во время решения или после того, как задача уже решена, мы получим одно и то же значение - 25 ватт.</p>
      <p>- Прекрасно! - сказал, потирая руки, профессор. - Жаль, что ваши слова не слышали те, кто боится проводить аналогии между процессами в мозгу и в электронной машине. Кстати, могу добавить, что «модели движения», о которых вы говорили, психологи называют «функциональной структурой». Но дело, конечно, не в термине. Для психологов функциональная структура - это нечто весьма отвлеченное: понятия, связанные воедино, цель логических построений, концепция мыслей. А для нас с вами - это «узор» связанных клеток. Пожалуй, самым наглядным примером может служить стихотворение, заученное наизусть. Прозвучало случайно знакомое сочетание - «поздняя осень» - и сразу потянулась цепочка нанизанных в памяти слов: «...грачи улетели, лес обнажился, поля опустели» - и так до самого последнего слова. Почему эти слова так прочно «сцеплены» в нашей памяти? Потому что клетки, в которых хранится это стихотворение, связаны между собой. Стоило лишь одному случайному слову «оживить модель» воспетой Некрасовым осени, и вся «структура» всплывает в памяти: слова «тянутся» одно за другим. А попробуйте произнести эти слова в обратном порядке. Ну как? Не выходит? Почему? Ведь все эти слова хранятся у вас в памяти. Но между ними есть определенные связи. А такой структу_ ры, где слова следуют в обратном порядке, в вашей памяти нет. Надо создать новые связи, для того чтобы вы могли так же легко произносить «наизнанку» эти стихи. Однако я слишком увлекся и не дал Быстрову закончить мысль. Кажется, мы собирались объяснить природу извилин?</p>
      <p>- Сейчас попытаюсь. Мы уже отметили, что кора больших полушарий образована определенным количеством клеток, что по ним циркулируют импульсы. Так возникают «узоры», от которых зависят наши понятия и представления, весь ход наших мыслей. Новые знания рождают новые представления - «узоров» становится все больше и больше. Но ведь может наступить и такой момент, когда будут «израсходованы» все имеющиеся клетки. А новые знания требуют новых «узоров». И тогда эта удивительная система начинает сама «достраивать» свою память. Подобно тому как регулярная спортивная тренировка способствует развитию клеток в мышечных тканях, «тренировка мозга» приводит к появлению новых «ячеек памяти» в тех центрах, в которых накопилось особенно много сведений. Но как разместить эти новые клетки? Ведь объем ограничен непроницаемой оболочкой. Значит, надо увеличить поверхность, сохранив прежний объем. В технике таких задач существует сколько угодно. Например, в самолетостроении. Объем диктуется летными качествами самолета, а для охлаждения мотора требуется большая поверхность. Тогда на поверхности делают гофр. Так же, как в трубке противогаза. И извилины в мозгу - это тоже своего рода «гофр».</p>
      <p>- Ну что ж, - произнес профессор, - сравнение с гофром довольно-таки оригинально. Мне остается только привести в подтверждение этой гипотезы некоторые факты. Наука давно пыталась найти объективные показатели, позволяющие оценить развитие мозга. Существуют таблицы, в которых приводится вес мозга многих великих людей. Таблицы показывают, что судить о степени развития мозга по его весу нельзя. Да это и понятно: ведь вес определяется всей массой мозга, а «модели движения» образуются только в клетках верхнего слоя - коры больших полушарий. Вот если бы удалось оценить всю площадь этого слоя с учетом всех существующих в мозгу извилин, кто знает, может быть, между этой площадью и умственными способностями обнаружилась бы вполне очевидная связь.</p>
<p><strong>Где хранятся ключи?</strong></p>
      <p>Пока профессор с Быстровым строят свои гипотезы, мы с вами, читатель, обсудим некоторые факты. Ведь многие из них столь необычны, что их не такто легко осознать.</p>
      <p>Мы уже давно привыкли измерять энергию или мощность и хорошо себе представляем, что можно сделать с помощью 5·10<sup>9</sup> ватт, которые будет вырабатывать Красноярская ГЭС. Однако гораздо труднее представить себе, что могут сделать 10<sup>15</sup> бит информации. Мы знаем: надо построить гигантский город, чтобы сохранить эти биты в искусственной памяти.</p>
      <p>Автоматика телефонной сети, рассчитанной на 100 миллионов абонентов, использует только 10<sup>9</sup>бит. А ведь такая сеть может обслуживать несколько больших государств! 10<sup>5</sup> бит будет достаточно для четкой работы всех звеньев и механизмов сложного промышленного комбината. Здесь каждый сигнал имеет свое назначение, свой «адрес», по которому он будет направлен в соответствующий канал. Строгий порядок движения и четкое взаимодействие звеньев существуют в любой системе, хранящей большое количество информации. Но ни одна из них не может соперничать с мозгом, хранящим информацию в количестве 10<sup>15</sup> бит.</p>
      <p>Мозг использует огромное количество сведений, приходящих из внешнего мира, но далеко не вся информация превращается в мысль. Мимо сознания проходят сигналы, управляющие дыханием и зрачком глаза, движением рук при ожоге или уколе, глотанием пищи и положением тела во время ходьбы. Природа проявила здесь поразительную дальновидность: если бы наше сознание принимало участие в каждом из этих процессов, все наши заботы и интересы свелись бы к мыслям о том, как надо двигаться или дышать.</p>
      <p>Мы можем сознательно задержать дыхание или ускорить ходьбу. Зато пищеварение и циркуляция крови не подчиняются нашей воле. Эти процессы управляются по специальным каналам связи, где наряду с командами нервной системы принимают участие и химические сигналы, приходящие от различных желез.</p>
      <p>Каким же сигналом «пробуждается» мысль? Сильная боль всегда привлекает наше внимание. Может быть, мысль способен пробудить только сильный сигнал? Но почему же в едва уловимых ударах пульса опытный врач может обнаружить болезнь? Очевидно, даже этот слабый сигнал способен привести в действие те «модели движения», которые помогают врачу, сопоставив различные признаки заболевания, установить точный диагноз и найти средства против болезни. Значит, не от силы сигнала зависит «пробуждение» мысли. А от чего же? Может быть, аналогия с электронной машиной поможет нам найти ответ на этот вопрос?</p>
