КАТЕГОРИИ:
АстрономияБиологияГеографияДругие языкиДругоеИнформатикаИсторияКультураЛитератураЛогикаМатематикаМедицинаМеханикаОбразованиеОхрана трудаПедагогикаПолитикаПравоПсихологияРиторикаСоциологияСпортСтроительствоТехнологияФизикаФилософияФинансыХимияЧерчениеЭкологияЭкономикаЭлектроника
|
Глава 3. Физика и разум
Первые две главы были посвящены окружающему нас физическому миру и математическим приемам (иногда поразительно точным, иногда весьма странным), используемым для его описания. В гл. 3 мне хочется рассказать о мысленном мире, мире идей и его связях с физическим миром. Мне кажется, что епископ Беркли должен был бы считать, что физический мир в каком-то смысле возникает из мысленного, в то время как стандартная научная точка зрения сводится к тому, что мышление является всего лишь одной из особенностей некоторых физических структур. Карл Поппер когда-то ввел в науку представление о так называемом «третьем мире», мире культуры (рис. 3.1). Рассматривая его в качестве продукта мышления, Поппер также предложил некоторую иерархию миров, в которой мысленный мир связан с физическим (возникает в нем?) и культура соответственно каким-то образом возникает из мысленного мира (рис. 3.2).
Рис. 3.1. «Третий мир», предложенный Карлом Поппером.
Рис. 3.2.
Мне хочется взглянуть на эти проблемы с несколько иной точки зрения. Вместо того чтобы считать (вслед за Поппером) культуру порождением мышления, я предпочитаю рассматривать и связывать миры по схеме рис. 3.3, в которой «третий мир» относится не к культуре, а к миру абсолютов, или платоновских идей, т.е. к представлениям некоторых абсолютных математических истин. Такому подходу соответствует приведенный ранее рис. 1.3, отражающий глубокую связь законов физического мира с точными математическими законами.
Рис. 3.3. Три мира и три тайны.
В этой главе речь пойдет в основном об отношениях между указанными мирами. Мне кажется весьма спорной сама идея возникновения мышления из каких-либо физических структур или сущностей (кстати, философы всегда относились к этой идее с недоверием). В физике мы говорим о веществах, предметах, частицах, пространстве, времени, энергии и т. п. Для меня всегда оставалось загадкой, каким образом физика, изучающая эти объекты, может быть связана с обычными человеческими чувствами, например с восприятием красного цвета или ощущением счастья. В сущности, таинственными и непонятными представляются все отношения между тремя мирами, показанные пронумерованными стрелками на рис. 3.3. В первых двух главах я уже говорил о связи математики и физики (Тайна 1), которую когда-то знаменитый Е. Вигнер (см. список литературы) назвал непостижимой, необычной и даже странной (я целиком разделяю эту точку зрения). Действительно, давайте попробуем задуматься о том, почему физический мир столь четко следует некоторым математическим законам? Более того, при этом математика (которая, по предположению, управляет поведением физического мира) является сама по себе исключительно полезной и важной наукой, если рассматривать ее просто в качестве отдельной науки. Эти сложные отношения представляются мне таинственными и глубокими. В этой главе я буду говорить о Тайне 2, связанной с отношениями физического и мысленного миров, однако в этой связи нам придется задуматься и о Тайне 3: на чем, собственно говоря, основана наша способность воспринимать математические истины? Когда я упоминал о мире платоновских идей в первых двух главах, я говорил в основном о математике и математических понятиях, которые требуются для описания физического мира. Мы чувствуем, что математика необходима для этого описания, однако, с другой стороны, существует распространенное мнение, что сами математические структуры являются всего лишь порождением нашего сознания, т. е. математика представляет собой некий продукт человеческой мысли. Должен сразу отметить, что сами математики (и я лично тоже) относятся к математическим истинам совсем по-другому. Поэтому наличие на рисунке стрелки, связывающей мысленный мир с платоновским (как, впрочем, и других стрелок), не подразумевает, что какие-то из миров просто порождаются другими. В каком-то смысле мы можем говорить о таком порождении, однако стрелки на рис. 3.3 означают лишь то, что между этими мирами существуют некоторые связи. Гораздо важнее, что на рис. 3.3 представлены три моих собственных предрассудка или предубеждения. Первый из них заключается в том, что весь физический мир в принципе может быть описан математически. Я не утверждаю, что любая математика описывает какие-то физические