Мне повезло слушать лекции Юрия Ивановича Журавлева, а на третьем курсе именно он выбрал мою научную стезю, определив под начало Константина Владимировича Рудакова. Сегодня обнаружил на сайте ФУПМ МФТИ статью Юрия Ивановича, первоначально опубликованную в журнале "Эксперт". Прочитайте, материал стоит того!



Академик Юрий Журавлев уверен, что Россия сможет зарабатывать на науке, если сумеет капитализировать прослойку между фундаментальным и прикладным знанием.

Академик Юрий Иванович Журавлев - заместитель директора по науке Вычислительного центра РАН, профессор МФТИ и МГУ, председатель секции прикладной математики и информатики отделения математических наук РАН.


Наибольшее влияние на творчество Журавлева, по его собственному признанию, оказали спецкурсы и спецсеминары А. А. Ляпунова и С. В. Яблонского по дискретной математике, математической кибернетике и теории программирования. Журавлев предложил и развил теорию локальных алгоритмов, ввел и изучил алгебры над алгоритмами. В прошлом году организованная учениками Журавлева фирма ЗАО "Форексис" стала победителем нашего Конкурса русских инноваций, представив проект "Внедрение технологии объективного компьютерного анализа данных о клиентских средах операторов связи и страховых компаний" (премия Фонда Бортника). Проект - результат непосредственного развития идей Юрия Журавлева.

- Юрий Иванович, почему, на ваш взгляд, успешно реализовав авиационный, ракетный, атомный проекты, мы проиграли компьютерную гонку? Часто говорят и об идеологическом прессинге: мол, "кибернетика - продажная девка империализма"...

- Вы знаете, на этом часто спекулируют. Все-таки в отличие от генетики в случае кибернетики мух отделяли от котлет. "Мухи" - это громкие кампании в прессе, философские дискуссии, на которых громили кибернетиков. В то же время совершенно спокойно, без лишних эмоций, строились вычислительные центры в Министерстве обороны, шло колоссальное финансирование разного рода проектов. Помню, в МГУ философы готовили настоящий публичный разгром. На мехмате выбрали большую аудиторию, доклад философов должен был идти первым. Когда аудитория заполнилась, вдруг оказалось, что первые три ряда полностью заняты генералами в парадной форме, при всех орденах и медалях. Так вот: философы напасть на кибернетику так и не решились.

Наши первые компьютеры по мощности почти от американских не отличались, а по удобству использования были на порядок лучше. Скажем, такой удобной для программирования ламповой машины, как "Стрела", у американцев даже близко не было. Но затем в СССР установили монополию: еще до массового внедрения транзисторов у нас были закрыты почти все КБ, занимавшиеся этой проблематикой. Было сказано: зачем нам много конкурирующих КБ? Нашим наркомам тридцатых годов, когда развивали авиацию, это не пришло бы в голову: параллельно были Лавочкин, Яковлев, были Микоян с Гуревичем. В атомном и ракетном проектах также была искусственно создана конкуренция.

- Сейчас мы, видимо, (по крайней мере, в сфере hardware) отстали навсегда?

- Если говорить о моей науке и взять три основных направления - hardware, software и brainware, - то в первом мы, безусловно, отстали. Причем это общее отставание - не только в электронике, а в машиностроении, в обрабатывающих вещах. Тем более что мы еще сами поработали: закрыли Зеленоград, потеряли Минский район и так далее. А с software понимаете какая история? Мне многократно приходилось работать над крупными прикладными проектами - не любят наши люди делать серийный софтвер, как и вообще что бы то ни было серийное. Ну скучно им. У нас, например, хорошие софтверные программисты почти все были дамы. У дам это как-то получается, это как гладью вышивать. В то же время у наших конкурентов, особенно восточных и южноамериканских, это тоже как-то идет. Думаю, что рано или поздно мы в этот рынок войдем, но завоюем лишь небольшую часть. Вот вы посмотрите на национальное китайское ремесло - внутрь бутылки загнать какую-нибудь фигурку, человек сидит и десять лет вытачивает эдакую штучку. Китайцы привыкли к кропотливому, долго длящемуся и не очень интересному труду. Вот это национальный характер. Национальный не в смысле национальности, а в смысле характерных черт популяции, проживающей в определенной зоне земного шара в определенный исторический промежуток времени. Если хотите, национальный в гумилевском смысле. Вот как вы думаете, почему мы выиграли Вторую мировую войну?

- Одного ответа, пожалуй, нет.

