Кибернетик - это специалист, который занимается изучением управления информационными процессами в системах, а также механизмами ее передачи там. Кибернетика возникла на стыке большого количества наук. Она имеет свои связи с огромным количеством всевозможных дисциплин: психологией, социологией, биологией, информатикой и так далее. Можно сказать, что кибернетика - которая изучает управляющие системы.
Немного о системах
Система - это упорядоченная совокупность элементов, между которыми происходит какое-то взаимодействие и которая направлена на реализацию определенной задачи. Основное правило систем - это то, что ни одна из них не является банальной совокупностью всех элементов. В качестве примера можно привести любую систему. Если бы компьютер был банальной совокупностью деталей, он бы просто не работал.
Кибернетик - это специалист, который изучает и компьютер в том числе. Также в сферу его научных интересов входят задачи, которые компьютером выполняются. Исходя из того, насколько это эффективно, оцениваются возможности для совершенствования определенной системы. Компьютер является управляемой системой. Это означает, что она может изменяться под воздействием человека. Есть и неуправляемые системы, например Вселенная. Она не входит в сферу интересов кибернетиков по той причине, что не может управляться людьми.
Чем занимаются кибернетики?
Кибернетик - это ученый, который занимается целым спектром разнообразных исследований:
- Искусственный интеллект.
- Человеческий организм.
- Сложные информационные системы, такие как компьютеры и их сети.
Кибернетика делится на множество разнообразных отраслей, которые базируются на связях между определенными научными дисциплинами. Например, есть психологичная или техническая. В общем, существует целый спектр отраслей, на которые распространяется кибернетика. Это очень распространённая наука, которая используется везде. Давайте более детально разберемся с ветками данной дисциплины.
Психологическая кибернетика
Психологическая кибернетика - предмет которой во многом схож с общей психологией, а также нейрофизиологией. Но это уже другой разговор. Данная отрасль изучает взаимодействие между разными анализаторными системами и обменом информации внутри человеческого мозга. Также данная наука занимается построением реалистичных моделей определённых психических функций. Давайте рассмотрим более детально их, чтобы было немного понятнее:
- Мышление. Каждый человек по-своему мыслит. По своей природе данный психический процесс является способом отражения окружающей действительности человеческой психикой, которое выражается в суждениях, умозаключениях и понятиях. Каждый человек имеет свой стиль мышления, специфичный конкретно для него. Поэтому можно говорить о том, что данный стиль имеет определенные характеристики, смоделировать которые и пытаются кибернетики.
- Память. Не все человек может запомнить, равно как и механизм запоминания у каждого человека индивидуальный. При этом кибернетики стараются выделить какие-то общие свойства и построить на их основе реалистичные модели, которые помогут психологам более эффективно взаимодействовать с человеком.
- Ощущение - действительности, которое основано на непосредственном воздействии отдельных частей окружающей действительности на наши органы чувств. Для того чтобы человек мог что-то ощущать, ему нужно перед этим переработать информацию. И данные механизмы переработки изучаются психологической кибернетикой.
Естественно, это не все сферы, которые входят в круг интересов психологической кибернетики. Но и этих достаточно для того, чтобы раскрыть данную отрасль.
Экономическая кибернетика
Также достаточно часто экономические вопросы изучает кибернетика. кибернетика" такое: данная сфера старается использовать открытие кибернетиков по отношению к разнообразным экономическим системам. Поскольку последние являются в целом управляемыми, то рассматриваемая дисциплина имеет к ним непосредственное отношение.
Если брать более расширенное определение, то экономическая кибернетика - это наука, которая была образована на стыке целых трех наук: математики, экономики и непосредственно кибернетики. И этим она ценна.
Выводы
Мы разобрались, что такое кибернетика. Значение этого слова стало нам понятно. И это прекрасно. Не нужно теперь думать, что означает слово "кибернетика", так как некоторые люди, возможно, даже решили посвятить данной науке свою жизнь после прочтения этой статьи. Хочется на это надеяться. Ученый-кибернетик может считаться универсальным специалистом в любой сфере. Ведь большая часть областей нашей жизни базируется на управляемых системах, которые входят в сферу изучения этой науки. Поскольку она становится с каждым днем все популярнее, то можно смело говорить: за искусственным интеллектом - будущее. Кибернетик - это настоящий универсал. Этим он и ценен.
Кибернетика - наука об общих закономерностях процессов управления и передачи информации в машинах, живых организмах и их объединениях. Кибернетика является теоретической основой .
Основные положения кибернетики сформулировал в 1948 американский ученый Норберт Винер в книге «Кибернетика, или управление и связь в машинах и живых организмах».
Возникновение кибернетики обусловлено, с одной стороны, потребностями практики, выдвинувшей задачи создания сложных устройств автоматических управления, и, с другой стороны - развитием научных дисциплин, изучающих процессы управления в различных физических областях в подготовивших создание общей теории этих процессов.
К числу таких наук относятся: теория автоматического регулирования и следящих систем, теория электронных программно-управляемых вычислительных машин, статистическая теория передачи сообщений, теория игр и оптимальных решений и т. д., а также комплекс биологических наук, изучающих процессы управления в живой природе (рефлексология, генетика и др.).
В отличие от указанных наук, занимающихся конкретными процессами управления, кибернетика изучает то общее, что свойственно всем процессам управления, независимо от их физической природы, и ставит своей задачей создание единой теории этих процессов.
Для любых процессов управления характерно:
наличие организованной системы, состоящей из управляющих и управляемых (исполнительных) органов;
взаимодействие данной организованной системы с внешней средой, являющейся источником случайных или систематических возмущений;
осуществление управления на основе приема и передачи информации;
наличие цели и алгоритма управления.
Изучение проблемы естественно-причинного возникновения целесообразных управляющих систем живой природы является важной задачей кибернетики, которая позволит глубже выяснить соотношения причинности и целесообразности в живой природе.
