Моделирование творческого процесса

метки: Моделирование, Машин, Задача, Мелодия, Человек, Музыка, Модель, Например

МИНЕСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

МОСКОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ИНСТИТУТ ЭЛЕКТРОНИКИ И МАТЕМАТИКИ

(ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ)

Кафедра “Управление и информатика в технических системах”

Реферат на тему

“МОДЕЛИРОВАНИЕ — МЕТОД ИССЛЕДОВАНИЯ ТВОРЧЕСТВА.”

Выполнил студент: Старший преподаватель:

Найдёнов Андрей Александрович Карпов Валерий Эдуардович

Подпись Подпись

МОСКВА 1999

МОДЕЛИРОВАНИЕ — МЕТОД ИССЛЕДОВАНИЯ ТВОРЧЕСТВА

§ 1.1. Моделирование на вычислительной машине

Моделирование, или имитация объекта исследования. Выявление суще­ственных параметров. Роль неосознаваемый факторов при моделировании Математическое-моделирование.

. Выше .уже отмечалось, что основным методом исследования, используемым в настоящей работе, является моделирование с по­мощью ЭВМ. Моделирование широко используется в науке и технике как метод исследования сложных систем, поддающихся формализации, т. е. таких, свойства и поведение которых могут быть формально описаны с достаточной строгостью. В нашем случае,’когда речь идет о процессах творчества, эвристической деятельности, анализе психических функций, .игровых задачах, конфликтных ситуациях, процессах принятия решений и т. и., объекты исследований обычно настолько сложны и разнообраз­ны, что трудно говорить об их строгой формализации, тем.-более что многие глубинные свойства перечисленных объектов (процес­сов) изучены еще недостаточно.

С другой стороны, в процессе многочисленных неформальных исследований этих объектов сформулированы различные, часто противоречивые умозаключения о свойствах ‘этих объектов, их

— структуре, сущности тех иди иных параметров, взаимосвязях от­дельных составляющих их элементов и т. п. Совокупность этих умозаключении образует некое представление об объекте,, иссле­дования, его неформальную., «теорию» или даже несколько взаи-

моисключающих друг друга «теорий». Естественно, что такие • теории, являющиеся не чем иным, как более или менее правдоподобными гипотезами, -нуждаются в проверке, подтверждении и установлении области их применения.

Поясним сказанное простым примером. Так, исследование му­зыкальных. звуков часто заканчивается на этапе анализа слухо­вых восприятии или/графической записи звучания, получаемой, например; -посредством прибора типа «видимый звук». Однако,

формулируемые при этом выводы-лишь предположения, не всегда достоверные. Обратимся, к анализу одного из выразительных исполнительских приемов игры на виолончели или скрип­ке — портаменто легато, или портаменто на один смычок- (портаменто — способ певучего .исполнения пары звуков путем лег-

Психология как наука: объект, предмет, методы исследования. Место ...

... прошла длинный путь развития, происходило изменение понимания объекта, предмета и целей психологии. Психологию определяют как научное исследование поведения и внутренних психических процессов и ... прогнозирование остается актуальным и сегодня и обусловливает поиск системных подходов, системообразующих, методов структурирования накопленного знания. Долгие годы с разной степенью обострения велись ...

кого скольжения от одного звука к другому).

Выводы о струк­турных характеристиках портаменто неправомерно делать ‘на основе анализа тех слуховых восприятии, которые получены при прослушивании исполнения музыкального произведения, где используется этот» прием, или из анализа графической записи исполнения. Ведь; одновременно неявно используются и другие, исполнительские приемы — вибрато, изменения си­лы звука при ведении смычка. Они накладываются друг на друга и этим затушевывают и искажают истинную картину исследуемого приема.

Из приведенного примера видно, что даже в относительно простых задачах непосредственное исследование объекта (процес­са) часто оказывается весьма затруднительным и не позволяет получать надежные объективные результаты. ,

Среди различных способов проверки гипотез, часто получен­ных и эмпирическим путем, одним из наиболее эффективных яв­ляется воспроизведение, имитация, интересующих исследователя свойств и сторон анализируемого объекта искусственным путем с учетом закономерностей и особенностей, установленных при предварительном анализе. Метод этот носит название имитацион­ное моделирование.

Так, если при исследовании мелодий какой-нибудь народно­сти удается по закономерностям, выявленным при анализе этих мелодий, построить (синтезировать) новые мелодии и эти мело-, дни будут восприниматься как мелодии данной народности, то тем самым потверждается предположение о том, что выявленные закономерности действительно определяют особенности мелодий рассмотренного вида. Заметим, что такое подтверждение будет убедительным, если синтез осуществлялся формально, с использованием только «сфор-мулированныз? предположений, и если при оценке результатов элиминированы субъективные факторы. Если в рассмотренном случае синтез осуществлялся не формально,, а выполнялся, на­пример, человеком — музыкантом, которому были сформулиро­ваны те закономерности, которые следовало использовать при со­чинении мелодии, такой метод проверки теряет свою доказатель­ность и становится субъективным. Это объясняется тем, что в процессе эвристической деятельности, какой является сочинение мелодий, человек может даже неосознанно реализовывать какие-то дополнительные закономерности, помимо заданных. Эти допол­нительные неосознанные закономерности и факторы часто могут играть весьма существенную роль, а заданные, осознанные закономерности могут оказаться и несущественными, что подтверж­дается многочисленными примерами из разных областей творче­ской деятельности-человека, таких, например, как живопись, му­зыка, различные игры.

В процессе анализа выявляются различные параметры — при-

знаки или характеристики объекта и часто эти параметры (поскольку они обнаружены в исследуемом объекте) принимаются за существенные. На самом деле» однако, они могут быть и несущественными-они просто не мешают этому объекту быть самим собой, не меняют его сущности. В то же время существенные для него параметры могут оказаться скрытыми для исследователя и не обнаруживаться при анализе

Моделирование процесса принятия решений

... изучении общих свойств и закономерностей экономических процессов, и прикладные, применяемые в решении конкретных экономических задач анализа, прогнозирования и управления. По степени агрегирования объектов моделирования модели делятся на макроэкономические и ...

Таким образом, возникает вторая задача-установление существенности выбранных исходных закономерностей, а также выделение среди них основных, определяющих, и несущественных, которые либо просто не влияют, на исследуемое явление, либо вытекают из остальных закономерностей. Решение этой задачи также может быть осуществлено методами имитационного моделирования.