      <p>В машине обработка сигналов осуществляется по этапам. Первый - этап «сортировки». Здесь все сообщения подвергаются специальной проверке, в результате машина определяет, в какой из каналов направить каждый сигнал. Канал доставит его по нужному «адресу», к тем ячейкам памяти, где хранятся «модели движения», необходимые для дальнейшей обработки сигнала. По пути к этим «моделям» сигнал пройдет через «центры включения памяти», и они «оживят» те «модели», которые будут участвовать в этом процессе. Если в системе «памяти» используется магнитофонная запись, значит «центры включения» подадут команду мотору, а он своим равномерным движением приведет в действие все, что хранит в себе лента, будь то ария или симфония, процесс, зашифрованный двоичными числами, или научный доклад. А когда «модель» «ожила», она посылает сигнал за сигналом. Сопоставляя эти сигналы с новыми сведениями, можно сделать «модель» более полной и более точной. Так сопоставлением хранимых памятью данных с вновь пришедшими сведениями рождается новая информация, ради которой мы создаем и заставляем работать сотни различных машии.</p>
      <p>А мысль? Разве она не проходит те же этапы? Разве новые понятия и представления не результат сопоставлений того, что было известно раньше, с тем, что удалось узнать? Если кто-нибудь вновь попытается вас убеждать, что нельзя искать единых законов движения для машины и мозга, приведите им лишь некоторые факты. Расскажите о том, что в мозгу, так же как и в машине, существуют центры «включения памяти», что канадский профессор Пенфилд недавно сумел «оживить» массу давно забытых пациентом событий, возбуждая центры, расположенные в области височных долей. Расскажите о том, что в машине существует несколько ступеней памяти: промежуточные результаты хранятся недолго, а окончательные выводы поступают в систему длительной памяти. А Пенфилд нашел те же ступени в мозгу: давними воспоминаниями управляют височные центры, а «молодыми моделями» ведает отдельный центр - так называемый аммониев рог. Да и личный ваш опыт подтверждает существование этих ступеней. Едва лишь вы покинули площадь вокзала, как в вашей памяти уже стерся номер вагона, в котором вы ехали несколько суток. Зато множество цифр, составляющих таблицу умножения, вы, очевидно, будете помнить всю жизнь. Может быть, сведения поступают в систему длительной памяти после того, как они повторились несколько раз? Может быть, именно потому вам приходится несколько раз возвращаться к одним и тем же разделам учебника, следуя мудрой поговорке: «Повторение - мать учения»?</p>
      <p>Вопреки утверждениям тех, кто пугает нас тенью механицизма, аналогии эти становятся все глубже и глубже. Очевидно, любой системе, способной воспринять и обработать огромное количество сведений, все эти звенья так же необходимы, как необходимы нагреватель и холодильник любому типу машины, превращающей тепло в работу.</p>
      <p>Даже центр предварительной «сортировки» сигналов уже обнаружен современной наукой, изучающей мозг. Ученик великого Павлова академик Анохин нашел, что эта способность присуща особой области мозга, образующей «сетчатую структуру». Все сведения из внешнего мира поступают прежде всего в эту область, а она посылает «команды» в кору больших полушарий; причем в зависимости от характера приходящих сюда сигналов меняется и характер команд.</p>
      <p>Разумеется, от первых, весьма грубых и поверхностных аналогий до полной картины протекающих в мозгу процессов предстоит еще долгий и трудный путь. Неясного остается так много, что едва ли на каждую сотню вопросов найдется хотя бы один толковый ответ. Но уже в самой постановке этих вопросов виден совершенно новый подход. Мысль, которая в течение тысячелетий оставалась неуловимой, обретает четкие очертания, поддается анализу, распадается на простейшие элементы.</p>
      <p>Шаг за шагом, от предположений к фактам, от фактов к новым предположениям, наука проникает в невидимые каналы, где происходит самое сложное в мире движение.</p>
<p><strong>«Основы воображения»</strong></p>
      <p>- Элементы современных машин идиотски логичны! - сказал на одной из конференций видный зарубежный специалист в области кибернетики доктор Шмидт.</p>
      <p>Заявление это может показаться несколько странным. Мы с вами восхищаемся достижениями электронной вычислительной техники, создавшей множество остроумных логических схем, а доктор Шмидт отзывается о них с чувством неудовлетворенности и досады.</p>
      <p>Может быть, слова доктора Шмидта следует расценивать как не слишком удавшийся афоризм? В самом деле, если машина действует строго по правилам логики, то при чем здесь «идиотизм»? Да и вообще, не будь алгебры логики, не было бы и электронных машин!</p>
      <p>Все это так. Но, помимо электронных машин, существует на свете еще и другая «машина» - человеческий мозг. Свойства мозга усиленно изучаются в последние годы. Изучение идет по пути аналогий: взаимодействие ячеек в логических схемах машин сравнивается с тем, что происходит в коре больших полушарий.</p>
      <p>Вот здесь-то и возникает грустный вывод об «идиотской логичности» современных машин. Оказывается, природа создала логику гораздо хитрее. Мы даже не можем понять всех ее тонкостей: мы только предполагаем, что работа клеток мозга основана не на черно-белой логике, а на какой-то более сложной. И, может быть, разгадав мозговые коды, мы откроем в них столько нового и интересного, что современные схемы покажутся нам детской игрушкой. Самолет братьев Райт тоже казался когда-то чудом технического совершенства. А теперь? Ведь каждому ясно, что это была всего лишь неуклюжая летающая этажерка! Как ни сложны те задачи, которые решаются с помощью электроники, все же машина остается машиной. Если есть все необходимые исходные данные, она решит энное количество уравнений и найдет нужный ответ. Но при этом она строго придерживается одного правила, известного каждому школьнику: чиело неизвестных не должно превышать числа уравнений. Стоит лишь исключить хотя бы одно из необходимых данных, и самая сложная машина «остановится в нерешительности» и вынуждена будет «признаться» в своем бессилии, послав сигнал о прекращении действий.</p>
      <p>По-иному работает мысль человека. Там, где отсутствует полный комплекс начальных сведений, человек может строить предположения. Там, где отсутствуют все- признаки сходства, человек идет путем аналогий, узнавая и сравнивая отдельные черты. Приняв предположительное решение, человек может действовать и добиваться успеха. Действуя, он получает новую информацию, позволяющую в одних случаях предположения превращать в доказательства, в других - отбросив прежние предположения, искать новых решений.</p>
