Проведенные в последние годы расчеты ученых показали, что благоприятные условия для образования в земной коре твердого газа существуют на 27 процентах суши, в основном в областях распространения вечной мерзлоты и ледников, а также на 9/10 площади дна Мирового океана. Перспективными территориями суши для промышленного скопления газогидратов являются весь Север СССР, 63 процента Канады, 75 процентов Аляски, а также Гренландия, Антарктида.
Низкие температуры воды на дне морей и океанов, высокие давления создают идеальные условия для образования газогидратов в верхних слоях осадков. Фактическое подтверждение их наличия было получено советскими учеными, поднявшими со дна Черного моря керн, в котором визуально был виден газовый гидрат.
По расчетам ученых, прогнозные запасы газа в твердом состоянии на дне морей и океанов исчисляются тысячами триллионов кубометров.
Ученые пришли к главному принципу — газ из твердого состояния в свободное должен быть переведен непосредственно в пласте. Такой перевод можно осуществить снижением пластового давления, повышением температуры или вводом в пласт антигидратных жидкостей — растворов солей, спиртов.
Но пока разработка месторождений сопряжена со значительными техническими трудностями и дополнительными материальными затратами, ибо контролировать и влиять на давление и температуру пласта весьма сложно. Сибирскими геологами по материалам геофизических исследований выявлено около 30 площадей, где могли бы существовать газогидратные залежи, но на практике эксплуатируется только одно — первое в мире Мессояхское месторождение, расположенное на севере Красноярского края. Уже несколько лет оно снабжает газом Норильск.
Что касается разработок залежей дна Мирового океана, то они при современном уровне развития техники возможны только при решении проблемы транспорта газа к потребителю. Есть варианты сжижения газа на месте, транспортировки гидратов в подводных контейнерах, но в любом случае извлечение газа из морских осадков сопряжено с большими капитальными затратами…
В ближайшие полтора-два десятилетия можно будет вплотную подойти к разработкам газогидратных залежей в производственном масштабе.
Часть VII. ЛЕТАЙТЕ ДИРИЖАБЛЯМИ АЭРОФЛОТА!
«…ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ — НЕ СОПЕРНИК, А ПОМОЩНИК»
Так считал академик В. Глушков.
Что такое искусственный разум, может ли ЭВМ считаться его носителем — об этом спорили еще на первых этапах развития вычислительной техники. Машина, рассчитывающая орбиту спутника или управляющая технологическим процессом, берет на себя часть умственного труда, которую прежде выполнял человек.
Значит, ее можно считать искусственным интеллектом? Вовсе нет, возражали противники. Компьютер лишь слепой исполнитель, ведь программу для него составляют люди. ЭВМ же всего лишь очень быстро считает.
Кибернетики приняли вызов, начали исследовать проблемы, казавшиеся недоступными для ЭВМ. Например, перевод текста с одного языка на другой, доказательство теорем, сочинение музыки. Алгоритмов решения подобных проблем не было, и ученые занялись трудными многолетними поисками. Сфера этих экспериментов и получила название исследований по искусственному интеллекту.
Вычислительная техника прогрессирует быстро. Еще десять лет назад вопрос: может ли машина выполнять творческие функции — вызывал бурные дискуссии. Сейчас это уже практика. Машина проектирует город, промышленные сооружения, саму машину, выбирая оптимальный вариант. И это не простой перебор вариантов — при таком подходе даже огромное быстродействие ЭВМ не обещает хорошего решения. Требуются специальные методы целенаправленного поиска, эффективные программы, рассчитанные на решение сразу целого комплекса взаимосвязанных задач, необходим диалог ЭВМ и конструктора. С помощью светового карандаша и клавиатуры конструктор вводит в ЭВМ через экран дисплея свой первоначальный замысел.
Затем начинается работа по совершенствованию и детализации конструкции. Это уже своего рода творческое содружество ЭВМ и человека. Оно позволяет ускорить проектирование в промышленном и жилищном строительстве от 5 до 25 раз. При этом строительная документация стоит в 6 раз дешевле и практически не содержит Ошибок.