Используемые во многих творческих процессах теории и зна­ния, как правило, имеют интуитивный характер, не подтверждены формально-логически; так же интуитивно устанавливаются и области применения, и способ их использования. Однако, если эти интуитивные знания приводят к полезным результатам, то есть основания предполагать, что они базируются на объектив­ных закономерностях, которые, будучи выявлены, могут лечь в основу автоматизации соответствующего творческого процесса или, иными словами, послужить основой для его моделирования. Выявление таких объективных закономерностей эвристических, на первый взгляд неформализуемых процессов, каким, в частно­сти, представляется и творчество, осуществляется методами эвристического программирования, т. е. по существу разновидностью имитационного моделирования.

Выше уже отмечалось, что научная ценность и объективная достоверность результатов имитационного моделирования тем вы­ше, .чём полнее исключены из них субъективные факторы и чем формаяьнее строятся такие модели. Поэтому при решении пере­численных задач проверки гипотез, выявления объективных су­щественных закономерностей, лежащих в основе изучаемого яв­ления или процесса, наиболее удобно имитационное моделирова­ние с помощью ЭВМ, называемое также математическим моде­лированием

В основе математического моделирования на ЭВМ лежит математическая модель,т. е. формальное описание известных или предполагаемых закономерностей, выявленных При содержатель­ном, эвристическом анализе исследуемого объекта. Модель эта реализуется в виде машинного алгоритма, результат работы ко­торого-описание имитируемого процесса или исследуемого явления. При моделировании процесса сочинения музыки, напримёр, конечный результат — нотная запись музыкального текста и перечень’тех закономерностей, которые участвовали в его син­тезировании

Естественно, что ничего «своего», не осознанного предвари­тельно человеком, модель и алгоритм не содержат. Критерием качества такого математического моделирования, критерием правильности и полноты составленной модели является степень сходства полученных на ЭВМ результатов с результатами со­ответствующей человеческой деятельности. Неудовлетворитель-ность машинных результатов объективно доказывает неполноту или неправильность исходных посылок, использованных при со­ставлений и алгоритмической (программной) реализации мате­матической модели, и требует пересмотра исходных посылок, дополнения модели новыми данными, т. е. совершенствования по­строенной модели.

При моделировании на вычислительной машине, таким обра­зом, объективно проверяется достаточность тех знаний, которы­ми;.обладает машина (или, точнее, ее: программа’); для реализа­ции изучаемого процесса или объекта. Такое моделирование по­зволяет подтвердить наши Предположения, гипотезы, о механиз­ме исследуемого объекта или процесса, о его закономерностях, правомерность наших представлений о структуре объекта, а так­же помогает установить степень его изученности.

Метод моделирования на занятиях по развитию речи детей старшего ...

... обеспечивающую знания о другой подобной. Познавательные переобразования совершаются на объекте - модели, но результаты соотносятся к реальному объекту. Идеализированный объект тоже вид моделирования, но воображаемого конструированного предмета, не имеющего аналога в ...

Составление алгоритма (машинной программы) требует фор­мализации всех элементов и структуры исследуемого объекта, . входящих в этот алгоритм, и тем самым способствует логической ясности в понимании его. Непременным условием при: этом яв­ляется строгая и формальная точность определения, (раскрытия содержания) всех понятий, вводимых в программу.

§ 1.2. Три этапа моделирования

Дифференциальный и целостный подходы при моделировании. Анализ, синтез, оценка модели-три этапа моделирования. Способ» .оценки модели. Трудности объективной (межличностной) оценки моделе объектов• художественного творчества: необходимость специального эксперимента для преодоления психологической установки экспертов. Цель машинного творчества-не создание шедевров»

Для моделирования существенно объединение дифференциального (атомистического) и структурно-целостного подходов, ди­алектическое единство анализа и синтеза при исследовании изу­чаемых явлений. Моделирование заключается в имитации изучае­мого явления. Точность имитации определяется путем сравнения полученного при воспроизведении результата с его прототипом, объектом исследования, и оценки степени их сходства.

В целом, моделирование включает в себя три необходимых этана: анализ объекта исследования, построение (синтез) модели, получение результата и его оценка .путем сравнения с объ­ектом.

Рассмотрим более» детально эти этапы.

Анализ объекта моделирования: Выше уже отмечалось, что основу модели При ее формировании кладутся некоторые первоначальные знания об объекте, закономерности, устанавливающие свойства этого объекта (или класса объектов), его характеристики, особенности связи между составляющими объект, элементами. Получение этих знаний и их уточнение и являются содержанием первого этапа моделирования.

На этом этапе формируется возможно более полное описание объекта: выделяются его элементы, устанавливаются связи между ними, вычленяются существенные для исследования характеристики, выявляются параметры, изменение которых влияет или может влиять на объект.

На том же этапе формируются, подлежащие последующей проверкe гипотезы о закономерностях, присущих изучаемому объекту, о характере влияния на него изменения тех или иных параметров и связей между его элементами.

На том же этапе исходные предположения переводятся на четкий однозначный язык количественных отношений и устраня­ется нечеткие, неоднозначные высказывания или определения, которые заменяются, быть может, и приближенными, но четкими,; не- допускающими различных толкований высказываниями

Формирование (синтез) модели представляет собой второй этап моделирования. На этом этапе в соответствии с задачами исследования осуществляется воспроизведение, или имитация, объекта на ЭВМ с помощью программы, которая включает в себя закономерности и другие исходные данные, полученные на этапе анализа. Структура модели, существенно зависит от задач иссле­дования.. Так, например, если проверяется полнота и правильность наших знаний об объекте, последний имитируется с ис­пользованием, всех известных исходных соотношений. Если же задача, заключается ,в проверке некоторых предположений и степени; их общности, то именно эти предположения вводятся в программу и в результате имитации получаются объекты, которые ‘лишь частично отражают -реальные свойства имитируемого объёкта:

Влияние музыки на эмоциональную сферу человека

... который указывает, что «принцип моделирования подразумевает наличие определенного соответствия между ... живо реагирующие на музыку, ставили высокие оценки всем прослушанным произведениям ... связи ценностного отношения к объекту и характере испытываемых при ... Одна и та же мелодия, исполненная в мажорном или ... параметр мажор — минор. В обеих моделях для характеристики как темперамента человека, так ...

Оценка машинных результатов, заключается, в установлении адекватности модели и объекта исследования — в определении степени’ близости,, сходства, машинных и человеческих действий или их результатов. При этом существенно не «абсолютное качествo» машинных результатов, а степень сходства с объектом исследования. Так, .при моделировании ‘музыкальных сочинений важно нe то, чтобы машинная музыка была «лучше» музыки композиторов-классиков, а чтобы она была похожа на ту, которая исследуется, и-в идеале — была от нее неотличима (по эмоциональности, по выразительности, по синтаксической сложности, принадлежности к типу, стилю и т. п.).

