Что такое кибернетика определение

Что такое кибернетика определение

  • В книжной версии

    Том 13. Москва, 2009, стр. 629

    Скопировать библиографическую ссылку:

    КИБЕРНЕ́ТИКА, нау­ка об управ­ле­нии, изу­чаю­щая гл. обр. ма­те­ма­тич. ме­то­да­ми об­щие за­ко­ны по­лу­че­ния, хра­не­ния, пе­ре­да­чи и пре­об­ра­зо­ва­ния ин­фор­ма­ции в слож­ных управ­ляю­щих сис­те­мах. Су­ще­ст­ву­ют дру­гие, не­сколь­ко от­ли­чаю­щие­ся друг от дру­га, оп­ре­де­ле­ния К. В ос­но­ве од­них ле­жит ин­фор­мац. ас­пект, дру­гих – ал­го­рит­ми­че­ский, в иных вы­де­ля­ет­ся по­ня­тие об­рат­ной свя­зи, как вы­ра­жаю­щее спе­ци­фи­ку К. Во всех оп­ре­де­ле­ни­ях, од­на­ко, обя­за­тель­но ука­зы­ва­ет­ся за­да­ча изу­че­ния ма­те­ма­тич. ме­тода­ми сис­тем и про­цес­сов управ­ле­ния и ин­фор­мац. про­цес­сов. Под слож­ной управ­ляю­щей сис­те­мой в К. по­ни­ма­ет­ся лю­бая тех­нич., био­ло­гич., ад­ми­ни­ст­ра­тив­ная, со­ци­аль­ная, эко­ло­гич. или эко­но­мич. сис­те­ма. В ос­но­ве К. ле­жит сход­ст­во про­цес­сов управ­ле­ния и свя­зи в ма­ши­нах, жи­вых ор­га­низ­мах и их по­пу­ля­ци­ях. Осн. за­да­ча К. – ис­сле­до­ва­ние об­щих за­ко­но­мер­но­стей, ле­жа­щих в ос­но­ве про­цес­сов управ­ле­ния в разл. сре­дах, ус­ло­ви­ях, об­лас­тях. Это пре­ж­де все­го про­цес­сы пе­ре­да­чи, хра­не­ния и пе­ре­ра­бот­ки ин­фор­ма­ции . При этом про­цес­сы управ­ле­ния про­те­ка­ют в слож­ных ди­на­мич. сис­те­мах – объ­ек­тах, об­ла­даю­щих из­мен­чи­во­стью и спо­соб­но­стью к раз­ви­тию.

    Официальная история кибернетики началась в 1948 г., когда вышла в свет знаменитая книга “Кибернетика, или управление и связь в животном и машине”, автором которой был Норберт Винер, профессор математики Массачусетского технологического института.

    В предисловии к этой книге, издание которой состоялось в СССР в 1968 г., редактор перевода Г.Н. Поваров приводит следующие биографические данные: «Норберт Винер родился 26 ноября 1894 г. в городе Колумбия, штат Миссури, в семье иммигранта. Его отец, Лео Винер (1862–1939), уроженец Белостока, тогда принадлежавшего России, в молодости учился в Германии, а затем переселился за океан, в Соединенные Штаты». Винер значительно облегчил задачу своих биографов, написав на склоне лет две книги воспоминаний: одна из них посвящена детству и годам учения — «Бывший вундеркинд»; другая – профессиональной карьере и творчеству «Я – математик».

    Основной тезис книги Винера «Кибернетика» – подобие процессов управления и связи в машинах, живых организмах и обществах, будь то общества животных (муравейник) или человеческие сообщества. Прежде всего — это процессы передачи, хранения и переработки информации, т.е. различных сигналов, сообщений, сведений. Любой сигнал, любую информацию, независимо от ее конкретного содержания и назначения, можно рассматривать как некоторый выбор между двумя или более значениями, наделенными известными вероятностями, и это позволяет подойти ко всем процессам с единой меркой, с единым статистическим аппаратом.

    Количество информации – количество выбора, которое отождествляется Винером с отрицательной энтропией и становится, подобно количеству вещества или энергии, одной из фундаментальных характеристик явлений природы. Отсюда толкование кибернетики как теории организации, как теории борьбы с мировым хаосом, с роковым возрастанием энтропии. Книга Винера не содержит последовательного курса кибернетики. В 1948 г. это был только проект. Винер не раз отмечает в книге ее предварительный, вводный характер — до подробного, систематического построения новой науки было еще далеко.

    Термин кибернетика происходит от греческого «kybernetike», что означает искусство управления рулём. По определению Норберта Винера : «Кибернетика — наука о управлении и связи в живом организме и машине». В современной литературе встречается похожее определение: «Кибернетика — наука об общих закономерностях процессов управления и передачи информации в машинах, живых организмах и обществе».