Работа а режиме диалога значительно повысила интеллектуальные возможности ЭВМ. Теперь можно в процессе решения уточнять его условия. Не менее важно, что специалист общается с компьютером без посредника-программиста — человеку, не имеющему специальной подготовки, машина сама помогает правильно поставить задачу.
Терминами «Думающие машины», «искусственный разум» оперируют нынче довольно часто. Инженеры к этим словам относятся спокойно, гуманитариев они настораживают. Употреблять без кавычек термин «искусственный интеллект» они не решаются. Это условности. Например, считается, что эмоциональная жизнь — нечто таинственное и сверхсложное, а кибернетики знают, что эмоции моделируются куда проще, чем логическое мышление. Принципиальных препятствий на пути к Созданию машинного интеллекта, способного конкурировать с человеческим умом, нет. Я в свое время три года, день за Днем, без передышки потратил на доказательство однойединственной теоремы. А ведь есть задачки, для решения которых и двадцати лет мало. Какая нужда в таких социальных затратах, если машину можно научить это делать за полчаса, а то и за десять минут?
Создание искусственного интеллекта — стратегический вопрос. Нападки идут со стороны тех, кто не видит перспективы, а ведь без искусственного интеллекта немыслимо избавить людей от тяжелого ручного труда и другой рутинной работы. Искусственный интеллект не соперник человека, а его помощник…
Обычными роботами сейчас уже никого не удивишь. На повестке дня создание интеллектуальных роботов, способных действовать самостоятельно, ориентируясь в обстановке, наделенных элементарными логическими возможностями, памятью, выполняющих относительно широкий круг операций. Они будут успешно работать там, где невозможно или нежелательно присутствие людей.
У нас в лаборатории есть робот, который поднимает с пола любые детали и наводит заданный порядок. Он может собрать несложную конструкцию, может, если прикажете, положить ее вверх на полку, приспособив для этого простую доску, чтобы дотянуться. Он обладает зрением, распознает примерно полтысячи слов, различает и выполняет команды.
Надо заметить, что научить машину распознавать образы или принимать решения чрезвычайно сложно даже при высоком уровне развития вычислительной техники. Возьмем хотя бы эффект запаздывания. Чем больше информации перерабатывает машина, тем больше времени уходит на выдачу ответа.
А запоздалое решение по сути уже неверное. В поисках выхода ученые обратились к структурам, имитирующим живой мозг. Они должны создавать возможность непрерывного самосовершенствования системы в процессе ее работы. Весьма перспективны, например, так называемые рекурсивные структуры, содержащие тысячи микрокомпьютеров, связи между которыми меняются в ходе работы. Рекурсивная структура перестраивается, приспосабливаясь к программе, стремится выполнить ее быстрее, лучше, надежнее.
Скептики считают, что создание искусственного «мозга», равного по силе и многогранности человеческому, — дело очень далекого будущего.
Моя точка зрения: искусственный интеллект будет совершенствоваться бесконечно, как бесконечно само познание. А «мозг» — необходимый для решения основных задач автоматизации умственного труда, на мой взгляд, будет создан к началу будущего столетия. Искусственный интеллект уже и сейчас выходит в широкий мир, применяется в различных исследованиях.
Неоценима помощь «думающей» машины в работе экспериментатора. Скажем, испытывая современный пассажирский лайнер, необходимо измерить несколько тысяч параметров и получить результаты в виде математических зависимостей, таблиц, графиков. Прежде это делалось вручную и сдерживало создание новой техники. Теперь обработка результатов эксперимента сократилась во много раз не только в самолетостроении, но и в других отраслях.
Кибернетическая система СПОК стала собеседником, учителем, консультантом человека, обратившегося к ней за помощью. Система «Дисплан» помогает осуществить принципиально новый подход к организации плановых расчетов.
Каждый успех в работе над искусственным интеллектом — казалось бы, весьма абстрактной проблемой — приводит к вполне конкретным результатам — повышению эффективности АСУ, систем автоматизации проектирования и многих других.
Чтобы успешно решать простые задачи, надо ставить перед собой сложные. Этот принцип стал девизом нашего коллектива. Если вы ставите перспективную задачу, сумейте построить движение так, чтобы добиться полезных результатов по пути.