      <p>Вот почему, сравнивая широчайшие возможности мозга с ограниченными возможностями электронной машины, доктор Шмидт и приходит к выводу, который на первый взгляд кажется парадоксальным: элементы современных машин «идиотски логичны». Он предлагает создать в логических схемах машины «элемент беззаботности», который должен позволить машине «строить предположения» и «принимать решения наугад». Но в «беззаботности» ли тут дело? Скорее наоборот: не беззаботности, а строгости недостает современной машине.</p>
      <p>Строгость эта должна проявляться в том, что ереди огромного количества сведений машина должна уметь отобрать только ту информацию, без которой нельзя обойтись. Но как можно достичь этой строгости?</p>
      <p>Надо прежде всего понять, как работает мозг. Если до сих пор в процессах, происходящих в машине и в мозгу, мы старались найги черты сходства, то теперь нужно так же детально изучить все различия. Конечно, можно сказать, что процессы, происходящие в мозгу, «являются высшей формой движения», и потому, дескать, они гораздо сложнее того, что происходит в цепях электронных машин. Но это ни на йоту не приблизит нас к решению указанных проблем. В чем эта сложность? Где она зарождается? Ведь, кроме клеток, передающих друг другу сигналы, никаких «секретов» в человеческом мозгу нет. И вся сложность «высшей формы движения» порождается именно этими клетками. Все зависит от характера взаимодействия, от многообразия и гибкости связей. Связь между клетками может меняться во времени, она зависит от предыдущих сигналов. У клетки есть множество связей, и они взаимодействуют между собой. А доктор Шмидт предполагает еще более сложную картину процессов: он считает, что связи эти подвержены флуктуациям - случайным изменениям, влияющим на каждый сигнал.</p>
      <p>Конечно, это только гипотеза. Но в свое время гипотезой были и те флуктуации, которым подвержены молекулы газа. А опыты Свидберга и Смолуховского превратили эту гипотезу в строгий научный факт. Может быть, и предположение Шмидта окажется вполне справедливым. Но объяснит ли оно всю сложность происходящих в мозгу процессов? Можно ли, следуя утверждениям доктора Шмидта, считать, что именно флуктуации связей являются «основой воображения и инициативы», что именно они позволяют нам «строить предположения» и «принимать решения наугад»?</p>
      <p>Чтобы ответить на этот вопрос, лучше всего вновь обратиться к опыту инженеров. Ведь они уже попытались создать такую электронную схему, в которую введен тот самый «элемент беззаботности», который, по мнению доктора Шмидта, должен излечить от «идиотизма» все будущие поколения «думающих» машин.</p>
      <p>Представьте себе вычислительную машину, которая получает множество сведений о составе веществ, участвующих в каких-то процессах, о давлении и температуре, существующих в различных звеньях системы, а в ответ выдает команды о включении в реакцию новых веществ. Как она это делает? Тем, кто 28э хорошо знаком с методами обработки информации, уяснить общую идею этой машины довольно легко. Превращение веществ в ходе реакции, изменение давления, температуры - все эти данные проще всего представить в виде каких-то непрерывно меняющихся сложных кривых. Специальные датчики превращают эти процессы в изменения тока, а ток воздействует на схемы электронных машин. Получая такие сигналы, машина «дробит» их на множество разных ступенек - ведь теорема Котельникова позволяет разбить на ступеньки любой сложный сигнал.</p>
      <p>Каждой ступеньке присвоен номер в соответствии с ее высотой. Номер выражен двоичным кодом, двоичные числа, переведенные в импульсы, поступают в соответствующие каналы, где их складывают, умножают и делят в той последовательности, которая задана специальной программой. В результате всех операций машина дает четкие и обоснованные команды: для того чтобы реакция протекала нормально, нужно в такой-то момент времени добавить столько-то граммов такого-то вещества. Но вот реакция усложнилась, появились какие-то новые компоненты, неизвестных стало больше, чем уравнений, - расчеты зашли в тупик. Что делать? И тут машина начинает «строить предположения». «Неизвестно, какое количество вещества А нужно ввести в следующую секунду? Ну что ж, попробуем ввести один грамм». И машина посылает это новое сообщение в дополнение к тем, которые она получила от датчиков.</p>
      <p>Мгновенный процесс обработки. Все кривые, превращенные в импульсы, сопоставляются между собой, грамм вещества А уже учтен во всех звеньях сложного «бухгалтерского аппарата», и спустя несколько мгновений получен ответ: если ввести только один грамм, через 5 секунд реакция прекратится. «Ну что ж, - «рассуждает» машина, - если мало грамма, можно ввести килограмм. Что будет тогда?»</p>
      <p>Снова загремели «счеты» во множестве «бухгалтерий», и снова ответ получился неутешительным: если ввести килограмм вещества А, то спустя две секунды не хватит вещества В и С. «Ладно, - «рассуждает» машина. - Раз грамма мало, а килограмма много, значит надо искать что-то среднее». И посылает новый сигнал.</p>
      <p>Конечно, процесс этот на практике выглядит вовсе не так. Просто с какого-то момента вычислений в непрерывный поток информации вводятся случайные величины от специального генератора, вырабатывающего этот случайный сигнал.</p>
      <p>Создатели электронных машин присвоили этому методу звучное имя: они назвали его «методом Монте-Карло». Не подумайте, что Монте-Карло - это имя и фамилия изобретателя. Нет, это всего лишь маленький городишко в княжестве Монако, стяжавший себе мировую славу множеством игорных домов. А вспомнили о нем потому, что «беззаботность» машины, полагающейся на случайность, весьма родственна беззаботности тех, кто с помощью рулетки испытывал в Монте-Карло свою судьбу. Правда, есть тут и одно существенное различие. Неудачный бросок рулетки мог иногда стоить целого состояния. А машина ничем не рискует: она попросту оставляет без внимания все неудавшиеся «броски».</p>
      <p>Итак, те самые флуктуации, которые так импонируют доктору Шмидту, осуществлены в этой машине: специальный генератор вводит в общий поток информации случайный, флуктуирующий сигнал. Иногда это помогает машине решить те задачи, которые раньше считались неразрешимыми. Но можно ли говорить, что машина проявляет «творческую инициативу» при решении этих задач?</p>