Успешный результат сравнения (оценки) исследуемого объ­екта с моделью свидетельствует о достаточной степени изучен­ности объекта, о правильности принципов, положенных в осно­ву моделирования, и о том, что алгоритм, моделирующий объ­ект, не содержит ошибок, т. е. о том, что созданная модель ра­ботоспособна. Такая модель может быть использована для даль­нейших более глубоких исследований объекта в различных но­вых условиях, в которых реальный объект еще не изучался.

Нет

Да

Вход

Выход

Рис. 2.1. Схема многоэтапного модели рования.

Чаще, однако, первые результаты моделирования не удовлет­воряют предъявленным требованиям. Это означает, что по край­ней мере в одной из перечисленных выше позиций (изученность объекта, исходные принципы, алгоритм) имеются дефекты. Это требует проведения дополнительных исследовании и соответству­ющего изменения машинной программы, после чего снова пов­торяются второй и третий этапы. Процедура повторяется до по­лучения надежных результатов. Такая схема многоэтапного мо­делирования, используемого в самых разнообразных ис­следованиях, приведена на рис. 2.1. ‘

Этап оценки модели яв­ляется важным этапом моде­лирования. В зависимости от характера объекта исследо­вания и поставленных задач ‘применяются различные ме­тоды оценки модели. Особенно большое значение имеет правиль­ная опенка модели, когда моделирование, используется для про­верки гипотез, а также когда объекты недостаточно формализо­ваны и нет строгого объективного критерия сходства объекта и модели. С подобной ситуацией часто приходится встречаться при моделировании интеллектуальных, творческих процессов. Рассмотрим поэтому вопросы Оценки моделей несколько более подробно.

Модель должна обладать существенными признаками объекта моделирования. Иначе.говоря, модель и объект должны быть не­отличимы по этим признакам, которые выбираются, вообще гово­ря, исследователем в зависимости от цели и. задачи исследова­ния.’ Так, чучело птицы моделирует внешний вид птицы, но не моделирует ее динамического состояния, например полета. Самолет-орнитоптер (летательный -аппарат с машущими, крыльями)’ не моделирует внешнего вида птицы, зато моделирует ее полет. При моделировании творчества также имитируются лишь отдель­ные стороны объекта, наиболее интересные (или доступные) для исследователя.

Наличие существенных для объекта признаков в модели оп­ределяется по-разному, в зависимости от его вида. В одних случаях эти признаки обнаруживаются непосредственно: например, в модели гармонизации-путем отыскания ошибок, в модели шахматиста (шахматной программе)-по результатам игры с настоящими шахматистами. В других случаях существенные признаки оказываются «скрытыми» и для их отыскания приходится прибегать к специальному эксперименту. Как правило, это имеет место при оценке моделей художественных произведений.

Оценка уровня качества объекта

... (показатели безопасности). Групповые показатели качества позволяют проводить комплексную оценку уровня качества объекта. 1.1 Показатели назначения Показатели назначения характеризуют полезный эффект от ... При выборе номенклатуры показателей назначения для оценки уровня качества телефонов необходимо учитывать: назначение объекта; цель производимой оценки. Телефон «Samsung i8910» - мобильное ...

Как известно, художественные произведения относятся к тому упомянутому выше виду объектов, для оценки которых не существует объективных критериев. Так, одно и то же музыкальное произведение разными критиками оценивается по-разному. И более того, как показывает «практика, один и тот же (даже профессиональный) критик одно и то же произведение в разное t время может оценивать тоже по-разному. На оценку влияют ‘раз­ные факторы: привычка, субъективный опыт, вкус, общественное мнение, -дух. противоречия этому мнению и многие, многие дру­гие. Весьма важна и психологическая установка (предвзятость) по отношению к произведению, его автору, жанру, стилю и то­му подобным параметрам оцениваемого произведения.

Все вышеуказанное относится к художественным произведе­ниям, созданным профессиональными авторами, например ком­позиторами-профессионалами. Проблема значительно осложняет­ся, когда требуется оценить машинное сочинение -стихи или музыку. Здесь особенно ощутимо проявляется психологическая предвзятость эксперта по отношению к. машинному творчеству.Эта предвзятость проявляется двояким образом: либо отрицание «творческих» возможностей машины, когда эксперт, даже не оз­накомившись с машинным сочинением, не прослушав его, зара­нее «знает», что «машина не может»,’либо восторженное почи­тание машинного творчества. Эксперты и первого, и второго ти­па не могут объективно (без предвзятости) оценить машинное сочинение, и нужен специальный эксперимент, в ходе которого их установка могла бы быть разрушена.

Задача такого объективного в социологическом смысле эксперимента — преодоление психологической установки экспертов по •отношению к машинному творчеству (модели), создание таких условий, чтобы они заранее не знали, оценивают ли они человеческие произведения или их машинные модели.

Методика подобного социологического эксперимента для оценки машинной и человеческой музыки была разработана автором (Р. X. Зарипов, 1971а)*).

При этом задача заключалась в получении сравнительной оценки человеком мелодий, сочинен-

*) Нам неизвестно, проводились ли подобные социологические эксперименты-«плебисщиты» зарубежными исследователями. Во всяком случае, в за-рубежных публикациях, посвященных применению ЭВМ в музыке, описы-вается лищь эксперимент, разработанный автором настоящей книги (см., ‘например, Зелинъски, 1973; Пиотровски, 1975; Копржива, 1972 и др.).

ных профессиональными композиторами и машиной. Проблема оценки машинных композиций и сравнения их с сочинениями композиторов может решаться только путем опроса самих слу­шателей. Эта проблема ‘ связана с особенностями психологии слушателей, воспринимающих музыку, которые не могут объектив­но оценить композиции, если они .наперед знают, что, скажем, мелодия 1 — машинная, а 2 — человеческая, подобно тому, как нельзя объективно оценить популярные, «запетые» мелодии. Поэтому для объективного сравнения слушатели не должны знать, что они в данный момент оценивают-машинную или человеческую музыку.

Машинное творчество

... в качестве программиста, способного обучить машину определенным приемам, позволяющим создать нечто новое и эстетически красивое. . Машинное творчество в музыке Музыка представляется математикам и программистам наиболее ... математиком и музыкантом М. Касслером построен алгоритм для распознавания додекафонных мелодий. В рамках этого направления интересна задача определения параметров, которые при ...

