7. ЧТО ТАКОЕ «МОЖНО ВЫЧИСЛИТЬ»?

Блестящее исследование Гёделя оказалось возможным благодаря тому, что математический материал, относящийся к логике и теория вывода, достиг уже «критической массы». В логике и основаниях математики образовался солидный багаж конкретных достижений. Стала известной специалистам концепция формализованной арифметики Фреге. Была сформулирована формальная аксиоматическая система теории множеств Цермело—Франкеля. Вышли в свет Principia Mathematica. В свете успехов алгебры новую оценку получили работы Буля. Манифесты Брауэра привели к углубленному анализу классической логики и впервые в истории поставили вопрос о ее пересмотре. Наконец, была провозглашена программа Гильберта, которая хотя и оказалась невыполнимой в центральном пункте, придала исследованиям новый дух и поставила перед ними новые задачи.

Когда лед тронулся, процесс развивался уже лавинным образом. Тридцатые годы можно назвать «золотым десятилетием» математической логики; именно в этот период логика из падчерицы математики превратилась в ее органическую и важную часть. Но блестящий фейерверк работ этого периода не сопровождался фанфарами; дело делалось тихо и незаметно. Известность статей К. Гёделя. А. Чёрча, Ж. Эрбрана, С. К. Клини, А. М. Тьюринга, А. Тарского, Я. Лукасевича и других логиков тридцатых годов не выходила за рамки довольно узкого круга профессионалов. Перечисленные ученые принадлежали уже к новому поколению; большинство из них живы и сегодня. Являясь, по существу, пионерами нового взгляда на дедуктивные средства познания, они во время полемики Брауэра и Гильберта чувствовали себя юнцами, взирающими на спорящих титанов. Вряд ли они в то время думали, что их работы, посвященные специальным темам, окажут не меньшее влияние на методологию современного математического естествознания, чем многие знаменитые публикации признанных математических лидеров.

«Золотое десятилетие» заслуживает отдельной книги. Наше изложение не предусматривает подробного разбора этого периода; мы ограничимся лишь общим описанием тех результатов, которые непосредственно касаются становления кибернетики.

«Развитие математики в направлении все увеличивающейся строгости», о котором писал Гёдель, а еще более — критика математического платонизма привели к постановке до тех пор не стоявших вопросов: что такое конструктивный математический объект, то есть объект математического построения? Какие доказательства, выводы, числа, функции, формулы можно считать осуществимыми, вычислимыми?

Разберемся в сущности этой проблемы. Возьмем, например, число 2⁶⁴. Несмотря на то, что оно очень велико, его можно фактически записать в обычной десятеричной системе счисления. Число же 4⁴⁴⁴ таким образом записать уже нельзя — не хватит ни бумаги, ни типографской краски во всем мире. Но вряд ли есть смысл исключать из математики такие числа. Как и всякая теоретическая наука, математика нуждается в отвлечении от реальных условий, в использовании идеализации. В частности, в математических суждениях и выкладках полезно допускать, что в распоряжении рассуждающего всегда имеется достаточно большое количество бумаги и чернил или что доска, на которой пишутся формулы, достаточно велика. Полезно также предполагать, что имеется достаточно много времени для производства расчетов. При этих вполне разумных допущениях[1] число 4⁴⁴⁴существует как бы фактически, являясь построяемым — конструктивным — объектом, хотя никто и никогда не выпишет его на бумаге. Конструктивность объекта в таком понимании сводится к тезису о его потенциальной осуществимости: объект, считающийся конструктивным, мог бы быть фактически получен (выписан), если бы мы располагали необходимым для этого временем (которое может быть необозримо большим, но в любом случае конечным), пространством (на размеры которого также не накладывается каких-либо ограничений) и материалами (масса которых может превосходить массу известной нам части Вселенной).

Для построения конструктивного объекта требуется осуществить всегда конечное число тех или иных актов поведения—действий, операций. Какой характер могут носить эти акты поведения? Они могут быть реальными действиями, совершаемыми над знаками как материальными образованиями, но могут быть действиями умственными — представлениями о реальных действиях. Далее, чтобы избежать опасности (которая после обнаружения парадоксов теории множеств стала очевидной) допущения в отдельных фазах построения объекта чреватых ошибками интуитивных обобщений, требуется, чтобы эти действия имели простой, элементарный характер. Различный выбор элементарных действий — шагов процесса, приводящего к построению конструктивного объекта, определяет разные подходы к уточнению идеи вычислимости. Мы рассмотрим три таких подхода. Первый подход — рекурсивный.

Определение рекурсивной функции содержалось уже в знаменитой статье Гёделя. Позже Гёдель, а также Ж. Эрбран, развили это понятие. Но особое звучание рекурсивным функциям придал американский логик и математик Алонзо Чёрч (род. в 1903 г.).

Дадим более аккуратное, чем в предшествующей главе, определение рекурсивной функции. Оно состоит из четырех пунктов. Всюду впредь в качестве аргументов и значений функций фигурируют лишь натуральные числа 0, 1, 2, ... (такие функции называют теоретико-числовыми, или арифметическими).

Введем следующие способы (операторы) построения из арифметических функций новых арифметических функций. Эти способы предполагаются применяемыми как ко всюду определенным, так и к не всюду определенным (частичным) функциям.

I. Подстановка. Из функции получается новая функция, если вместо всех ее аргументов подставить функции[2].

II. Примитивная рекурсия[3]. Она заключается в получении (n + 1)-местной функции f из данных n-местной функции g и (n + 2)-местной функции h по схеме:

f(х1, х2,... хn, 0) = g(x1, х2,..., xn),

f(x1, х2,..., хn, m') = h(х1, х2,..., хn, m, f(х1, х2, ..., хn, m)).

Здесь n = 1,2, ...; для случая, когда аргументы х1, х2, ...,Хn (называемые параметрами рекурсии) отсутствуют, отдельно устанавливается f(0) =r (где r — фиксированное целое неотрицательное число), f(m') = h(m, f(m)). Здесь m'—число, непосредственно следующее за числом m в натуральном раду.

III. Мю-операция (или (μ-оператор). Пусть дана (n + 1)-местная функция (функция от n + 1 аргумента) g; по ней (μ-оператор строит n-местную функцию f следующим образом.

Для любого набора чисел х1, х2, ..., Хn f(х1, x2,... хn) равно наименьшему целому неотрицательному числу а, удовлетворяющему условию g (х1 ..., xn, а) = 0. Это число обозначается через рy(g (х1, ..., хn, у) = 0), откуда и название операции.

Если такого числа для набора чисел x1, х2, ..., хn не существует, то функция f на этом наборе не определена.

Будем считать теперь, что следующие всюду определенные функции, называемые исходными, рекурсивны.

(а) Многоместные функции (от n аргументов, n = 0, 1,2....) Nⁿ, тождественно-равные нулю, то есть функции, для которых верно:

Nⁿ (х1, х2, ..., Хn) = 0 при любых значениях аргументов.