процессы, а всего лишь думаю, что правильно выбранные разделы математики позволяют очень точно описывать физические явления, т. е. физический мир ведет себя в соответствии с законами математики. Таким образом, некоторая малая часть платоновского мира идей заключает в себе законы физического мира. Точно так же я не утверждаю, что все в физическом мире обладает какой-то ментальностью, а скорее предполагаю, что все существующие мыслительные объекты основаны на каких-то физических сущностях. Это утверждение можно назвать моим вторым предубеждением. И наконец, третье предубеждение состоит в том, что наше восприятие математики (по крайней мере, в принципе) связано с тем, что наше сознание в определенном смысле способно воспринимать какие-то отдельные объекты в мире платоновских идей. Я сознаю, что у некоторых людей последнее утверждение может вызвать недоумение или раздражение, однако все три высказанных предположения требуют обсуждения и размышления. Кстати, только нарисовав эту диаграмму, я осознал, что она отражает мои собственные предубеждения. Я еще вернусь к этим вопросам в конце главы. Позвольте мне начать с некоторых общих соображений о человеческом сознании. Прежде всего мы должны решить, следует ли нам искать для этого явления какие-то научные объяснения? Я не только убежден, что это необходимо, но и весьма серьезно отношусь к стрелке, связывающей физический и мысленный миры. Иными словами, мы обязаны понять мысленный мир на основе физического. На рис. 3.4 я попытался выделить и обобщить некоторые характеристики этих двух миров. С правой стороны отмечено, что физический мир воспринимается нами как нечто подчиняющееся точным математическим и физическим законам (я об этом довольно много говорил в первых двух главах книги). Слева мы имеем сознание, принадлежащее мысленному миру, и связанные с ним понятия типа «душа», «настроение», «религиозность» и т.п., часто употребляемые бессистемно. В наши дни люди предпочитают давать всему научные объяснения и, более того, полагают, что любое научное описание можно в принципе каким-то образом внести в компьютер (т. е. считают, что если математическое описание чего-то существует, то оно может быть записано в память ЭВМ). Опровержению именно этого утверждения и посвящена в основном данная глава (при этом я по-прежнему остаюсь сторонником так называемого физикализма).
Рис. 3.4.
В качестве характеристик физических законов я выписал в правой части рис. 3.4 некоторые термины (предсказуемость и вычислимость), возможность использования которых напрямую зависит от того, описывается ли окружающий нас мир детерминистическими физическими законами и можем ли мы пользоваться компьютерами для моделирования действия этих законов. Существует точка зрения, что для объектов мысленного мира (например, для перечисленных слева понятий эмоции, чувство прекрасного, творчество, вдохновение, искусство) почти невозможно получить описания, пригодные для расчета. С другой стороны, существует и некоторый «научный экстремизм», сторонники которого придерживаются примерно следующей точки зрения: «Все мы всего лишь компьютеры; просто мы еще не знаем, как правильно описывать некоторые вещи, однако если бы нам были известны необходимые правила вычисления, то мы смогли бы описать и все мысленные явления, перечисленные в левой части рис. 3.4». Для описания мысленных процессов часто используются термины появление или возникновение (эмерджентность), но сторонники вычислительного подхода полагают, что свойство возникать тоже может быть получено в результате правильно используемых вычислительных операций. Так чем же является сознание? Разумеется, я не знаю, как определить сознание, и даже не считаю, что стоит пытаться найти такое определение (поскольку мы не понимаем, что оно означает). Я уверен, что можно найти физически обоснованную концепцию, однако думаю, что любое определение окажется неверным. Поэтому вместо определения я попытаюсь дать вам описание сознания, насколько это возможно. При этом мне кажется, что существуют, по крайней мере, два аспекта сознания. С одной стороны, имеется пассивное проявление сознания, включающее осознание или восприятие (awareness). Я включаю в эту категорию нашу способность воспринимать цвет и гармонию соотношений, способность запоминать и т. п. С другой стороны, существуют и активные проявления сознания, включающие в себя понятия типа свободы воли, целенаправленности действий и т. п. Использование столь различных терминов отражает многообразие и сложность понятий, связанных с сознанием. Однако