Какую же человеческую музыку следует брать для сравнения с машинными мелодиями? Вещи несоизмеримые, несравнимые между собой, сравнивать нельзя. Так, недопустимо мелодии пе­сен сравнивать с монументальными- концертными произведения­ми вроде симфоний или с фортепианными сонатами, а также с мелодиями из таких произведений. Сравнивать надо компози­ции одинаковой структуры, одинакового объема, одинаковой син­таксической сложности, например мелодии с мелодиями.

Для эксперимента были выбраны мелодии песен известных советских композиторов, опубликованные в сборниках избран­ных песен, и мелодии, сочиненные на вычислительной машине «Урал-2». Все мелодии проигрывались в произвольном порядке, неизвестном слушателям-экспертам, которые оценивали их по пятибалльной системе и оценки записывали на бланках-протоко­лах. Эксперимент проводился в разных социомузыкальных груп­пах, в каждой из них уровень музыкальной подготовленности участников эксперимента мог считаться примерно одинаковым. Это были студенты Московского энергетического института, сту­денты Государственного музыкально-педагогического института имени Гнесиных, участники Всесоюзного симпозиума «Проблемы художественного восприятия», школьники старших классов, ма­тематики — участники методологического семинара Математиче­ского института АН СССР имени В. А. Стеклова и Вычисли­тельного центра АН СССР, работники предприятий культуры . и др. Всего в эксперименте участвовало более шестисот чело­век*).

Кроме того, подобный «плебисцит» был проведен на осно­ве передач по первой программе Центрального радиовещания 25 августа 1973 г., 29 июня 1976 г. и 15 июля 1980 г.

При обработке данных эксперимента и из рассмотрения про­токолов выяснилось, что принятая методика проведения экспери­мента позволила преодолеть психологическую предвзятость, о до-торой говорилось выше: эксперты не различали, где человеческое, а где машинное .сочинение. Не осознавая и не желая того, боль­шинство экспертов оценивали выше машинную музыку. В результате этого во всех группах машинные композиции получили (по разным критериям) более высокую оценку, чем мелодии ком­позиторов. Вот как были оценены мелодии в такой подготовлен­ной аудитории, как студенты института имени Гнесиных:

Оценка,баллы 5 4 3 2 ,1 С.

Машина 76 253 204 22 5 3,67

Композиторы 61 213 247 31 8 3,5.1

Здесь показано, сколько различных оценок (5, 4, 3, 2, 1)-по­лудили мелодии, сочиненные машиной и композиторами; С- соответствующие средние оценки за мелодии.

Хотя эксперты не знали, какую — человеческую или машин­ную — музыку они оценивают, некоторые из них высказывались довольно категорично: «Вся машинная музыка — не музыка, нет чувства», «Да чтобы я не отличил машинную музыку от челове­ческой!», «Много чрезмерно периодичных, туповато-машинных тем». Но-ирония судьбы-именно эти эксперты, не осознавая и не желая того, оценили выше машинную музыку. Их «очевид­ное» представление о машинной музыке оказалось ошибочным.

Весьма показателен в этом смысле и «плебисцит», проведен­ный на основе передачи по первой программе Центрального ра­диовещания 29 июня 1976 г. Цель его-выяснить; как радио­слушатели оценивают творческие возможности машин и какой они представляют себе машинную музыку. Для этого им пред­ложили прослушать три мелодии и определить, кто является их автором-человек или машина. Результат, опроса в отношении одной из мелодий был неожиданным. В своих письмах радиослу­шатели отмечали, что в этой мелодии «чувствуется душа», она «отличается мелодичностью, пленяет слух, проникает в сердце», что «конечно же, такую музыку мог написать только человек», «никакая машина не сможет заменить человека в этом тонком творческом процессе, и не надо пытаться это делать».

Влияние воображения на жизнь и творчество человека

... Почти вся человеческая материальная и духовная культура является продуктом воображения и творчества людей. Воображение выводит человека за пределы его сиюминутного существования, напоминает ему о прошлом, открывает будущее. ... в виду ребенка дошкольного возраста. Фантазеры после взросления изменяют мир, творят стихи, музыку, картины, делают невероятные открытия. Если бы наши дети делали все только по ...

Авторы 125 писем (из 130, поступивших в редакцию) были твердо убеждены, что эта мелодия написана композитором (толь­ко 5 человек с некоторыми оговорками приписывали ее машине).

И 125 человек из 130, хотели они этого или нет, дали тем са­мым весьма высокую оценку творческим возможностям машины, показав ошибочность своего представления о машинной музыке. А мелодию эту сочинила машина по программе автора, описан­ной ниже (см. гл. 5).

Часто оказывается, что если слушатели не знают о «нечеловеческом» происхождении музыки, то и воспринимают ее как вполне «нормальную», не отличающуюся от обычной. Так, на Международном совещании по искусственному интеллекту, про­ходившем в городе Репино (под Ленинградом) в 1977 г., на рус­ском и английском языках прозвучала «ИИ-кантата»-своего

-ИИ-КАНТАТА»

Рис. 2.2. Гимн искусственному интеллекту.

рода гимн искусственному интеллекту, сочиненный по предло­жению Оргкомитета совещания (рис. 2.2).

Слова написал А. Аверкин, а музыка была сочинена на машине «Урал-2» по програм­ме, описанной в книге Р. X. Зарипова (1971а).

Исполненная в непринужденной обстановке оркестром и певцами, эта песня была воспринята как обычное музыкальное произведение, и не все участники совещания сразу поверили, что — музыку этого гимна сочинила машина*).

Результаты этого эксперимента, проведенного многократно, подтверждают следующий факт: при моделировании на ЭВМ та­ких форм музыкального творчества, как сочинение мелодий мас­совых песен, получены машинные результаты, которые не -только соизмеримы с человеческими, но в ряде случаев превосходят по­следние по качеству. Это позволяет судить о высокой степени изученности механизма порождения таких мелодий и подтверж­дает правильность выбранных принципов моделирования.

Этот эксперимент представляет собой реализацию идеи Тью­ринга об испытании на интеллектуальность («игре в имитацию»)

__________________________________________________________________

*) Заметим, кстати, что все нотные примеры, полученные машиной по программам автора, публикуются им без всяких изменений и корректиро­вок.

ИИ-КАНТАТА

Музыка ЭВМ «Урал-2» Слова А. Аверкина

Вас встречает Решино-

Тут простор мечтам.

Интеллект искусственный

Мудр не по летам.