(б) Одноместная функция S «следования за», то есть функция, для которой выполняется равенство S(х) = х' где штрих означает взятие числа, непосредственно следующего за x в натуральном ряду.

(в) n-местные проектирующие функции Iⁿi, Для которых Iⁿi{х1, .... xn) = xi ( i = 1, 2, ..., n; n = 1, 2, 3, ...).

Функции, получающиеся из исходных конечным числом применений схем порождения I и II, называются примитивно рекурсивными; как очевидно, эти функции являются всюду определенными. К примитивно рекурсивным относятся не все, а только часть арифметических функций (правда, наиболее часто встречающееся такого рода функции примитивно рекурсивны). Если разрешить применять схему порождения III, то функции, которые будут таким образом возникать, называются частично рекурсивными. Хотя частично рекурсивные функции — как и примитивно рекурсивные — в конечной счете получаются из исходных (примитивно рекурсивных) функций (а), (б), (в), они в общем случае не всюду определены; это вызывается спецификой (μ-оператора, который из всюду определенной может породить частичную (и даже нигде не определенную) функцию. Если частично рекурсивная функция от n аргументов является всюду определенной (то есть если она определена для любого набора из n натуральных чисел), она называется общерекурсивной функцией. Таким образом, каждая примитивно рекурсивная функция является общерекурсивной, а каждая общерекурсивная — частично рекурсивной. Однако существуют частично рекурсивные функции, не являющиеся общерекурсивными, и общерекурсивные, не являющиеся примитивно рекурсивными.

Итак, математическая часть нами изложена; перейдем к методологическому аспекту разговора. Рассмотрим характер тех действий, которые производятся при вычислении значений рекурсивных функций.

Если исходная функция принадлежит к типу (а), то для любого набора значений ее аргументов ее значением является нуль. Эта функция «аннулирует» любой набор. Операция очень проста, она не требует особой фантазии или интуиции.

Работа с исходной функцией (б) сводится к написанию вместо данного числа такого числа, которое непосредственно следует за ним в натуральном ряду. Такая операция необходима для математики —это некий ее «голодный минимум». Она необходима также для любого конструктивного процесса, независимо от области, в которой он осуществляется. Брауэр, как мы знаем, считал процесс порождения следующего натурального числа изначальным актом, на котором зиждется вся деятельность интеллекта математика. Оставляя в стороне философскую сторону взглядов Брауэра, следует согласиться с тем, что операция «взятие следующего» обладает определенной «первичностью» — не ясно, к чему более простому можно было бы ее редуцировать.

Смысл проектирующих функций тоже очень прост: каждая из них отыскивает i-тый по порядку аргумент и объявляет его значением функции. Вычисление значений такой Функции выполняется с помощью обыкновенного счета: если дан определенный набор значений аргументов некоторой функции типа (в), то считывается нижний индекс i в ее обозначении и в упомянутом наборе отыскивается (с помощью счета) i-тое число; это число и оказывается значением функции.

Что же представляют собой акции, позволяющие строить из одних рекурсивных функций другие, вообще говоря, более сложные рекурсивные функции?

Подстановка есть не что иное, как вычисление, разбитое на два этапа: сначала вычисляются значения всех «внутренних» функций, а потом — значение «внешней» функции при аргументах, равных полученным на предыдущем этапе числам. Это — акт суперпозиции, последовательного выполнения однотипных операций. Например, суперпозиция функций I³i и S (где S — внешняя функция) порождает функцию от трех аргументов: f(х1, х2, х3) = S (I³i (х1, х2, х3)); суперпозиция функций S, I¹1, N¹ и I³1 (внешняя функция) порождает одноместную функцию q(х) = I³1 (S(х), I¹1(х), N¹(х)) и т. д. Самый придирчивый критик не заподозрит в подобных процедурах присутствия чего-либо неясного.

Вычисление по схеме примитивной рекурсии тоже не вызывает недоверия с точки зрения своей четкости и общепонятности. Это мы уже видели на примерах вычисления значения функции «усеченное вычитание», определенной рекурсивно (см. с. 127)[4]. Собственно говоря, мы очень часто пользуемся методом построения какой-то последовательности, формируя каждый ее член по предыдущим членам. В данной схеме следует обратить внимание на то, что вычисление каждого последующего значения нуждается в знании только одного, непосредственно предыдущего, значения. Это, конечно, простейший вариант подобного типа вычислений. Но тем не менее при вычислении по схеме рекурсии значения некоторой функции для какого-то значения ее аргумента (например, для числа 137) приходится на промежуточных фазах вычисления находить значения функции для всех предыдущих значений аргумента: 0, 1, 2, ..., 136, хотя каждый раз все значения, кроме самого последнего, мы можем забывать, стирать с доски и т. д.

Акция, соответствующая четвертому пункту (мю-операция), иначе называется операцией взятия наименьшего числа. Ее включили в определение рекурсивных функций, так сказать, неохотно, под давлением суровой необходимости (в первоначальном определении у Гёделя мю-операции не было), поскольку без нее, как выяснилось, не могут быть получены некоторые функции, играющие в математике важную роль. Как мы отметили выше, функции, в которых участвуют только подстановка и рекурсия, называют примитивно рекурсивными, особо выделяя тем самым мю-операцию. Каков же познавательный статус этой операции? Чем существенным отличается она от подстановки и рекурсии?

Посмотрим сначала, как конкретно функционирует мю-операция. Пусть надо задать способ нахождения наименьшего числа у, для которого выполняется некое условие g°(x1, x2, y) = 0, имеющее вид 100 ∸ х1•х^y₂ = 0 (напомним, что это равенство равносильно неравенству х1 • х^y₂ >> 100). Это означает, что над функцией g° (х1, х2, у) надо произвести мю-операцию — определить функцию f° (х1,x2) = μy(g° (x1, x2, y) = 0) = μy(100 ∸ x1 • х^y₂ = 0).

Сделать это нетрудно, так как функция g° задана, и мы для каждого набора значений ее аргументов х1, х2 можем установить (путем перебора, начинающегося с нуля) то наименьшее значение ее аргумента у, при котором g°(х1, х2, у) = 0. В самом деле, пусть значения аргументов х1, и x2 например, таковы: х1 = 3, х2 = 2. Тогда для вычисления f° (3,2,) надо поступить следующим образом.

1. Положим y = 0; вычислим g°(3, 2, 0). Получим:

100 ∸ 3 • 2° = 100 ∸ 3 • 1 = 100 ∸ 3 = 97. Условие не выполнено, поэтому сделаем следующий шаг, перейдем к значению y = 1.

2. Положим y = 1; вычислим g°(3, 2, 1). Получим:

100 ∸ 3 • 21 = 100 ∸ 3 • 2 = 100 ∸ 6 = 94. Требуемое условие не выполнено, так что возьмем следующее значение у.

