КИБЕЛАКИБЕРПАНК

КИБЕРНЕТИКА

Найдено 12 определений термина КИБЕРНЕТИКА

Показать: [все] [краткое] [полное] [предметную область]

Автор: [отечественный] [зарубежный] Время: [советское] [постсоветское] [современное]

КИБЕРНЕТИКА

наука о процессах и законах управления, протекающих в сложных динамических системах природы, общества и человеческой культуры на основе использования информации. (См. цель, деятельность, целесообразность, информация).

Оцените определение:
↑ Отличное определение
Неполное определение ↓

Источник: Философия науки: Словарь основных терминов

Кибернетика

обобщающая наука или Метанаука, которая согласно своим принципам позволяет не только моделировать, но и предсказывать, использую модели в любых областях любых природных явлений. Прогнозирование является обязательным и главным ее свойством.

Оцените определение:
↑ Отличное определение
Неполное определение ↓

Источник: Краткий критериологический словарь

Кибернетика

от греч. kybernetike — искусство управления) — наука об общих принципах управления, связи и переработки информации в машинах, живых организмах и обществе, наука о самоуправляющихся машинах, в частности о машинах (устройствах) с электронным управлением («электронный мозг»).

Оцените определение:
↑ Отличное определение
Неполное определение ↓

Источник: Начала современного естествознания: тезаурус

КИБЕРНЕТИКА

от греч. kybernetike [techne] - искусство управления) - наука о самоуправляющихся машинах, в частности о машинах с электронным управлением ("электронный мозг"). Кибернетика получила самое широкое распространение в последней трети 20 в. и сейчас находит широкое применение также в биологии и социологии. "Отец кибернетики" амер. ученый Норберт Винер в труде "Кибернетика, или Управление и связь в животном и машине" (1948) показал, что человеческий мозг действует наподобие электронных вычислительных машин с двоичной системой исчисления.

Оцените определение:
↑ Отличное определение
Неполное определение ↓

Источник: Философский энциклопедический словарь

Кибернетика

гр. искусство управления) — наука об управлении, связи и переработке информации (см. Информация, Управление). Возникновение кибернетики как самостоятельной науки связано с открытиями Н. Винера  (1894 — 1964) в 1948 г. Основной объект исследования — кибернетические системы, рассматриваемые абстрактно, вне зависимости от их материальной природы. Примеры систем — автоматические регуляторы в технике, ЭВМ, человеческий мозг, биологические популяции, человеческое общество (см. Система, Система(ы) биологическая(ы)). Теоретическое ядро кибернетики составляют теория информации, теория алгоритмов, теория автоматов, исследование операций, теория оптимального управления, теория распознавания образов.

Оцените определение:
↑ Отличное определение
Неполное определение ↓

Источник: Концепции современного естествознания. Словарь основных терминов

КИБЕРНЕТИКА

от гр.-кормчий): буквально «искусство управлять». Впервые учрежденный Платоном в его «Диалогах», затем был возрожден в 1950 – 1960 гг. и широко распространился в применении к исследованиям о саморегулирующихся машинах, оснащенных «псевдо-мозгом», и, в некотором роде, способных управлять своим трудом (автоматический пилотаж самолетов, системы детектирования, позволяющие ракетам самим ориентироваться на цель, и т.д.). В СССР вначале трактовалась как идеалистическая лженаука. Общая проблема, поставленная кибернетикой, состоит в познании того, можно ли вместе с машинами «создать разум», могут ли машины не быть обязанными творческому уму, доверившему им определенную автономию по отношению к человеку и способность избежать его контроля. В действительности вполне очевидно, что мы никогда не найдем в машине «больше» разума, чем в мозге того, кто был создателем машины, и что разум машины – лишь продукт человеческого разума. Сегодня кибернетика получила необычайное развитие и применение в информационной революции.