В задачу кибернетики входит также систематическое сравнительное изучение структуры и различных физических принципов работы систем управления с точки зрения их способности воспринимать и перерабатывать информацию.
Кибернетика по своим методам является наукой, широко использующей разнообразный математический аппарат, а также сравнительный подход при изучении различных процессов управления.
В качестве основных разделов кибернетики могут быть выделены:
теория информации;
теория методов управления (программирования);
теория систем управления.
Теория информации изучает способы восприятия, преобразования и передачи информации. Информация передается при помощи сигналов - физических процессов, у которых определенные параметры находятся в однозначном соответствии с передаваемой информацией. Установление такого соответствия называется кодированием .
Центральным понятием теории информации является мера количества информации, определяемая как изменение степени неопределенности в ожидании некоторого события, о котором говорится в сообщении до и после получения сообщения. Эта мера позволяет измерять количество информации в сообщениях подобно тому, как в физике измеряется количество энергии или количество веществ. Смысл и ценность передаваемой информации для получателя при этом не учитываются.
Теория программирования занимается изучением и разработкой методов переработки и использования информации для управления. Программирование работы любой системы управления в общем случае включает в себя:
определение алгоритма нахождения решений;
составление программы в коде, воспринимаемом данной системой.
Нахождение решений сводится к переработке заданной входной информации в соответствующую выходную информацию (команды управления), обеспечивающую достижение поставленные цели. Оно осуществляется на основе некоторого математического метода, представленного в виде алгоритма. Наиболее развитыми являются математические методы определения оптимальных решений, такие, как линейное программирование и динамическое программирование, а также методы выработки статистических решений в теории игр.
Теория алгоритмов , используемая в кибернетике, изучает формальные способы описания процессов переработки информации в виде условных математических схем - алгоритмов . Основное место занимают здесь вопросы построения алгоритмов для различных классов процессов и вопросы тождественных (равносильных) преобразований алгоритмов.
Основной задачей теории программирования является выработка методов автоматизации процессов переработки информации на электронных программно-управляемых машинах. Основную роль играют здесь вопросы автоматизации программирования, т. е. вопросы составления программ решения различных задач на машинах с помощью этих машин.
С точки зрения сравнительного анализа процессов переработки информации в различных естественно и искусственно организованных системах кибернетика выделяет следующие основные классы процессов:
мышление и рефлекторная деятельность живых организмов;
изменение наследственной информации в процессе эволюции биологических видов;
переработка информации в автоматических системах;
переработка информации в экономических и административных системах;
переработка информации в процессе развития науки.
Выяснение общих закономерностей этих процессов составляет одну из основную задач кибернетики.
Теория систем управления изучает структуру и принципы построения таких систем и их связи с управляемыми системами и внешней средой. Системой управления в общем случае может быть назван любой физический объект, осуществляющий целенаправленную переработку информации (нервная система животного, система автоматического управления движением самолета и др.).
Кибернетика изучает абстрактные системы управления, представленные в виде математических схем (моделей), сохраняющих информационные свойства соответствующих классов реальных систем. В рамках кибернетики возникла специальная математическая дисциплина - теория автоматов , изучающая специальный класс дискретных систем переработки информации, включающих в себя большое число элементов и моделирующих работу нейронных сетей.
Большое теоретическое и практическое значение имеет выяснение на этой основе механизмов мышления и структуры мозга, обеспечивающих возможность восприятия и переработки огромных количеств информации в органах малого объема с ничтожной затратой энергии и с исключительно высокой надежностью.
Кибернетика выделяет два общих принципа построения систем управления: обратной связи и многоступенчатости (иерархичности) управления. Принцип обратной связи позволяет системе управления постоянно учитывать фактическое состояние всех управляемых органов и реальных воздействий внешней среды. Многоступенчатая схема управления обеспечивает экономичность и устойчивость системы управления.
Кибернетика и автоматизации технологических процессов
Комплексная автоматизация при применении принципов самонастраивающихся и самообучающихся систем позволяет обеспечить достижение наивыгоднейших режимов управления, что особенно важно для сложных производств. Необходимой предпосылкой такой автоматизации является наличие для данного производств, процесса детального математического описания (математической модели), которое вводится в ЭВМ, управляющую процессом, в виде программы ее работы.
В эту машину поступает информация о ходе процесса от различных измерительных устройств и датчиков, и машина на основе имеющейся математические модели процесса рассчитывает его дальнейший ход при тех или иных командах управления.
Если подобное моделирование и прогнозирование протекает значительно быстрее реального процесса, то имеется возможность путем расчета и сравнения ряда вариантов выбирать наивыгоднейший режим управления. Оценка и выбор вариантов могут производиться как самой машиной полностью автоматически, так и с помощью человека-оператора. Важную роль при этом играет проблема оптимального сопряжения человека-оператора и управляющей машины.
Большое практическое значение имеет выработанный кибернетикой единый подход к анализу и описанию (алгоритмизации) различных процессов управления и переработки информации путем последовательного расчленения этих процессов на элементарные акты, представляющие собой альтернативные выборы («да» или «нет»).
Систематическое применение этого метода позволяет формализовывать все более сложные процессы умственной деятельности, что является первым необходимым этапом для их последующей автоматизации. Большие перспективы для повышения эффективности научной работы имеет проблема информационного симбиоза машины и человека, т. е. непосредственного взаимодействия человека и информационно-логической машины в процессе творчества при решении научных задач.
Наука об управлении техническими системами. Методы и идеи технической кибернетики вырастали вначале параллельно и независимо в отдельных технических дисциплинах, относящихся к связи и управлению, - в автоматике, радиоэлектронике, телеуправлении, вычислительной технике и т. д. По мере выяснения общности основной задач теории и методов их решения формировались положения технической кибернетики, образующей единую теоретическую базу для всех областей техники связи и управления.