3. Положим y = 2; вычислим g° (3, 2, 2). Получим:

100 - 3 • 22 = 100 ∸ 3 • 4 = 100 ∸ 12 = 88. Условие не выполнено. Перейдем к следующему значению у,

4. Положим y = 3; вычислим g° (3, 2, 3). Получим:

100 ∸ 3 • 23 = 100 ∸ 3 • 8 = 100 ∸ 24 = 76. Требуемое условие не выполнено; берем следующее значение у.

5. Положим y = 4; вычислим g° (3, 2, 4). Получим:

100 ∸ 3 • 24 = 100 - 3 • 16 = 100 - 48 = 52. Требуемое условие не выполнено; сделаем еще один шаг.

6. Положим y = 5; вычислим g° (3, 2, 5). Получим:

100 ∸ 3 • 25 = 100 ∸ 3 • 32 = 100 ∸ 96 = 4. Требуемое условие не выполнено, и мы возьмем на единицу большее значение у.

7. Положим у = 6; вычислим g° (3, 2, 6). Получим:

100 ∸ 3 • 26 = 100 ∸ 3 • 64 = 100 ∸ 192 = 0. Условие на этот раз выполнено, поэтому в качестве значения функции f° берется число 6—мы пишем: f° (3, 2) = μy(g° (3, 2, 6) = 0) = 6.

Таким же образом, конечно, можно вычислить значение функции f° для любых значений двух ее аргументов.

Продемонстрированная нами серия однообразных действий показывает те «микроакции», из которых складывается мю-операция. Главная особенность вычислительного процесса данного типа состоит в том, что в качестве его кирпича фигурирует условный оператор, очень важный в кибернетике.

Условным операторам называется такое предписание, которое определяет действие не единственным образом, а предусматривает два его варианта: первый осуществляется в случае, когда условие, входящее в состав оператора, выполнено, а второй реализуется в противном случае, если условие не выполнено. Условие, конечно, должно быть таково, чтобы проверка его выполнения носила конструктивный — осуществимый по ясным правилам в течение конечного времени — характер. Можно еще сказать, что условный оператор образует «точку ветвления» процесса вычисления, зависящего от выполнения или невыполнения некоторого конструктивно проверяемого условия.

Наличие условного оператора вносит элемент своего рода неопределенности (осуществляя вычислительный процесс по схеме, содержащей такой оператор, мы не знаем заранее, на каком шаге будет выполнено заключенное в нем условие и будет ли выполнено вообще), не принятый в классической теории функций прием отыскания значений с помощью «проб и ошибок», прямым перебором натурального ряда. Однако этот элемент вполне естествен, если смотреть на математику как на результат человеческого творчества, как на процесс созидания знаковых моделей.

Перебор значений натурального аргумента с проверкой на каждом этапе простого условия не вызывает опасений в отношении своей ненадежности; во всяком случае он более надежей, чем такие процессы, санкционированные классическим анализом, как, скажем, переход к пределу или оперирование с действительными числами, большинство из которых остаются не выразимыми ни в какой символике. Каждый отдельный шаг в мю-операции общепонятен, элементарен и целиком и одновременно обозрим; акты же ветвления процессов в зависимости от выполнения условий пронизывают всю природу и человеческое поведение и всем хорошо знакомы.

Изложенные соображения и привели к мысли, что для обеспечения гарантированной работы математики без возникновения парадоксов (типа расселовского или других, не открытых еще, антиномий) следует считать осуществимыми (хотя, в общем случае, только потенциально) лишь те вычислительные процессы, которые реализуются рекурсивными функциями. Но не будет ли такое ограничение обеднять математику, лишать ее ценных вычислительных средств, которые не могут быть сведены к «композицию рекурсивных функций?

По мере углубления в проблему выяснялось, что все «обиходные» функции, принятые в анализе, выражаются через рекурсивные функции, так что в этом плане обеднения не происходит. Учитывая этот факт, А. Чёрч в 1936 году выдвинул гипотезу, получившую название тезиса Чёрча, которая может быть сформулирована следующим образом: вычислимы те, и только те, математические объекты, которые могут быть получены с помощью общерекурсивиых функций. Другими словами, Чёрч предположил, что общерекурсивных функций достаточно для реализации любой строгой и однозначно определяемой вычислительной процедуры.

В том же 1936 году С. К. Клини ввел понятие частично рекурсивной функции, с которым естественно связывается аналогичная гипотеза относительно частично рекурсивных функций (случаю, когда рекурсивная функция для некоторого набора аргументов не определена, здесь соответствует ситуация вычислительного процесса, продолжающегося неограниченно долго). Эту более общую гипотезу также нередко называют тезисом Чёрча[5].

Иногда шутят: в математике тезисы хороши тем, что их не не нужно доказывать. Действительно, тезис Чёрча (как и два других тезиса, о которых речь пойдет ниже) недоказуем математически. Об этом очень ясно сказал Ласло Кальмар[6]. «В своем знаменитом исследовании неразрешимых арифметических проблем Чёрч[7] использовал рабочую гипотезу о тождественности понятия эффективно вычислимой функции понятию общерекурсивной функции... Эта рабочая гипотеза известна под названием тезиса Чёрча. Она имеет несколько эквивалентных форм... В настоящей статье я не буду опровергать тезис Чёрча. Этот тезис не есть математическая теорема, которая может быть доказана или опровергнута в строго математическом смысле, поскольку он устанавливает тождество двух понятий, из которых только одно определено математически, в то время как другое употребляется математиками без точного определения. Конечно, тезис Чёрча можно замаскировать под определение: мы называем арифметическую функцию эффективно вычислимой тогда, и только тогда, когда она является общерекурсивной; однако в этом случае появляется опасность, что в будущем кто-нибудь построит функцию, которая, с одной стороны, не будет эффективно вычислимой в установленном таким образом смысле, а с другой стороны, ее значения будут очевидно эффективно вычислимыми для любых заданных аргументов.

Точно так же, если установить по определению, что проблема, содержащая параметр, пробегающий натуральные числа, разрешима тогда, и только тогда, когда ее характеристическая функция[8] общерекурсивна, возникает опасность, что кто-нибудь в будущем решит проблему, не разрешимую в смысле данного определения. Поэтому мне кажется более целесообразным смотреть на такие утверждения, как тезис Чёрча или отождествление разрешимых проблем с проблемами, обладающими общерекурсивными характеристическими функциями, не как на определения, а скорее как на суждения, правда, суждения не математические, а пред-математические. То обстоятельство, что более двух страниц статьи Чёрча наполнены аргументами в пользу убедительности его тезиса (и, следовательно, носят пред-математический характер), показывает, что его собственное мнение на этот счет не слишком отличается от моего».