    Следует отметить, что создатель кибернетики работал в непосредственном контакте и с Клодом Шенноном, и с Джоном фон Нейманом, и с другими учёными, занимавшимися разработкой первых ЭВМ, с создателями теории информации и кибернетики. Огромное значение для понимания сущности информации и развития кибернетики имели выдающиеся работы английского биолога У. Эшби. Первоначально «задуманная» как наука об управлении, в частности об управлении государством, кибернетика, «благодаря» излишней, может быть, математизации превратилась в науку об обработке информации с помощью вычислительной техники. Такому понижению статуса кибернетики способствовали работы Шеннона, Бриллюэна, Шредингера, в которых излишне акцентировались моменты аналогии со статистической энтропией в ущерб более физическому подходу в изучении информации.

    Рассмотрим некоторые общие понятия, которые будут использоваться в дальнейшем изложении: система, структура и связанные с ними понятия. Системойназывается совокупность элементов, взаимосвязь и взаимодействие которых приводит к возникновению новых интегративных свойств этой совокупности, не сводимых к свойству составляющих её элементов. В отличие от системы, агрегат — простая совокупность элементов, механическая смесь или соединение в одно целое разнородных или однородных частей. Агрегат не является системой. Множество – это родовое понятие для системы. Связь между элементами в множестве отсутствует.

    Выделяют малые, сложные, саморегулирующиеся и саморазвивающиеся системы (по количеству элементов и количеству взаимосвязей между ними). Малую систему (в отличие от большой) можно разобрать и собрать (например, механические часы, велосипед и т.п.). Любой организм – саморазвивающаяся система, не подлежит разборке на составные части. Под строением системы подразумевают элементы, из которых она состоит и из которых могут быть образованы отдельные её части – подсистемы. Подсистемы обычно встречаются в иерархически организованных системах. Примеры таких систем – социальные и живые системы. Человеческий организм – иерархическая система, состоящая из нервной системы, сердечнососудистой, дыхательной, пищеварительной и других подсистем. В этих подсистемах можно выделить органы, состоящие из ткани, ткань – из клеток, и т.д.

    Структура системы — связи и взаимодействия между её элементами, благодаря которым возникают новые интегративные свойства системы, отличные от свойств её элементов. Характер взаимодействия элементов определяет тип систем: химические, физические, биологические, социальные.

    К семидесятым годам ХХ века кибернетика сложилась как физико-математическая наука со своим собственным предметом исследования – кибернетическими системами. Кибернетическая система – множество взаимосвязанных объектов (элементов), способных воспринимать, хранить, перерабатывать и использовать информацию для управления и регулирования системой. Кибернетические системы рассматриваются независимо от их материальной природы: пчелиный рой, автоматические регуляторы, ЭВМ, человеческий мозг, государства, например СССР, США, и т.п.

    Пример пчелиного роя показывает, что элементы кибернетической системы могут быть устроены сложнее самой системы. Пчелиный рой, представляя из себя нечто единое, состоит из отдельный пчёл, каждая из которых сама является сложно устроенным организмом. Пчёлы образуют рой благодаря существующим между ними информационным связям: они могут воспринимать, хранить, перерабатывать и использовать информацию для управления и регулирования системой – пчелиным роем. Всякое государство даёт пример кибернетической системы; наиболее характерным является пример такого государства, которое само состоит из отдельных государственных образований – республик (штатов): СССР, Россия, США. Разрушение информационных связей между элементами кибернетической системы приводит к её разрушению, распаду. Поэтому для государства так важно существование общего информационного пространства, единой системы образования, общих культурных и религиозных традиций и т.п.

    В 1959 г. акад. А.Н. Колмогоров в предисловии к книге английского кибернетика д-ра У.Р. Эшби писал: «Сейчас уже поздно спорить о степени удачи Винера, когда он в своей известной книге в 1948 году выбрал для новой науки название “кибернетика”. Это название достаточно установилось и воспринимается как новый термин, мало связанный со своей греческой этимологией. Кибернетика занимается изучением систем любой природы, способных воспринимать, хранить и перерабатывать информацию, а также использовать ее для управления и регулирования. При этом кибернетика широко пользуется математическими методами и стремится к получению конкретных специальных результатов, позволяющих как анализировать такого рода системы (восстанавливать их устройство на основании опыта обращения с ними), так и синтезировать их (рассчитывать схемы систем, способных осуществлять заданные действия)».