Оцените определение:
↑ Отличное определение
Неполное определение ↓

Источник: «Евразийская мудрость от а до Я», толковый словарь

КИБЕРНЕТИКА

наука об управлении, связи и переработке информации. Осн. объект исследования — т.н. кибернетич. системы (далее —К-системы), рассматриваемые абстрактно, вне зависимости от их материальной природы. Примеры К-систем: автоматич. регуляторы в технике, ЭВМ, чел. мозг, биопопуляции, чел. об-во. Каждая такая система представляет собой мн-во взаимосвязанных объектов (элементов системы), способных воспринимать, запоминать и перерабатывать информацию, а также обмениваться ею. Совр. К. включает ряд разделов, представляющих собой самост. науч. направления. Теор. ядро К. составляют теория информации, теория алгоритмов, теория автоматов, исследование операций, теория оптимального управления, теория распознавания образов. К. разрабатывает общие принципы создания систем управления и систем для автоматизации умственного труда. Осн. техн. средства для решения задач К. —ЭВМ. Поэтому возникновение К. как самост. науки (Н.Винер, 1948) связано с созданием в 1940-х гг. этих машин, а развитие К. в теор. и практ. аспектах —с прогрессом электронной вычислит. техники. Б.Н.Махутов

Оцените определение:
↑ Отличное определение
Неполное определение ↓

Источник: История и философия науки. Энциклопедический словарь

КИБЕРНЕТИКА

от гр. kubernqtes — кормчий): буквально «искусство управлять». Судьба этого термина неоднозначна. Учрежденный Платоном в его «Диалогах», необдуманно и безуспешно использованный Ампером в 1834 г. в его «Классификации наук», он был вновь подхвачен в 1950-1960 гг. и широко распространился в применении к исследованиям о саморегулирующихся машинах, оснащенных «псевдо-мозгом», и, в некотором роде, способных управлять своим трудом (автоматический пилотаж самолетов, системы детектирования, позволяющие ракетам самим ориентироваться на цель, и т.д.). Быстрое распространение этой науки — настоящего «перекрестка наук» — обеспокоило некоторые умы, по причинам, которые в одинаковой степени могут быть как теологическими или моральными, так и вдохновленными мифом об «ученике чародея»: общая проблема, поставленная кибернетикой, состоит в познании того, можно ли вместе с машинами «создать разум», могут ли машины не быть обязанными творческому уму, доверившему им определенную автономию по отношению к человеку и способность избежать его контроля. В действительности вполне очевидно, что мы никогда не найдем в машине «больше» разума, чем в мозге того, кто был создателем машины, и что разум машины — лишь продукт человеческого разума. Прочтите книгу Л. Рюйера «Парадоксы сознания и границы автоматизма» (1966):