Техническая кибернетика, как и кибернетика вообще, изучает процессы управления безотносительно к физическим природе систем, в которых происходят эти процессы. Центральная задача технической кибернетики - синтез эффективных алгоритмов управления с целью определения их структуры, характеристик и параметров. Под эффективными алгоритмами понимаются правила переработки входной информации в выходные сигналы управления, которые являются успешными в определенном смысле.
Техническая кибернетика теснейшим образом связана с , по не совпадает с ними, поскольку в технической кибернетике не рассматриваются вопросы конструирования конкретной аппаратуры. Техническая кибернетика связана также с другими направлениями кибернетики, например, добытые биологическими науками сведения облегчают разработку новых принципов управления, в т. ч. принципов построения новых типов автоматов, моделирующих сложные функции умственной деятельности человека.
Техническая кибернетика возникшая из потребностей практики, широко использующая математический аппарат, является сейчас одним из наиболее разработанных разделов кибернетики. Поэтому прогресс технической кибернетики существенно способствует развитию других ветвей, направлений и разделов кибернетики.
Значительное место в технической кибернетике занимает теория оптимальных алгоритмов или, что по существу то же, теория оптимальной стратегии автоматического управления, обеспечивающей экстремум некоторого критерия оптимальности.
В различных случаях критерии оптимальности могут быть разными. Например, в одном случае может потребоваться максимальная быстрота переходных процессов, в другом - минимальный разброс значений некоторой величины и т. д. Однако существуют общие методы формулировки и решения самых разнообразных задач этого рода.
В результате решения задачи определяется оптимальный алгоритм управления в автоматической системе, либо оптимальный алгоритм распознавания сигналов на фоне шумов в приемнике системы связи и т. д.
Другое важное направление в технической кибернетике - разработка теории и принципов действия систем с автоматическим приспособлением, которое заключается в целенаправленном изменении свойств системы или ее частей, обеспечивающем возрастающую успешность ее действий. В этой области имеют большое значение системы автоматической оптимизации , приводимые поиском автоматическим к оптимальному режиму функционирования и поддерживаемые вблизи этого режима при непредвиденных заранее внешних воздействиях.
Третьим направлением является разработка теории сложных систем управления
, состоящих из большого количества элементов, включающих сложные взаимосвязи частей и работающих в трудных условиях.
Большое значение для технической кибернетики имеют теория информации и теория алгоритмов, в частности теория конечных автоматов .
Теория конечных автоматов занимается синтезом автоматов по заданным условиям работы и в том числе решением проблемы «черного ящика» - определением возможной внутренней структуры автомата по результатам изучения его входов и выходов, а также другими проблемами, например, вопросами осуществимости автоматов определенного типа.
Любые системы управления так или иначе связаны с человеком, который их проектирует, налаживает, контролирует, управляет их работой и использует результаты работы систем в своих целях. Отсюда возникают проблемы взаимодействия человека с комплексом автоматических устройств и обмена информации между ними.
Решение этих проблем необходимо для разгрузки нервной системы человека от напряженной и рутинной работы и обеспечения макс, эффективности всей системы «человек - автомат». Важнейшая задача технической кибернетики - моделирование все более сложных форм умственной деятельности человека с целью замены человека автоматами там, где это возможно и разумно. Поэтому в технической кибернетике развиваются теории и принципы построения различного рода обучающихся систем, которые путем тренировки или обучения целенаправленно изменяют свой алгоритм.
Кибернетика электроэнергетических систем - научное применение кибернетики к решению задач управления , регулирования их режимов и выявления технико-экономических характеристик при проектировании и эксплуатации.
Отдельные элементы электроэнергетической системы, взаимодействуя между собой, имеют весьма глубокие внутренние связи, не позволяющие расчленить систему на независимые составляющие и при определении ее характеристик изменять влияющие факторы по одному. По методологии исследований электроэнергетическая система должна рассматриваться как кибернетическая система, т. к. при ее исследовании применяются обобщающие методы: теория подобия, физическое, математическое, цифровое и логическое моделирование.
от греч. ??????????? (?????) – искусство управления, от???????? – правлю рулем, управляю ] – наука о процессах управления в сложных динамич. системах, основывающаяся на теоретич. фундаменте математики и логики, а также на применении средств автоматики, особенно электронных вычислит., управляющих и информационно-логич. машин. Возникновение К. Элементарными методами, именуемыми в наше время кибернетическими, человечество эмпирически пользовалось издавна – во всех: тех случаях, когда необходимо было управлять к.-л. сложным развивающимся процессом для достижения определ. цели в заданное время. По мере усложнения производственно-технич. процессов, роста взаимодействия множества людей, участвующих в хозяйственной, политич. и воен. деятельности, вовлечения в нее большого количества материальных средств и энергетич. ресурсов все чаще стало давать себя знать противоречие между потребностями улучшения управления, к-рое должно было становиться все более оперативным, основанным на достаточной и своевременно поступающей информации, и реальными возможностями такого улучшения. С наибольшей остротой вопрос о повышении качества управления встал начиная с 40-х гг. 20 в. Это и привело к возникновению К., к-рая открыла дорогу применению точного научного анализа к решению проблемы целесообразного использования соврем. технич. средств для повышения качества управления. К. базируется на достижениях ряда отраслей соврем. науки и техники и, в свою очередь, благотворно влияет на их развитие. Ее возникновение тесно связано, с одной стороны, с работами по созданию сложных автоматич. устройств, а с др. – с развитием наук, изучающих процессы управления и обработки информации в конкретных областях действительности. В подготовке и развитии К. сыграли роль многие области знания: теорий автоматич. регулирования и следящих систем; термодинамика; статистич. теория передачи сообщений; теория игр и оптимальных решений; математич. логика; математич. экономика и др., а также комплекс биологич. наук, изучающих