    Приведём определение кибернетики, данное А.Н. Колмогоровым (на основе понятия информации): «Кибернетика изучает машины, живые организмы и их объединения исключительно с точки зрения их способности:

    1. воспринимать определённую «информацию»;

    2. сохранять эту информацию в «памяти»;

    3. передавать её по «каналам связи»;

    4. перерабатывать её в «сигналы», направляющие их деятельность в соответствующую сторону.

    Процессы восприятия информации, её хранения и передачи называются в кибернетике связью, а переработка воспринятой информации в сигналы, направляющие деятельность машин и организмов, — управлением».

    Математическая формализация определения Колмогорова приводит к следующему определению кибернетической системы. Пусть кибернетическая система состоит только из одного элемента А. В абстрактном плане элемент А состоит из набора пяти объектов A = < x, y, z, f, g >, где

    · x(t) – входной сигнал элемента A;

    · y(t) – выходной сигнал (реакция) элемента A;

    Читайте также:  В каком случае выполняется работа

    · z(t) – внутреннее состояние элемента А;

    · текущее значение z(t) зависит от входного сигнала, момента времени и предыдущего внутреннего состояния. Зависимость определяется функцией f: z(t) = f(t, x, z(tпред)), где z(tпред) — состояние системы в предыдущий момент времени;

    · реакция (выход) системы y(t) = g(t, x, z(tпред)) зависит от входного сигнала, момента времени и предыдущего внутреннего состояния.

    К перечисленным выше пяти объектам элемента А надо добавить состояние кибернетической системы в начальный момент t: z – начальное состояние системы и y – реакция в начальный момент времени. Как правило, при описании кибернетической системы время t -это дискретные равноотстоящие моменты tn = t(n); тогда z(пред)=z(tn-1) и z(tn) =f(tn, x, z(tn-1)).

    Рис. 5. Одноэлементная кибернетическая система.

    Многоэлементная кибернетическая система S строится из набора элементов путем отождествления выхода одних элементов с входами других. Свободные входы и выходы образуют вход I (input) и выход O (output) всей кибернетической системы, см. рис. 6. Система S состоит из сети компонентов или подсистем , связанных друг с другом через входы и выходы, они постоянно воспроизводят собственную организацию. Например, вход элемента l связан с выходами k и h (товары, услуги, информация,), а выход l связан с входом c. В целом, сеть замкнута (пути, соединяющие компоненты, находятся внутри системы), но она связана с окружающей средой E через вход I и выход O. В сети существует ряд избыточных или "параллельных" путей, которые начинаются из одного и того же компонента (например, i ) и заканчиваются на одном компоненте (например, l ). В этом особом случае компонент h выполняет ту же самую функцию для l как j и k , к тому же l может предпочесть обходной путь i ® j ® k ®l более короткому пути i ® h ® l.

    Рис. 6. Многоэлементная кибернетическая система.


    В середине ХХ века появился новый метод исследования – машинный эксперимент. До этого в науке использовались два классических метода: дедуктивный и индуктивный. Дедукция — вывод по правилам логики, цепь умозаключений от аксиом к следствиям. Дедуктивные методы применяются в математике – это среда их обитания. Классический пример применения дедуктивного метода даёт геометрия Евклида. Индукция – переход от единичных фактов к общему утверждению. Все естественные науки используют индукцию: физика, геология, химия и т.д. Делая наблюдения и анализируя результаты экспериментов, учёные формулируют утверждения всеобщего характера. Например, «все тела при нагревании расширяются», закон Архимеда, и т.п.

    Машинный эксперимент занимает промежуточное положение между классическими дедуктивным и индуктивным методами научного исследования. Его становление было связана с появлением ЭВМ и новой науки – кибернетики. Для описания элементов кибернетической системы и связей между ними используется математический аппарат, который включает в себя: алгебраические соотношения, дифференциальные уравнения, уравнения в частных производных, разностные уравнения. Строится математическаямодель изучаемой системы — приближённое описание какого-либо класса явлений, использующее математический язык (математическую символику). Затем разрабатывается алгоритм решения поставленной на языке математики задачи, выбирается язык программирования, на котором составляется программа решения задачи, программа вводится в ЭВМ. Все эти этапы машинного эксперимента можно отнести к дедукции. В результате получаем модель изучаемого объекта в памяти ЭВМ. Теперь мы можем имитировать поведение объекта, запуская программу при различных начальных условиях. Эта часть машинного эксперимента относится к индукции. Изучая поведение модели в ходе работы ЭВМ, можно делать выводы о том, как поведёт себя реальный объект при аналогичных начальных условиях, проверять гипотезы относительно свойств объекта. Значение математического моделирования определяется тем, что на ЭВМ можно проводить такие эксперименты, которые невозможно осуществить с реальным объектом. Это может быть связано либо с большой стоимостью, либо с опасными последствиями реальных экспериментов. Примеры машинного эксперимента: моделирование геологических процессов (тектоника плит), решение экологических задач, исследование последствий экономических преобразований, всевозможные эмуляторы и тренажёры. Одна из наиболее известных задач, решённых с применением ЭВМ – моделирование последствий ядерной войны. Соответствующая модель и программа были разработаны под руководством русского учёного Н.Н. Моисеева ещё в период холодной войны. Было показано, что результатом применения ядерного оружия будет установление на всей планете «ядерной зимы». В дальнейшем американские учёные повторили расчёты Н.Н. Моисеева и согласились с его выводами. Ясно, что настоящий, реальный эксперимент в данном случае был невозможен.