я хочу обратить ваше внимание на еще один весьма специфический аспект сознания, отличный от упомянутых выше активных и пассивных проявлений (но, возможно, являющийся чем-то промежуточным, лежащим между активной и пассивной деятельностью). Я говорю о понимании (understanding), для которого в английском языке есть еще понятие insight, которое кажется более глубоким и содержательным, поскольку включает в себя представление о проницательности, интуитивном постижении истины, озарении, мгновенном восприятии и т. д. В некоторых ситуациях используются еще и термины осознание и интеллектуальность (awareness, intelligence), которые мне не очень понятны. Разумеется, вы вправе спросить, зачем я говорю о понятиях, реальный смысл которых мне неизвестен? Дело в том, что я – математик, а математики обычно не принимают в расчет такие возражения. Им вовсе не требуются точные определения объектов, с которыми они оперируют, а достаточно знать лишь что-то относительно взаимосвязи этих объектов. Мне представляется довольно важным тот факт, что интеллектуальность является чем-то, требующим объяснения и понимания. Мне кажется неразумным использование этого термина в контексте, где нет представления о «понимании». Впрочем, термин «понимание» также выглядит малоосмысленным вне какого-либо «восприятия», так как понимание можно отнести к какому-то типу восприятия. Все сказанное просто означает, что интеллектуальность требует осознания. И хотя я не могу определить эти термины, я могу утверждать наличие некоторых отношений или связей между ними. Существуют различные точки зрения на отношения между процессами сознательного мышления и способностью к вычислениям. Четыре основных подхода к этой проблеме (которые я обозначил через A, В, С и D) перечислены в табл. 3.1.
Таблица 3.1 А– Всякое мышление есть просто некоторый вычислительный процесс; в частности, чувство осознанного восприятия также возникает в результате осуществления соответствующих вычислительных операций В– Сознание является лишь одной из характерных особенностей физической деятельности мозга. Как и любая другая физическая деятельность, сознание может моделироваться вычислительными операциями, но такое моделирование не является, строго говоря, самим сознанием C– Сознание вызывается определенными физическими действиями мозга, однако эти действия принципиально нельзя вычислительно моделировать правильным образом D– Сознание не может быть объяснено с использованием каких-либо физических, вычислительных или других научных методов или понятий
В первом подходе (А), который иногда называют сильным принципом искусственного интеллекта или (вычислительным) функционализмом, принято считать, что всякое мышление сводится просто к некоторым вычислительным операциям и, следовательно, правильно выполняя такие вычисления, мы получим в качестве результата способность к осознанию и восприятию. В соответствии со второй точкой зрения (В) можно (по крайней мере, в принципе) моделировать ту часть работы мозга, которая относится к восприятию. Разница между подходами А и В заключается в том, что во втором случае речь идет лишь о частичном простом моделировании некоторых процессов в мозгу, а не о реальных чувствах и реальном восприятии (эти понятия в подходе B могут быть соотнесены с физическим строением мыслящего объекта). Таким образом, как бы принимается, что мозг создан из нейронов и сам может осознавать процесс восприятия, а моделирование этого процесса исключает именно процесс осознания мозгом своей деятельности. Насколько я могу судить, эту точку зрения активно развивал и поддерживал в своих работах Джон Сирл. Сам я придерживаюсь точки зрения С, в соответствии с которой (как и в В) восприятие и сознание в какой-то степени связаны с физической активностью мозга (т. е. с какими-то физическими процессами), однако (что очень существенно для подхода С!) эти процессы не могут быть смоделированы никакой вычислительной процедурой. Я хочу сказать, что соответствующие физические процессы в мозгу принципиально не поддаются моделированию. И наконец, всегда существуют сторонники подхода D, которые уверены, что ошибкой является сама попытка научного описания этих процессов и, возможно, восприятие и сознание вообще не могут быть объяснены с научной точки зрения. Выше я уже говорил, что лично являюсь убежденным сторонником подхода С, однако должен сразу пояснить, что он имеет много вариантов, из которых следует прежде всего выделить так называемые слабое и сильное С-утверждение. Слабое С-утверждение подразумевает, что рано или поздно