Тем не менее за гипотезой Чёрча стоит весь громадный опыт математики как «вычислительной» науки, глубокое проникновение в природу математической истины. Значение гипотезы Чёрча с годами росло; в «век кибернетики» она стала много интереснее, чем казалась тридцать лет назад, когда ее смысл трудно было, наверно, даже объяснить математикам, не специализирующимся в области логики.

В приведенной выше цитате Л. Кальмар упоминает об эквивалентных формах гипотезы Чёрча. Он имеет в виду прежде всего следующие два тезиса, равносильных, как было строго доказано, тезису Чёрча: тезис Тьюринга и тезис Маркова. Эти «переформулировки» чёрчевской гипотезы заслуживают большого внимания как с философской, так и с кибернетической точки зрения.

Чёрч, Тьюринг и Марков подходят к проблеме с разных сторон, кладут в основу своих построений разные «пред-математические» соображения, причем эти соображения, как мы увидим, все более удаляются от представлений классической математической интуиции. И тот факт, что их теории оказались охватывающими в некотором смысле один и тот же круг процессов, явился серьезным подтверждением (хотя и не доказательством) каждого из тезисов: трудно допустить, что ложные построения, основанные на совершенно разных посылках, окажутся в точности совпадающими, в то время как если предположить, что они истинны, такое совпадение объясняется очень просто: истина едина.

Но не только в такой взаимной «подстраховке» состоит значение «множественности» тезисов вычислимости. Если спуститься с небес на землю и говорить не о вычислимости «в принципе», а о конкретной вычислимости, осуществимой не потенциально, а реальным образом, то три аппарата уже окажутся далеко не эквивалентными — каждый из них имеет свои технические особенности, и то, что легко поддается одному аппарату, представляет собой большую сложность для другого. Поэтому для кибернетики, остро интересующейся вычислимостью в реальное время и с реальными ограничениями, наложенными на объем памяти, развитие разных теорий вычислимости представляет большую ценность.

В том же году (1936), когда Чёрч выдвинул свой тезис о рекурсивных функциях, английский математик и логик Алан Тьюринг (1912—1954) в поисках элементарных действий, к которым можно свести всякую процедуру вычисления, решил стать на путь ее «механизации». Он исходил из представления, что механические операции являются наиболее простыми и надежными. Однако Тьюринг был далек от стремления изготовить какой-то механизм из железа или других материалов; его интересовала теоретическая сторона дела. Ему важно было убедиться в принципиальной осуществимости такой машины, которая в состоянии проделать любую вычислительную процедуру[9].

Основное свойство машины Тьюринга — то, что она имеет конечное число «внутренних состояний». Механизмов, обладающих конечным набором состояний, великое множество: это, скажем, выключатель, каретка пишущей машинки, кнопочная система радиоприемника, дверной замок, рычаг коробки передач автомобиля, стрелка электрических часов и т. д. Правда, у всех перечисленных сейчас физических объектов между основными состояниями, число которых конечно, имеются некоторые промежуточные состояния (например, когда стрелка электрочасов «прыгает»), но они осуществляются лишь в переходном режиме на очень короткое время и не играют роли в функционировании механизма. Надо тут же добавить, что, наверное, столь же великое множество приборов и механизмов обладает, в принципе, не дискретным, а непрерывным набором состояний (скажем, логарифмическая линейка). Машина Тьюринга есть аналог механизмов первого класса.

Предполагается, что машина Тьюринга реагирует на знаки из некоторого набора знаков — внешнего алфавита, наносимые в ячейках некоторой (бумажной или иной) ленты; в каждой ячейке может быть нанесен только один знак;

если знак в ячейке отсутствует, считается, что в ней нанесен пустой знак (ячейка с таким знаком называется пустот машина не реагирует ни на какие другие знаки (предпо. латается, что ей никто и не «показывает» других знаков, чтобы не ставить ее в затруднительное положение).

Это предположение тоже естественно. Почтовый автомат который в наши дни расшифровывает написанный по определенному стандарту индекс отделения связи, служит примером того, как несложный механизм может выполнять про. цедуру «опознавания» простых начертаний.

Набор действий, доступных машине Тьюринга, весьма ограничен. Она может выполнить следующие операции:

(1) перейти в другое внутреннее состояние (или остаться в прежнем состоянии);

(2) стереть знак, напечатанный в обозреваемой ею ячейке ленты, напечатать вместо него другой или оставить знак без изменения;

(3) передвинуть бумажную ленту на стандартное расстояние (скажем, на 1 см), соответствующее размеру ячейки, в левую или в правую сторону;

(4) остановиться (например, отключиться от сети, если она электрическая); остановку машины можно понимать как ее переход в особое — заключительное — состояние.

Больше ничего машина Тьюринга делать не способна.

Перед началом работы машины Тьюринга на ее ленту каким-либо образом наносятся знаки из внешнего алфавита; образующиеся в результате этого конфигурации знаков следует рассматривать как исходную информацию, подлежащую переработке данной машиной. Машина обладает активным органом: считывающе-записывающей головкой, которая перед началом работы устанавливается ровно против одной из ячеек ленты. Про эту ячейку тогда говорят, что она обозревается машиной. Работа машины — изменение ею конфигурации знаков на ленте, обозревание все новых и новых (в общем случае) ячеек и переход из одного состояния в другое — происходит в дискретном времени: по тактам. На каждом из них ее поведение определяется двумя факторами — знаком, воспринимаемым на обозреваемой ячейке, и внутренним состоянием машины. Само же поведение складывается из двух действий; одно из них соответствует пункту (2) или (3), другое — пункту (1) или (4). Если, действуя в соответствии с пунктом (3), машина сдвинет ленту до самого ее конца, то считается, что она включает некое устройство подклейки нового куска ленты. Таким образом, лента машины мыслится потенциально бесконечной в обе стороны, в чем состоит существенная связанная с этой машиной идеализацией, именно поэтому машину Тьюринга называют абстрактной машиной.

В том, что каждое действие машины строго однозначно определяется ее внутренним состоянием и тем знаком, который она обозревает, состоит жесткая детерминистичность ее поведения. Однако эта детерминистичность, так сказать, минимальна: только два фактора влияют на ее поведение да каждом такте работы — текущее внутреннее состояние и воспринимаемый знак на ленте — и оно не зависит от истории машины: от ее прошлых состояний. Иными словами, машина Тьюринга ничего не помнит. В этом отношении ее поведение является воплощением «механичности», «слепого автоматизма».

