[recovery mode] Bся моя военная научная карьера — это был бег на месте

Система сложилась к середине 1980-х. Ее нарекли системой слежения за внешнеполитической обстановкой и угрозой ядерного нападения «Сплав». К 1990 г. она могла перерабатывать громадные потоки информации, которые стекались по всем линиям работы разведки – спутниковой, радиотехнической, внешней агентурной. Учитывалось даже то, какие окна горят в Пентагоне поздно вечером. Одной из проверок «Сплава» стало предсказание начала операции США против иракских войск в Кувейте в начале 1991 г.

«Тогда мы никак не могли определиться с датой. И вдруг одного из сотрудников осенило: Господи, да жена президента Буша, как и его сподвижники, помешана на астрологии! Совсем как гитлеровская верхушка. Стало быть, они станут выбирать время удара, сообразуясь с астрологическими прогнозами, – вспоминает Владимир Кравченко. – Мы тут же заложили в систему еще и гороскопы – и получили время для часа Икс. Мы ошиблись всего на два часа…»

С высоты прожитых лет я вижу, что мои исследования по распoзнаванию самолётов, отражённые в моей кандидатской диссертации, были тупиковой ветвью.
Единственный плюс — это то, что я научился самостоятельно ставить и решать прикладные научные задачи в области обработки сигналов.
В дальнейшем это позволяло стать хорошим преподавателем в этой или смежных областях.
Но я сознательно поменял направление своей деятельности. Поэтому затраченные ресурсы не дали должной отдачи. Такова была советская система — неэффективная.

Распознавание типов самолётов по отражённому сигналу и сейчас, и тогда не было актуальной задачей и слабо влияло на эффективность противовоздушной обороны.
Она утратила свою актуальность после отказа США от создания ложных целей — имитаторов бомбардировщиков.
Это решение принял Кoнгресс США в декабре 1975 года — за один год до мой кандидатской защиты.

Kандидатскaя

Формулы Уфимцева, опубликованные в его книге 1962 года «Метод краевых волн в физической теории дифракции» позволяют рассчитывать отражённую волну на фиксировванной частоте электромагнитного излучения для нескольких простых тел: плоской пластины, сферы, цилиндра и конуса. При этом надо понимать, что отклонения формы этих тел от идеальной менее чем на четверть длины волны значения не имеют. Например, хвостовой киль самолёта можно считать плоской пластиной при длине волны более 15-20 см по крайней мере в направлении, близком к перпендикулярному к килю. Разумеется, Уфимцев в своей книге об этом не писал — до этого я дошёл сам, работая в одиночку, ни с кем не консультируясь. Впрочем, из публикаций Уфимцева нигде не следовало, где и с какой целью можно применять его формулы. До этого мне тоже приходилось доходить своим умом. Если бы Уфимцев об этом написал, то его книгу не позволила бы опубликовать советская цензура.

Как мне представляется, я сделал две принципиально новые вещи с формулами Уфимцева.

(1) Я догадался, что используя при расчётах одновременно несколько частот излучения, можно получить модель отражённого радилокацинного сигнала с любым комплексным частотным спектром. В том числе с таким высоким разрешением по времени запаздывания (т.е. в радиальном направлении), которое позволяет видеть отдельно так называемые «блестящие точки» облучаемого тела. (Например, цилиндр виден как две блестящие точки на концах его образующей ближней к наблюдателю — и больше ничего.) И далее по конфигурации этих точек можно определять форму тела и его ориентацию. Сейчас кому-то это может показаться тривиальным из-за так называемого «эффекта послезнания». Но я первым сообразил сам, как это сдеалть.

(2) Я придумал, как аппроксимировать самолёт комбинацией из пластин, конусов и цилиндров. Например, передняя кромка крыла — это сильно вытянутый усечённый конус, а воздухозаборник реактивного двигателя — это почти диск, но со сниженной интенсивностью обратного рассеяния радиволн, так как часть энергии зондирующего излучения уходит внутрь компрессора и там поглощаются. При этом я руководствовался результатми экспериметальных полигонных иззмерений, выполненных в НИИ-2 в Калинине моим однокашником (перед выпуском из академии мы оба писали дипломные работы у одного научного руководителя на тему распознавания радиолокационных целей). Эти сведения я нашёл в секретных научных отчётах.

Таким образом, мне удалось на допотопном компьютере моделировать радиолокационные сигналы с любым частотным спектром, отражённые от нескольких типов самолётов и имитировать их когерентную и некогерентную обработку. В принципе основной целью моего исследования было сравнение этих двух типов обработки.

В моей военной академии боролись две научные школы: когерентщиков и некогерентщиков. Разница между ними в том, что второй тип обработки пренебрегает фазой отражённого сигнала и использует только его амплитутду. Преимущество некогерентной обработки заключается в простоте реализации, так как в начале 1970-х существующая техника СВЧ ещё не позволяла реализовать когерентную обработку или аппаратура стоила бы слишком дорого. Я принадлежал к «некогерентной» школе; это не было моим выбором, а так меня назначили приказом командования.