проблема будет изучена достаточно подробно, в результате чего в задаче удастся выявить те типы действий, которые сейчас находятся вне, «по ту сторону» вычислений. Говоря об областях «вне моделирования», мне следует несколько уточнить свою мысль, что я попытаюсь сейчас сделать. Согласно слабому С-утверждению все «невычислимые» операции могут быть найдены в пределах известных физических законов. Сильное С-утверждение гласит, что препятствием является существование непознанных физических законов, т. е. наше понимание физики пока просто-напросто не соответствует сложности, требуемой для описания процессов сознания. Я полностью согласен с такой оценкой и в гл. 2 уже уделил много внимания именно неполноте существующей физической картины мира (в этой связи я рекомендую читателю еще раз взглянуть на рис. 2.17). Короче говоря, сильное С-утверждение связывает невозможность объяснения природы сознания с недостаточным уровнем науки и позволяет нам надеяться, что эту проблему удастся решить в будущем. Поскольку я упомянул рис. 2.17, позвольте вернуться к нему и дать некоторые дополнительные пояснения. В частности, я бы хотел обсудить используемый на рисунке термин вычислимость. На квантовом уровне рассмотрения все физические процессы выглядят полностью вычислимыми. Похоже, что вычислимость сохраняется и на классическом уровне, хотя здесь у нас, конечно, могут возникнуть технические проблемы, связанные с переходом от дискретных систем к непрерывным. Эти проблемы кажутся мне непринципиальными, и я не буду их рассматривать, хотя сторонникам слабого С-утверждения следовало бы внимательно изучить возникающие при таком переходе неопределенности, поскольку в них может обнаружиться то, что невозможно описать и объяснить в рамках вычислительных подходов и понятий. Для перехода от квантового уровня к классическому обычно используется процедура, обозначенная мною R, которая является полностью вероятностным действием, вследствие чего мы должны каким-то образом объединить вычислимость со случайностью и произвольностью. Я собираюсь дальше продемонстрировать, что весь этот подход недостаточно обоснован, и для объединения указанных уровней рассмотрения нам нужна совершенно другая, новая теория, которая должна быть «невычислительной». Именно поэтому позднее я еще вернусь к проблеме определения вычислимости. Таким образом, моя версия сильного С-утверждения выглядит следующим образом: мы должны искать в физике «невычислимость», позволяющую связать квантовый и классический уровни описания. Конечно, такая постановка вопроса представляется чрезвычайно сложной и трудной, ведь я говорю о необходимости построения не просто новой физики, а физики, относящейся к описанию работы мозга. Прежде всего давайте подумаем о том, насколько вообще правдоподобно или вероятно существование чего-то невычислимого в нашем понимании. Позвольте мне привести в качестве примера очень простую и симпатичную шахматную задачу. Вы знаете, что компьютеры уже неплохо играют в шахматы. Однако самый мощный современный шахматный компьютер «ДипСот», решая приведенную на рис. 3.5 задачу, начинает делать очень глупые ходы. Легко видеть, что в этой позиции черные имеют огромное материальное преимущество (две лишние ладьи и слона), которое, однако, не имеет никакого значения для исхода партии, поскольку белые пешки «намертво» блокируют черные фигуры. Пока белый король спокойно «бродит» за барьером из своих пешек, белые просто не могут проиграть. Однако компьютер «ДипСот» первым же ходом за белых взял черную ладью, после чего положение белых стало безнадежным. Причина, конечно, состоит в том, что компьютер запрограммирован на действие (ход за ходом) до некоторой глубины расчета, после чего он вновь начинает считать пешки и т. п. В принципе приведенный пример не очень удачен, так как если бы компьютер мог считать на очень много ходов вперед, он не ошибся бы (в конце концов, шахматы относятся именно к «вычислимым» играм). Однако заметьте, что человек-шахматист практически сразу видит барьер из пешек, понимает его непроницаемость и значение, после чего легко находит стратегию игры. Компьютер не обладает таким общим «пониманием» и начинает просто рассчитывать ход за ходом. Этот пример демонстрирует огромную разницу между простым вычислением и способностью к пониманию.
Рис. 3.5. Белые начинают и добиваются ничьей. Человек легко решает эту задачу, но компьютер «ДипСот» первым же ходом бьет ладью черных! (задача Вильяма Харстона из статьи Джейн Сермор и Дэвида Норвуда в журнале New Scientist, № 1889, с. 23, 1993).