- Да, причин, конечно, много, но о том, что это было еще и столкновение двух национальных характеров, часто забывают. Основатель советского программирования Алексей Андреевич Ляпунов (он в войну в артиллерии служил) мне вот как об этом рассказывал. По всем формальным параметрам немцы нас превосходили. Рядовой солдат германский отлично владел всеми видами техники, наши не очень. По сути, армии высококвалифицированных рабочих противостояла армия крестьян-колхозников. И вот блестящий, по-моему, пример Ляпунова. Стоят на высоком берегу Днепра немцы, в низине стоят наши. В трех километрах от немецкой батареи, в совершенно ровной степи, бани днем топятся. Туда строем марширует рота наша, раздевается и начинает мыться. Через некоторое время немцы, ошалев от такого нахальства, начинают пристрелку. Первый снаряд идет с большим перелетом, это обычная история. После чего совершенно стандартный немецкий вариант: убавляем на пять делений, кладем следующий - чуть ближе. Фриц еще убавляет на пять делений и так далее. Так они сделали вилку, накрыли и раздолбали баню. Рота за это время уже помылась и удрала. Вот это наше умение в сложных ситуациях выкручиваться нестандартным и достаточно эффективным образом - одно из главных наших конкурентных преимуществ. Поэтому научная, исследовательская деятельность для населения вот этой части земли - из вещей, которые очень нравятся.

- Это вы к тому ведете, что нам на brainware ставку делать надо? Заниматься созданием новых алгоритмов, численных методов и так далее, то есть действительно нестандартной работой, а софт оставить китайцам и индусам?

- Да. Причем заметьте, что brainware даже у американцев не идет. Я вам приведу один пример: в Новосибирске, в Академгородке, когда при Хрущеве все немножко приоткрылось, была довольно мощная американская делегация прикладных математиков. Сейчас бы их назвали информатиками. Им показывали решение разного рода задач. Они очень удивлялись, хвалили высокий уровень. Потом попросили показать технику. А у нас стояла машина М-20 ламповая, уже в то время очень отставшая от передовых вариантов. Потом был банкет, сидевший рядом подвыпивший американец мне и говорит: "Зачем вы нас принимаете за дураков? То, что вы нам показывали, на этой машине сосчитать нельзя". На самом деле американцы бы на этой машине действительно ничего не сосчитали бы. Не умеют они, поэтому колоссальные усилия прилагают, чтобы область brainware не коммерциализировалась.

Что получается? Мы brainware здесь нарабатываем, потом кто-нибудь его где-нибудь публикует, и эффективный новый алгоритм или даже принципиально новый алгоритм, принципиально новый метод решения как бы оказывается всеобщим. Почему же это алгоритм бесплатно для всех, а программа нет? И это при том, что в алгоритм ведь больше вложено. Здесь квалификация выше, здесь надо учиться долго, да еще голову иметь специальную. Программированию можно научить почти любого человека - brainware любого не научишь. Мне приходилось бывать в Штатах, вести дискуссию с их китами информатики, прикладной математики. Точка зрения: вообще никаких методов решения таких, чтобы метод решал более одной задачи, нельзя сделать. Под каждую задачу надо создавать свой метод. Я им пытался доказывать, что это нерационально, неэкономично. Не соглашаются. А почему? А потому что не тянут ребята. И как только мы наконец поймем, что решение уникальных задач - задач, требующих большого искусства - надо научиться продавать, мы будем получать очень большие деньги за нашу науку. Мой опыт говорит о том, что при некотором старании и умении их подать такие уникальные вещи продаются хорошо.

- Но ведь это уже ближе к фундаментальной науке, а - я намеренно гиперболизирую - закон Ньютона вряд ли можно научиться продавать: он бесплатно и для всех.

- Закон Ньютона, конечно, не продашь, это уровень супервысокий. Но простое деление на фундаментальную и сугубо прикладную науку слишком грубо - между ними существует большая прослойка, которую можно капитализировать. В Конкурсе русских инноваций, который "Эксперт" ведет, таких "прослоечных" проектов, на мой взгляд, довольно много, в том числе среди победителей.

Есть вещи, которые фундаментальны с одной стороны, но с другой - очень быстро дают большой практический эффект при самой маленькой доводке. Но получить их "снизу" невозможно, их можно только "сверху" получить, двигаясь со стороны высокой науки. Главное - научиться публиковать результаты (приоритет-то надо за собой закрепить) так, чтобы не выдавать все сразу, сохранять некоторые ключевые детали в режиме коммерческой тайны. Теория - пожалуйста, это для всех, а вот как на самом деле система работает, это, извините, денег стоит. Мы этому научились, кстати, у американцев.