Диалог с программами,

ЭВМ с экранами,

Шимпанзе с бананами

Мы покажем вам.

Припев:

Искусственный интеллект

Стал теперь проблемой века.

С искусственным интеллектом

Мы прославим человека. ;

Нам читают лекции

Главные спецы —

Всех систем искусственных

Деды и отцы.

Фреймы и сценарии

Внукам мы оставили,

Пусть в них разбираются

Наши молодцы.

Припев

Мы ведем дискуссии,

За окном весна —

И модель без этого

Теоретические основы воздействия музыки на организм человека

... в наше время мало людей знает о целебных свойствах музыки. Многие люди, слушая музыку различных стилей и ... музыкотерапия представляет собой терапевтически направленную, активную музыкальную деятельность: воспроизведение, фантазирование, импровизацию с помощью человеческого ... - затем прослушиваются иногда успокаивающие и медленные мелодии, а иногда и динамичные, драматические, напряженные, поскольку ...

Будет не полна. .

Пусть там ходят роботы

И качают хоботом. Мы же кубок дружеский

Осушим до дна.

Припев

AI-CANTATA

Music: Computer «Ural-2» Text: A. Averkin

We meet. you in Repino — Hope, we’ll be kind. •Artificial Intelligence Has a plastic mind, Look at machine’s conversation, Robot’s travel simulation, Monkey in logic of action And what else you’ll find.

Refrain:

Artificial Intelligence!

It became the greatest problem.

Artificial Intelligence!

It glorifies Homo Sapiens.

At the joint conference There are experts — Of every system intellect Dadies and granddads. Frames and scripts in memory We present to our children, Now they are studied by Our progeny.

Refrain

We’re discussing Robotics. Outside it’s spring, ‘ Add spring to your Theory — It will be complete. • Let it. be the robot’s peace With a swinging proboscis. We’ll empty a frendly glass And then we shall sing.

Refrain

применительно к музыке. Тьюринг (А. Тьюринг, 1960) предло­жил судить о наличии «интеллекта» по результатам «игры в ими­тацию», которая сводится к следующему. В игре участвуют некое лицо (эксперт) и две системы А и В, одна из которых-человек, а другая — машина; Эксперт, не видя этих систем, задает любые вопросы системам А и В и, анализируя их ответы, должен опре­делить, какая из них является машиной. Если он не сможет, оп­ределить этого в течение заданного временив то такая машина считается «интеллектуальной».

Из результата упомянутого выше эксперимента следует; что программа-композитор, синтезирующая эти мелодии, выдерживает тест Тьюринга*).

__________________________________________________________________

*) Напомним, что создание программ, выдерживающих тест Тьюриига, входит в перечень конкретных задач, относимых к проблеме искусственно­го интеллекта (см. введение).

Нужно отметить, что мелодии композиторов в эксперименте — независимо от та качества или: отношения к ним слушателей — являются результатом той профессиональной деятельности-чело­века, которую принято называть творчеством. Здесь имеется в виду, что продукты художественного творчества -это не только мировые шедевры искусства: Седьмая («Ленинградская») симфо­ния Д. Шостаковича в интерпретации Е. Мравинского, «Вариа­ции на тему рококо» П. Чайковского в исполнении Д. Шафрана, романс «Я помню чудное мгновенье» М. Глинки в исполнении И. Козловского и. т. п., но и многие тысячи других произведений. Поэтому не следует нигилистически отмахиваться от тех продук­тов художественного творчества, которые по тем или иным при­чинам не стали шедеврами или просто популярными, ибо причи­на популярности художественного произведения — особая пробле­ма, не изученная до настоящего времени.

Практика проведения упомянутого выше эксперимента показывает, что понятие, продукта художественного творчества ассоци­ируется у слушателей преимущественно (за редким исключением) лишь с популярными произведениями, наиболее им знакомыми. И даже более того — не столько с популярными, сколько с наи­более значительными по их эстетическим качествам, можно ска­зать, в некотором смысле-с шедеврами мирового искусства. Ведь нередки случаи снисходительного отношения даже к твор­честву оригинальнейших композиторов, создавших, например, эпо­ху в советской песне. .

У композитора-члена Союза композиторов СССР-высокий уровень профессионализма и мастерства; у композитора, окончив­шего консерваторию (и не только Московскую),- тоже достаточно высокий уровень, чтобы произведения его» могли быть эталоном в подобном эксперименте. Ведь мелодия такого композитора обя­зательно включает в себя элементы профессионализма. Студенты на учебных занятиях «набивают руку» в технике и впоследствии используют эти навыки в своей творческой практике уже автомагически. Все это особенно ощутимо проявляется в тонкостях, в деталях, что, собственно, и отличает профессионала от дилетанта, от самодеятельного сочинителя музыки. Композитор-про­фессионал просто уже органически не может писать как дилетант, ибо он приучен или привык писать профессионально. (Чтобы предостеречь очевидные возражения, следует сразу же оговорить­ся: здесь имеются в виду общие правила, а не возможные исключения из них.) Таким образом, эксперимент помогает оценить степень «профессионализма» в машинной музыке, а отнюдь не степень ее «художественности».

Остановимся теперь на высказываниях некоторых участников эксперимента о том, что мелодии композиторов, использованные в эксперименте, серые и бездарные, и только поэтому машинные мелодии получили более высокую оценку. Авторы этих высказываний, находясь под гнетом установки «машина не может», за­бывают, что задача заключается пока не в машинном создании шедевров или произведений искусства, а прежде всего в выявле­нии закономерностей музыкальных композиций как результата творческого процесса д в их машинном воспроизведении. Кроме того, проблема заключается и в способе отыскания объективных (межличностных) критериев оценки продуктов художественного творчества.

Оппонентам трудно изменить установку, отношение к понятию художественного творчества. Следует, однако, помнить что знако­мые многим, а тем более любимые произведения, это лишь малая часть-капля .в океане того, что создается в результате художе­ственного творчества. А все остальные произведения — как это ни печально и ни горько для их авторов — остаются безвестными и часто никогда и ‘никем не исполняются, но от этого они не перестают быть продуктами художественного творчества. Здесь часто происходит терминологическая путаница. Понятие о про­дукте (или результате) художественного творчества необоснованно смешивается с понятием о произведении искусства, к которому предъявляются повышенные эстетические требования, а эту тон­кость в понятиях, очевидно, не все улавливают.

Аналогичная ситуация имеет место ив других видах худо­жественного творчества.

§ 1.3. Синтезирование — частный случаи моделирования

Синтезирование и моделирование. Синтезирование в музыке.