Разумеется, вы можете обучить ЭВМ использованию пешечного барьера, но проблема имеет более сложный и глубокий характер. В еще одном шахматном примере (рис. 3.6) белым следует поставить слона на b4 и, используя его вместо пешки, вновь создать непреодолимый пешечный барьер (вместо весьма заманчивого, но безнадежного взятия черной ладьи на а5). Задача очень похожа на предыдущую, но компьютер (даже если он умеет создавать пешечный барьер) опять начинает ошибаться, поскольку эта задача требует значительно более высокого уровня понимания. Вы можете возразить, что при желании в программу можно ввести все уровни понимания, и вы были бы правы, если бы рассмотрение относилось только к шахматным задачам. Повторю, что шахматы относятся к «вычислимым» играм, поэтому при достаточно мощном компьютере и хорошей программе можно (по крайней мере, в принципе) рассчитать до конца все вероятности. Пока это никому не удалось проделать, однако нас устроит и принципиальная возможность получения такого решения в будущем. Тем не менее, я надеюсь, вы почувствовали, что в термине «понимание» содержится нечто, не сводящееся к прямому расчету. Совершенно определенно можно сказать, что человеческий подход к решению даже таких простых шахматных задач существенно отличается от компьютерного.
Рис. 3.6. Белые начинают и добиваются ничьей. Человек легко решает и эту задачу, а шахматный компьютер вновь ошибается и первым ходом бьет слоном черную ладью (тест Тьюринга, рассматриваемый в цитированной статье Вильяма Харстона и Дэвида Норвуда).
Можно ли привести еще более сильные доводы в пользу того, что наше понимание содержит в себе нечто большее, чем набор вычислительных операций? Мне не хочется тратить слишком много времени на доказательство этого утверждения, однако это настолько важно для всей моей концепции, что я приведу еще в качестве примера несколько чисто математических задач. Читателю, заинтересовавшемуся проблемой связи мышления и вычислительных операций, я рекомендую прочитать мою книгу «Тени разума», где первые 200 страниц посвящены детальному и всестороннему обзору аргументации сторон в многочисленных дискуссиях по этому поводу. Давайте поговорим о вычислениях чуть подробнее. Вычислениями я называю то, что делают вычислительные машины. Реальные компьютеры имеют ограниченную память, но я буду рассматривать работу идеального компьютера (так называемой машины Тьюринга), который отличается от обычных компьютеров неограниченным объемом памяти и способностью осуществлять совершенно безошибочные вычисления сколь угодно долго, практически вечно. Рассмотрим конкретную вычислительную задачу, связанную с арифметическими и логическими операциями: • Найти число, не представимое суммой трех квадратных чисел. Под числом я подразумеваю натуральное число (типа 0, 1,2, 3, 4, 5,...), а под «квадратным числом» – квадраты натуральных чисел (типа 02, 12, 22, З2, 42, 52,...). Я покажу вам сразу, как решается эта задача. Метод может показаться очень простым и даже примитивным, но он как раз дает неплохое представление о сущности того, что мы подразумеваем под вычислениями. Начнем с нуля и проверим, является ли он суммой трех квадратных чисел, для чего просто рассмотрим квадраты всех тех чисел, которые меньше или равны нулю. Естественно, мы имеем лишь одно такое квадратное число, а именно 02, в результате чего можем записать
0 = 02 + 02 + 02,
т.е. 0 действительно можно представить в виде суммы трех квадратов. Перейдем затем к единице и выпишем все возможные комбинации чисел, равных или меньше 1, в результате чего получим
1 = 02 + 02 + 12.
В табл. 3.2 я выписал результаты всех этих скучных и утомительных операций до числа 7, которое (как легко видеть из таблицы, где просто перечислены все комбинации) нельзя записать в виде суммы трех квадратов. Таким образом, число 7 является ответом для нашей задачи – оно представляет собой наименьшее число, которое нельзя представить в виде суммы трех квадратов. Этот пример довольно типичен для вычислительного метода решения простой по формулировке задачи.