Представим себе, что на ячейках ленты нанесено какое-то (конечное) число непустых знаков, машина приведена в некоторое исходное внутреннее состояние и нацелена на самый левый непустой знак ленты. Проследим, как может развиваться работа машины. Распознав показанный ей знак, машина произведет элементарное действие, которое определяется этим знаком и ее внутренним состоянием. Возможно, этим действием будет остановка машины. Тогда конфигурация, начертанная на ленте, останется без изменений. Возможно, что она сотрет знак и напишет на этом месте другой знак. Возможно, что при этом она перейдет еще и в новое внутреннее состояние. Тогда на следующей фазе работы она будет обозревать (старый или новый) знак уже в новом состоянии и, следовательно, в общем случае выполнит другое действие. Машина, наконец, может остановиться; если это произойдет, то считается, что напечатанная на ленте конфигурация есть результат переработки машиной первоначальной конфигурации. Но машина может и не остановиться, а работать неограниченно долго. В этом случае считается, что процесс переработки исходной конфигурации не дает результата. Весь описанный сейчас процесс вполне механичен и на всех своих этапах элементарно прост, обозрим и ясен. Но насколько богаты возможности машины Тьюринга, сколь широкий круг преобразований могут выполнять подобные машины?

Ответ на этот вопрос дает тезис Тьюринга. Вот его возможная формулировка: «Вычислимым является тот, и только тот, объект, который может быть получен с помощью некоторой машины Тьюринга».

На этот раз объектами — и теми, которые задаются в качестве исходных, и теми, которые вычисляются, являются непосредственно уже не числа, а некоторые слова: конфигурации из стандартных символов, или знаков некоторого алфавита. Но что препятствует отождествлять числа с их знаковыми кодами — с их записью, например, в обычной системе счисления или со словами из вертикальных палочек? Такой подход тем более естествен, что речь идет о передаче вычислительных операций машине, которая «понимает» только знаки. Машина Тьюринга может перерабатывать слова, являющиеся кодами чисел, в частности, осуществлять операции, выполняемые рекурсивными функциями, принятыми за исходные, следовательно, может успешно работать в качестве «арифметической машины».

Раз мы не смотрим на машину Тьюринга как на конструкцию «в металле», мы должны описать схему ее работы таким способом, чтобы не возникало неоднозначностей в понимании и трудностей в ее анализе. Для этого надо задать программу тьюринговой машины, в которой будет указано, какие акты поведения соответствуют каждой возможной паре «обозреваемый знак — внутреннее состояние». Такая программа может строиться следующим образом. Поскольку внутренних состояний и типов знаков конечное число, мы можем выписать столбец всех пар «внутреннее состояние — знак». Число этих пар равно произведению числа внутренних состояний на число знаков алфавита, включая пустой знак. Против каждой из пар выпишем другую пару:

обозначение того механического действия, которое должна произвести машина, и того (нового) внутреннего состояния, в которое она должна перейти. Возникший таким образом список четверок и будет программой некоторой машины Тьюринга. Опираясь на него, можно имитировать работу машины для каждой конфигурации на ленте.

Пусть внешний алфавит состоит из пустого знака и вертикальной палочки |. В качестве «заменителя» пустого знака мы будем использовать знак X. Обозначим сдвиг ленты на одну ячейку влево (который можно трактовать и как сдвиг головки машины по ленте вправо) символом П; сдвиг ленты вправо (то есть движение головки по ленте влево) — символом Л; внутренние состояния обозначим через С1, С2, ..., Сk, причем С1 будет использоваться для исходного состояния, а Сk — для конечного, то есть такого, в котором машина оказывается после остановки (когда с ленты считывается результат ее работы). Условимся считать, что если машина не меняет символа, находящегося в обозреваемой ячейке, то она стирает его и затем записывает снова в той же ячейке (за один такт). Примем также, что в начале своей работы машина «нацелена» на самый левый знак, нанесенный на ее ленте. После этих соглашений можно приступить к рассмотрению конкретных машин Тьюринга.

1. Конфигурация на ленте представлена следующим расположением вертикальных палочек:

... X X X | | | | | ... | | | | | X X X ...

(сплошной массив из произвольного конечного числа палочек, справа и слева от которого неограниченно простираются пустые ячейки). Программа машины состоит из единственной четверки (команды программы):

С1 | | Сk

(четверки, до которых при переработке заданной конфигурации дело заведомо дойти не может, обычно не выписывают).

Вначале машина нацелена на самую левую палочку. Внутреннее состояние машины в начальный момент есть С1 поэтому данная четверка как раз и дает информацию о действии машины. Как видно из структуры четверки, машина должна стереть единицу и вновь ее восстановить, а затем перейти в состояние Сk, то есть остановиться. Понятно, что конфигурация, написанная на ленте, при этом не изменится; это верно для любого количества палочек. Это — пример «тождественной» машины Тьюринга.

2. Алфавит тот же, исходное слово то же. Программа машины представляет собой список из двух команд:

С1 Х Х Сk

С1 | Х С1

(и здесь — как и в дальнейших примерах — четверки, до использования которых дело не дойдет, опускаются). Как произойдет первый такт работы машины, указывает вторая команда, поскольку в ее левой части стоят как раз те параметры, которые характеризуют исходную ситуацию. Выполняя эту команду, машина сотрет палочку и сохранит прежнее внутреннее состояние С1. В следующем такте она воспримет пустую ячейку, оставит ее пустой и «отключится». Если отождествить слово из n палочек (n = 1, 2,...) с числом n, то становится ясным, что машина Тьюринга с такой программой осуществляет не что иное, как вычитание Единицы из любого числа, отличного от нуля. Если же предьявить ей пустую ленту, то машина выключится сразу.

3. Исходная конфигурация та же. Программа машины Тьюринга задается списком команд:

C1 Х Х Ck

C1 | X C2

С2 X П С1

Первый такт определится второй командой. Машина сотрет левую палочку и перейдет в новое состояние С2. Восприняв в этом состоянии пустую ячейку (в ней на предыдущем такте был стерт знак|), она сдвинет считывающе-записывающую головку по ленте вправо и вновь перейду в состояние С1. Такое стирание и передвижение вправо будет повторяться до тех пор, пока в состоянии С1 машина не увидит пустую ячейку (это случится, когда палочки будут исчерпаны). Тогда машина остановится. Если ленту, состоящую из одних пустых ячеек, отождествить с нулем, то можно считать, что машина с такой программой осуществляет ту же операцию, что и рекурсивная функция N¹ (х), но только над положительными целыми числами: если на ленте помещен единственный массив из n палочек, то машина перерабатывает ленту с такой конфигурацией в пустую ленту.

4. Исходная конфигурация та же. Программа такова:

C1 X | Сk

C1 | Л С1.

Машина Тьюринга с этой программой, как нетрудно проверить, припишет к конфигурации слева еще одну палочку и остановится. Каждую конфигурацию, состоящую из единственного массива палочек, данная машина перерабатывает в конфигурацию, в которой на одну палочку больше. Можно считать, что она реализует арифметическую функцию «следования за» (S(х)).

5. Исходная конфигурация:

... X X X | | |...| | | X | | |...| | | X X X ...