Выше уже отмечалось, что один из этапов моделирования — синтез, построение модели и воспроизведение результата функци­онирования этой модели (синтез результата).

В общем случае такое синтезирование не является самоцелью, а служит для последующего„сравнения модели с оригиналом, в результате кото­рого проверяется соответствующая теория и гипотеза;

Бывают, однако, случаи, когда цель экспериментов-синте­зирование нового, и тогда сходства с оригиналом не требуется;

больше того, оно может оказаться нежелательным. Так, средства электронного синтеза- электромузыкальные инструменты-поз­воляют получать тембры, как имитирующие классические музы­кальные инструменты (скрипка, кларнет, рояль и т. п.), так и новые, неизвестные в музыкальной практике. В первом случае происходит моделирование известных тембров, во втором более уместно говорить .просто о синтезировании новых тембров. Оче­видно, что первое значительно труднее-ведь для этого надо знать количественные характеристики звучания инструментов.

Другой пример. Моделирование и синтезирование (сочинение) музыки имеют между собой много общего и внешне вроде бы не отличаются друг от друга: ведь результатом как моделирования, так и сочинения (синтезирования) музыки на вычислительной машине служат музыкальные композиции-музыкальные пьесы, записанные в виде обычной нотации. Однако моделирование му­зыки не сводится к синтезированию (сочинению) музыки. Для моделирования необходима знать параметры имитируемого объек­та тогда как просто для синтезирования этого не требуется,- любой произвольный набор параметров синтезирует обязательно что-то, но не моделирует. Таким образом, моделирование и соб­ственно синтезирование (сочинение) имеют разные цели, разные задачи. Иначе говоря, моделирование-это синтезирование с по­следующей оценкой сходства модели и оригинала.

Первые опыты сочинения машинной музыки появились в кон­це пятидесятых годов и были посвящены моделированию музыки (в основном-мелодий) традиционной структуры. Позднее к ма­шине обратились композиторы. Моделирование музыки, более пригодное для исследовательских работ, оказалось малоэффектив­ным для получения Практических результатов при сочинении профессиональной музыки. Поэтому композиторы стали исполь­зовать машину лишь в качестве помощника для выполнения- ру­тинной части творческого процесса.

Уже упомянутая выше сложность постановки объективного эксперимента при моделировании музыкальных объектов привела на Западе к тому, что исследователи постепенно стали переходить от идеи моделирования (в первых экспериментах; см. о них в обзорной части книги: Р. X. Зарипов, 1971а) к значительно легче осуществимой идее синтезирования музыки, структура которой существенно отличается от ранее известной музыкальной струк­туры. Это же, по существу, признает в своем обзоре об использо­вании ЭВМ при сочинении музыки и американский композитор Хиллер (Хиллер, 1970), называющий мелодии традиционной структуры (мелодии массовых песен) народными мелодиями (folk-tunes).

В новых же музыкальных системах последовательности нот образуются на основании правил, вводимых композитором умо­зрительно, без какой-либо связи с традиционными структурами, известными музыкальной практике,- так появляется конструкти­вистская система.

При сочинении такой музыки использование вычислительных машин оказалось очень удобным для получения различных ва­риантов звуковых сочетаний, из которых композитор выбирает подходящие по своему усмотрению. Таким образом, машина ис­пользуется для производства заготовок, черновых вариантов зву­ковых сочетаний. Синтезирование огромного количества возмож­ных вариантов таких сочетаний вручную весьма затруднительно и требует большого времени и кропотливого, отнюдь не творче­ского труда. Кроме того, те сочетания (лишь весьма малая доля

из всех возможных), которые композитор получает вручную, ча­сто плохо подходят для выражения творческого замысла. Нужны талант большого мастера и огромная творческая интуиция, чтобы среди множества потенциально возможных комбинаций увидеть (или точнее-.услышать) комбинацию подходящую, созвучную’ задуманной идее. Эта задана подобна проблеме «видения» мело­дии темы для написания фуги — особой формы полифонического произведения. Как известно, не любая наперед заданная мелодия годится в качестве темы для сочинения фуги. Об этом можно судить хотя бы по следующему высказыванию С. С. Скребкова:«…путь, исходящий из предварительного сочинения всей темы целиком, заведомо связан со случайностью и ни в коей мере не гарантирует успеха» (С. С. Скребков, .1951, с. 223).

И лишь вы- . дающиеся мастера полифонического искусства могут интуитивно чувствовать, пригодна ли данная мелодия для полифонической (и, в частности, канонической) разработки (см., например, Е.Корчинский, 1960).

‘

Мысль о применении вычислительных машин для изготовле-ния заготовок в поэтическом творчестве (например, составление заготовок рифм или полного словаря русских рифм, включая и классические точные, и современные неточные рифмы) не раз высказываласьи в нашей печати (см., например, С.Л Соболев, 1963; А.М.Кондратов, 1963).

Перебор возможных вариантов (и, следовательно, их подго­товка или сочинение) занимает большое место в различных ви­дах творчества — художественном, изобразительном или научном.

Разработка методов комбинирования звуков для получения соответствующих заготовок музыкальных фраз имеет большую историю. Этим, например, занимался ещё в XVII веке француз­ский теоретик музыки Марен Мерсенн (Куме, 1972).

В своих музыкальных трактатах Мерсенн часто иллюстрирует изложение численными примерами, в частности, из области элементарной комбинаторики. Так, например, Мерсенн изучал закономерности структуры 8!= 40320 «песен»-мелодии из восьми нот (высот звуков с одинаковыми длительностями), полученных в результате перестановок. Его интересовали правила искусства комбинировать, которые бы помогли композиторам «делать хорошие песни», по­скольку он устанавливал связи .выразительных музыкальных средств и приемов композиции с определенными эмоциями.

По-видимому, в стихотворном творчестве-машина еще не ис­пользовалась для производства заготовок поэтических элементов. В музыке же эта идея оказалась весьма плодотворной. Она реали­зована в творчестве таких, например, композиторов нетрадицион-ного направления, как Я. Ксенакис, П. Барбо (А. Моль, 1975), Р. Ружичка (1972, 1980), Л. Аствацатрян (1977) и др.

Использование машинных заготовок пригодно и для получе­ния сочинений традиционной музыкальной системы. На рис. 2.3

риведена музыкальная пьеса, сочиненная итальянским матема­тиком и музыкантом Гальярдо и названная им «Русской песней». Мелодия неликом составлена из заготовок, в качестве которых были использованы отрывки (в основном однотактовые) мелодий, сочиненных ЭВМ «Урал-2» по программе автора этой книги (Р. X. Зарипов, 1971а).