Своим исследованием я показал, что при наличии даже естественных шумов (не говоря уж об организованных помехах) некогерентная обработка сигнала сильно проигрывает когерентной; по энергетике этот проигрыш пропорционален ширине спектра сигнала. То есть если хочешь видеть «радиолокационный портрет» самолёта с разрешением его отдельных блестящих точек, то при наличии шумов некогерентная обработка сигнала этого скорее всего не позволит. С боеголовками баллистических ракет, требующими увеличить ширину спектра сигнала раз в 5-10, дело обстояло ещё хуже. Тем самым я подложил мину под собственную научную школу. Но истина для меня была дороже.

Это стало содержанием моей кандидатской диссертации, которую я написал без научного руководителя. Когда дело подошло к защите, руководителя мне всё-таки назначили, но я послушал его советы по улучшению моей диссертации и поступил наоборот.

Во время защиты мой доклад у диссертационного совета вызвал лёгкий шок, так как я без обиняков заявил, что некогерентная обработка — это тупиковый путь в развитии радиолокации. Глава когерентной школы Я.Д. Ширман, понимая политическую щекотливость момента, в своём выступлении помог скруглить углы и скандала не получилось. Впрочем, мне скандал был нуже меньше всего. Мне нужна была кандидатская степень и повышение по должности с капитанской на подполковничью. Этой цели я добился.

Полковник Ширман в моей академии был самым авторитеным учёным (д.т.н., профессор, дважды лауреат Госпремии СССР). По возрасту мне он годился в отцы (был старше меня на 27 лет). Через пару лет после моей защиты при случайных встречах он стал первым меня приветствовать и пожимал мне руку. Позже я понял причину. Ширман втихую поручил одному своему адъюнкту (т.е. аспиранту) проанализировать теоретические выкладки в моей диссертации (в ней пять страниц подряд одних математических формул) и проверить их правильность. Затем он поручил проделать то же самое ещё одному адъюнкту. Оба подтвердили правильность моих выкладок, показывающих, что некогерентная обработка — это тупиковый путь в радиолокации. После чего я стал таким рукопожатым.

Далее я сделал резкий поворот в своей карьере, отказавшись от должности на кафедре ПРО, к которой принадлежала мой научная лабратория, таким образом расставшись с раиолокацией, и напросился служить на кафедру АСУ, мало что понимая в этой области. Поначалу было трудно, но постепенно я стал как бы ИТшником.

[recovery mode] Bся моя военная научная карьера — это был бег на месте
Фото автора (слева от Гагарина)

Бесперспективность распознавания боеголовок баллистичесих ракет по отражённому радиолокационому сигналу стала уже ясна примерно к 1970 году, но колеги по моей научной лаборатории продолжали успешно защищать кадидатские диссертации на эту тему и даже защитили две докторских. Это были упражнения в сложных математических выкладках, не имевшие никакой практической ценности.
Единственный положительный результат — это то, что авторы диссертаций чему-то сами научились и смогли потом стать преподавателями.

Моя докторская работа была инспирирована проектом «Сплав», инициированной самим Андроповым в 1984 году.
По его распоряжению были развёрнуты прикладные исследования для поиска методов распознавания намерений США и НАТО и упреждения их в подготовке внезапного ядерного нападения.

Ничего не зная о том, откуда растут ноги, я тоже впрягся в эту исследовательскую инициативу в 1985 году.
Это лишь после распада СССР я впервые услышал про «Сплав», — с этим явно пересекретили.
Если бы с самого начала знал постановку задачи на высшем уровне, то смог бы свою часть работы сделать лучше.

Тем не менее, к 1988 году я построил собственную теорию распознавания ситуаций на основе анализа фактов, имеющих различную привязку ко времени и пространству и вместе со своими учениками разработал демонстрационную компьютерую программу.
В ней было 25 тысяч строк кода на PL/1, из них 2/3 занимал интерфейс пользователя — то, что сейчас можно получить почти бесплатно в любой среде программирования. А тогда потребовало уйму трудозатрат.

Мною было подготовлно несколько типовых демонстрационых задач для анализа разведсведений.
Система на вход получала мелкие разрозненные факты, анализировала их и выдавала заключение о соответствии тому или иному сценарию — с объяснением шагов логического вывода и указанием времени и места.
В том числе я сделал демо с распознаванием характера атаки СССР баллистичекими ракетами противника.
Эта демонстрашка произвела сильное впечатление на начальника моей академии генерал-полковника В.К. Стрельникова.
Дело в том, что в своё время он был первым командиром первой дивизии предупреждения о ракетном нападении и в его практике было несколько случаев ложных тревог, из-за которых мир мог быть поставлен на грань мировой ядерной войны.
Поэтому Стрельников меня зауважал и при случайных встречах со мной в коридорах академии всегда тепло приветствовал.
Большинство офицеров академии он лично не знал и обычно с хмурым видом проходил мимо, не обращая внимания на встречных.
За что получил прозвище «мессершмит», так как он своим неприветливым видом напомимал вражеский самолёт-истребитель, от которого не следует ждать ничего хорошего.

