Это текст появился в процессе работы над лекциями по теории автоматического управления, когда я заметил, что мой уровень подготовки явно ниже, чем требуется для этих лекций, при том, что с математикой у меня всегда было хорошо. Более того, я когда-то сдал курс по этим лекциям на честную «тройку», но мне материал кажется очень сложным. Поразмышляв, я пришёл к выводу: проблема в том, что я не использовал этот математический аппарат в деле, а сразу перешел к моделированию на компьютере.  Что, как мне кажется, совсем не положительно сказалось на моей сообразительности. И все из-за этих чертовых компьютеров. В одной из дискуссий системных инженеров (рекомендую к ознакомлению ) я высказал гипотезу, что пока методы системной инженерии изменяются по 5 раз в год, реальная инженерия замедляется и тормозится. В ответ мне возразили, что Пушкин писал гусиным пером, и хорошо писал, посему, может, и современным писателям с компьютера перейти на перья? Не знаю насчет перьев, но вот про миллиметровку и карандаш с логарифмической линейкой мне есть что сказать. У меня дислексия, я не вижу орфографические ошибки в тексте. Я научился читать только в третьем классе, но при этом мог в уме решать задачи по математике, которые грамотные одноклассники не вытягивали. Мне читали задачу, я давал правильный ответ. Спасибо первой учительнице, которая это заметила. Но в итоге я пропустил этап обучения, когда дети разбирают слоги, и научился читать словами целиком. Из-за этого нужные нейронные связи в голове не сложились, а писание без ошибок требует много времени и усилий, значительно больше, чем у обычного человека. Очень напрягал первый начальник, которые докапывался до запятых, потому что «читать ему неудобно». А мне требовалось много усилий чтобы хотя бы ставить правильные окончания, а уж запятые — это вообще была запредельная задача. Помню мой первый материал для СМИ, где вместо «ядерно-физические процессы АЭС», я написал «ядрено-физические процессы», и с этой ошибкой текст висел на первом официальном сайте Росатома.  По моим ощущениям, современные инженегры больны своего рода «дислексией» из-за изменений в современной инженерной подготовке с появлением компьютеров. И произошло это прямо на моих глазах. Я еще чертил циркулем и линейкой, создавал чертежи по ГОСТ, рассчитывал на миллиметровке, когда выполнял дипломный проект по обработке металла резанием в техникуме. А уже в институте, спустя всего несколько лет, я делал 3D-модель парогенератора в американском САПР AutoCAD.  Инженерная подготовка до появления ПЭВМ включала в себя решение задач по теории автоматического управления с логарифмической линейкой, миллиметровой бумагой и графическим построением функций. Была даже специальная бумага с логарифмическими шкалами. И  это было не только в ТАУ: расчет термодинамического цикла турбины также делался графически. Да и везде, где были системы дифференциальных уравнений, применялись в полном объеме графики, годографы, номограммы. Учебное пособие по проектированию автоматического регулирования так и называлось –  «Атлас для проектирования систем автоматического регулирования». Атлас – это же сборник карт, диаграмм, таблиц.  Львиную долю информации представляет собой графическое изображение, графики переходных процессов, номограммы и приемы работы с ними. Известно, что 60% информации мозг получает с помощью зрения. И если в процессе обучения и практики разработки инженер работал с номограммами, строил руками графики, он нагружал мозговые информационные каналы по полной программе. Что приводило к формированию устойчивых нейронных связей, подкреплённых мелкой моторикой пальцев с карандашом. Неокортекс инженера формировал решения на другом уровне. Легенда о Туполеве, который, глядя на самолёт, мог определить, "полетит-не полетит" – как раз об этом. У Туполева решение формировалось на основе внешнего вида самолета, благодаря соответствующей подготовке и опыту. Похожую историю мне рассказывали очевидцы про основателя теории машин и механизмов, к которому инженеры из крутого КБ приехали на консультацию. Они разложили чертежи, схемы, расчеты. А профессор только глянул и сказал сразу: «ерунда!». Инженеры обиделись и уехали. А после испытания изделия вернулись и попросили объяснить, где были не правы.  