Аккомпанемент составлен формальным

Э. Гальярдо.» Русская песня»

Рис, 2.3. Музыкальная пьеса, сочиненная Гальярдо, как пример сотрудни­чества человека и ЭВМ.

способом в соответствии с музыкальной теорией, разработанной Гальярдо (Гальярдо, Форназари, 1978)*).

Существует мнение, которое можно услышать даже от неко­торых специалистов по моделированию на ЭВМ, что если заста­вить машину долго работать по довольно простой программе, со­чиняющей мелодии,, то можно получить и превосходные мелодии как результат случайного сочетания звуков. Подобная гипотети­ческая ситуация была рассмотрена еще «французским математик ком Э. Борелём в его книге «Случай», где речь шла о миллионе обезьян, печатающих на пишущих машинках тексты наугад, и о вероятности того, что таким путем могут быть получены всевоз­можные книги, хранящиеся в крупнейших библиотеках, мира.

Такой способ может быть полезен для получения практических’ результатов при сочинении профессиональной музыки, и он ис­пользуется, как уже было сказано выше, некоторыми композито­рами — это метод заготовок вариантов различных фрагментов му­зыки. Полученные машиной варианты требуют отбора, который производится композитором,-наиболее удачные сочетания он включает в свое произведение. Как и для всякой человеко-ма-шинной системы, этот метод применим для повышения эффектив­ности при получении практических результатов. Для осознания же исследуемого процесса, осознания каждого его этапа более

__________________________________________________________

*) В предисловии Гаяьярдо к книге Р. X. Заришова (,1979) эта мелодия приводится как пример сотрудничества человека (Гальярдо)^ и машины («Урал-2»)-/в области сочинения музыки,’когда отбор машинных заготовок и изменение в них некоторых ног производятся по усмотрению композитора.

пригоден такой метод моделирования, при котором конечный ре­зультат получается машиной без вмешательства человека и где контролируется каждый шаг работы машины.

§ 1.4. Трудности моделирования творческой деятельности

Принципиальные трудности моделирования интуитивной деятельности. Машине трудно то, что человеку, легко. Продуктивная деятельность-при­мер большой системы. Соблазн создания сложной модели,

Здесь пойдет речь не о тех технических трудностях моделиро­вания творческой деятельности, которые связаны с недостаточным вниманием к этому кругу проблем или с затруднениями по прак­тическому использованию вычислительных машин специалистами гуманитарного профиля (музыкантами, традиционными психоло­гами, литераторами и т. д.).

И даже не о тех- препятствиях, кото­рые ставят развитию работ по моделированию творчества и ис­кусственному интеллекту некоторые авторы, считающие, что создание искусственного разума есть миф, отнимающий известное количество сил и средств и отвлекающий кибернетику от решения ее прямых задач. Такого рода трудности и препятствия, разуме­ется, сильно тормозят развитие этих работ. Однако, не являясь принципиальными, они рано Или поздно будут преодолены. Здесь уместно напомнить высказывание И. А. Полетаева (И. А. Поле­таев, 1971): «Невозможно выключить «рубильник науки». Нельзя прекратить исследования генетического анализа и синтеза, нельзя закрыть Америку. Если человек может открыть Америку, полететь на Луну, синтезировать живое существо, построить мысля­щее механическое чудовище, он непременно и неизбежно все это сделает, даже если его не побуждает к этому прямая нужда. Просто-таков человек! Почему он таков-мы не знаем, но узнаем, ибо человек (не этот, так следующий) и это узнать не побоится».

В этом параграфе будут рассмотрены некоторые принципиаль­ные трудности, связанные со спецификой таких объектов модели­рования, как интеллектуальные процессы и творческая деятель­ность. Основная трудность, видимо, заключается в недостаточной изученности (скорее-в полной неизученности) закономерностей механизма интуиции, лежащего в основе этой деятельности.

С этим же связана и недостаточная изученность проблемы по­нимания в .широком смысле, когда имеется в виду не только по­нимание в диалоге, но и понимание, осознание целей и результа­тов интеллектуальной деятельности. Отсюда следует и практиче­ская трудность в моделировании творческих процессов (эвристи­ческой деятельности и психических функций), заключающаяся в необходимости отыскания и формализации тех элементов твор­ческого процесса, которые свободно и неосознанно реализует чело­век. В процессе творческой деятельности при решении различных задач человек обычно не разлагает процесс отыскания решения на элементарные операции, содержащиеся в нем, реализуя многие из них. неосознанно и автоматически. Так, он не задумывается, по каким формальным признакам он практически безошибочно отличает на фотографии мужчину от женщины, узнает своих зна­комых по внешнему виду, или, разговаривая по телефону, по голосу, успешно выделяя их из множества других людей. Так же неосознанно мы безошибочно отличаем грузинскую . мелодию от русской, хотя и не сможем объяснить, каким образом. Любопытно, что это безошибочно делают и те, кто не обладает даже мини­мальными познаниями в музыке *).

Для алгоритмизации же и для моделирования на электронной вычислительной машине подобных процессов необходимо внести в программу все сведения об объекте, формализовать все те опе­рации, которые человек обычно совершает интуитивно. Машине необходимо точно и однозначно сообщить все детали и уточнения, все те сведения об объекте исследования, которые на самом деле важны, существенны для успешного решения задачи. В против­ном случае результат моделирования будет лишен характерных черт исследуемого объекта и будет неадекватен оригиналу.

Существенной трудностью машинного моделирования является также и то, что в силу различия особенностей функционирования машины и человека целый ряд задач, трудных для человека, легко решается машиной, а многие задачи, с которыми человек расправ­ляется шутя, с большим трудом решаются на машине. Так, чело­век легко читает даже незнакомый почерк-машина, несмотря на многолетнюю упорную работу в этом направлении многих на­учных коллективов как в нашей стране, так и за рубежом „ (В. С. Переверзев-Орлов, 1976), пока этого делать не умеет.

Зато, например, при разложении иррационального числа 2 в бесконечную цепную дробь {А. Н. Хованский, 1956)

современная электронная вычислительная машина за считанные минуты позволяет получить несколько тысяч неполных частных а1 (а,-целые положительные числа, i=i, 2, ,..), тогда как не­обходимость оперировать с большими числами служит препят-

____________________________________________________________________

*) Заметим, что роль и значение отдельных привнагов, а также после­довательность их проверки при «человеческом» опознании непостоянны, а раз от разу меняются. Так, для узнавания человека иногда существенны походка, внешний облик, прическа, в Других .случаях-голос, черты лица и т. ед. Это, в частности, проверяется простым экспериментом, когда опозна­ющему предъявляются отдельные части фотографии опознаваемого, иа ко­торых отсутствуют те или иные детали, (Прим. ред.)