И ещё я сделал сценарий по заказу КГБ СССР и потом благодаря этому получил приглашение на джоб-интервью в Москву — прямо на Лубянку. Но об этом я напишу отдельно — если кому это любопытно.
То есть мой метод анализа разведсведений был достаточно универсальным.

Работа моя шла нелегко, несколько раз были сорваны сроки, за что я получил несколько втыков от своего начальства пока система не заработала.
Но когда она заработала в мае 1988, то каждому ВИПу, посещавшему нашу академию, предлагали посмотреть на «искусственный интеллект».
Помню, были два посетителя даже в звании маршала рода войск и бесчисленное множество военных чинов помельче (не помню деталей).
Все они испытывали радость от приобщения к тайнам искусственного интеллекта.
Но мне больше всего был приятен визит генерал-майора в отставке академика Г.С. Поспелова.
Он по праву считается основоположником отечественной школы методов искусственного интеллекта.
Во время визита ему было уже 75 лет.
Выслушав мой доклад и посмотрев мою систему в работе, Гермоген Сергеевич спросил: «И это вы ВСЁ сделали САМИ?» — Я ответил утвердительно. Не соврал. Сделал всё сам как мог — пусть другие сделают лучше!

На эту работу было истрачено огромное количество ресурсов. Только на прогрммирование более 20 человеко-лет, участников разработки было около 90 человек, из них 75 — слушатели академии и студенты-стажёры с факультета ВМК МГУ, каждый из которых разработал по одному программному модулю (в среднем 100 строк кода). Спецификации требований к модулям писал я сам (50%) и четверо моих адъюнктов (остальные 50%).

Однако практическая ценность моей работы оказалась близкой к нулю. Благодаря горбачёвской перестройке и разрядке напряжения проект «Сплав» в части меня касающейся был свёрнут уже в 1987 году. О его свёртывании я не знал — так же как и о запуске этого проекта. Поэтому когда я выкатил свою докторскую диссертацию в 1991 году, она уже утратила свою актуальность. Плюс к этому один из моих ключевых алгоритмов имеет дело с NP-полной задачей и его можно применять очень осторожно, предвaрительно фильтруя разведсведения всеми доступными способами.

Pечь идёт о распознавании ситуаций.

Допустим, имеется N фактов различных типов (всего K типов). Для принятия решении об интересующей нас ситуации достаточно найти M фактов (M < K < N), у которых также соблюдены условия по другим парамeтрам (например, по пространству и/или времени).
То есть из N надо выбрать подходящие M фактов.
Это разновидность задачи о поиске максимальной клики. Она NP-полная.

Мой алгоритм удовлетворительно работает, когда число добываемых фактов мало, т.е. N не намного превышает M. Тогда пазл сложить легко (впрочем, это нетривиальная задача, когда время и пространсво нечёткие). Когда имеет место много похожих, но не относящихся к данному сценарию фактов, т.е. когда N >> K, решение задачи требует слишком большого времени. Поэтому факты надо предварительно селектировать, используя эвристики.

Часть этих способов я описал в своей диссертации, но многое зависит от специфики предметной области.
Поэтому нужны дальнейшие чисто прикладные исследования, чтобы обеспечить работоспособность системы.

Pаботать было очень интересно

Потому что в военной академии нам сверху мало навязывали тем исследований и давали некоторую свободу выбора. Не полную — как в амерканских университетах, но достаочно много. Это было приятно.

Плохо было то, что порой было трудно понять, откуда растут ноги у той или иной исследовательской иницативы.
Это из-за излишней (ИМХО) секретности.
В военных академиях уровень секретности был понижен из-за того, что преподаватели могли бесконтрольно разбалтывать секреты слушателям академии, руководствуясь самыми благородными побуждниями — учить слушателей самому передовому.
А затем слушатели по выпуску из академии разлетались по всем концам СССР и секреты превращались в утечки.

Поэтому в моей военной академии меня и моих коллег не допускали к особо серьёзным секретам.
Из-за этого становилось трудно сориентироваться и понять, что там задумали наверху.
А от этого зависила актуальность моих собственных исследований. И она (актуальность) страдала.

А тем временем СССР распался, и моя секретная диссертация осталась в хранилище собирать пыль на полке, а я занялся совсем другими делами.
В частности, вопросом выживания в условиях Украины, где мои знания и навыки никому не были нужны.

В общем, большую часть своей карьеры в Советской Армии я быстро бежал. Но — на месте.

Статья размешена с любезного разрешения автора.

Источник

F-117, PL/1, искусственный интеллект, КГБ, сплав, СССР

Читайте также