процессы управления в живой природе (теория рефлексов, генетика и др.). Решающую роль в становлении К. имело развитие электронной автоматики и появление быстродействующих электронных вычислит. машин, открывших новые возможности в обработке информации и в моделировании различных систем управления. Осн. идеи К., как особой дисциплины, являющейся синтезом целого ряда направлений научной и технич. мысли, были сформулированы в 1948 Н. Винером в кн. "Cybernetics or control and communication in the animal and the machine", N. Y. (рус. пер. "Кибернетика, или управление и связь в животном и машине", М., 1958). Выдающееся значение для создания К. имели труды К. Шеннона и Дж. Неймана. Еще раньше важную роль в генезисе идей К. сыграли амер. ученый Дж. У. Гиббс и И. П. Павлов. Следует отметить заслуги рус. и сов. школ математиков и инженеров (И. А. Вышнеградской, А. М. Ляпунов, А. А. Андронов, Б. В. Булгаков, А. Н. Колмогоров и др.), к-рые способствовали становлению и развитию К. Предмет К. Предметом изучения К. являются сложные устойчивые динамич. системы управления. Под динамической понимается такая система, состояние к-рой меняется и к-рая содержит в себе множество более простых, взаимосвязанных и взаимодействующих друг с другом систем и элементов. Состояние сложной динамич. системы в целом, так же как и отдельных ее элементов, определяется значениями, к-рые принимают параметры, характеризующие систему и меняющиеся по различным закономерностям. Сложная динамич. система, рассматриваемая с т. зр. процессов и операций управления, т.е. процессов и операций, переводящих ее из одного состояния в другое и обеспечивающих ее устойчивость, наз. системой управления. Всякая система управления (система управления артиллерийским огнем; система управления нар. х-вом, отраслью пром-сти, предприятием, транспортным х-вом и т.д.; система управления кровообращением, пищеварением и т.п. живого организма) состоит из двух систем: управляющей и управляемой. Управляющая система воздействует на параметры управляемой системы с целью перевода ее в новое состояние в соответствии с имеющейся задачей управления. Следует различать три осн. области управления: управление системами машин, производств. процессами и вообще процессами, имеющими место при целенаправл. воздействии человека на предметы труда и процессы природы; управление организов. деятельностью человеч. коллективов, решающих ту или иную задачу (напр., организаций, осуществляющих военные, финансовые, кредитные, страховые, торговые, транспортные и др. операции); управление процессами, происходящими в живых организмах (сюда относятся высокоцелесообразные физиологич., биохимич. и биофизич. процессы, связанные с жизнедеятельностью организма и направленные на его сохранение в изменяющихся условиях существования). Во всех указанных областях имеются устойчивые динамические системы, в которых самопроизвольно или же принудительно осуществляются процессы управления; при этом часто имеют место сложные взаимодействия управляющих и управляемых систем. Примером могут служить живые организмы, в к-рых функции управляющих и управляемых систем непрерывно и многократно переплетаются. То общее, что имеется в процессах управления в самых различных областях, независимо от их физич. природы, и составляет предмет К.; сами же эти области выступают как сферы применения К. Правомерность существования К. как науки обусловлена универсальностью процессов управления, создание единой теории к-рых является ее главной задачей. Хотя К. занимается изучением сложных развивающихся процессов различной природы, она исследует их только с т. зр. механизма управления. Ее не интересуют проявляющиеся при этом энергетич. соотношения, экономич., эстетич., общественная сторона явлений. Взаимосвязи управляющих и управляемых систем в К. изучаются лишь в той мере, в какой они допускают выражение средствами математики и логики. При этом в К. ставится задача выработать рекомендации по наилучшим приемам и методам управления для быстрейшего достижения поставленной цели. К. изучает процессы управления прежде всего с целью повышения эффективности человеч. деятельности. К. можно подразделить на теоретич. К. (математич. и логич. основы, а также филос. вопросы К.), технич. К. (конструирование и эксплуатация технич. средств, применяемых в управляющих и вычислит. устройствах) и прикладную К. (приложения теоретич. и технич. К. к решению задач, относящихся к конкретным системам управления в различных областях человеч. деятельности, – в пром-сти, в энергоснабжении, на транспорте, в службе связи и т.п.). Т.о., К. – это наука об общих принципах управления, о средствах управления и об использовании их в технике, в человеч. об-ве и в живых организмах. Основные понятия и разделы т е о р е т и ч е с к о й К. Для любых процессов управления характерно наличие: системы, состоящей из управляемой и управляющей частей; цели управления; алгоритма управления; взаимодействия данной системы управления с внешней средой, являющейся источником случайных или систематич. помех, а также осуществление управления на основе приема и передачи информации. Системы, в к-рых процессы управления обеспечивают их устойчивость в меняющихся условиях внешней среды, наз. устойчивыми динамич. системами управления, или организованными системами. Наличие цели – характерная черта любого процесса управления; управление – это организация целенаправленного (целесо-образного) воздействия. Задача (цель) либо ставится в самом начале управления, либо вырабатывается в процессе управления. В общем случае целью управления является приспособление данной динамич. системы к внешним условиям, необходимое для ее существования или для выполнения свойственных ей функций. Управление всегда осуществляется на основе приема, сохранения, передачи и переработки информации в условиях взаимодействия данной динамич. системы с внешней средой. Процесс функционирования системы управления (процесс управления) в общем случае осуществляется по след. схеме. Управление начинается со сбора информации о ходе процесса, подлежащего управлению (об управляемой системе); эта информация преобразуется в удобный для передачи по каналам связи вид и поступает в управляющую систему (напр., человеч. мозг или управляющую машину). Используя определ. правила или возможности, управляющая система перерабатывает получаемую информацию в соответствии со стоящими перед ней задачами, в результате чего вырабатываются команды управления; последние передаются в исполнит. механизмы или органы и, воздействуя на параметры управляемой системы, изменяют ее состояние. Весьма важным, характерным для всех сложных случаев управления, является использование обратных связей. Сущность обратной