    В ходе проведения машинного эксперимента можно выделить следующие основные этапы:

    1) постановка задачи;

    2) построение математической модели изучаемой системы;

    3) выбор или разработка алгоритма решения задачи;

    4) написание программы на основе предложенного алгоритма;

    5) анализ полученных результатов, сравнение модели и реального объекта;

    6) корректировка модели, алгоритма или программы.

    Существует четыре основных типа задач, возникающих в процессе изучения кибернетических систем методом математического моделирования. Обозначим кибернетическую систему La , где a – параметры системы, X(t) –вход системы (внешнее воздействие), Y(t) – выход (реакция системы). Можно записать Y(t)=La(X(t)); соответствующая структурная схема:

    Рис.7 Структурная схема системы в терминах «вход-выход».

    Основные задачи математического моделирования (перечисляются в порядке возрастания их сложности):

    1. Прямая задача: при заданных значениях внешнего воздействия X(t), заданной системы L и её параметров «a» найти реакцию системы Y(t).

    2. Обратная задача: Задана система L и её параметры «a», известна реакция системы Y(t). Требуется определить входное воздействие X(t), которое вызвало заданную реакцию Y(t).

    3. Задача идентификация параметров: задано описание системы L, вход системы Х(t) и реакция системы Y(t). Требуется уточнить значения параметров системы «а».

    4. «Чёрный ящик»:Известна реакция системы Y(t) на воздействие X(t). Требуется воссоздать описание системы La так, чтобы для заданных воздействий получать заданные реакции.

    Решение любой задачи методом машинного эксперимента начинается с решения прямой задачи. Она помогает понять, как поведёт себя реальная система при определённых внешних воздействиях. Научившись решать прямую задачу, можно переходить к решению обратной, т.е. попытаться ответить на вопрос «какие воздействия X могли привести к данной реакции Y?». Дальнейшие исследования связаны, как правило, с уточнением параметров моделируемой системы. Для этого проводят минимизацию рассогласования модельных (YM) и реальных (YR) значений реакции системы при известных значениях входных воздействий X путём варьирования параметров «a»:

    Самая сложная задача – «чёрный ящик»: нужно определить (понять) устройство системы, если известны её реакции на заданные воздействия. Считается, что задача решена, если на заданные воздействия система реагирует заданным образом. Пример такой задачи – изучение устройства и законов функционирования головного мозга человека.

    Среди всех систем можно выделить весьма важный класс линейных систем. Линейные системы– это системы, для которых выполняются следующие свойства:

    1) если y реакция системы на x: y = L(x), то на воздействие a*x реакция будет равна a*y, т.е. L(a*x) = a*L(x) = a*y;

    2) если y1 реакция системы на воздействие x1, а y2 реакция системы на воздействие x2, то на сумму воздействий x1+x2 реакция равна сумме реакций y1+y2: L(x1+x2) = L(x1)+L(x2) = y1+y2.

    Примеры линейных систем (моделей): 1) упругая среда, для которой справедлив закон Гука: деформация пропорциональна приложенной силе.

    На протяжении трёх веков – с XVIII по XX, учёные исследовали линейные системы, а всякий нелинейный случай пытались свести к линейному. В это время господствовал принцип редукционизма, в соответствии с которым любую систему можно представить в виде суперпозиции нескольких линейных систем. Принцип редукционизма оказался весьма плодотворным и применяется в науке до настоящего времени. Однако, во второй половине ХХ в. – начале ХХI в. было показано, что далеко не все нелинейные системы можно представить в виде суперпозиции линейных систем. Более того, основное внимание в новых научных направлениях, таких как синергетика, теория динамического хаоса, теория катастроф, уделяется именно нелинейным системам.

    Найдено 3 определения термина КИБЕРНЕТИКА

    КИБЕРНЕТИКА

    от греч. kyberne- tice — искусство управления) — англ. cybernetics; нем. Kybernetik. Наука об общих законах получения, хранения, передачи и переработки информации в машинах, живых организмах, обществе. В зависимости от области применения различают полит., экон. и соц. К.