(два массива палочек, разделенных одной пустой ячейкой;

число палочек в каждом массиве произвольно). Работа машины Тьюринга задается списком команд:

С1 | ПС2

С2 Х | С3

С2 | П С2

С3 Х Л С4

С3 | П С3

С4 Х Х Ck

C4 | X С4

Предоставляем читателю убедиться, что машина Тьюринга с данной программой производит сложение чисел /целых положительных), записывая на ленте результат в виде последовательно расположенных палочек в количестве, равном сумме двух заданных чисел (которые тоже были записаны в виде массивов палочек)[10].

Доказано, что машины Тьюринга в состоянии делать все, что могут делать с числами рекурсивные функции. Возникает вопрос: а не способны ли они делать большее? Ведь, во-первых, они могут работать с произвольным алфавитом, а не только с «числовым». Во-вторых, «механическая» процедура, реализуемая машиной Тьюринга, представляется на первый взгляд более универсальной, чем довольно однообразная математическая процедура, осуществляемая рекурсивным аппаратом. Нетрудно вообразить себе очень сложные машины Тьюринга — с громадным количеством внутренних состояний, работающие над богатым символами алфавитом. действие которых определяется весьма длинными программами. Такие машины могут имитировать поведение не только механических устройств типа «андроидов», столь популярных в XVIII веке, кибернетических игрушек и роботов[11], но и живых существ.

Действительно, машина Тьюринга значительно лучше приспособлена для моделирования «поведенческих» процессов, даже если речь идет не об игрушках, а о животных и людях. Каждый отлично знает по себе, что его реакция на что-то, предъявленное зрению или слуху, зависит не только от объекта, но и от внутреннего состояния, называемого в обычной жизни нашим настроением. Конечно, в этом случае не так просто провести классификацию состояний и отбросить все побочные факторы, которые могут, наряду с объектом, влиять на характер реакции. Но принципиальная возможность использования машины Тьюринга для исследования некоторых — пусть очень упрощенных и сильно идеализированных — поведенческих реакций очевидна.

В этой связи расскажем о кошке, чье поведение живо в памяти одного из авторов этих строк, хотя с того времени прошло уже около двадцати лет. Дело было на даче, при которой был участок, поросший соснами. Гуляя по участку кошка иногда набредала на сосну, вид которой очень располагал на нее забраться. Ни о чем не заботясь, она залезла на высоту двадцати метров, и через несколько минут окрестности оглашались душераздирающим мяуканием - кошка не могла слезть, пугалась и просила о помощи. Поднималась суматоха, где-то добывалась длинная лестница люди лезли на сосну и снимали животное. Придя в чувство и успокоившись, кошка выходила гулять, и если снова набредала на соблазнительную сосну, то залезала на ее ветви и событие повторялось.

Здесь мы наблюдаем действие живой «машины Тьюринга», описание которой исключительно просто. Обозначим обычное состояние кошки через С1, состояние испуга через С2, движение вверх по сосне через П, движение вниз через Л, вид подножья сосны зашифруем символом |, вид, открывающийся с верхушки сосны, символом X. Тогда наша «машина Тьюринга» будет задана списком четверок:

C1 X X C2

C1 | П C1

C2 X Л C2

C2 | | C1

Убедимся, что данная программа имитирует поведение нашей кошки. На ленте написана единственная палочка (остальные ячейки пусты); эту палочку воспринимает машина, находящаяся в состоянии С1. В соответствии со второй командой считывающе-записывающая головка машины сделает движение по ленте вправо (кошка залезет на сосну) и останется в том же состоянии (кошка еще не испугалась). Второй такт работы машины определит первая команда:

воспринимая символ х, машина, сохраняя этот символ в обозреваемой ячейке (кошка остается на верхушке сосны), переходит в состояние С2 (кошка пугается высоты). Воспринимая в состоянии С2 символ X, машина приведет в движение свою считывающее-записывающую головку, которая сдвинется влево по ленте на одну ячейку (кошка, воздействуя на барабанные перепонки людей, добивается того, что ее перемещают вниз); это описывается третьей из четверок списка. Последняя команда показывает, что, обозревая символ | в состоянии С2, машина переходит в состояние C1 (увидя привычную обстановку, кошка успокаивается). Дальше опять сработает вторая команда, и процесс начнет повторяться. Машина Тьюринга будет работать неограниченно долго.

Вернемся к вопросу: не шире ли круг действий, осуществляемых машинами Тьюринга, чем круг действий, подведомственных рекурсивным функциям? Оказывается, нет — это доказано совершенно строго, методами, не вызывающими сомнений. То обстоятельство, что рекурсивные функции имеют дело только с числами, а машины Тьюринга — с произвольным алфавитом, содержащим сколь угодно большое (но обязательно конечное) число символов, не имеет существенного значения, поскольку символы можно занумеровать, то есть превратить в числа.

Наконец, рассмотрим еще один подход к понятию вычислимости, разработанный А. А. Марковым. Ведущий отечественный «математический конструктивиста поставил перед собой вопрос: к каким элементарным и математически точно определимым операциям можно было бы свести все процедуры, широко применяющиеся в математике и других науках и носящие название процессов, задаваемых алгоритмами? Известно, что математика прямо-таки изобилует алгоритмами — четкими предписаниями о подлежащих выполнению действиях. Но задача состояла в нахождении общего определения алгоритма (алгорифма) — определения, под которое подпадали бы не только все известные алгоритмы, но и те, которые появятся в будущем. Искомое точное определение алгоритма должно было соответствовать содержательно-интуитивному пониманию алгоритмов в математике: алгоритм — это «точное предписание, определяющее вычислительный процесс, ведущий от варьируемых исходных данных к искомому результату»[12]. Для построения такого определения необходимо было найти «атомы», из которых можно сформировать любое предписание — общепонятное, ясное, однозначно понимаемое. Задача эта была очень важна. Вот как раскрывает ее особую роль известный отечественный специалист по философским проблемам математики С. А. Яновская (1896—1966).

«Начиная с глубокой древности математики строили алгоритмы ... для решения целых классов задач определенного рода. Таковы, например: всем известный алгоритм Эвклида, представляющий собой программу действий, которые нужно выполнить, чтобы, имея любые два целых числа a и b, отыскать их общий наибольший делитель; алгоритм Штурма, позволяющий по заданию коэффициентов многочлена отделить его корни; многие другие алгоритмы алгебры, теории чисел, дифференциальных уравнений и многие, многие другие.

Когда какой-нибудь алгоритм отыскан, то всем ясно что он уже есть: его существование не приходится доказывать.

Но если алгоритм упорно ищут и не находят, то естественно возникает вопрос, возможен ли он вообще? Разве обязательно должен существовать единый прием, позволяющий механически решить (по одной и той же программе) любую из всего класса задач, отличающихся друг от друга значениями каких-либо параметров? Но как доказать несуществование алгоритма, его принципиальную невозможность?

