Техника - молодёжи 1976-09, страница 11

не можем... Я объясню вам, кск произвёл умножение одною числа на другое. Но спроситг > еня, как я отличаю среди других им ;нно ваше пицо. По ушам или глазам? Спрячьте все остальное — и , растергюсь-вы пи ?то? По усам? Но если даже вы их сбреоте, то я все равно bjc узнаю. Это и означает, что процесс узнавания совершается в. такой области мозга, которая прямс :ознанием не контролируется, — з области подсознательной, которая очпнь много значит в нашей жизни.

И вот когда мы начинаем компьютер обучать, скаже-л, распознаьанию образов (то ость н&мер-ааемся вссрье j приступить к созданию ис-кусстьенного интеллекте), то выяг-н1.ется, что описать программу своих действий мы не можзм. Поэтому мы вынуждены раскладывать то же описании лица на oi^'/ibni ic точки, закладывая в память ЭВМ тысячи, е<-ли не миллионы, лишних, >се не необходимых дл! распознавания образа признаков.

Однако с по) .л«ии_вм двухосноь-

ность ьыбирать только те операции, которые являются дл данною процесса наиболее сущеотьенными, определяющими. Именно этой вноь* открывшейся возможностью наша автоматизированная система проектирования и отличается от .сэх подобных, известных на сегодня систем. Конечно, я должпн сознаться, что для ьынолп !Ни такой сложиой процедуры, как распознавание человеческою лица, наша алгебра пока требует таких сложных и больших машин, каковых пока ^ще не существует. Однако стоим мы на верном пути.

— Вы обстоятельно рассказали о том, Kt.< проектируются отдельные блоки будущей ЭВМ. Однако в ней существуют и различны*! системы связи между отдельными элементами. Как проектируются эти связи, схемы движения потоков информации, «снующих» из одних частей машины в другие?

— Э^то ещ одна сторона автоматизации проектирования Я и^ею в виду общесистс мный подход. К проектированию машины я пристугаю с так назьиаемою системного уров

ня. Я еще ie знаю, как будут 1ю1|ЮЛ-няться в ЭВМ 1 j или иные операции, а потому рисую только то, чт у меня будс: з игй объединяться Скажем, решаю, что компькл sp буде т работсть с шестнадцатью магнитными лентами. Магнитофонами, на которых записывается необходимая информация, ёу'дет ав- матич-гки управлять сама машина. Дал-е, ЭВМ нужно снабдить двадцатью вводными и печатаюшими устройствами, шестою узлами памяти и многим цругим. Все э.-и устройства я представляю простыми к/биками. Их набир 1ется н'=-сксль <о десятков. Легко понять, что варианта их сосместной pa6oTLi мо-жэт быть достаточно много. Поэтому hl "бхо, ,имо зоран =е планировать дв 1женИ(: погоко! информации.

Скаж м, „оли вы сделае.е пропуск-нон канал излишне широким, то обойдется он до.юльно дорого, & основную часть време.ни будет простаивать. Если же его пропускная способность окажет :я низкой, недостаточной, то отдельные части м( шины будут «стоять в очереди» и ждать, пока он о—юбсдитси.

До неда inero времени подобные задачи оптимизации не *сегд< удавалось решать успешно, хотя мы i пользовались „ори й массового оС-служиьания, разработанной применительно к самым элементарным слу-44 ям. Прос\ойшич задачи, решаемые с помощью этой теории, можно проиллюстрировать на тском примере. Предположим, в парикмахерской работает один парикмахер, тратящий на клиента в среднем дв! дцать минут С учетом госьмичасоього рабочего дни получим, что он може! обслужить двадцать четыре клиента. Но, как эю и бывает в жизни, поток клиентов hi i запрограммируешь: в силу тех или иных причин они не смогут поя»лятьс1. у дверей парикмахерской рс.но чер.з / вадцать минут друг после друга. Тек вот аам вопрос сколько парикмахеров надо уссдить зс рсботу, чтобы обслужить в течение дну сто клиентов, но при условии, что очередь нг должна превышать дьух челочек? Если вы просто поделите сто на двадцать чс ы-ре, то получите примерьо четмре. Согласуясь с этим, посадите четырех парикмахеров — и увиди.ч , что оче

редь выросла до двенадцати чело-зек. Выходит, тут нужно слегка пошевелить мозгами. Теории массового обслуживания и родилась как раз из такого рода задач.

Ма^- ематиче кис методы организации в чех или иных потоках опти-мального числа обслуживающих единиц давно ужи резработаны. Они поз-юляют иметь заданную длину очереди или же полностью ei лик-сидиоовать с героятностью 0,9. Эта теория вполне пригодна для электронных машин гростейших конфигураций. Омнако для нынешних компьютеров ма 'ематика, к сожалению, ■.еории массового обслуживание не придумала. И потому подобные задачи высокой сложности приходится ре'иать путем моделирования.

В компьютер подите: датчик случайных чисел, и машина приступает к так назыиае лому имитационному моде пированию. То есть если обрь-гитьс к примеру, у ЭВМ в памяти «сидят» четыре парикмахера, и по датчику случайных чисел «заходят» клиенты, желающие побриться и постричься. Распродел„ютс» л.еста, образуется очередь... Короче, все делается как натур). Это и называется имитационным моделированием. Машина, н. пользуясь какими-либо математическими формула ли, мсж1т за несколько секунд перебрлть уйму вариантов рабочего д| и пир (К лахера и предложить наилучший. Конечно, в столь простом случае, как парикмахерская, можно обойтись и формулой из теории массового обслу-ж и.ани Но имитационное моделирование тем и хорошо, что оно применимо в любых случаях — даже там, где формулы не вчру-чают

Ч обы пользоваться этим методом, нужно тоже создать специальный язык, описыгающий процессы, происходящие при моделпроааьии. В нем есть такие термины, как «очередь», «скорость передачи информации», «объем буф _гра-> («предбанника» в парикмахерской, где сидя,- ожидающие) и т. д. Все эти терминь. ретранслятор переьодит и сообщает имитационной модели уже на машинном язык_. Потом вы начинаете «играть» с моделью, пока не выберет! приемлемую, устраивающую вас структуру. Для этой цели нами был резрабо ан первый отечественный язык.

— Насколько я понлл, с помощью этою метода влолке можно моделировать р1_зличнь.._ процессы, в том числе и не имеющее примою отношения к компью.ерам?

— Да, метод приложим к моделированию многих, но только четко разграниченных потоков, таких, как уличное движени s, аь.оматическая линия на производстве, ,ех, д же целый завод .. Такой перебор вариан

9