    КИБЕРНЕТИКА

    cybernetics) — "наука управления, обработки и передачи информации живыми организмами и машинами". Внедренный Нобертом Винером в 1948 г. и простимулированный появлением современных вычислительных машин, термин предназначался для привлечения внимания к общим процессам действия систем всех типов, будь то механических (например, термостатически управляемой центрально-отопительной системой), биологических или социальных систем. Все они регулируют свое отношение к внешней окружающей среде за счет цикла обратной связи, и любые изменения сообщаются им таким способом, который вызывает соответствующую корректировку для поддержания устойчивого или иного состояния, соответствующего эффективному их функционированию или выживанию (см. также Кибернетическая иерархия). Кибернетика и кибернетические аналогии были в моде в 50-х и 60-х гг., но впоследствии испытали на себе критику функционалистских идей и сциентизма в социальных науках. См. также Теория систем; Структурный функционализм.

    Читайте также:  Чем вывести застарелый запах мочи с дивана

    КИБЕРНЕТИКА

    древнегреч. kybernetike [techne] — "искусство управления") — отрасль знания, суть которого была сформулирована Н. Винером как наука "о связи, управлении и контроле в машинах и живых организмах" в книге "Кибернетика, или управление и связь в животном и машине" (1948). В 1959 академик А.Н. Колмогоров писал: ". Сейчас уже поздно спорить о степени удачи Винера, когда он. в 1948 году выбрал для новой науки название кибернетика. Это название достаточно установилось и воспринимается как новый термин, мало связанный с греческой этимологией. Кибернетика занимается изучением систем любой природы, способных воспринимать, хранить и перерабатывать информацию и использовать ее для управления и регулирования. При этом кибернетика широко пользуется математическим методом и стремится к получению конкретных специальных результатов, позволяющих как анализировать такого рода системы (восстанавливать их устройство на основании опыта обращения с ними), так и синтезировать их (рассчитывать схемы систем, способных осуществлять заданные действия). Благодаря этому своему конкретному характеру, кибернетика ни в какой мере не сводится к философскому обсуждению природы целесообразности в машинах и философскому анализу изучаемого ею круга явлений".

    К. возникла на стыке математики, логики, семиотики, физиологии, биологии, социологии (до этого слабо связанных между собой) и с начала 1950-х (наряду с физикой, химией и биологией) стала оказывать существенное влияние на развитие мировой науки. Тектология (всеобщая организационная наука) Богданова (СССР, 1920-е) предшествовала К. у Винера (как минимум, в ее системной части; причем в своих работах Богданов применял лишь качественные методы). Для К. центральное значение имеет понятие "информация" , которая, по Винеру, является обозначением ". содержания, полученного из внешнего мира в процессе нашего приспособления к нему и приспособления к нему наших чувств. ". Т.е., для Винера информация — это знание, имеющее одну ценностную меру по отношению к внешней среде (семантика) и другую ценностную меру по отношению к накопленным получателем знаниям, целям познания (прагматика). При этом Винер интерпретировал любую информацию, вне зависимости от ее конкретного содержания и назначения, как выбор между двумя или более значениями, наделенными известными вероятностями (селективная концепция информации), что позволило начать исследования всех процессов при помощи разработанного им единого аппарата математической статистистики (откуда берет начало идея о К. как общей теории управления и связи — первое основание К.). В К. "связь" — это процессы восприятия информации, ее хранения и передачи; "управление" — это процессы переработки воспринятой информации в сигналы, корректирующие функционирование кибернетической системы. Если система в состоянии самостоятельно воспринимать и применять информацию о результатах своего функционирования, то такая система обладает средствами обратной связи, причем переработку такого рода информации в сигналы, корректирующие функционирование системы, в К. называют "контролем (регулированием)". Осуществляющие связь, управление или контроль элементы кибернетической системы рассматриваются в К. исключительно как носители (преобразователи) информации.