      <p>Эшби подсчитал, что для отыскания методом Монте-Карло двух наилучших ходов для 10 черных и 10 белых шахматных фигур машина, производящая миллион операций в секунду, затратит миллиард миллиардов лет!</p>
      <p>Многовато... И на первый взгляд не совсем понятно: почему машине, обладающей такой громадной скоростью операций, требуется так много времени? А причина-то опять-таки в «идиотской логичности».</p>
      <p>Шахматы отличаются громадным многообразием вариантов. После первых 10 ходов матча количество всевозможных позиций выражается внушительным числом: 165 518 829 100 544 000 000 000. Машина будет с упорством фанатика просчитывать множество всевозможных позиций, прежде чем выберет из огромного числа возможностей один наилучший ход. В том-то и беда, что она обладает лишь «идиотской» логикой автомата, все ходы для нее равноценны до тех пор, пока каждый из них не оценен суммой очков. Ее можно сравнить с резвым младенцем, которому необходимо потрогать все имеющиеся в комнате предметы для того, чтобы убедиться, что шило колется, бритва режется, а горячий чайник оставляет ожоги и причиняет боль.</p>
      <p>А опытный шахматист поступает иначе. Он лишь мимолетным взглядом окинул всю ситуацию и, отбросив сразу тысячи и миллиарды вариантов, уже сосредоточил свое внимание на двух или трех.</p>
      <p>Как ему это удается? Почему его цепкая мысль сразу находит наиболее перспективные цели? Психологи говорят: «Интуиция». А математики разводят руками: «Логику можно выразить формулой, а интуицию пока еще нет». Ах, если бы мы могли это делать! Очевидно, мы бы уже давно отказались от любых «идиотски логичных» машин. Мы избавили бы «память» и каналы связи машины от огромного количества избыточных сведений, потому что машине не нужно было бы помнить, сколько очков дает каждая из 165 518 829 100 544 000 000 000 позиций, для того чтобы выбрать из них только одну.</p>
      <p>«Эврика!» - кричал бегущий по улице Архимед, радуясь осенившей его гениальной догадке. Этот легендарный эпизод часто вспоминают теперь создатели электронных машин. На повестку дня стал вопрос о создании «эвристической» электронной машины, которая тоже могла бы воскликнуть: «Эврика!», открыв какой-нибудь новый, не предусмотренный программой закон.</p>
      <p>Как строить логику этой машины? Да и в логике ли тут дело? Может быть, не логика, а интуиция привела Архимеда к выводу, что погруженное в воду тело должно терять в весе как раз столько, сколько весит вытесненная этим телом вода?</p>
      <p>Многообразная творческая мысль человека имеет свои еще не познанные законы, а искусственные «модели мышления» могут лишь подсказать физиологам и психологам, где скрывается истина и какими следует идти путями, чтобы скорее приблизиться к ней. И до тех пор пока логика машин будет строиться на прежних основах, они будут похожи на тех вундеркиндов, которым знание интегрального исчисления не мешает сохранять детскую непосредственность и наивность. Вот когда в человеческом мозгу будут исследованы закономерности, которые пока остаются загадкой, инженеры смогут применить их в своих новых моделях. И чем дальше, тем совершеннее станут эти модели, тем все больше и больше они будут похожи на самую совершенную в мире систему - человеческий мозг. Значит, в конце концов все-таки можно создать неживой искусственный мозг?</p>
      <p>Нам с вами предстоит проделать еще один этап восхождения к вершинам знаний, чтобы найти ответ на этот вопрос.</p>
<p><strong>В помощь разуму</strong></p>
      <p>- Вот и все, - решительно произнес профессор, когда мы, миновав крутые подъемы, очутились на ровной площадке в окружении отвесных скал. - Можете торжествовать победу: мы достигли рекордных высот.</p>
      <p>- Но ведь мы еще не достигли вершины, - возразил я профессору.</p>
      <p>- Что делать? - ответил он. - Туда пока еще нет путей. До сих пор мы с вами шли по тем тропам, где хотя бы однажды прошел человек. Будем надеяться, что наука вскоре проложит путь к новым вершинам. А мы с вами достигли сейчас последнего перевала и будем готовиться к спуску. Я предлагаю устроить привал, чтобы торжественно отметить конец пути. Каждый из вас приобрел много нового за время этого путешествия. А поскольку с этих высот можно видеть далекие перспективы, я хочу предложить заглянуть в будущее. Контуры его уже ясно очерчены: вооружившись новыми знаниями, человек будет создавать все больше и больше «умных» машин.</p>
      <p>Вместе с развитием техники будет развиваться и теория информации. Ее методы станут более общими и совершенными и смогут применяться с равным успехом и при конструировании специальных каналов связи и при исследовании сигналов, формирующих мысль. Проникая в тайны мозговых кодов, изучив все особенности ячеек мозга - нейронов, человек оценит их преимущества и начнет их использовать в создаваемых им машинах.</p>
      <p>И тут возникает естественный и неизбежный вопрос: не наступит ли такого момента, когда машина научится мыслить, как человек? Я хотел бы слышать мнение участников экспедиции.</p>
      <p>- Извините, профессор, - сказал Быстров, - но с такой постановкой вопроса я не согласен. Наука уже дала вполне четкий ответ: машина мыслить не может.</p>
      <p>- Но хотелось бы знать все-таки: почему? Ведь мы обнаружили много общего между процессами обработки информации в машине и в мозгу. Что же мешает технике, совершенствуя эти машины, приближать их к мозгу? Где тут граница? Я хотел бы, чтобы все присутствующие имели в этом вопросе полную ясность.</p>
      <p>Первое сомнение, которое пришло мне в голову, касалось ограниченности функций современных машин. Я подумал о том, что едва ли удастся научить одну и ту же машину сочинять музыку, играть в шахматы, опознавать образы и управлять сложным станком.</p>
      <p>Я высказал эти мысли профессору.</p>
      <p>- Отчасти я с вами согласен, - произнес он. - Круг действий современной машины не может идти ни в какое сравнение с тем многообразием функций, которые выполняет человеческий мозг. Но мы с вами хотим заглянуть в будущее. Если сегодня разные машины предназначены для различных целей, то завтра, может быть, удастся совместить их в одной?</p>
      <p>- Но как будет выглядеть такая машина, если одна только ее память должна занять все здания множества городов!</p>