связи состоит в том, что от исполнит. органов (органов управляемой системы) к управляющим органам по особым каналам связи (наз. каналами обратной связи) передается информация о фактич. положении этих органов и о наличии внешних воздействий; эта информация используется управляющими органами для выработки команд управления. Обратные связи в передаче информации позволяют учитывать управляющей системой фактич. состояние органов управляемой системы, а также воздействия на нее внешней среды. Понятие информации является одним из основных в К., а теория информации занимает существенное место в комплексе дисциплин, составляющих теоретич. фундамент К. Больше того, К. часто вообще характеризуют как науку о способах восприятия, передачи, хранения, переработки и использования информации в машинах, живых организмах и их объединениях. Передача информации осуществляется при помощи сигналов – физич. процессов, у к-рых определ. параметры находятся в определенном (обычно однозначном) соответствии с передаваемой информацией. Установление такого соответствия наз. кодированием. Хотя на передачу сигналов расходуется энергия, количество ее в общем случае не связано с количеством, а тем более с содержанием передаваемой информации. В этом состоит одна из принципиальных особенностей процессов управления: управление большими потоками энергии может осуществляться при помощи сигналов, требующих для своей передачи незначит. количества энергии. Получившая в наст. время широкое развитие т. н. статистич. теория информации возникла из потребностей техники связи и указывает пути повышения пропускной способности и помехоустойчивости каналов передачи информации. Главной задачей этой теории является определение меры количества информации в сообщениях в зависимости от вероятности их появления. Редким сообщениям приписывается большее количество информации, а частым – меньшее; количество информации в сообщении измеряется изменением в степени неопределенности ожидания нек-рого события до и после получения сообщения о нем. Статистич. теория информации имеет фундаментальное науч. значение, далеко выходящее за пределы теории связи. Установлена глубокая аналогия и связь между понятием энтропии в статистич. физике и статистич. мерой количества информации. Энтропия любой физич. системы может рассматриваться как мера недостатка информации в данной системе. С увеличением энтропии системы количество информации уменьшается, и наоборот. В связи с этим представляется возможным подойти с количеств. стороны к оценке информации, содержащейся в физич. законах, к информации, получаемой при физич. экспериментах, и т.д. Статистич. теория информации позволяет также получить общее определение понятия о р г а н и з а ц и и и количеств. меру для оценки степени организации любой системы. Именно, степень организации измеряется тем количеством информации, к-рое нужно ввести в систему, чтобы перевести ее из начального беспорядочного состояния в заданное организованное состояние. Однако в статистич. теории информации не учитывается смысл и ценность передаваемых сообщений, а также возможность дальнейшего использования полученной информации. Эти вопросы составляют предмет др. науч. направления – семантич. теории информации, к-рая находится в стадии становления. Семантич. теория информации занимается изучением сущности процессов выработки информации живыми организмами, исследованием возможностей и методов автоматич. опознавания образов, классификацией информации, изучением процессов выработки понятий и т.п. Вопросы, относящиеся к области этой теории, приобретают значение в связи с работами по моделированию процессов накопления "опыта" и опознавания образов, свойственных живым организмам, с помощью как электронных программно-управляемых машин универс. назначения, так и спец. устройств. К числу дисциплин, составляющих теоретич. основу К., помимо теории информации, относятся: теория программирования, теория алгоритмов, теория управляющих систем, теория автоматов и нек-рые др. Теория программирования в широком смысле может рассматриваться как теория методов управления. Она исследует способы использования информации с целью определения линии поведения (программы) управляющих систем в зависимости от конкретной обстановки. Способность в той или иной степени оценивать обстановку и вырабатывать нек-рую программу поведения – вырабатывать решения, приводящие к достижению нек-рой цели, – присуща любым системам управления, как естественным (системы живой природы), так и искусственным (технич. устройства). По своему характеру процессы выработки решений весьма многообразны. Они могут осуществляться, напр., в виде случайного выбора решения, в виде выбора по аналогии, путем логич. анализа и т.д. В К. для анализа систем управления широко используются математич. методы выработки оптимальных (т. е. наилучших в к.-л. отношении) решений, таких, как линейное и динамич. программирование, статистич. методы нахождения оптимальных решений и методы теории игр. После того как определена общая линия поведения системы, необходимо выяснить, какие конкретные шаги и в какой последовательности нужно осуществить, для того чтобы достигнуть поставленной цели. При решении этой задачи используются средства теории алгоритмов. Следующий круг вопросов; относящихся к методике управления, связан с исследованием возможностей реализации выработанных решений и алгоритмов в системах, обладающих определ. свойствами; он составляет сферу общей теории программирования. Теория программирования в узком смысле этого слова занимается разработкой методов автоматизации процессов переработки информации и способов представления различных алгоритмов в форме, необходимой для их реализации на электронных программно-управляемых машинах. Одна из осн. задач К. – сравнит. анализ и выявление общих закономерностей процессов переработки информации и управления, происходящих в естеств. и искусств. системах. К. выделяет следующие осн. классы таких процессов: мышление; рефлекторная деятельность живых организмов; изменение наследств. информации в процессе биологич. эволюции; переработка информации в различных автоматич., экономич. и административных системах, а также в науке. Общее описание управляющих систем, их взаимодействия с управляемыми системами, а также разработка методов построения управляющих систем составляют задачу теории управляющих систем. Примерами управляющих систем, на основе изучения к-рых строится эта теория, могут служить: нервная система животного, программно-управляемые вычислит. машины, системы управления технологич. процессами и др. Большую роль в теории управляющих систем играет рассмотрение абстрактных систем управления, представляющих собой математич. схемы (модели), сохраняющие информац. свойства соответств. реальных систем. В рамках К. возникла спец. логико-математич. дисциплина – теория автоматов, изучающая важный класс абстрактных автоматов, т.