    Определяющее значение имеет в К. понятие "количество информации" (количество выбора), введенное в явной форме основоположником теории информации К.Э. Шенноном. Количество информации (по Винеру — отрицательная энтропия) является, как и количество вещества, и количество энергии, одной из фундаментальных характеристик явлений природы. Это — второе основание К., интерпретация ее Винером как теории организации, теории борьбы с мировым Хаосом, с возрастанием энтропии. Колмогоров писал: ". с точки зрения кибернетики, конкретная материальная природа хранящих, передающих или перерабатывающих информацию элементов кибернетической системы, как и количество затрачиваемой на их работу энергии, являются подчиненными обстоятельствами. В процессе эволюции живых организмов возникли тончайшие механизмы хранения огромного количества информации в ничтожных объемах памяти (например, механизм наследственности, сохраняющий в одной клетке весь запас видовых признаков взрослого организма), а также механизмы, способные воспринимать и перерабатывать огромное количество новой информации с ничтожной затратой энергии (например, механизмы памяти и мышления в коре головного мозга). ". Функционирующий элемент кибернетической системы воспринимает информацию из внешней среды и применяет ее для выбора адекватного поведения. По Винеру, информация никогда не создается, она только передается и принимается, но при этом искажается "шумом" (помехами) на пути к объекту и внутри его; и для этого объекта может быть потеряна. Борьба с энтропией — это борьба с "шумом", искажением информации (выступающим как бы "семантической сущностью" материи, которая при этом отождествляется с одновременно взаимодействующими веществом, энергией, информацией и знаниями, которые все находятся во взаимопереходах из одного в другой в соответствии с законами сохранения; причем в этих взаимодействиях вещество выступает "носителем" знания, а энергия выступает "носителем" информации).

    В К. постулирован принцип единства информации и управления (базисно важный для анализа сущности процессов, протекающих в самоорганизующихся технических и биосоциальных системах). Винер полагал, что процесс управления в таких системах является процессом переработки некоторым центральным устройством информации, получаемой от сенсор-рецепторов (источников первичной информации) и передачи ее туда, где она будет восприниматься как требование выполнения определенного действия. По завершении этого действия сенсор-рецепторы приводятся в готовность к передаче информации об изменении ситуации для исполнения следующего управленческого цикла. Главная роль в движении информации по системе и данном циклическом алгоритме управления принадлежит содержанию информации, передаваемой сенсор-рецепторами и центральным устройством. В связи с этим Колмогоров писал, что ". регулирующие механизмы второго порядка, которые накапливают информацию о результатах деятельности того или иного управляющего или регулирующего механизма первого порядка, способны использовать эту информацию для целесообразного изменения устройства и способа действий этого механизма первого порядка. Классическим образцом такого регулирования второго порядка является механизм выработки условных рефлексов. Над системой уже установившихся, выработанных рефлексов, т.е. связей между внешними раздражителями и реакциями организма, здесь господствует механизм выработки новых рефлексов. Входными сигналами для этого механизма являются "подкрепления", получаемые в случае соответствия реакции нуждам организма, и "торможения" — в случае несоответствия. ". Категория "управление" является базисной категорией К. Все другие категории субординированы (координированы) этой категорией. (Необходимо отметить, что существует подход к К. как к науке, изучающей способы создания, раскрытия строения и тождественного преобразования алгоритмов, описывающих процессы управления, протекающие в действительности.) Смысл категории "управление" в К. может быть раскрыт только через более общие категории структуры и функции, причинности и целесообразности и других "невнутренних" категорий К. В общем случае, управление в кибернетической системе представляет собой цикл, совершаемый в контуре информационных обменов, состоящего из органа управления, каналов прямой связи и каналов обратной связи. Управляющие воздействия представляют собой информацию управления (информацию о дальнейших надлежащих действиях объекта управления). Сведения о состоянии объекта и другие данные, поступающие от объекта органу управления, являются информацией состояния. Фактически, управление — это совокупность процесса сбора, обработки, преобразования и передачи информации для осуществления целенаправленного функционирования любой кибернетической системы, которая должна осуществлять такие процессы и включать в себя исполнителя, источник-накопитель энергии, источник и приемник сигналов, систему передачи сигналов от источника к исполнителю. В краевом состоянии кибернетическая система полностью неопределенна с максимумом энтропии. В процессе функционирования системы, при потреблении ею энергии, она потребляет информацию, уменьшающую разнообразие (неопределенность) и делающую поведение системы предсказуемым; энтропия уменьшается. Поступление информации позволяет управлять кибернетическими системами. Информация уменьшает разнообразие, а это — главный метод регулирования. Наличие в кибернетической системе помех в каналах информационных обменов ("шума") ведет к увеличению разнообразия (энтропии), не увеличивая содержания информации. Если энтропия кибернетической системы возрастает, то система деградирует. Для противодействия деградации в кибернетическую систему за счет затрат энергии вводят негэнтропию (дополнительную информацию), т.к. естественным состоянием любой системы, обладающей способностью изменять свои стохастические характеристики, является рост энтропии (потеря информации).