У них многим штучкам научиться можно. Например, американцы примерно каждые пять лет почти полностью меняют терминологию в нашей области. Объясняется все просто: принципы финансирования. Я с этим столкнулся, когда там работал. Через госдеп я помогал одному профессору пробивать тему. Оказывается, если вы употребляете одни и те же термины несколько лет подряд, то шансы получить грант у вас становятся равными нулю. Их чиновники, кстати, похлеще наших - система зверски тяжелая. Так вот поэтому нужно время от времени примерно одно и то же называть другими словами. Это просто нормальное развитие одной и той же идеологии, но на разных ступенях. Поэтому вдруг возникает системный анализ, нейронные сети etc. На самом деле это части дерева, растущего из одного корня. Но просто вместо того, чтобы все время говорить о корнях, стволе, ветках, листьях и так далее, вы на каждом ярусе изобретаете новую терминологию.

- Американцы брэндируют прикладные знания?

- Совершенно верно. В фундаментальных науках это, конечно, не так. Там если вы такую штучку проделаете, вас тут же обкорнают. А вот в прикладных, в "прослоечных" это очень развито. И формируя язык, американцы управляют рынком этих знаний, задают стандарты и стараются других к этому не подпускать. Вот вам пример. Случилось так, что я был довольно неплохо знаком с исполнительным директором Фонда Сороса и, будучи как-то в Штатах, спросил его, почему Сорос не дает никаких грантов по информатике. Ответ был очень жесткий: ну еще не хватало! Информатика - это прямое развитие вашей промышленности, нам это не нужно. Поощряются, так сказать, чисто колониальные дисциплины. Посмотрите, что, например, англичане развивали в той же Индии: юриспруденция, простенькая экономика, филология.

- А филология зачем?

- Ну почему нет? Не жалко, ради бога, изучайте "Махабхарату", "Бхагаватгиту", "Рамаяну", Веды, кому это мешает? Да и чистую математику, кстати, тоже не грех поощрить.

- Ну мы о своей прикладной и "прослоечной" науке сами "позаботились", когда в 1961 году реформировали Академию наук, выведя за ее пределы многие, как тогда казалось, слишком приземленные направления. Это поддерживали, кстати, многие наши крупные ученые.

- Надо сказать, что ведь вот эти прикладные институты знаете кто ввел в свое время в состав академии? Знаменитый Крылов, кораблестроитель, прикладной математик, одна из самых интересных личностей вообще в истории. Он блестящий человек. Полный адмирал, зам морского министра, обладал литературным талантом. А перед Первой мировой войной - успешнейший коммерсант. Он был сопредседателем нескольких крупнейших акционерных обществ - очень богатый человек. Предпринимательский талант помог ему продвинуться после революции. Он предложил Внешторгу сэкономить на закупках, что и было сделано. Этот его знаменитый проект перевозки паровозов из Швеции и Англии кораблями - так, чтобы их влезало намного больше, - принес советскому государству колоссальные деньги.

Да, в начале шестидесятых прикладников отбросили. Горько жалели после этого и долго потом возвращали назад.

- Почему все-таки это произошло?

- Тут было с двух сторон давление. С одной стороны, Хрущев очень хотел уменьшить академию, ученых переселить куда подальше от Москвы. А с другой стороны, в академии всегда существовала масса людей, которые считали, что как искусство для искусства, так и наука для науки. Вот есть чистые математики, которые фыркают при слове "прикладная математика". Очень долго, скажем, в члены академии людей, которые занимались прикладной математикой, выбирали с большим трудом. На всякого мудреца довольно простоты. Но, знаете, национальная фундаментальная наука, помимо того что без нее прикладная существовать не сможет, выполняет еще одну важную функцию. Фундаментальные ученые, если пользоваться военной терминологией, в некотором смысле "резерв главного командования". Когда в стране есть достаточное количество настоящих фундаментальных мудрецов, то это всегда резерв, из которого можно черпать силы на любой прикладной проект. Чистые ученые помогают решать совсем конкретные задачи, не обязательно такие грандиозные, как атомный проект. Алексей Андреевич Ляпунов мне рассказывал, как кто-то из наших крупных начальников еще до Великой Отечественной войны посетил Швейцарию, там увидел часовой завод. Все были заняты, а один человек болтался между рядами и ничего не делал. Спросили: что это у вас он здесь ничего не делает? "Что вы, - отвечают швейцарцы, - это очень занятой человек - это математик".

