Для такой аппаратуры уже составлен рабочий словарь, состоящий из 400 наиболее употребительных фраз и выражений из речи деловых людей. При этом для упрощения распознавания каждая ЭВМ, производящая перевод, скажем, с английского на шведский или обратно, будет ориентироваться на 100 ключевых слов по которым и выбираются соответствующие фразы.

Оба вида знаний некоторой предметной области можно рассматривать в виде двух параметрических множеств в условной системе координат. По оси ординат в этой системе будут откладываться некоторые условные значения, указывающие на их глубину. А по оси абсцисс – некоторые значения, характеризующие жесткость знания. Жесткость согласно этой градации в какой-то мере характеризует точность знаний. Если мы имеем, скажем, точную формулу, описывающую данный процесс однозначно, то можем считать наши знания жесткими, устоявшимися. Если же такой формулы нет, есть лишь некое расплывчатое описание, то, конечно, такое знание трудно назвать строгим, оно будет нежестким.

Мы уже привыкли к тому, что ЭВМ сегодня помогают управлять производством, начиная от отдельного станка с ЧПУ и кончая целым цехом или заводом, который находится под управлением АСУП. Последние годы в практику производства все чаще входят и САПР – системы автоматизированного проектирования.

«Мы не ставим своей целью дать определение технократического мышления, а лишь попытались нарисовать его образ и при этом уподобили его искусственному интеллекту. Хотя последнего пока нет, технократическое мышление – уже реальность, и есть опасность, что создаваемый на основе его средств искусственный интеллект будет еще страшнее. Особенно если он во всей своей стерильности станет прообразом человеческого мышления. (На Западе уже появился термин «искусственная интеллигенция».)

Чему учит нас кибернетика, или, точнее, теория автоматического управления? С появлением слова «кибернетика» практически ничего не изменилось, Методы автоматического управления продолжали разрабатываться и совершенствоваться в том же русле, что и в докибернетический период.

Способность построения случайных цифровых последовательностей открывает путь к реализации случайных алгоритмов. Делается это следующим образом. В некотором специально выбранном месте алгоритма ЭВМ сначала предлагает образовать случайное число, заключенное, скажем, в пределах от 0 до 1,  машина как бы бросает монету. Далее следует указание: если случайное число меньше, чем 0,5 (решка), делай то-то, а если больше, чем 0,5 (орел), делай то-то. Так что не очень «сухи» они, алгоритмы: ЭВМ вполне способна делать глупости. Но суть в том, что игра в орлянку – далеко не единственный случай, когда успех в решении задачи определяется тем, насколько случайными оказываются объекты или действия, которые по определению должны быть случайными. Не зря современная квантовая физика в большей степени оперирует именно с вероятностями процессов и явлений.

Один бит информации получается в результате выбора между двумя отличающимися друг от друга возможностями. В то же время из соотношения Гейзенберга следует, что две любые физические системы можно признать различимыми лишь в том случае, если они отличаются на величину действия, большую постоянной Планка. Для специалиста в области квантовой физики это положение можно было бы сформулировать более строго, привлекая понятие области фазового пространства, но он-то скорее, чем кто-либо другой, должен понять, о чем идет речь.

Будем оценивать количество информации, полученное системой зажигания, величиной в 200 единиц, т. е. полным количеством исходных возможностей, среди которых требуется произвести выбор. На самом деле в одной из теорий, предложенной американским инженером Хартли, за количество информации принимается логарифм от количества возможностей, среди которых производится выбор. Но это уже математическая тонкость, не меняющая сути дела.