н. дискретные автоматы, т.е. системы, в к-рых перерабатываемая информация выражается квантованными сигналами, множество к-рых конечно. Значит. место в теории автоматов занимает логико-математич. анализ т. н. нервных (или нейронных) сетей, моделирующих функциональные элементы мозга. Важным свойством сложных систем управления является иерархичность управления, к-рая состоит в том, что для реализации нек-рой функции управления строится ряд механизмов (или алгоритмов) с последовательно возрастающими уровнями управления. Непосредств. управление исполнит. органами осуществляет гл. обр. механизм управления низшего уровня. Работу этого механизма контролирует механизм 2-го уровня, к-рый сам контролируется механизмом 3-го уровня и т.д. Сочетание принципа иерархичности управления с принципом обратной связи придает системам управления свойство устойчивости, состоящее в том, что система автоматически находит оптимальные состояния при довольно широком круге изменений внешней обстановки. Эти принципы обеспечивают приспособляемость систем управления к изменяющимся условиям и лежат в основе биологич. эволюции, процессов обучения и приобретения опыта живыми организмами в течение их жизни; постепенная выработка условных рефлексов и их наслаивание являются не чем иным, как повышением уровней управления в нервной системе животного. Принципы иерархичности управления и обратной связи используются также при построении сложных управляющих систем в технике. При изучении систем управления возникают два рода вопросов: один из них относится к анализу структуры системы управления и определению алгоритма, реализуемого ее управляющими органами; другой – к синтезу (из данных элементов) системы, обеспечивающей выполнение заданного алгоритма. Общими требованиями, к-рыми руководствуются при этом, являются обеспечение заданного быстродействия системы, точности работы, минимального количества элементов и надежности функционирования системы. Весьма плодотворным при исследовании структуры систем управления, в т.ч. экономич. систем, военных или административных организаций, является метод их математич. моделирования. Он состоит в представлении исследуемого процесса в виде системы уравнений и логич. условий. Общий алгоритм (система уравнений) моделирования любого процесса включает в себя, как правило, две осн. части: одна часть описывает работу исследуемой системы управления (или управляющего алгоритма, если изучается к.-л. новый управляющий алгоритм), а вторая часть описывает (моделирует) внешнюю обстановку. Повторяя многократно процесс решения системы уравнений при ее различных характеристиках, можно изучить закономерности моделируемого процесса, оценить влияние отд. параметров на его протекание и выбрать их оптимальные значения. Кроме математич. моделирования, в К. применяются и др. виды моделирования, сущность к-рых сводится к замене изучаемой системы изоморфной ей системой (см. Изоморфизм), к-рую удобнее воспроизвести и изучить в лабораторных условиях. Особый интерес с т. зр. К. представляют самоорганизующиеся системы управления, обладающие свойством самостоятельно переходить из произвольных начальных состояний в определ. устойчивые состояния. Состояние таких систем изменяется под влиянием внешних воздействий случайным образом, но благодаря спец. регулирующим механизмам высших уровней эти системы отбирают наиболее устойчивые состояния, соответствующие характеру внешних воздействий. Свойство самоорганизации может проявляться только у систем, обладающих определ. степенью сложности, в частности избыточностью структурных элементов, а также случайными, меняющимися в результате взаимодействия с внешней средой, связями между нек-рыми из них. К таким системам относятся, напр., сети нейронов мозга, нек-рые типы колоний живых организмов, искусств. самоорганизующиеся электронные системы, а также нек-рые типы сложных экономич. и адм. объединений. По своим теоретич. методам К. является математич. наукой, широко использующей аналогии и моделирование. А. Н. Колмогоровым выдвинута более широкая трактовка теоретич. К., охватывающая не только математич. теорию процессов управления, но и систематич. изучение различных физич. принципов работы систем управления с т. зр. их способности нести и перерабатывать информацию. При этом в К. включается рассмотрение таких, напр., вопросов, как зависимость предельного быстродействия систем управления от их размеров, обусловленная конечностью скорости распространения света, ограничения возможностей систем малых размеров в однозначной переработке информации, связанные с проявлением законов квантовой физики, и т.п. Такой подход открывает широкие возможности дальнейшего развития К. Значение К. для науки и т е х н и к и. Значение К. для научно-технич. прогресса определяется возросшими в наст. время требованиями к точности и быстродействию систем управления, а также усложнением самих процессов управления и связано прежде всего с созданием и внедрением электронных вычислит. машин. Эти машины работают по заранее составленным программам, способны выполнять сотни тысяч и миллионы арифметич. и логич. операций в секунду и обладают запоминающими устройствами для хранения многих миллионов чисел. Можно выделить две осн. области применения К. в технике: 1) для управления машинами и комплексами машин в промышленности, на транспорте, в военном деле и т.д.; 2) применение средств К., особенно вычислит. машин, для выполнения трудоемких расчетов и моделирования различных динамич. процессов. Наиболее яркий пример – применение электронных машин для расчетов траекторий движения искусств. спутников земли, межконтинентальных и космич. ракет и др. Применение электронных машин в области науч. и технич. исследований и разработок позволяет во мн. случаях сократить эксперимент. исследования и натурные испытания, что приводит к значит. экономии материальных средств и времени при решении науч. проблем и создании новой техники. Большие перспективы для повышения производительности науч. работы имеет проблема непосредств. взаимодействия человека и информац. машины в процессе творч. мышления при решении науч. задач. Науч. творчество включает в себя значит. работу по подбору информации, ее обобщению и представлению в форме, удобной для анализа и выводов. Такая работа вполне может выполняться машиной в соответствии с запросами и указаниями человека. Вычислит, машины уже находят практич. применение в области автоматизации научно-информационной работы и перевода иностр. текстов. Эти машины имеют особенное значение в связи с ростом объема науч. и др. литературы. В силу характера К., как науки о закономерностях процессов, протекающих в системах управления самой различной природы, она развивается в тесной связи с целым рядом др. областей знания. Применение результатов и методов К., использование электронных вычислит. машин уже показали свою плодотворность в биологич. науках (в физиологии, генетике и др.), в химии, психологии и т.