    Условия осуществимости управления: 1) детерминированность (наличие причинно-следственных связей между компонентами) системы; 2) динамичность системы; 3) наличие управляющего параметра, воздействием на который возможно изменять направление трансформаций; 4) свойство усиления (способность системы претерпевать существенные пространственно-временные и/или энергетические трансформации под воздействием малых изменений управляющего параметра). Т.к. системы имеют протяженность в пространстве, то: 1) воздействие управляющего параметра и трансформация системы разнесены во времени; 2) управляющий параметр и объект управления имеют различную физическую природу; 3) в подсистемах управления производится хранение, преобразование и передача управляющей информации. Содержание процесса управления характеризуется целью управления — гомеостазисом — уравновешиванием системы с трансформирующейся внешней средой, эффективным противодействием деструктивным воздействиям внешней среды для стабилизации жизненно важных параметров кибернетической системы. Эффективными считают кибернетические системы, которые для достижения одинаковых целей применяют минимальное количество информации. Все остальные системы аналогичного назначения — информационно-избы-точны.

    Читайте также:  Монтаж панелей на лоджии своими руками

    Существует непосредственная связь между управлением и превращением энергии: по Г.Н. Алексееву, "управление сводится к изменению потока энергии того или иного вида в различных системах. Активное воздействие человека на природу, т.е. труд, возможно рассматривать как управление энергетическими потоками внешней природы, причем источником энергии для этого служит сама природа, а трудовая деятельность совершается только тогда, когда энергии получается больше, чем затрачивается". П.Г. Кузнецов утверждает, что ". такой механизм обмена возможен, если внутри человеческого организма имеется логическое управляющее устройство, которое работает по следующей программе: 1) "запоминает" физическую последовательность мышечных движений; 2) "вычисляет" полную величину затрат энергии на них; 3) "запоминает" последовательность результатов воздействия на природу; 4) "вычисляет" эффективность трудового процесса; 5) производит "логическую" операцию: принимает программу последовательности движений, если эффективность выше средней, и отвергает, если ниже. ". Г.Н. Алексеев утверждает при этом, что ". по такой программе в принципе возможно построить. действие любого устройства, которое ведет активный поиск оптимального режима управления, описывается подобной программой и имеет конечной целью экономию расходования энергии. Следовательно, общественная деятельность людей в процессе производства есть неэквивалентный обмен энергией с природой, в результате которого должен увеличиться энергетический бюджет общества (или, соответственно, негэнтропия). ". По Л. Бриллюэну, главный критерий кибернетических систем — их энергоэнтропийная эффективность, т.е. отношение увеличения негэнтропии (приобретенной информации) к увеличению энтропии во внешних системах (источниках энергии). На современном этапе развития К. в состоявшихся как научное направление работах по созданию искусственного интеллекта (кибернетического разума) обнаруживается спектр самых разнообразных взглядов на возможность построения рассуждающих систем, основанных на знаниях.