Для этого нужно знать, что, собственно, ищут; нужно иметь четкое определение алгоритма, позволяющее оперировать с этим понятием, как с математическим объектом»[13].

Значимость этой задачи для математики явственно видна на следующем важном примере. Среди двадцати трех проблем, поставленных Гильбертом в докладе «Математические проблемы» на Втором Международном конгрессе математиков в Париже (август 1900 г.), были и такие, которые впоследствии получили отрицательное решение. В частности, такой была десятая по номеру проблема. Приводим ее в формулировке самого Гильберта:

«10. Задача о разрешимости диофантова уравнения.

Пусть задано диофантово уравнение[14] с произвольными неизвестными и целыми рациональными числовыми коэффициентами. Указать способ, при помощи которого возможно после конечного числа операций установить, разрешимо ли это уравнение в целых рациональных числах»[15].

Как мы видим из этого текста, эта проблема была поставлена Гильбертом на интуитивно-содержательном уровне, поэтому для ее решения нужно было проделать огромный путь, развить целые теории, разработать новые математические понятия. Ф. П. Варпаховский и А. Н. Колмогоров, говоря о теории алгоритмов, замечают:

«Оглядываясь на пройденный путь, математики должны быть благодарны десятой проблеме Гильберта уже за то, что она послужила одним из стимулов для создания этой теории»[16]. Решение этой проблемы — решение отрицательное, доказывающее невозможность соответствующего алгоритма, было получено постепенно, усилиями ряда математиков; завершающий результат принадлежит представителю «четвертого поколения» марковской школы Ю. В. Матиясевичу, добившемуся успеха через 70 лет после постановки проблемы Гильбертом[17].

«Ясное и однозначно понимаемое предписание о действиях» может быть дано самыми разными путями: сформулировано на естественном языке (с выбором таких слов и выражений, которые не допускают разночтений), указано математическим соотношением, определено чертежом, номограммой, таблицей, графиком; иногда достаточно просто привести пример осуществления «способа», как его сущность становится ясной. Как же построить уточнение понятия о такого рода способах?

В начале 50-х годов в работах А. А. Маркова (первые публикации которого по теории алгоритмов относятся ко второй половине 40-х годов) получила развитие та идея, что все математические алгоритмы можно свести к повторению одной элементарной операции, выполняемой в строгом соответствии с начертанным на бумаге предписанием, которое после очень простого объяснения на естественном языке или даже демонстрации нескольких примеров становится ясным каждому человеку и всеми людьми понимается одинаково. В 1951 году в «Трудах Математического института АН СССР» (т. XXXVIII) была помещена статья А. А. Маркова «Теория алгорифмов», излагающая новую концепцию, а в 1954 году вышла его большая монография[18]. Ныне она, как и работы Чёрча и Тьюринга, является классической.

Марковские алгоритмы, которым их автор дал название «нормальных алгорифмов», работают над словами в каких-либо алфавитах, перерабатывая их в (другие) слова. Алгорифм состоит из вертикального списка команд (их называют формулами подстановок), каждая из которых имеет вид либо P → •Q, либо Q → P где P и Q — слова в некотором алфавите, не содержащем знаков • и →. Рассмотрим прежде всего действие отдельной формулы подстановки. Пусть в алфавите А = {0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, —, +, =} дано слово 12 — 11 = 1 и команда

1 → 2.

Чтобы применить эту команду к данному слову, нужно найти в слове, двигаясь слева направо, первое вхождение левой (до стрелки) части команды и заменить его на правую (после стрелки) часть команды. Ясно, что в результате этого получится слово

22—11=1.

Если мы данную команду применим к этому слову, то получим:

22—21=1.

Следующие применения дадут:

22—22=1,

22—22=2.

Пытаясь применить команду в пятый раз, мы обнаружим, что в слове нет уже «подслова», совпадающего с левой частью команды. Команда, таким образом, перестанет срабатывать, и процесс применения данной формулы подстановки оборвется.

По существу, мы рассмотрели пример нормального алгорифма—алгорифма, состоящего из единственной команды. Если бы команда была не одна, то пользование алгорифмом не стало бы сложнее: в случае, когда самая верхняя команда не срабатывает, надо переходить к следующей команде; если и она не сработает, к следующей, и т. д. После срабатывания некоторой команды происходит возврат к самой верхней команде и ее проверка на применимость к полученному только-что слову и т. д. Если в ходе этого процесса встретится команда, содержащая после стрелки точку, процесс останавливается и слово, полученное в результате применения этой команды (называемой заключительной), объявляется результатом работы алгорифма.

Может случиться, что на каком-то такте работы алгорифма ни одна из формул подстановок (ни одна из команд) не окажется применимой. Тогда произойдет естественный обрыв процесса переработки слов, и слово, при этом полученное, считается результатом. Если же в процессе применения алгорифма к некоторому слову не происходит ни естественного обрыва процесса, ни применения заключительной формулы подстановки—то есть если процесс переработки исходного слова продолжается неограниченно долго, то считается, что алгорифм к этому слову не применим.

Описанные правила настолько элементарны, что мы предоставляем читателю самостоятельно проследить за действием алгорифма

1 → 2

2 → 3

3 → 444,

примененного к слову 12—11 = 1. Для контроля мы выпишем последовательность слов, получаемых после каждого применения подходящей команды, разделяя их точкой с запятой: 12—11 = 1 (исходное слово);

22—11=1; 22—21 = 1; 22 — 22 = 1; 22 — 22 = 2; 32 — 22 = 2;

33 —22 =2; 33 — 32 = 2; 33 — 33 = 2; 33 — 33 = 3; 4443 — 33 = 3;

444444 — 33 = 3; 444444 — 4443 = 3; 444444 — 444444 = 3;

444444 — 444444 = 444.

На последнем слове процесс оборвется, и оно окажется результатом. В этом случае говорят, что данный алгорифм переработал слово 12—11=1 в слово 444444 — 444444 = 444.

Команды нормальных алгорифмов по своей структуре и принципу действия похожи на четверки из тьюринговых программ. Естественно возникает предположение, что нормальные алгорифмы «включают» в себя машины Тьюринга.

И действительно, как было доказано, с помощью нормальных алгорифмов можно «промоделировать» любой вычислительный процесс, реализуемый на тьюринговой машине. Отсюда и из доказанной в математической логике теоремы о возможности осуществления любого рекурсивного процесса на некоторой машине Тьюринга вытекает, что алгорифмы Маркова могут делать все то, что делают рекурсивные функции. Но не охватывают ли марковские алгорифмы более широкого круга процедур? Ведь алфавиты и списки формул подстановок могут быть исключительно разнообразными.

Вскоре после создания теории нормальных алгорифмов, в 1953 году была опубликована теорема, доказанная учеником А. А. Маркова В. К. Детловсом, о том, что всякий процесс, осуществимый с помощью нормального алгорифма, осуществим также посредством некоторой рекурсивной функции.