Оцените определение:
↑ Отличное определение
Неполное определение ↓

Источник: Философский словарь

КИБЕРНЕТИКА

греч. kybemetike— искусство управления) — наука об общих чертах процессов и систем управления в технических устройствах, живых организмах и человеческих организациях. Впервые принципы К. изложены в работах Винера. Возникновение К. было подготовлено рядом технических и естественнонаучных достижений в области теории автоматического регулирования; радиоэлектроники, позволившей сконструировать быстродействующие следящие и программно-управляемые вычислительные устройства; вероятностей теории в связи с применением ее к исследованию проблем передачи и преобразования информации; математической логики и теории алгоритмов; физиологии нервной деятельности и работ по гомеостазису. В отличие от устройств, преобразующих энергию или вещество, для кибернетических систем характерны процессы переработки информации. В изучении систем управления К. сочетает макро- и микроподходы. Макроподход применяется в случае, когда внутреннее строение системы неизвестно, а наблюдается лишь движение информации на ее “выходе” и “входе” (поступающая в систему информация и реакция системы). Таким способом выявляются осн. потоки информации и конечные функции системы управления. Этот тип задач получил название проблем “черного ящика”. Микроподход предполагает определенное знание о внутреннем строении системы управления и связан с выявлением ее осн. элементов, их взаимосвязи, алгоритмов их работы и с возможностью синтезировать из этих элементов системы управления. Одной из центральных проблем К. является вопрос о структуре самоорганизующихся (самонастраивающихся) систем. Т. наз. сложные системы из иерархий взаимодействующих подсистем, обладающие способностью к устойчивому сохранению или достижению нек-рых состояний (или характеристик своих состояний) в условиях воздействия внешних факторов, нарушающих эти состояния или мешающих их достижению. Наиболее совершенные из самоорганизующихся систем сформированы эволюционным процессом в живой природе. Поэтому К. использует аналогию между функциями управления в живых организмах и технических устройствах. Значение К. в настоящее время обнаруживается прежде всего в свете тех возможностей, к-рые она открывает для автоматизации производства и всех видов формализуемого умственного труда человека, для исследования методом моделирования биологических систем управления и регуляции (гормональных, нервных, механизма наследственности), для создания нового типа медицинской и др. аппаратуры. Перспективно также применение метода К. к исследованию экономики и др. областей организованной человеческой деятельности. Такая широта охвата методами К. объектов самой различной природы не является результатом субъективистского произвола, а имеет под собой объективное основание в наличии нек-рой общности функций и структур у живых организмов и искусственных устройств, поддающихся математическому описанию и исследованию. Будучи в этом смысле синтетической дисциплиной, К. являет собой пример нового типа взаимодействия наук и дает материал для философских обобщений в области учения о формах движения материи, теории отражения и классификации наук. Развитие К. вызвало обсуждение целого ряда общих методологических проблем — о соотношении мышления человека и действий кибернетических машин, о. природе информации и связи ее с физическим понятием энтропии, о сущности того, что называют организованным, целесообразным, живым и др.,— носящих философский характер. На основании ложных идеологических интерпретаций К. первоначально отвергалась в нашей стране, философски клеймилась как лженаука, что нанесло большой урон ее развитию.

Оцените определение:
↑ Отличное определение
Неполное определение ↓

Источник: Философский энциклопедический словарь

КИБЕРНЕТИКА

греч. искусство управлять) - междисциплинарное направление в науке, возникшее во второй половине XX столетия для обозначения и описания процессов управления в сложных системах: социальных, биологических и технических. Первоначально термин был использован древнегреческим философом Платоном для обозначения искусства кормчего управлять кораблем на море. Спустя почти две с половиной тысячи лет французский Ученый А. М. Ампер ("Опыт философии наук", 1834 г.) предложил классификацию наук, в которой наука о текущей политике и об управлении человеческим обществом была названа К. Последнее по времени возрождение термина связано с выходом в свет работы американского ученого Н. Винера "Кибернетика, или Управление и связь в животном и машине" (1948 г.). Винер опирался на результаты теории автоматического регулирования (ТАР) в системах с обратной связью, которая была разработана в XIX - XX вв. в трудах Максвелла, Вышнеградского, Ляпунова, однако придал этой теории философско-методологическое звучание, с того времени К. стали рассматривать как самостоятельную науку, а Винера называть "отцом кибернетики". Им же класс биологических и технических кибернетических систем был дополнен системами социальными: в 1954 году вышла в свет работа Винера "Кибернетика и общество", где идея Ампера обрела иной и более широкий контекст.

Ввиду собирательного характера К. как междисциплинарного направления ниже приводятся описательные определения некоторых основных понятий.

Управление - процесс взаимодействия компонентов системы, который осуществляется избирательно и направлен на получение фокусированного результата ("заданного состояния"). Результат, в силу его физического несуществования до момента достижения, задается функционально, а процесс его достижения обеспечивается получением, переработкой и использованием информации. Примеры функционально-заданного результата: цель человека, ожидание животного, норма функционирования для технического устройства. Предполагается, что результат задан действием какой-либо закономерности, относящейся к соответствующей предметной области, поэтому поведение систем управления называют телеономическим (т. е. подчиненным действию цели - закономерности). Если результат не изменяется во времени, имеет место частный случай управления - регулирование, а система управления называется гомеостатической.