    Рассматривая возможность создания искусственного интеллекта (кибернетического разума) на основе кибернетического моделирования, необходимо отметить следующее. В К. моделируются только функции мозга, поддающиеся логической обработке (т.е. связанные с получением, обработкой и выдачей информации). Все остальные самые разнообразные функции человеческого мозга остаются за рамками К. Например, многие понятия К. антропоморфны: на кибернетические системы перенесены (правомерно или нет) понятия цели, выбора, решения, условного рефлекса, памяти и др. Однако ". существуют такие функции человека, которые не могут выполняться компьютерами. И это объясняется не ограниченностью их возможностей, а тем, что такие чувства, как уважение, понимание и любовь, попросту не являются техническими проблемами. " (J.Weisenbaum). Общепризнано, что единственным субъектом мышления пока является человек, вооруженный всеми средствами, которыми он располагает на данном уровне своего развития. В число этих средств входят кибернетические машины, в которых материализованы результаты человеческого труда. Человек будет передавать машине лишь некоторые функции, выполняемые им в процессе мышления. В аргументации против возможности создания искусственного интеллекта (кибернетического разума) фактически наличествует указание на спектр действий мышления, которые неспособна выполнить никакая кибернетическая система. Человек есть не только природное существо, его основные характеристики — продукт социального, а не чисто биологического развития. Следовательно, мышление человека не может развиваться в изоляции, для этого необходимо, чтобы человек был включен в общество. Во-первых, для возникновения мышления необходимо наличие языка, что возможно лишь в обществе. Во-вторых, с кибернетической точки зрения, "разумность" системы определяется количеством обрабатываемой в ней информации, поэтому система в информационно-бедной среде не может стать достаточно "разумной". В направлении искусственного интеллекта (кибернетического разума) большинство исследователей под интеллектом понимают спектр способностей любой кибернетической системы к достижению одной из множества возможных целей во множестве разнообразных сред. Знания в К. дифференцируют от интеллекта так, что знания — это полезная информация, накопленная и сохраненная кибернетической системой в процессе ее деятельности, а интеллект — это определяющая способность кибернетической системы предсказывать состояния внешних сред в ассоциации с возможностью преобразовывать любое предсказание в адекватную реакцию, ведущую к заданной цели. Логическая машина отличается от мозга человека тем, что не может иметь сразу несколько взаимоисключающих программ деятельности. Мозг человека всегда их имеет, поэтому-то он и представляет собой "поле битвы у людей святых" или же "пепелище противоречий у людей более обычных". Кибернетические устройства проявляют себя тем лучше, чем больше точности, алгоритмизации требует задание, их происхождение от цифровых компьютеров мстит за себя. Если ситуация чрезмерно усложняется, а количество новых факторов слишком возрастает, то робот теряется. Человек старается опереться на догадку (приближенное решение) и ему это иногда удается, а робот этого не умеет. Он должен все учесть точно и ясно, и если это невозможно, то он человеку проигрывает. Однако в опасной ситуации робот не "теряет головы", так как он не ощущает страха и угроза гибели ему безразлична. В таких ситуациях самообладание может компенсировать нехватку интуиции. Робот пытается овладеть ситуацией до последнего мгновения, даже тогда, когда он видит, что проиграл. Хотя с точки зрения людей это иррационально, с точки зрения робота это всего лишь логично, ибо он так решил. Творческих способностей у роботов мало, так как они неотделимы от интуиции (Лем). Реализация действительно искусственного интеллекта будет возможна, если системы, основанные на знаниях, начнут осмысленно (в человеческом понимании) обрабатывать упаковки знаний, построенных для множества проблем, в принципе недоступных мышлению человека. При решении спектра проблем, возникающих в процессе построения эффективных форм и средств информационного обмена, возникает необходимость решения проблемы однозначной объективации знаний — размещения фрагментов знаний в интегрированных упаковках, в которых они смогут перемещаться по каналам информационного обмена. Таковой упаковкой может быть фраза любого языка, книга, изображение, гипертекст и др. Для всех видов упаковок общим является то, что в любых условиях они должны поддерживать "семантическую безопасность" размещенных знаний, которые, кроме этого, должны быть декларативными и способными к выводу знаний повышенной общности из упакованных структур связей-отношений и понятий. Получатель и отправитель таких упаковок должны применять единую систему правил их объективации и восприятия — формализм объективации знаний (естественным человеку формализмом является устная речь и письменность). В языковой форме возможно выражение не всякого знания, знание же, невыразимое в лингвистических конструкциях, не включается в процессы информационных обменов. При помощи естественного языка как одной из форм объективации знаний осуществляется человеческое общение, при этом одному и тому же фрагменту знания придаются различные вербальные и/или текстовые формы. В направлениях научного знания построены лингвистические редуценты (сужение языка естественного; при этом необходимо особо выделить язык математики как основу изложения систем знаний в естествознании; свой язык имеют философия, физика и др.). Применение лингвистических редуцент существенно повышает надежность процессов информационного обмена при одновременном снижении вероятности некорректного толкования передаваемой информации. Определяющими достоинствами лингвистических редуцент являются снятие смысловой многозначности естественного языка, привносящей семантический "шум" в каналы информационного обмена, и возможность построения стандартизированных упаковок фрагментов знаний. Обобщающий характер кибернетических идей и методов, задача обоснования таких исходных понятий К., как "информация", "управление", "обратная связь" и др., требуют выхода в более широкую, философскую область знаний.

    К., достижения которой имеют исключительное значение для исследования познавательных процессов, по своей сущности и содержанию фактически входит в современную теорию познания. Исследование методологического и гносеологического аспектов К. способствует решению философских проблем понимания простого и сложного, количества и качества, необходимости и случайности, возможности и действительности, прерывности и непрерывности, части и целого. Большой важности философский результат К. заключается в том, что ряд функций мышления, ранее считавшихся исключительной прерогативой живого мозга человека, оказался воспроизводимым в кибернетических устройствах. также: Виртуальная реальность, Виртуалистика, Искусственный интеллект, Тектология, Информация, Информационная война.

    Ссылка на основную публикацию
    Что сделать чтобы планшет быстро заряжался
    Вам необходимо быстро уходить, на сборы всего минут двадцать, вы хватаете в руки планшет — а там заряда всего на...
    Черные розы фото высокое качество
    Роза является символом красоты. Представлена она в виде разветвлённого кустарника, на стеблях есть шипы, листья зелёного цвета, бутоны имеют различный...
    Черный жемчуг цвет авто
    В каталоге приведены автомобильные цвета российских и иностранных автопроизводителей. В основном, данные цвета относятся к краскам Mobihel и Duxone, автоэмали...
    Что слышно про пенсионный возраст в россии
    Мы в любом случае столкнемся с увеличением пенсионного возраста. Уже многократно были обозначены причины этого неприятного мероприятия. Разберём их ещё...
    Adblock detector