Таблица 3.2
Мы можем считать, что нам несколько повезло с задачей, поскольку вычисления привели к ответу довольно быстро, однако ясно, что в других задачах расчет может занимать очень много времени или даже продолжаться до бесконечности. Например, предположим, что я несколько изменил условия и нам необходимо: • Найти число, не являющееся суммой четырех квадратных чисел. Еще в XVIII веке знаменитый математик Лагранж доказал теорему о том, что каждое число может быть записано в виде суммы квадратов четырех чисел. Поэтому если вы начнете поиск нужного числа по предложенному выше методу, то ваш компьютер будет бестолково «тарахтеть» целую вечность, но так и не найдет ответа. Это пример задачи, решение которой простым вычислением может продолжаться бесконечно. Доказательство теоремы Лагранжа довольно сложно, поэтому я приведу гораздо более доступный и легкий пример. Предположим, что мы хотим: • Найти нечетное число, представимое в виде суммы двух четных чисел. Компьютер может искать такое число вечность, хотя мы с вами прекрасно знаем, что сумма двух четных чисел всегда дает четное число. Но вот вам пример гораздо более сложной задачи: • Найти четное число больше 2, не являющееся суммой двух простых чисел. Как вы считаете, справится ли когда-нибудь компьютер с этим расчетом? Вообще-то считается, что эта задача (называемая проблемой Гольдбаха) не имеет решения, но она столь сложна, что у математиков нет единого мнения об ее истинности. Я нарочно подобрал три задачи разной степени сложности (очень простую, достаточно сложную и настолько сложную, что никто не знает ее ответа), чтобы сформулировать следующий вопрос: • Пользуются ли математики некоторым алгоритмом вычислений (давайте обозначим его через А), который позволяет им убедиться, что некий вариант вычислений будет продолжаться бесконечно долго? Например, подумайте, сработало ли в мозгу Лагранжа нечто похожее на компьютерную программу, прежде чем он пришел в конечном счете к заключению о возможности представления каждого числа суммой квадратов четырех чисел? Для ответа на этот вопрос вовсе не надо представлять себя Лагранжем, достаточно просто проследить за ходом его рассуждений. Заметьте, что меня совершенно не интересует проблема оригинальности мысли, я хочу лишь рассмотреть проблему самого процесса познания, вследствие чего и использовал в формулировке вопроса слово «убедиться» (подразумевая возникновение или создание какого-то понимания). В науке вообще (а в логике, в частности) утверждения о том, что некоторые вычисления являются бесконечными, носят название П1-высказываний. Давайте рассмотрим такие высказывания несколько подробнее, так как я собираюсь доказать, что указанного выше алгоритма А не существует. Я начну доказательство с некоторого обобщения рассмотренных выше задач, а именно попытаюсь выявить зависимость связанных с их решением вычислений от чисел п натурального ряда. Пусть, например, нам необходимо: • Найти натуральное число, не являющееся суммой п квадратных чисел. Нам уже известно, что для п = 3 ответ может быть получен очень быстро, а для чисел п > 4 вычислительные операции никогда не закончатся (в соответствии с теоремой Лагранжа). Попробуем далее решить следующую задачу: • Найти нечетное число, являющееся суммой п четных чисел. В этом случае нам нет даже необходимости говорить о зависимости от п, поскольку для любых п вычисления никогда не закончатся. Наконец, в качестве обобщения проблемы Гольдбаха я предлагаю задачу следующего вида: • Найти четное число больше 2, не являющееся суммой п простых чисел. Если утверждение Гольдбаха верно, то вычисления будут длиться бесконечно для всех п (кроме 0 и 1). В некотором смысле доказательство даже упрощается с ростом п. Я действительно верю, что существует достаточно большое число п, для которого вычисления «продолжаются вечно». Важнейшей характеристикой вычислений такого типа является их зависимость от чисел натурального ряда п, и именно это обстоятельство стало центральным моментом для так называемой теоремы Гёделя о неполноте (в Англии ее иногда называют догадкой или конъектурой Гёделя). Я буду рассматривать ее в формулировке, предложенной Аланом Тьюрингом, однако незначительно изменю ход его рассуждений. Если вы не любите математические выкладки, то можете просто пропустить этот кусок текста. Получаемый результат очень важен, но особенно интересно то, что доказательство вовсе не является сложным – оно всего лишь поразительно и даже вызывает недоумение! Вычисления, связанные с конкретным числом п, совершенно стандартны и привычны для большинства компьютерных программ. Вы можете, например, просто взять набор программ, пронумеровать их в соответствии с текущим номером (обозначив его через р), а затем запустить компьютер, заложив в него этот порядковый номер. Компьютер начнет добросовестно «тарахтеть», последовательно осуществляя вычисления с числом п в соответствии с р -й программой. Вам необходимо лишь записать порядковый номер р в виде нижнего индекса справа, и тогда набор программ (или вычислений), связанных с числом п, примет простой и ясный вид
|