      <p>- Вы мыслите сегодняшними категориями, - возразил мне профессор. - Со временем эта память станет в миллиарды раз меньше. Уже сейчас создаются схемы, в которых ячейками служат не лампы и не полупроводниковые приборы, а отдельные молекулы. Может быть, эти схемы позволят создать искусственный мозг?</p>
      <p>- Нет, разумеется, - ответил за меня Быстров.</p>
      <p>- А почему? - обернулся к нему профессор.</p>
      <p>- Хотя бы потому, что живая клетка - это совсем не то, что ячейка электронной машины.</p>
      <p>- А в чем же разница?</p>
      <p>- Странный вопрос! - начал вдруг горячиться Быстров. - Клетка живая, она может не только сравнивать и посылать сигналы, она может еще делиться. В ней происходит непрерывный обмен веществ. Это различие между машиной и мозгом является очень существенным, и оно неоднократно отмечалось в литературе. Не понимаю, зачем вы заставляете меня повторять общеизвестные вещи!</p>
      <p>- Чтобы вы больше никогда их не повторяли! - сердито ответил профессор. - Какое отношение имеет обмен веществ к вопросу о думающей машине? Ведь мысль-то рождается не веществами, а информацией! А с точки зрения информации что клетка, что ячейка - все едино, потому что и здесь и там существуют одни и те же сигналы «да», «нет». Конечно, живые клетки лучше мертвых ячеек хотя бы потому, что они могут при повреждениях восстанавливать свои свойства. Они могут размножаться, образуя извилины в тех областях мозга, где сведений скопилось особенно много. Все это помогает работе мозга. Вы слышите, помогает, но не является основным. Основное - это сигналы, а те, кто отрицает мыслящую машину на том основании, что в ней нет процессов обмена, попросту не понимают, о чем идет речь!</p>
      <p>- Но объясните, профессор, - в тоне Быстрова можно было уловить некоторое смущение. - Вы что же, хотите доказать нам, что машина способна мыслить?</p>
      <p>- Я ничего не хочу доказывать, - отрезал профессор. - Я хочу выслушать мнение всех членов отряда. Пока я не слышал веских, обоснованных возражений. Преграды, которые вы пытаетесь ставить развитию искусственной мысли, зиждутся на песке. Вам не нравится отсутствие живых клеток в машине? А кто мешает нам в будущем их ввести? Как только мы разгадаем коды белковых веществ и научимся создавать их в наших лабораториях, мы тут же введем их в наши машины, чтобы использовать все преимущества, которыми они обладают. Тогда вообще будет трудно решить, что же мы называем «машиной», потому что наряду с пластмассами и металлом в такой машине будут работать «детали», сделанные из живого белка.</p>
      <p>- По-моему, мы не учли еще одного весьма важного обстоятельства, - вновь вмешался я в разговор. - Вы сказали, профессор, что с точки зрения информации клетка в мозгу и ячейка в машине едины. А как же быть тогда с «серой» логикой? А то, что клетка имеет множество «входов» и «выходов», разве не влияет на процесс обработки сигналов? А то, что связи клеток флуктуируют и в различное время поразному задерживают по времени и ослабляют сигнал? Ведь от этого может зависеть вся суть мозгового кода!</p>
      <p>- С этим я готов согласиться, - ответил профессор. - То, что вы отметили, имеет куда более прямое отношение к процессу мышления, чем этот ваш обмен. - Профессор искоса взглянул на Быстрова. - Но ведь это различие ничего не доказывает. Если мы сегодня еще не можем создать таких же связей между ячейками, то завтра мы обязательно их создадим. Так что можно надеяться, что и это различие между машиной и мозгом раньше или позже должно исчезнуть.</p>
      <p>- И все-таки мыслить машина не будет! - вновь возразил Быстров. - Даже лучшая из машин-переводчиков не понимает смысла того, что она переводит. Она составляет фразы чисто формально, не вникая в их содержание, отвлекаясь от предметного содержания слов.</p>
      <p>- Позвольте! - перебил Быстрова профессор. - А математик, по-вашему, не отвлекается от предметного содержания символов, с которыми он оперирует? А ведь к умению мыслить абстрактно человечество шло многие тысячи лет! И одним из самых больших достижений за всю историю человеческой мысли был тот момент, когда люди поняли, что одними и теми же абстрактными числами можно считать людей, лошадей или количество дней. О том, как трудно было мысленно оторвать числа от конкретных предметов, можно судить по такому факту: в некоторых древних языках в выражениях «5 человек» или «5 пальцев» употреблялось различное слово «пять». А теперь, научившись оперировать с абстрактными числами, человек наделил этой способностью вычислительную машину. Вы считаете, что это лишает машину возможности мыслить? А я с таким же успехом могу утверждать, что она обладает математическим складом ума!</p>
      <p>- Но машина решает задачи, данные ей человеком. А мыслить - это значит самому ставить задачи.</p>
      <p>- Верно, современные машины этого делать еще не могут. Между прочим, на это обстоятельство особенно часто ссылаются те, кто не желает признать огромных возможностей электронной машины. Но опровергает ли оно «мыслительные способности» этой машины? Нет. Чтобы самостоятельно ставить задачи, надо наблюдать окружающий мир. А машина этого делать не может, потому что все сведения, которые она получает, поступают к ней через специальные перфокарты - простой кусочек картона, на котором обозначен соответствующий код. Значит, перфокарта заменяет машине глаза и уши, осязание и обоняние.</p>
      <p>Но ведь можно представить себе и такую машину, в которой есть искусственные органы чувств. Разве нельзя использовать микрофоны для создания искусственных органов слуха? Разве нельзя на специальной трубке получить картину внешних событий, точно так же как на сетчатке нашего глаза? Да, собственно, все это уже создано, и нет ничего фантастического в том, что машина может видеть, слышать и осязать. Созданы машины, которые не только «видят» предметы, но и умеют их «сравнивать» и «узнавать».</p>
      <p>- Ну хорошо, мы действительно можем представить себе машину, снабженную искусственными органами чувств. Но ведь органы чувств - это еще не сами чувства. Разве может существовать «мыслящая» машина, совершенно лишенная чувств?</p>
      <p>- Может. Природой уже создана совершенно бесчувственная думающая «машина». Это наш мозг. Он состоит из тканей, неспособных чувствовать даже боль. Он лишь фиксирует различные чувства, и потому ничто не мешает нам создать машину, которая в ответ на внешние события будет вырабатывать «сигналы радости» или «сигналы гнева» и направлять их в соответствующий канал.</p>