Информация. Строгого общепринятого определения понятие информации не имеет. Сохраняет этимологическую связь с понятиями "сведения", "осведомление". В специально-кибернетической литературе понимается как разнообразие или ограниченное разнообразие; как мера устраняемой при получении информации неопределенности (энтропии) на стороне приемника, как мера вероятности события в математической теории связи. Разнообразие регулятора - это информационное разнообразие возможных состояний последнего, для эффективного управления оно должно быть больше, нежели разнообразие принимаемых во внимание внешних и внутренних возмущений в системе управления. Поскольку процесс управления направлен на объект управления, но протекает не в нем, а в системе управления в пределах общности каналов связи, кода и алфавита, в философской литературе информация рассматривается как высшая, присущая органической природе, человеку и техническим кибернетическим системам форма отражения, или функциональное отражение. С этой т. зр. обобщенно можно сказать: содержанием информации является отражение структуры и свойств среды, в которой протекает поведение или деятельность - управляемые посредством информации.

Обратная связь - одно из центральных понятий К., обозначающее цикличность, замыкание несущего информацию сигнала с выхода на вход системы управления. Посредством обратной связи осуществляется приведение объекта управления в соответствие с функционально-заданным результатом управления. Отрицательная обратная связь уменьшает действие возмущающих воздействий, положительная - усиливает, что может приводить к разрушению системы управления. Вопросы устойчивости систем с положительной и отрицательной обратными связями изучаются в ТАР.

Автомат - устройство, реализующее некоторую законченную последовательность действий (операций) в автономном, т. е. осуществляющемся без участия человека, режиме. Разработанная в 50-е гг. Дж. фон Нейманом теория автоматов получила мощное развитие в математическом моделировании, вплоть до разработки математических моделей самовоспроизводящихся автоматов, таких, которые в процессе функционирования могут строить собственные копии.

Память - в К. способность сохранять информацию во времени с помощью соответствующих технических устройств с целью ее последующей переработки или использования. В обиходе специалистов по К. термин используется также для обозначения самих запоминающих устройств.

В начале 50-х гг. вышли в свет работы К. Шеннона по математической теории связи, Дж. фон Неймана по теории автоматов, включая самовоспроизводящиеся, а затем - достаточно популярно излагающие проблемы К. труды У.Р. Эшби, А. Тьюринга и др. К. стала рассматриваться многими учеными в качестве новой философско-мировоззренческой доктрины, чему содействовали два обстоятельства. Первое связано с заимствованием из ТАР и развитием родоначальниками К. строгих и достаточно универсальных математических методов моделирования и анализа сложных систем. Математическая К. предстала основой всех других ее разделов, это был период триумфа установок математического естествознания. Мощное развитие получил формальный аппарат К. - классическая и неклассические логики, начиная с логики исчисления предикатов, "алгебры Буля". Следует подчеркнуть, что английский ученый Дж. Буль разработал в конце XIX в. логико-математический аппарат, который, как он полагал, позволяет моделировать любые операции человеческого мышления. Позднее этот аппарат стал основой программирования электронных вычислительных машин (ЭВМ) дискретного типа.

Второе обстоятельство связано с онтологизацией Винером феномена информации. В К. теория информации рассматривается как один из ключевым ее разделов: управление осуществляется посредством сигналов, несущих информацию, правда, в закодированном вид Код есть способ (форма) представления информации в "понятном" для системы управления виде, перевода ее из синтаксически-нейтральной в семантически-понятную и прагматически-полезную для системы С этой т. зр. управление может быть определено как процесс получения, переработки, хранения, использования и последующей передачи информации. Его и поставил Винер в один ряд с веществом и энергией в качестве третьего компонента реальности, заявив: "Информация есть информация, а не материя и не энергия. Тот материализм, который не признает этого, не может быть жизнеспособным в настоящее время" (Винер Н. Кибернетика, или Управление и связь в животном и машине. Изд. 2. M., 1983, с 208).

Т о., начиная с 50-х гг. теоретическая К. стала рассматриваться специалистами с позиции неограниченных возможностей моделирования сколь угодно сложных процессов управления, включая мышление человека. Ограничения накладываются в процессе технической реализации и, очевидно, могут быть преодолены впоследствии. Этому разделению примерно соответствует принятое в это же время в США разделение: термину К. соответствует General system theory - ОТС, общая теория систем (примерно соответствует математической, теоретической К.) и computer science - компьютерная наука (прикладная К.).

