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.
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.
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.
Автор: BalinTomsk
