Проблемы прогнозов
15.11.2011 13:14

На протяжении 70-х годов в работах Ю. И. Журавлева, его коллег и учеников был развит «алгебраический подход к решению задач распознавания и классификации». Нелегкое это было дело. Вот, допустим, предварительная геологическая разведка нефти. Какую огромную груду данных надо перелопатить! Чего тут только нет!

Накоплены всевозможные измерения (аномалии поля тяжести и так далее), данные геофизики (кучи графиков), соображения элементарной логики («если так, то будет то-то и то-то...»), сведения, полученные при аэрофотосъемке (плюс космическое «зондирование» недр), экспертные оценки (дядя Икс считает «да», нефть есть; дядя Игрек— «нет»).

Масса сырой информации, тьма параметров и никаких веских соображений о том, что же действительно важно для прогноза, а что нет. И все это сваливается на голову того, кто должен решить: где, в каких районах следует вести пробное бурение нефти.

А взять, скажем, техническую диагностику. Машина работает, остановить ее, залезть к ней в нутро нельзя. Надо по косвенным признакам, по рабочим параметрам, по показаниям многочисленных датчиков судить о том, все ли в машине в порядке, хорошо ли идет работа или авария неизбежна и агрегат надо немедленно остановить.

Понятно, во всех этих случаях традиционная математика пасует. Просто нет никакой возможности составить и решать какие-то дифференциальные уравнения. И однако задачи эти очень важны, и, главное, они успешно решаются. Врач по каким-то неуловимым признакам (руки зябнут, цвет лица не тот) уверенно ставит диагноз, геолог по наклону речного русла, по цвету песка, по созданному его интуицией «портрету» рудоносных мест находит золотоносную жилу.

Как они это делают? Никто не знает. И они сами. Никаких твердых правил при распознавании объектов, явлений, ситуаций обычно у человека нет. И все же это не мешает специалисту, сравнивая новые объекты с чем-то известным только ему одному, попадать в яблочко.

 
Что вы думаете о научно-техническом прогрессе?
 


Яндекс.Метрика