В России (ранее в СССР) теоретическая (математическая) К. разрабатывалась з трудах ученых А. И. Берга, В. М. Глушкова (автора и организатора всеобщего внедрения автоматизированных систем управления - АСУ), А. Н. Колмогорова и других в качестве направления, близкого, но не совпадающего с ОТС. До настоящего времени ОТС мыслится рядом ученых как предельно общая формальная теория анализа и синтеза сложных систем произвольной природы, из второй различные разделы К. выводил бы дедуктивно, в качестве частных случаев ОТС. Однако сегодня эта грандиозная программа далека от своего решения и едва ли может быть завершена в будущем, поскольку противоречит собственному основанию - концепции разнообразия. Качественное разнообразие регулятора должно превышать разнообразие возмущающих воздействий (условие управляемости К. системы), что несовместимо с требованием открытия универсального закона поведения систем любой сложности и произвольного назначения.

Первоначальная отрицательная реакция некоторых отечественных ученых на появление К. была обусловлена причинами внетеоретического (идеологического) характера, негативной оценкой философско-методологической ориентации К. и теории информации. Приведенное выше высказывание Винера об информации и философском материализме, равно как и установка ряда математиков на редукцию мышления к вычислению вызвали одиозную оценку К. в отечественной научно-философской литературе в качестве "буржуазной лженауки". Этим, в частности, вызвано отставание современной России в области компьютерных технологий и достижений информационного общества.

60-е гг. стали периодом массового распространения в сознании западного человека умонастроения, которое уместно назвать кибернетическим оптимизмом. С разработкой первых программ по машинному переводу, распознаванию образов, доказательству теорем, шахматной игре, эвристических алгоритмов переработки информации и производственных роботов казалось, что техническая реализация грандиозных математических проектов типа самовоспроизводящихся автоматов Неймана и Тьюринга - дело недалекого будущего. В настоящее время ситуация изменилась в сторону значительного снижения ожидаемых успехов. И дело здесь - не в технических трудностях, к которым стремятся свести проблему математики и специалисты по теоретической К., разграничившие области потенциальной осуществимости и технической реализуемости. Дело скорее - в разрыве между ожиданиями, основанными на установках классического европейского рационализма, и реальностью сегодняшнего дня, требующей корректировки или смены этих установок. В основе кибернетического оптимизма лежит ряд допущений, включая: а) онтологическое - разумное поведение может быть представлено в терминах множества четко определенных независимых элементов, б) гносеологическое - люди действуют согласно эвристическим правилам, неосознанно выполняя некоторую последовательность операций, которые могут быть формализованы и воспроизведены на ЭВМ, в) психотехническое - проявления духа и души суть эпифеномены переживания семантических информационных процессов, которые вполне кодируемы и воспроизводимы, г) биологоэволюционное - мозг человека есть управляющее устройство, большая вычислительная машина по переработке информации. Благодаря длительности эволюции мозг получил ряд преимуществ, таких, как континуальность, ассоциативность, системность мышления, но и они могут быть технически реализованы. Полагали, что теоретическое решение этой проблемы дал Нейман, математически описав модели нейронных и гуморальных цепей, а техническое решение не составит проблем, ибо начиная с Лейбница и в соответствии с установками научной рациональности считалось, что мышление возможно свести к вычислению, а вычисление - к дискретной последовательности операций, алгоритму, который может быть исчерпывающим.

Философский и внутринаучный критический анализ рассмотренных установок в 80 - 90-е гг. привел к существенному снижению оптимистических ожиданий. Уже в одной из теорем (или осторожных гипотез Неймана) утверждается; существует порог сложности, выше которого любая модель сложной системы управления заведомо сложнее самой моделируемой системы. Тем самым построение подобной модели становится бессмысленным. Более серьезные возражения в конце 70-х гг. систематизированы сначала философами (например. X. Дрейфусом, США), а затем и специалистами в области моделирования устройств искусственного интеллекта (ИИ) (например, Д. Вейценбаумом, США). Наряду с внутринаучными аргументами (теорема Геделя о неполноте формальных систем, уже упомянутая теорема Неймана о пороге сложности и др.) они выдвинули и ряд внешних но отношению к науке аргументов, направленных на критику приведенных выше допущений кибернетического оптимизма, анализ континуальности коммуникаций (общения), мышления и деятельности человека. Неформализуемость контекстуальных и ассоциативных аспектов поведения определяется также психологией и этикой, идеологией и политикой и т. п.