Аналогичная ситуация с современным САПР. 3D-модель, конечно, дает возможность увидеть изделие и покрутить его на экране. Но 2D чертеж по ГОСТ содержит в себе несравнимо больше информации, и упаковка данной информации гораздо плотнее. Разработчики ГОСТ на 2D чертежи не зря ломали голову и искали пути укладки информации на листы. Используя 2D чертеж, где сразу видна марка материала и шероховатость поверхностей, опытный технолог может с ходу назвать операции обработки и даже время и себестоимость изготовления изделия, если он уже выстроил вручную несколько сотен технологических процессов для своего производства. И такая оценка «на глаз» практически также точна, как и многочасовой расчет технологов и экономистов. Но для этого должен быть опыт и настройка нейронной сети в голове, которая считывает информацию с листа и проводит вычисления. Школа решения задач без компьютера формирует специальный навык решения задач. Когда нет компьютера, нужно упрощать вычисления, откидывать незначимые части, сохраняя основное, и находить оптимальное решение, опираясь на накопленные знания по поведению систем. Решая задачу на миллиметровке графическим способом, мы пропускаем ее через все каналы визуального и тактильного восприятия, подключается мелкая моторика, решение врубается в голову и в дальнейшем быстро и спокойно воспроизводится при необходимости. Теперь, когда есть компьютер, ничего этого не надо: зарядил уравнения и получил переходной процесс. Включил оптимизатор, ушел курить, вернулся – вот тебе решение, лучшее из сотен тысяч. Красота! Вот она – волшебная кнопка.  До чего дошел прогресс! До невиданных чудес: Опустился на глубины и добрался до небес.  Позабыты хлопоты, остановлен бег, Вкалывают роботы, а не человек! А что мы получаем на практике? Инженеры, у которых в анамнезе Штанген, Циркуль, Кульман, Рабинович, бьют по скорости решения задач современных инженеров, вооруженных вычислителями, суперкомпьютерами, САПРами, моделирующими программами. Хотите примеры? Их есть у меня: Первый спутник земли: 11 лет от старта программы до запуска спутника.  Лунная программа: 9 лет от старта до посадки на Луне.  Круто? – Круто!  А что сегодня? Илон, не побоюсь этого слова, Маск: 18 лет от старта до запуска на орбиту человека. (Спасибо, что хоть не Белка со Стрелкой).  Это прогресс? Это регресс, причем очевидный и наглядный.  Мне кажется, для тех, кто рисовал циркулем, считал в передаточных функциях, интегрировал графически на миллиметровке, компьютер реально ускорял работу и повышал производительность. А те кто, учился уже с компьютером, явно потеряли что-то в процессе обучения, не приобрели каких-то нужных навыков, и их нейронная сетка настроена по-другому. Они не могут родить инновации, либо рождают их медленно и мучительно.    Если вам не нравится пример с космосом, давайте посмотрим на другой передний край науки – на роботов, которые должны заменить человека везде. И что мы видим?  В 1987 году Honda показала шагающего на двух ногах робота. В 2012 через 25 лет (через 25 лет, Карл!) Boston Dynamic поставил робота на четыре ноги, и весь интернет писал кипятком от восторга. Что дальше? Научим робота ползать?  Ну, и посмотрим на прогресс в области самих компьютеров. Как у них там с инновациями?  Первыми на сцену приглашаются поколение штангенциркуля и кульмана. Смотрим результаты: IBM PC - 1987 год, первая массовая персоналка. Apple Newton - 1991 год, наладонник  с черно-белым экраном. Palm - 1996 год, наладонник цветной с иконками как в windows. Каждую пятилетку на массовом рынке инновация.  