 |
 |
 |
 |
|
 |
 |
использовать этот опыт как руководство для нашего поведения в действительном кризисе, то ценности
победы, которые мы принимали в играх программирования, должны быть теми самыми ценностями, к
которым мы стремились бы в глубине души в действительной войне. Ошибка в этом отношении может
означать лишь немедленную, полную и окончательную гибель. Мы не можем рассчитывать на то, что
машина будет подражать нам в тех предрассудках и эмоциональных компромиссах, благодаря которым
мы позволяем себе называть разрушение победой. Если мы требуем победы и не знаем, что
подразумеваем под этим, мы встретимся с призраком, стучащимся к нам в дверь.
На этом расстанемся с обучающимися машинами. Теперь следует сказать кое-что о
самораспространяющихся машинах. Здесь важны оба слова: “машина” и “самораспространяющаяся”.
Машина – не только материальная форма, но и средство для достижения определенных целей. И
самораспространение – не просто создание осязаемой копии, но и создание копии, способной к тем же
самым функциям.
Здесь мыслимы два разных подхода. Один из них, чисто комбинаторный, связан с вопросом: может ли
машина иметь достаточно много частей и достаточно [c.263] сложную структуру, чтобы
самовоспроизведение могло быть в числе ее функций? На этот вопрос дал положительный ответ
покойный Джон фон Нейман. Другой вопрос касается действительной рабочей процедуры для
построения самовоспроизводящихся машин. Здесь я ограничусь одним классом машин, который, хотя и
не охватывает всех машин, отличается большой общностью. Я имею в виду нелинейные
преобразователи.
Названные машины представляют собой устройства, где входным сигналом служит одна функция
времени, выходным – другая. Выходной сигнал полностью определяется прошлым входного сигнала;
но, вообще говоря, при сложении входных сигналов соответствующие выходные сигналы не
складываются. Такие устройства называются преобразователями. Общим свойством всех
преобразователей, линейных или нелинейных, является инвариантность относительно сдвига во
времени. Если машина выполняет некоторую функцию, то при сдвиге входного сигнала назад во
времени выходной сигнал! сдвигается назад па такой же интервал.
Наша теория самовоспроизводящихся машин основана на некотором каноническом представлении
нелинейных преобразователей. Понятия импеданса и адмиттанса, столь необходимые в теории
линейных систем, здесь не вполне пригодны. Нам придется сослаться на новые методы получения
такого представления, разработанные отчасти мною
и отчасти профессором Деннисом Габором
из
Лондонского университета.
Хотя методы профессора Габора и мои собственные приводят к построению нелинейных
преобразователей, они линейны в том смысле, что выходной сигнал нелинейного преобразователя
представляется в них как сумма выходных сигналов комплекта нелинейных преобразователей, на
которые подается один и тот же входной сигнал. Указанные выходные сигналы складываются с
переменными линейными коэффициентами. Это [c.264] позволяет нам при расчете и задании
нелинейного преобразователя применить теорию линейных разложений. В частности, можно
разыскивать коэффициенты составляющих элементов методом наименьших квадратов. Если сюда еще
добавить метод статистического усреднения по множеству всех входных сигналов, которые могут
поступать в наше устройство, то получится, по существу, один из разделов теории ортогональных
разложений. Такую статистическую основу для теории нелинейных преобразователей можно получить
фактическим изучением прошлых статистик входных сигналов, используемых в каждом частном
случае.
Таковы, в общих чертах, методы Габора. Мои методы по существу аналогичны, но статистическая
основа моей работы несколько иная.
Хорошо известно, что электрический ток не является непрерывным, а представляет собой поток
электронов, подверженный статистическим отклонениям. Эти статистические флюктуации можно
описать достаточно хорошо с помощью теории броупова движения или аналогичной теории дробового
эффекта (лампового шума), о которых я собираюсь говорить в следующей главе. Во всяком случае,