ствием при вычислении вручную даже нескольких десятков ве­личин а,. При получении одной тысячи элементов a, Ct=l, 2, … …,1000) приходится в промежуточных выкладках иметь дело с числами порядка 10″, где а примерно равно двум-трем тысячам. Такое число очень велико, и если выписать подряд все его цифры, то оно вряд ли уместится на одной странице печатного текста. И эти числа надо многократно складывать и делить одно на другое.

С аналогичной трудностью встречаются и в музыкальном твор­честве. Человек, никогда не обучавшийся музыкальной грамоте, легко может придумать мелодию на заданные стихи — сочинить песню. (Это очень ловко делают даже дети в детском саду.) Соста­вить же программу, по которой бы машина сочиняла мелодии та­кой же сложности (такой синтаксической структуры),-дело очень трудное. Здесь у человека проявляется интуиция. подражания- ведь он сочиняет песню на основе своего прошлого опыта, при­обретенного им в качестве слушателя. По-видимому, человек, Ни­когда не слышавший песен, не сможет и сочинить никакой мелодии.

С другой стороны, как показывает практика, гармонизовать мелодию (что делают на занятиях по курсу гармонии в музыкаль­ных училищах или в консерватории) значительно труднее, чем сочинить мелодию. Гармонизация мелодии в общих чертах (на первом этапе обучения) заключается в следующем. Задается ме­лодия в виде последовательности нот. К каждой ноте мелодии надо подобрать соответствующий аккорд, представляющий собой упорядоченный набор четырех звуков (или голосов, имеющих сле­дующие названия: сопрано, альт, тенор, бас).

При этом соедине-‘ ние аккордов осуществляется по определенным принципам и пра­вилам, выработанным художественной практикой. Гармонизация мелодии требует знания многих специфических правил и рацио­нального, осознанного применения их при решении таких задач. Интуиция ‘здесь, как правило, не помогает. Составить же програм­му для вычислительной машины, которая бы хорошо решала задачи по гармонизации, намного легче, чем составить программу для сочинения хороших мелодий*).

Разные задачи человек решает по-разному, и ему не все рав­но, как он это делает -осознанно или неосознанно — путем вы­числений, расчетов, сравнений или интуитивно, без всяких вы­числений. Человеку легче решать задачи без вычислений — например, задачи на подражание, узнавание или распознавание

____________________________________________________________________

*) Так, решения задач по гармонизации мелодии, выполенные машиной «Урал-2» (Р. X. Зарипов, 1968, 1971а) в соответствии с требованиями, кото­рые предъявляются студентам при выполнении такой работы, были оцене­ны (в 1965 г.) преподавателем Музыкального училища, В. Н. Холоповой на «отлично», а профессором Московской консерватории С. С. Скребковым- на «хорошо». На оценку этих безошибочных решений в консерватории по­влияла повышенная требовательность к «художественности» гармониза­ции — одной лишь безошибочности здесь оказалось недостаточно.

образов. Для того же, чтобы такие, задачи решались на машине, ей нужен алгоритм — система однозначных и точных предписа­ний, далеко не всегда известная человеку.

Говоря о трудностях такого рода при моделировании жизнен­ных процессов, И. А. Полетаев в одном из своих’ выступлений (на конференции «Математическое моделирование жизненных процессов», Москва, 17-18 марта .1966 г.) сказал: «Если хотите убедиться, что вы плохой специалист (психолог, биолог, социолог и т. п.), попытайтесь сделать хорошую модель Увидите, как вы» плохо знаете предмет».

Сложная ‘ деятельность (психическая, эвристическая, продук­тивная) внешне часто представляется простой лишь потому, что в ней незаметно, не обнаруживая «себя, вступает в действие ме­ханизм интуиции-подражания- или. узнавания, до сих пор изу­ченный очень слабо. Простой же эта деятельность кажется из-за того, что ‘в ней используется мало правил, либо их вообще нет (как при узнавании друзей по их голосам).

Но правила всегда нужно применять осознанно -по ним надо вычислять, а это — неестественное и некомфортное занятие для человека. Поэтому они всегда заметны, и чем меньше правил используется в про­дуктивной (эвристической) деятельности человека, тем она ка­жется ему проще и легче.

И лишь при построении модели такой деятельности, при ее ‘ формализации и машинном моделировании выясняется, как мало мы о ней знаем и как много делается по интуиции при ее ручной, или субъективной реализации.

Воспроизводя (моделируя) объект исследования и совершен­ствуя его модель, мы шаг за шагом проникаем в суть объекта., познаем его существенные, характерные свойства, попутно убеж­даясь в несущественности других его свойств или признаков (ко­торые прежде казались существенными).

Говоря образно, мы можем до конца понять лишь тот мир, который строим сами.

Специфика самого метода моделирования на ЭВМ и рассмот­ренные выше трудности моделирования требуют на первых по­рах . ограничиваться наиболее простыми синтаксическими струк­турами объекта исследования для выявления принципиальных, наиболее существенных сторон как самого метода моделирования, так и изучаемого объекта. В этом тоже заключена определенная трудность, так как при исследовании какого-либо объекта с по­мощью электронной вычислительной машины, как показывает практика, всегда есть большой соблазн сразу же получить слож­ный машинный результат. В данном же случае поддаться соблаз­ну-не лучший способ его преодолеть.

Так, при моделировании музыкальных сочинений некоторые программисты, не имея предварительной подготовки в исследова­нии музыки, начинали моделирование с вальсов Штрауса. Это очень сложная структура, особенно для начинающих, поэтому

неудивительно, что все их попытки (без исключения) постигла неудача: ни в одном случае не было даже закончено составление программы. Наступившее разочарование навсегда отбило у авто­ров этих программ охоту заниматься подобным делом.

Как показывает опыт моделирования сложных систем, целе­сообразнее начинать исследовать не весь объект в целом, не всю сложную систему, а его фрагменты, отдельные его стороны или явления, т. е. строить эскизные модели объекта. Все это на пер­вых этапах неизбежно приводит к схематизации, определенному упрощенчеству (часто намеренному, сознательному) в постановке и решении задач, но позволяет получить полезные результаты и использовать их при решении более сложных задач.