Это значит, что рекурсивные функции и машины Тьюринга «равнообъемны» нормальным алгорифмам и что тезисы Чёрча и Тьюринга получают подкрепление в виде принципа нормализации (это название предложено А. А. Марковым; можно условиться называть этот принцип и по-другому, например, тезисом Маркова): всякое точное общепонятное предписание, определяющее произвольный потенциально осуществимый процесс переработки слов в каком-либо алфавите, ведущий от варьируемых исходных данных к некоторому результату, эквивалентно некоторому нормальному алгорифму.

Общность этого тезиса становится ясной, если учесть, что любой вычислительный процесс, а также всякий другой строго детерминированный процесс, протекающий в переменной, но однотипной среде, можно понимать как переработку слов в определенном алфавите.

Как и Чёрч в статье 1936 года, А. А. Марков приводит в своей фундаментальной монографии «Теория алгорифмов» ряд аргументов в пользу принципа нормализации. Как и у Чёрча, это не доказательства, а только соображения, к которым можно отнести прилагательное «убедительные». Они апеллируют прежде всего к практике математики. Исследования Маркова, давшие ему возможность найти разумные основания для подкрепления его тезиса, следует считать важным этапом в становлении основной гипотезы теории алгоритмов (теории эффективной вычислимости) — гипотезы, общий смысл которой состоит в утверждении, что различные, оказавшиеся эквивалентными друг другу, уточнения идеи алгоритма и вычислимости — рекурсивные функции, тьюринговы машины, нормальные алгорифмы[19] — исчерпывающим образом описывают (каждое — в терминах своего специфического языка) эту идею.

Ситуацию с этой гипотезой можно сравнить с ситуацией, сложившейся в физике вокруг закона сохранения энергии. Как и всякий закон теоретической физики, доказать его так, как математики доказывают теоремы, невозможно. Но этот закон — положение, в пользу которого наука находит все новые аргументы, идущие с самых разных сторон. Развитие теории и организация все более точных экспериментов порождают дополнительные «соображения», обладающие свойством убедительности (если говорить о теоретических соображениях, то в последнее время это — большей частью «соображения симметрии», понимаемой в довольно широком смысле). Они ложатся дополнительным грузом на чашу весов нашего знания. Кроме того — и это самое существенное, вся человеческая практика, изменяющая мир, в частности вся современная промышленная технология, основывается в большой мере на фундаментальных законах физики, а следовательно, и на одном из наиболее важных утверждений физики — законе сохранения энергии.

Не так ли обстоит дело и в отношении основной гипотезы-теории алгоритмов в ее различных спецификациях— тезисов Чёрча, Тьюринга, Маркова? Вот что, например, говорит о своем тезисе сам автор «принципа нормализации:

«На чем же может быть основана уверенность в справедливости принципа нормализации алгорифмов, то есть в справедливости тех предсказаний, которые делаются на его основании? В основном на том же самом, на чем основана наша уверенность в правильности известных нам физических законов, на опыте.

А опыт, подтверждающий принцип нормализации, огромен. Ведь математикой люди занимаются довольно долго — не менее 4000 лет. За это время было придумано немало различных алгорифмов. И среди них не известно ни одного ненормализуемого. Как-никак, а это веский довод в пользу принципа нормализации. Не менее веский, чем, скажем, опытное подтверждение закона сохранения энергии»[20].

Наличие нескольких, а не одного, тезисов, причем тезисов между собой эквивалентных (несмотря на их большие внешние различия), имеет важное значение для осмысления процесса познания. Аппарат рекурсивных функций наиболее «архаичен», он ближе всего к классической математике, он связан с числами и только с числами. Машины Тьюринга уже отстоят значительно дальше от тех понятий, которые по традиционному мнению должны интересовать математиков. Но «механичность» мышления Тьюринга имеет те же корни, что и мышление великого Лейбница, мечтавшего построить машину, «делающую все». В лице Тьюринга математика вновь повернулась к своему первоисточнику — материальным процессам, теперь уже будучи в состоянии промоделировать значительную их часть своими элементарными знаковыми операциями. Наконец, алгорифмы Маркова на первый взгляд могут показаться даже вообще не имеющей отношения к математике «игрой в слова». Но как раз в этом резком расширении круга рассматриваемых структур и процессов и сказалась логическая зрелость математики и ее характернейшая тенденция.

Так к началу 50-х годов нашего века, то есть к моменту выхода на сцену электронных вычислительных машин, как итог развития всей предшествующей математики и логики и как непосредственный результат работ Чёрча, Тьюринга и Маркова, стал вырисовываться обширный комплекс процессов, обладающих следующими особенностями.

1. Они в принципе строго детерминированы, то есть каждый предыдущий этап полностью определяет последующий.

2. Они потенциально осуществимы — в том смысле, что при достаточно долгом протекании без внешних помех они приводят (могут приводить) к фактическому результату.

3. Они имеют «атомарное» строение — складываются из совокупности элементарных операций, которых имеется всего несколько видов.

4. Элементарные операции, сочетание которых порождает бесконечное разнообразие таких процессов, настолько хорошо обозримы, наглядны и соответствуют особенностям человеческого восприятия и мышления, что их нетрудно объяснить любому человеку.

А существуют ли в мире другие процессы?

Вопрос этот не случаен. В случае отрицательного ответа в сферу описанных процессов будут включены и явления. происходящие в нас самих, наша внутренняя жизнь. Эта возможность представляется оскорбительной, унижающей человеческое достоинство. Признать полную принципиальную детерминированность психических явлений - не значит ли это признать несвободу поведения человека? И разве можно какую-то заводящуюся ключом игрушку — машину Тьюринга — сопоставить с поведением вольной в своих поступках личности, например, с поведением и творческой работой Пушкина? Да не только Пушкин, разве любой из нас, самый скромный из нас, согласится признать, что его действия в каждую данную секунду, в каждую долю секунды, все его тончайшие помыслы, фантазии, мечты, стремления, эмоции могут быть описаны какими-то очень простыми рекурсивными функциями?

В этих возражениях проявляется естественная неприязнь человека к автоматизму, бездушию, слепому выполнению программы. Конечно, автоматизм в поведении человека отвратителен, и прожить, строго выполняя намеченную программу, просто невозможно. Конечно, все, даже фанатически преданные математике отшельники, не могли бы и дня просуществовать без неожиданных для самих себя поступков, без юмора — этого воплощения тяги к странности и непредвиденности. Все это так, но ведь речь идет не об этом. Вопрос ставится следующим образом: состоит ли грандиозно сложный процесс рождения, функционирования и умирания человека (как и любой другой процесс во Вселенной) из композиции гигантского числа рекурсивно описываемых процессов — подобно тому, как прекрасный цветок розы состоит (как физическое тело) из гигантского количества ничем не пахнущих и не имеющих цвета атомов?

В такой постановке проблема становится серьезной.