Во время войны уже сначала англичане, а потом американцы блестяще использовали при крупных штабах так называемые группы исследования операций (там, правда, не только математики были, но и физики, и химики). Группы эти, наблюдая за процессом, помогали принимать решения по его усовершенствованию. Я могу привести один простенький пример. Англия в первый период войны, когда она с немцами была практически один на один, испытывала острый недостаток в разного рода оружии, в том числе в зенитных орудиях. И вот возник вопрос. Зенитная пушка устанавливалась на каждом плавающем корабле. Посмотрели, сколько эти пушки сбили самолетов, - оказалось, что практически ничего не сбили. Идея: снять пушки с кораблей и использовать их более эффективно, скажем, на суше. Группа исследования операций тут же заявила: нет, ни в коем случае нельзя. Оказывается, произошла подмена критерия: на самом деле пушка стоит не для того, чтобы сбивать самолет, а для того, чтобы защитить корабль. Ученые предложили посмотреть, какая доля кораблей топится без зениток, а какая с зенитками. Оказалось, что без пушек - чуть ли не в десять раз больше. Вот пушечка, она хоть и не сбивала, но зато не давала прицельно бомбы метать.

Вот такие группы на самом деле сегодня существуют у наших, скажем так, потенциальных конкурентов - любая крупная компания обязательно имеет такие группы. А наши власть и крупный бизнес, мне кажется, не уделяют этому достаточного внимания.

- Насколько сильно пострадал слой фундаментальной науки за последнее десятилетие?

- Он сильно вытоптан, но грибницы все же остались. Сильно вытоптано в основном в тех областях, где требуются большие дорогие приборы, там, где наука дорогая. Слава богу, вот у нас она не дорогая, поэтому у нас, нет, не вытоптано. Но знаете, такое вот наблюдение. Я многие годы читал лекции на физтехе и довольно уже давно руковожу кафедрой в МГУ. Был четкий провал - новое поколение выбирало не науку. А года три назад снова пошла молодежь на трудные специальности. Что самое интересное, этого нельзя объяснить мотивом: получил хорошее образование - уехал за границу. Нет, остаются в аспирантуре. Более того, например, в этом году по университету на весьма тяжелые специальности колоссальный конкурс в аспирантуру. И еще одно наблюдение: почитайте прессу девяностых, была развернута настоящая антинаучная, даже шире, антитехнократическая кампания. Так вот она закончилась, а число научно-популярных журналов даже стало увеличиваться.

- Похожие кампании проходили и на Западе. Но там критика науки была более конструктивной, что ли. Вот у нас недавно перевели книжку американского журналиста Джона Хоргана, в которой он критикует не науку вообще, а нынешнюю ее стадию. Коротко его мысль можно сформулировать так: экспоненциальный рост научного знания прекратился, уравнение Шредингера или законы Ньютона можно открыть один раз. Доля будущих поколений - наблюдение постепенного прекращения роста научного знания.

- Я с этим абсолютно не согласен. Если разрешите, я вам приведу один пример, правда, придется употребить несколько терминов. Еще в девятнадцатом веке один француз и один немец - Бэр и Борель - задумались, как можно классифицировать по сложности законы природы, которые допускают математическое выражение (они, собственно, были математики, поэтому они ставили этот вопрос так, но в данном случае это даже не так важно - вы увидите на самом деле, что результат везде применим). Я это на языке функций расскажу, это проще.

Итак, за нулевой класс сложности были взяты непрерывные функции. Чтобы получить первый класс сложности, применим к ним операцию предельного перехода. Этот первый класс представляет собой множество функций с нигде не плотным множеством точек разрыва первого рода. С ними вроде тоже все понятно - в ряды Фурье можно разложить и так далее. Применим опять к ним операцию предельного перехода - получатся функции типа так называемой функции Дирихле. Тоже еще можно жить - интеграл берется, и вполне с такими функциями современная математика справляется. Спрашивается, если мы будем продолжать операции предельного перехода дальше, то на каком классе мы наконец остановимся? Оба математика (на одном математическом языке немец, француз на другом) доказали, что никаким конечным числом количество этих классов сложности не исчерпывается. Но дальше, естественно, возник вопрос: ну с функцией Дирихле понятно, а вот следующие классы сложности, это что за функции? Третий и четвертый классы еще как-то состряпали, а с пятым вышел затык - никто не мог указать ни одной реальной функции пятого класса. Перед самой войной сестра знаменитого Келдыша, Людмила Всеволодовна Келдыш, профессор математики, построила-таки пример функции пятого класса. Описание такой функции заняло книжку. Что отсюда следует? А отсюда следует, что на сегодняшний день человечество использует тонюсенький слой того, что на самом деле существует. Сверхтонюсенький. По существу, если брать все мыслимые законы природы, то те, что мы уже знаем, - это первые несколько шагов. Со времен Ньютона наше точное знание о мире все еще остается тонкой пленкой на поверхности океана.

Дан Медовников

Эксперт


Tag
Москва, 27 ноября 2006