И хотя, с экспериментально-математической т. зр., до настоящего времени не удается провести четкой грани между естественным и искусственным интеллектами, между информацией в техническом смысле и подлинно человеческим знанием, недавние попытки универсализации К. сегодня все менее воспринимаются всерьез. По сути дела, 50 лет тому назад родоначальниками К. был поставлен метафизический вопрос об автономности К. техники (будущей эре ИИ и автоматов-андроидов, способных к самовоспроизведению, и т. п.). Обсуждались проблемы возможного нарушения автономии человеческой воли, детерминированности человеческой жизни искусственным разумом. Поиски ответа на этот вопрос стимулировали продуктивные сдвиги в понимании научной рациональности, сферы и границ экспериментально-математического естествознания, возможностей информационно-кибернетических моделей. Еще в 1969 г. Г. Саймон в работе "Науки об искусственном" показал, как кибернетическое конструирование и логические разработки в области кибернетических дисциплин (науки об управлении, информационные науки, исследования по ИИ) накладывают ограничения на классический образ рациональности, вводя ее в рамки "ограниченной рациональности". Этим объясняется, почему во многих работах последнего десятилетия К. рассматривают в качестве раздела технического знания, а философские вопросы К. - как частный случай проблем философии техники. По-видимому, это достаточно корректно и в историческом, и в логическом смыслах. Исторически техника прошла в своем развитии три этапа: от имитации естественных форм через проектирование органов человеческого тела (освоение вещественно-энергетических процессов.) к овладению информационными процессами и кибернетическому конструированию моделей мышления и психики.

Т. о , К. символизирует прорыв технического действия человека, технического творчества в область целостности вещественно-энергетически-информационного взаимодействия между человеком и природой. В этом прорыве К. в обозримом будущем может принадлежать существенная роль: подготовить более фундаментальную по глубине встречу сознания изобретателя с миром "предданных решений технических проблем" (Ф Дессауэр), с потенциальным, неактуализированным бытием. В социальном аспекте достижения К., моделируя сферу информационных процессов и управления посредством информации, создают технико-технологическую основу построения информационного общества. Учитывая значимость К., компьютерной техники, телекоммуникационных средств связи для получения преимуществ в современном мировом сообществе, следует ожидать новых всплесков кибернетического оптимизма. Можно предположить, однако, что в целом это не изменит сложившийся на сегодня собирательный смысл понятия К. для обозначения определенной области технической деятельности человека.

В. И. Кашлерский

Оцените определение:
↑ Отличное определение
Неполное определение ↓

Источник: Современный философский словарь

КИБЕРНЕТИКА

древнегреч. kybernetike (techne) - "искусство управления"] - отрасль знания, суть которого была сформулирована 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 статистики (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. 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 объ-

екта 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 и 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 предельном состоянии кибернетическая система полностью неопределенна с максимумом энтропии. В процессе функционирования системы, при потреблении ею энергии она потребляет информацию, уменьшающую разнообразие (неопределенность) и делающая 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 Г) 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-избыточны. 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 отмечает 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 то, что 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 средства 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 мате

матики 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. (См. также Виртуальная реальность, Винер.)

Оцените определение:
↑ Отличное определение
Неполное определение ↓

Источник: История Философии: Энциклопедия

КИБЕРНЕТИКА

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

Оцените определение:
↑ Отличное определение
Неполное определение ↓

Источник: Философская Энциклопедия. В 5-х т.

Найдено схем по теме КИБЕРНЕТИКА — 0

Найдено научныех статей по теме КИБЕРНЕТИКА — 0

Найдено книг по теме КИБЕРНЕТИКА — 0

Найдено презентаций по теме КИБЕРНЕТИКА — 0

Найдено рефератов по теме КИБЕРНЕТИКА — 0