      <p>Итак, мы снабдили машину всем, что необходим мо для самостоятельности и связи с миром, и снова задаем тот же вопрос: будет ли «мыслить» такая машина?</p>
      <p>Несколько минут царило молчание: кажется, мы исчерпали все аргументы.</p>
      <p>- Ну так как же? - подзадоривает профессор. - Возразить больше нечего? Выходит, мы признаем «машинную мысль»? А вместе с ней и те ужасы «машинного века» и господства машин над людьми, о которых так любят писать на Западе? Так или не так? Ну, что же вы молчите, Быстров? Ведь вы утверждали, что вопрос не требует обсуждения, потому что он и так достаточно ясен. А выходит, что ясности-то пока нет. В процессах обработки информации в машине и в мозгу, безусловно, есть много общего, а по мере развития техники это сходство будет неизменно расти. Значит, в конце концов машина научится мыслить?</p>
      <p>- Нет, профессор! - решительно ответил Быстров. - Я, кажется, понял, к чему вы клоните. Вы хотите доказать нам, что мы ищем разницу между машинной и человеческой мыслью совсем не там, где ее нужно искать. Мы все время сопоставляли процесс обработки информации. Но мысль - это не только процесс. Мысль - это продукт. Этот продукт формируется в неразрывной связи с теми условиями, которые его порождают. Мысль человека не даруется ему свыше и не возникает в неизведанных глубинах его собственного «я». Человеческое сознание, словно зеркало, отражает все конкретные условия жизни, общественные отношения, историческую эпоху...</p>
      <p>- Вот именно, дорогой коллега, - сказал профессор и многозначительно потряс указательным пальцем. - В этом вся суть. Если уж вы решили доказывать, что есть принципиальная разница между человеческой мыслью и «мыслью» машины, то искать ее нужно именно здесь.</p>
      <p>Я могу привести наглядный пример: роман Марка Твена «Янки при дворе короля Артура». Вы помните, сколько забавных курьезов произошло с этим янки? А какова их причина? Вполне очевидно: образ мыслей современного янки не соответствовал тем понятиям, которые господствовали при дворе средневекового короля.</p>
      <p>А не случалось ли вам когда-нибудь в жизни разговориться «по душам» со случайным попутчиком? Впрочем, это случается с каждым: долгий путь располагает людей к откровенности. Пассажиры поезда обычно с полуслова понимают друг друга. А почему? Потому что, хотя у каждого из них есть много своих, личных переживаний, радостей и печалей, в целом их образ мыслей во многом сходен. Ведь все они - дети одной эпохи, граждане одной страны. С иностранцем дело будет сложнее. Вам не сразу удастся уяснить себе его взгляды на многие вещи, даже в том случае, если вы в совершенстве владеете его языком.</p>
      <p>А теперь поставьте себя на минуточку в положение героя произведения Марка Твена. Его янки попал к королю Артуру, а вы повстречались, к примеру, с людьми эпохи Петра. Быть может, вам удастся даже найти среди них своего далекого предка. Но сколько бы вы ни делились с ним своими заботами, связанными с работой или учебой, он не сможет понять почти ничего. А ведь язык с тех пор изменился не так уж сильно! Изменились условия, а значит, и образ мыслей. Да что говорить о Петровской эпохе? К сожалению, и в нашей жизни можно встретить такие примеры, когда из-за этих непрерывно меняющихся условий и взглядов даже с собственными родителями не удается найти общего языка.</p>
      <p>Надо понять главное: мысль каждого человека находится в неразрывной связи с историческим опытом всего человечества, а мысль человечества включает в себя безграничное разнообразие мыслей самых различных людей.</p>
      <p>Только диалектическое понимание социальной природы человеческого мышления позволяет правильно оценить истинные возможности искусственного мозга и вместе с тем найти те ограничения, на которые наталкивается всякая попытка свести к элементарным «машинным» представлениям человеческую мысль. Можно, например, взяв за основу утверждение Эшби, всячески развивать «умственные способности» машины, обучая ее находить из многих возможностей оптимальный выбор. Но в непрерывном многообразии человеческой жизни само понятие «оптимальный» зависит от очень многих условий и прежде всего от тех социальных условий, в которых рождалась и крепла человеческая мысль. С точки зрения капиталиста оптимальным будет любое решение, приносящее прибыль, с точки зрения коммуниста оптимальными будут лишь те решения и поступки, которые принесут пользу обществу и приблизят к нам коммунизм. Вог почему формулировка Эшби не отражает полностью степень развития ума и сущность мысли - ведь понятием «оптимальный выбор» он пытается подменить все глубочайшие истоки, обусловленные социальной природой и классовой сущностью сознания.</p>
      <p>Мысль рождается в непрерывном взаимодействии человека с окружающим миром, с миром предметов, идей и явлений, с миром событий и орудий труда, а главное, с миром, людей. Именно этой неразрывной диалектической связи с внешним миром никогда не достигнет самая совершенная будущая машина хотя бы потому, что с самого момента пробуждения ее «сознания» будет отсутствовать такой простой, но действенный фактор, как полученная при первом же необдуманном шаге огромная шишка на лбу. С самых же первых шагов ее самостоятельного «мышления» и в течение всей ее «жизни» ей будут чужды все человеческие критерии, рожденные общением с родными и близкими, с друзьями и сотрудниками, с окружающей человека социальной средой.</p>
      <p>Оторванная от этой среды, машина сможет воспринимать и обрабатывать поступающую извне информацию, сможет даже «мыслить» как-то по-своему, так как форма процесса будет все больше приближаться к совершенной форме человеческого мышления по мере развития этих машин. Но содержание «мыслей» машины по-прежнему не будет иметь ничего общего с содержанием человеческой мысли, и едва ли стоит затрачивать слишком много творческих сил и фантазии для того, чтобы в результате этих усилий родился однобокий и ограниченный «думающий урод». Надо обладать всем комплексом присущих человеку качеств, для того чтобы научиться мыслить, как человек.</p>