д. Идеи и средства К. и математич. логики, будучи примененными к изучению языка, породили новое науч. направление – лингвистику математическую, являющуюся основой для работ в области автоматизации перевода с одного языка на другой и играющую важную роль в разработке информационно-логич. машин для различных областей знания. С др. стороны, фактич. материал наук, имеющих дело с реальными системами управления и переработки информации, а также возникшие в этих науках проблемы являются источником дальнейшего развития К. как в ее теоретическом, так и в связанном с техникой аспектах. Так, за последние годы возникла новая область технической К. – б и о н и к а, занимающаяся изучением систем управления и чувствит. органов живых организмов с целью использования их принципов для создания технич. устройств. Разработка подобных систем, в свою очередь, позволяет более глубоко подойти к пониманию процессов, происходящих в системах управления живой природы. В качестве примера можно указать на изучение структуры мозга, обладающего исключит. надежностью. Выход из строя довольно значит. участков мозга в результате операций иногда не приводит к потере к.-л. функций за счет своеобразной их компенсации др. участками. Это свойство представляет большой интерес для техники. С филос. т. зр. большое значение имеет то, что К., особенно такие ее разделы, как теория самоорганизующихся систем, теория автоматов, теория алгоритмов и др., а также развившиеся в рамках К. методы моделирования способствуют более глубокому изучению систем управления живых организмов, раскрытию закономерностей функционирования нервной системы животных и человека, познанию характера взаимодействия между организмом и внешней средой, изучению механизмов мышления; особенно большое научное и практич. значение имеет исследование с кибернетич. т. зр. деятельности головного мозга человека, к-рый обеспечивает возможность восприятия и переработки огромного количества информации в органах малого объема с ничтожной затратой энергии. Этот комплекс проблем является источником важных идей К., в частности, идей, относящихся к путям создания новых автоматич. устройств и вычислит. машин. Методика применения К. в нейрофизиологии в общих чертах такова. На основе эксперимент. исследования, данных физиологии и результатов К. строится рабочая гипотеза о нек-рых механизмах работы головного мозга. Правильность и полнота этой гипотезы проверяются при помощи моделирования; в универсальную вычислит. машину (или спец. автоматич. устройство) вводится программа, выражающая эту гипотезу; анализ работы машины показывает, насколько полным и точным было содержавшееся в гипотезе представление об изучаемых механизмах мозга. Если эти механизмы изучены неполно и гипотеза несовершенна, то машина не будет обнаруживать (т.е. моделировать) тех процессов, к-рые пытаются в ней воспроизвести. В этом случае анализ работы кибернетич. модели может привести к выявлению дефектов гипотезы и к постановке новой серии экспериментов; на основе последних выдвигается новая гипотеза и строится более совершенная модель и т.д., пока не удастся построить автомат, достаточно хорошо моделирующий изучаемые нервно-физиологич. процессы; осуществление такого автомата подтверждает справедливость представлений, составляющих гипотезу. Такой способ исследования, с одной стороны, приводит к созданию новых, более сложных автоматов (программ), а с другой – к более полному выявлению механизмов работы головного мозга. В частности, применение его показало, что возможно дать анализ сложных форм функционирования головного мозга на основе относительно простых принципов. На этом пути удалось, напр., найти подход к анализу способности головного мозга решать сложные проблемы (и создать специальные автоматы, моделирующие решение этих проблем); достигнуть успехов в изучении проблем обучения и самообучения и т.д. Для изучения проблемы обучения и создания самообучающихся систем большое значение приобретает использование принципов выработки условных рефлексов и вообще методов изучения головного мозга, разработанных И. П. Павловым. Эти методы помогают в решении проблемы отбора из всей поступающей в управляющую систему информации той ее части, к-рая имеет достоверный и полезный для данной системы характер, а также в решении проблемы сокращения числа пробных взаимодействий с внешней средой и в др. вопросах. С проблемами этого рода тесно связаны работы по изучению принципов оптимальной организации поисковых действий в неизвестной среде и исследования по выявлению методов оптимального управления сложными системами. Для более глубокого анализа нек-рых сложных форм работы мозга большое значение имеют исследования по созданию машин, способных опознавать образы, и особенно машин, способных обучаться такому опознаванию; эти исследования непосредственно связаны с работами по конструированию автоматов, могущих воспринимать человеч. речь и "читать" печатный текст. Следует отметить также кибернетич. модели "черепах", "мышей" и т.д., действиям к-рых придается внешнее сходство с поведением животных; эти модели приобретают научную ценность в том случае, если преследуют цель проверки к.-л. научных гипотез. Большое значение для исследования принципов управления и переработки информации в головном мозге имеет разработка теории нервных сетей, в создании к-рой большую роль сыграли У. Мак-Каллок и В. Питс. В основе деятельности мозга лежит функционирование сложных систем особым образом соединенных между собой нейронов; в этих системах проявляются закономерности, отсутствующие в работе отд. нейронов или относительно простых их групп. Изучение таких систем связано с большими трудностями, для преодоления к-рых приходится сочетать эксперимент. исследования с использованием метода моделирования и абстрактно-математич. способа рассмотрения, в частности аппарата совр. логики. Значение теории нервных сетей состоит в том, что, эта теория служит источником рабочих гипотез, к-рые проверяются на экспериментальном нейро-физиологич. материале. В случае, если анализу подлежат сложные формы деятельности мозга (обучение, узнавание образов и т.