Бурные аплодисменты! А теперь на сцену приглашаются инженеры с компьютером, САПРми, САЕми. Вот они сейчас покажут. В дело вступает поколение инженеров, что учились без линейки, миллиметровки, а с IBM PC и прочими макинтошами. Что они смогли за это время сделать, вооруженные головокружительной вычислительной мощностью?  Чтобы прикрутить к Palm камеру и телефон и получить первый IPhone, нужно уже 10 лет (2007 год). И на этом все! За 15 лет никаких прорывов. Инженеры занимаются округлением углов, меняют цвет задней крышечки, количеством камер и количество пикселей в них. Спасибо участникам соревнования из Южной Кореи! Через 13 лет Самсунг сложил экран пополам сделал Fold. Спасибо и на этом. Но, может быть, ларчик открывается проще, а мы просто не туда смотрим? Искать-то надо под фонарем, там светлее. Может, причина в том, что сейчас в инженеры, которые с хардом занимаются, идут отсталые неудачники? А самые талантливые, которые раньше строили ракеты и перекрывали Енисей, теперь рванули массово за большой зарплатой в айтишники и программисты? Куда ни плюнь, попадешь в дата, не к ночи будь помянут, саентиста. И теперь весь прогресс не в устройствах, кнопках, ракетах и прочих скучных железках, а в софте, где чистая математика и наука. Быть может, там прогресс несомненный и невероятный? Ну что ж, давайте посмотрим. Машинный перевод – наше все. Нейронные сети вот-вот и уже превзойдут людей. Скайнет уже шуршит на криптофремах и плетет свои заговоры в мировой паутине, готовясь захватить землю. Но обратимся к истории. Начнем с древних времен, еще до запуска спутника. В 1951 году начался уникальный проект. Это, возможно, первое применение компьютера не для численных вычислений. Цель проекта – понять этих чертовых русских! Ну как понять? Для начала просто перевести текст с русского языка на английский. И задача была решена за 3 года! Всего за 3 года, Карл! И пожалуйста: «On January 7, 1954 the first public demonstration of a Russian-English machine translation system occurred in New York—a collaboration between IBM and Georgetown University. Brief statements about politics, law, mathematics, chemistry, metallurgy, communications and military affairs were submitted in Russian by Léon Dostert and linguists of the Georgetown University Institute of Languages and Linguistics, and within a within a few seconds a computer translated the sentences into English.» (перевод: «7 января 1954 года в Нью-Йорке состоялась первая публичная демонстрация русско-английской системы машинного перевода — совместная работа IBM и Джорджтаунского университета. Краткие сообщения о политике, праве, математике, химии, металлургии, связи и военном деле были представлены на русском языке Леоном Достером и лингвистами Института языков и лингвистики Джорджтаунского университета, и в течение нескольких секунд компьютер перевел предложения на английский язык.») Аллилуйя!  На календарь 2022 год. Прошло 68 лет. И произошло в области машинного перевода за 68 лет прогресса в области чистого софта?  Ситуация напоминает историю айкидо. Основатель айкидо Уэсиба изучал джиу-джитсу, в котором достиг уровня мастера. А потом убрал опасные и травмирующие техники и создал айкидо. В его исполнении и с пройденной им школой джиу-джитсу получилась эффективная техника, потому что нейронная сеть в голове была настроена как у бойца, умеющего ломать кости и наносить увечье, а у его учеников без такой подготовки айкидо – это просто гимнастика без практического боевого смысла. Также и с современной инженерией. Новое поколение инженеров, лишенных при своей подготовке необходимости считать руками, выполнять символьные преобразования, решать задачи графически на миллиметровке, теряют в развитии своего мозга. У них снижается способность находить новые решения. И это отражается в явном замедлении прогресса во всех отраслях науки и техники. Что дальше? P.S. За примеры спасибо уважаемому Виктору Мараховскому  Моделирование сложных технических систем