      <p>Нет, не такое будущее ожидает вычислительную машину. С каждым годом она будет становиться все компактней и совершенней, все шире и многообразнее будет круг решаемых ею задач. Но предлагать машине эти задачи будет по-прежнему создавший ее человек. В деле дальнейшего развития техники и неуклонного экономического прогресса машине отведено вполне определенное и чрезвычайно важное место: место одного из первых помощников человека - орудия его умственного труда.</p>
      <p>Этим машинам предстоит избавить мысль и внимание человека от однообразных и утомительных действий, наблюдений и вычислений для вольного полета фантазии и вдохновенного творческого труда.</p>
<p><strong>В ДОБРЫЙ ЧАС! (Заключение)</strong></p>
      <p>Вот и окончен путь. Позади Новый Город, где информация служит жителям верную службу, мир молекул, ближний космос и далекие звездные миры. Мы шли за волшебным колечком, а оно вело нас неожиданными путями, и потому таким длинным и утомительным оказался наш не совсем обычный маршрут.</p>
      <p>Наконец-то мы снова на родине! Смотрите, нас встречают друзья и знакомые, им не терпится услышать наши рассказы, узнать, как же все-таки она выглядит, загадочная Ничейная земля.</p>
      <p>Ничейная земля? А что это такое? Ах да, ведь мы же действительно собирались попасть на Ничейную землю. Но вот какая вышла история: нам пришлось побывать чуть ли не во всех уголках вселенной, но нигде нам не встретилось никакой Ничейной земли. Всюду только наш мир, полный движения и событий. И теория, с которой нам довелось познакомиться, изучает вовсе не Ничейную землю, и информация - тоже частица этого мира, мира, в котором мы с вами живем.</p>
      <p>Что ж, придется до конца раскрыть карты. Ничейной земли действительно нет. Это всего лишь вымысел, образ, который в минуту раздумья родился у Бриллюэна, а затем помог автору этой книги построить несложный сюжет.</p>
      <p>Так что же тут вымысел, а что правда? Может быть, все, что открыла эта теория, это всего лишь фантазия автора или ученых? Может быть, информации вовсе и нет в природе, как нет, например, Синей птицы, как нет и не будет на карте никакой Ничейной земли?</p>
      <p>У того, кто внимательно читал эту книгу, едва ли возник подобный вопрос. Много вымышленных событий произошло на ее страницах. Нет на свете Нового Города, нет его жителей, так же как нет ученых, которые ночевали в палатке, что стояла под небом Ничейной земли. Но все, что рассказано об информации, соответствует точным научным данным, и, хотя в новой теории есть немало спорных вопросов, я старался, чтобы читатель уяснил себе ее смысл. Правда, и здесь приходилось порой призывать на помощь фантазию. Без нее я не смог бы сделать наглядными новые методы и приемы, увязать все известные науке факты в единую цепь. Мне хотелось дать читателю ясное представление не только о проблемах, которые решены наукой сегодня, но и о тех, которые ей предстоит решить. Главное уже свершилось: наука нашла новую меру, такую же общую, как энергия, пригодную для оценки любых форм движения, - меру его упорядоченности.</p>
      <p>Быть может, не все согласятся с этими взглядами: многие еще и сейчас считают напрасной затеей поиски единой сущности энтропии, помогающей вег-всех явлениях мира найти общую связь. Против них восстают научные факты. Если сегодня фактов еще недостаточно - завтра они умножатся во сто крат. Это, как говорится, вопрос времени, а время вершит свой суд беспристрастно. Никто не может навязать ему свою волю. То, что сегодня кажется значительным, неоспоримым, завтра может исчезнуть, словно сдутая ветром пылинка, потому что время всему укажет должное место, поможет понять, какую истину можно считать великой, а что на поверку оказалось просто смешным. В хаотичное броуново движение время вносит свой неизменный порядок, и многому из того, что, растворяясь в сутолоке повседневных событий, остается пока незаметным, суждено превратиться в будущем в сияющий переливами радуги монолитный кристалл.</p>
      <p>Ньютон однажды сказал:</p>
      <p>«Я не знаю, за кого меня принимает мир. Себе самому я кажусь мальчиком, который играет на берегу моря и радуется, если найдет гладкий камешек или красивую ракушку, в то время как великий океан истины лежит совершенно неисследованный прямо передо мной».</p>
      <p>С тех пор не раз научные экспедиции шли на штурм этого океана, но нет предела движению к истине, нельзя исчерпать океан до дна. Теперь под знаменем информации вышли в плаванье новые корабли. И если этой книге суждено стать одной из первых для тех, чьи дерзания откроют им новые горизонты, автор будет полностью вознагражден за взятый на себя труд. Я приветствую всех, кто решил идти к этой цели. Трудной, но увлекательной будет их дорога. Через теорию вероятностей, теорию случайных процессов, через статистическую физику и теорию связи проложат они свой новый маршрут. Ясный ум и горячее сердце помогут им найти истину. Пожелаем же им успехов. Пусть идут все дальше и дальше...</p>
      <p>В добрый час!</p>
      <p>В добрый путь!</p>
      <empty-line/>
      <empty-line/>
      <empty-line/>
      <empty-line/>
      <empty-line/>
      <p><strong><sup>1</sup></strong> Филд Сайрус - промышленник и акционер, по инициативе которого была организована экспедиция, проложившая телеграфный кабель между Голландией и Ньюфаундлендом.</p>
      <empty-line/>
      <p><strong><sup>2</sup></strong> Легко убедиться в этом, включив долгоиграющую пластинку, рассчитанную на 33,3 оборота в минуту, на скорость 78 оборотов в минуту. Благодаря этому свойству роль Буратино и папы Карло в детских радиопередачах может исполнить один и тот же актер.</p>
      <empty-line/>
      <p><strong><sup>3</sup></strong> Открытие планеты Нептун было предсказано французским ученым Леверье, который вычислил ее орбиту по законам Ньютона.</p>
      <empty-line/>
      <p><strong><sup>4</sup></strong> Это простое правило обусловлено тем, что расчет количества информации производится с помощью логарифмов.</p>
      <empty-line/>
      <p><strong><sup>5</sup></strong> И не только в фантастическом Новом Городе. В реальных городах разные ученые, рассуждая о природе информаций и энтропии, приходят к выводу о том, что энтропия в термодинамике и энтропия в теории информации имеют только чисто внешнюю, формальную связь. Подобные утверждения можно встретить и в специальной литературе и на страницах популярных книг: А. Харкевич, Очерки общей теории связи; B. Смирнов, Основы радиосвязи на ультракоротких волнах; 3. Ровенский, А. Уемов и Е. Уемова, Машина и мысль; C. Анисимов, Человек и машина; Д ж. Пирс, Электроны, волны и сообщения (примечания Н. Д. Карасева) и многие другие.</p>