п.), средств одной лишь теории нервных сетей оказывается недостаточно; поэтому приходится начинать с изучения системы правил переработки информации, лежащих в основе изучаемых форм деятельности мозга, и лишь потом создавать гипотезы о структуре реализующей их нервной сети и строить ее логико-математич. модели. Большой интерес для нейрофизиологии представляет разработка моделей, включающих случайным образом соединенные между собой элементы и способных в процессе работы самоорганизовываться и приобретать целесообразное поведение, а также изучение различных форм кодирования информации в центральной нервной системе и перекодирования ее в нервных центрах. Использование теории вероятностей и теории информации открывает путь точному анализу закономерностей переработки информации в нервной системе. Большой интерес с т. зр. К. представляет изучение естеств. способов кодирования наследств. информации, обеспечивающих сохранение огромных количеств информации в ничтожных объемах наследств. вещества, содержащего уже в зародышевой клетке осн. признаки взрослого организма. Результатом взаимодействия К; с др. областями знания является углубление связи К. с практикой. Так, осуществляемый средствами К. анализ работы самоорганизующихся систем управления, функционирующих в организме человека и животных, все более приобретает непосредственно практич. значение. Напр., К. уже оказывает существ. помощь в борьбе за здоровье людей. Причины многих заболеваний (грудная жаба, гипертония и др.) тесно связаны c нарушением процессов управления деятельностью внутр. органов, осуществляемого головным мозгом; большую роль в развитии заболеваний играет возникновение патологич. форм управления, вызывающих стойкое изменение в функционировании отд. органов и систем организма; кибернетич. подход к изучению такого рода болезней указывает новые пути мед. воздействия на больной организм. Использование К. в невропатологии и психиатрии привело в наст. время к созданию представлений о нейрофизиологич. механизмах возникновения треморов, нарушений координации движений, психозов навязчивости и др.; на этой основе разрабатываются новые методы нейрохирургич. лечебного вмешательства. Использование К. позволила создать ряд аппаратов, возмещающих утраченные или временно выключенные функции организма (таковы, напр., автомат "Сердце-легкие", позволяющий полностью отключить сердце и малый круг кровообращения, заменяя то и другое на время хирургич. вмешательства; активные моторизованные протезы конечностей, управляемые биоэлектрич. потенциалами мышц культи; автоматы для искусств. дыхания и др.). Проводятся эксперименты по созданию приборов для чтения для слепых. Во все возрастающей степени К. используется для целей мед. диагностики. С ее помощью реализован ряд синтез-анализаторных аппаратов для автоматич. получения картины движения электрич. диполя сердца (по электрокардиограммам), для анализа биоэлектрич. потенциалов мозга, для синтезирования целостной картины электрич. поля мозговой коры и для вариационно-статистич., аутокорреляционной и т.д. обработки кривых патофизиологич. процессов. В отд. клинич. отраслях ведутся работы по программированию сводных диагностич. таблиц, основываемых на массовом материале и обещающих в будущем возможность использовать консультацию электронных машин в постановке диагнозов в сложных случаях и на ранней стадии тяжелых заболеваний. К. в социалистическом о б щ е с т в е. В обществе имеются области управления, к к-рым применима К.; таковы машины и системы машин, технологич. процессы, транспортные операции, деятельность коллективов людей, решающих определ. задачи в области экономики, воен. дела и т.д. По мере прогресса обществ. произ-ва, науки и техники, с одной стороны, растут трудности в организации управления, а с другой – повышаются требования к его качеству, т.к. управление должно становиться все более и более точным и оперативным. Особенно большие требования предъявляются к процессам управления в социалистич. об-ве, т.к. в нем осуществляется п л а н о в о е развитие экономики и культуры. Ленин неоднократно указывал на значение науч. организации управленч. труда. В статье "Лучше меньше, да лучше", советуя привлекать к работе в советском госаппарате безупречных коммунистов и рабочих, он обратил внимание на то, что они "...должны выдержать испытание на знание основ теории по вопросу о нашем госаппарате, на знание основ науки управления..." (Соч., т. 33, с. 449). Ленин требовал науч. разработки вопросов организации труда и специально труда управленческого. Следуя указаниям Ленина, КПСС всегда уделяла большое внимание совершенствованию процессов управления в сов. об-ве. Для разработки методов управления, для повышения эффективности управленч. труда в социалистич. об-ве применение К. имеет исключительно важное, общегосударств. значение. К. вырабатывает такие методы, создает, такие науч. и технич. средства, к-рые позволяют осуществлять в оптимальном режиме процессы управления в нар. х-ве и адм. деятельности, в н.-и. работе, т.е. достигать поставл. целей с наименьшими затратами времени, труда, материальных средств и энергии. Планомерное, осуществляемое под руководством Коммунистич. партии и социалистич. гос-ва применение средств К. имеет важнейшее значение для оптимального управления целенаправленным, высокоэффективным и хорошо организованным трудом строителей коммунизма. Поэтому КПСС требует полностью использовать и поставить на службу строительству коммунизма науч. и технич. возможности К. В ходе развернутого строительства коммунизма в СССР, как говорится в Программе КПСС, получат широкое применение "...кибернетика, электронные счетно-решающие и управляющие устройства в производственных процессах промышленности, строительной индустрии и транспорта, в научных исследованиях, в плановых и проектно-конструкторских расчетах, в сфере учета и управления" (1961, с. 71). К. составляет теоретич. фундамент комплексной автоматизации производств. процессов. Совр. уровень развития производит. сил социалистич. об-ва требует все более широкого применения в управлении учреждениями, предприятиями, цехами, производств. участками и т.д. автоматизированных систем, основанных на использовании методов К. и электронной вычислит. техники. Успешное осуществление автоматизации создает возможности для резкого повышения производительности труда, увеличения выпуска продукции, достижения ее оптимальной себестоимости и улучшения качества. Важнейшее значение имеет применение К. в управлении экономикой и в экономич. исследованиях, а также в сфере учета, статистики, адм. деятельности, коммуникаций и т.д. Говоря о приложении К. в экономике, следует различать применение электронных машин для автоматизации процессов сбора и переработки информации и применение математич. средств К. (аппарата теории игр, линейного и динамич. программирования, теории массового обслуживания, методов исслед
Loading...