      <empty-line/>
      <p><strong><sup>6</sup></strong> Чтобы получить подобную «фразу», не обязательно прибегать к помощи электронных машин. Вы можете проделать такой любопытный опыт: откройте наугад любую страницу и выпишите четыре буквы, стоящие в начале какой-нибудь строки. Если вам попалось слово комиссия, запишите сочетание коми. Затем, пробегая глазами текст, отыщите слово, в котором есть сочетание оми, и запишите следующую букву. Если вам встретилось слово утомительный, ваша запись превратится в комит. Теперь ищите в тексте сочетание мит и снова запишите следующую букву. Продолжая отыскивать сочетания, соответствующие трем последним буквам ваших записей, и прибавляя к записи следующую букву, вы получите набор букв, который внешне напоминает осмысленный текст.</p>
      <empty-line/>
      <p><strong><sup>7</sup></strong> Принцип двоичного счета изложен подробнее в главе 4 (раздел «Универсальный язык»).</p>
      <empty-line/>
      <p><strong><sup>8</sup></strong> Согласно имеющимся в литературе данным о вероятностных характеристиках русского языка,P<sub>а</sub> = 7,5%, P<sub>т</sub> = 6,5%.</p>
      <empty-line/>
      <p><strong><sup>9</sup></strong> Вопросы, о которых здесь идет речь, были изложены В. А. Котельниковым в его работе «О пропускной способности «эфира» и проволоки в электросвязи», доложенной им на Первом Всесоюзном съезде по вопросам реконструкции связи в 1933 году.</p>
      <empty-line/>
      <p><strong><sup>10</sup></strong> Основоположником алгебры логики был Джон Буль, отец писательницы Э. Войнич, автора известного романа «Овод».</p>
      <empty-line/>
      <p><strong><sup>11</sup></strong> Самые изящные и убедительные опыты, подтверждающие связь магнетизма и электричества, проделал впоследствии сам Фарадей, открывший законы электромагнитной индукции.</p>
      <empty-line/>
      <p><strong><sup>12</sup></strong> В переводе с греческого слово «атом» означает «неделимый».</p>
      <empty-line/>
      <p><strong><sup>13</sup></strong> Камера Вильсона предназначена для наблюдения траекторий элементарных частиц, ионизирующих пары спирта.</p>
      <empty-line/>
      <p><strong><sup>14</sup></strong> Сборник «Философские вопросы кибернетики». Изд-во социально-экономической литературы, 1961, стр. 310.</p>
      <empty-line/>
<p><strong>Оглавление</strong></p>
      <p>Как открыли Ничейную землю (Вместо предисловия)</p>
      <p>ЧАСТЬ ПЕРВАЯ. В МИРЕ НОВЫХ ИДЕЙ</p>
      <empty-line/>
      <p>Глава 1. Сообщения в упаковке</p>
      <empty-line/>
      <p>Начало пути</p>
      <p>Текст на экране</p>
      <p>Невесомые грузы</p>
      <p>Чудесное свойство</p>
      <empty-line/>
      <p>Глава 2. Как измерили информацию</p>
      <empty-line/>
      <p>То, что нам неизвестно</p>
      <p>Смысл информации и информация без смысла</p>
      <p>Границы Нового Города</p>
      <p>Психология и вероятность</p>
      <p>Информация внутри нас</p>
      <empty-line/>
      <p>Глава 3. Информация без излишеств</p>
      <empty-line/>
      <p>Законы случайностей</p>
      <p>Сортировка словесного груза</p>
      <p>Сообщения и предсказания</p>
      <p>Упаковка должна быть надежной</p>
      <p>Голос, собранный по частям</p>
      <empty-line/>
      <p>Глава 4. На грани фантастики</p>
      <empty-line/>
      <p>Сигналы из космоса</p>
      <p>Шаг за шагом</p>
      <p>Наука предсказаний</p>
      <p>Логика автоматов</p>
      <p>Универсальный язык</p>
      <p>Будут новые города!</p>
      <empty-line/>
      <p>Глава 5. Истинное и ложное</p>
      <empty-line/>
      <p>В эфире «тесно»</p>
      <p>Польза сравнений</p>
      <p>В чужом городе</p>
      <p>Информация по наследству</p>
      <empty-line/>
      <p>ЧАСТЬ ВТОРАЯ. ИНФОРМАЦИЯ ВСЮДУ</p>
      <empty-line/>
      <p>Глава 1. Путешествие в микромир</p>
      <empty-line/>
      <p>Мир в кубике газа</p>
      <p>Тайны невидимого движения</p>
      <p>История энтропии</p>
      <empty-line/>
      <p>Глава 2. Законы Ничейной земли</p>
      <empty-line/>
      <p>Читатель требует ясности</p>
      <p>Идите с нами, профессор!</p>
      <p>Модели движения</p>
      <p>Информация и энтропия</p>
      <p>Ключ к азбуке мира</p>
      <p>Религия на «научной базе»</p>
      <p>Нам все время мешал наблюдатель</p>
      <empty-line/>
      <p>Глава 3. Восхождение на вершину</p>
      <empty-line/>
      <p>Как избежать плена?</p>
      <p>За порогом сознания</p>
      <p>Чудо природы</p>
      <p>Путь по извилистым тропам</p>
      <p>Где хранятся ключи?</p>
      <p>«Основы воображения»</p>
      <p>В помощь разуму</p>
      <empty-line/>
      <p>В добрый час! (Заключение)</p>
      <empty-line/>
      <empty-line/>
    </section>
  </body>
  <binary id="_3.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEASABIAAD/2wBDAAEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQE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</binary>
  <binary id="_7.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEASABIAAD/2wBDAAEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQE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</binary>
  <binary id="_5.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEASABIAAD/2wBDAAEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQE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</binary>
  <binary id="_4.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEASABIAAD/2wBDAAEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQE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</binary>
  <binary id="_6.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEASABIAAD/2wBDAAEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQE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</binary>
  <binary id="_1.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEASABIAAD/2wBDAAEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQE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</binary>
  <binary id="_2.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEASABIAAD/2wBDAAEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQE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</binary>
  <binary id="cover.jpg" content-type="image/jpeg">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</binary>
</FictionBook>
