Кибернетика, что это такое? Происхождение и справочная информация

Комплексная автоматизация с использованием принципов самонастройки и самообучения систем позволяет добиться наилучшего управления, что особенно важно для сложных производственных процессов. Необходимым условием такой автоматизации является наличие подробного математического описания (математической модели) рассматриваемого производственного процесса, которое поступает в компьютер, управляющий этим процессом, в виде программы его функционирования.

Кибернетика

Кибернетика – это наука об общих закономерностях процессов управления и передачи информации в машинах, живых организмах и их комбинациях. Кибернетика – это теоретическая основа автоматизации технологических процессов.

Норберт Винер

Основные принципы кибернетики были сформулированы в 1948 году американским ученым Норбертом Винером в его книге “Кибернетика, или управление и связь в машинах и живых организмах”.

Как уже упоминалось, научная дисциплина кибернетика была описана еще в древнегреческие времена, примерно в 4 веке до нашей эры. Сам термин происходит от греческого [ϰυβερνητιϰή] – искусство управления. Из его фонетического звучания ясно, что само название произошло из латинского языка, который позже трансформировался в “кибернетику”. Но в более близком смысле оно до сих пор используется с помощью родственных слов [лат. gubernare] – править, [лат. governor], в русском языке – губернатор или как название “губерния”. Впервые эта дисциплина была описана ученым Платоном в его диалоге “Законы”. Бюст Платона в Афинах

История кибернетики

Как уже упоминалось, научная дисциплина кибернетика была описана еще в Древней Греции, примерно в 4 веке до нашей эры. Сам термин происходит от греческого [ϰυβερνητιϰή] – искусство управления. Его фонетическое звучание породило само название на латыни, которое позже трансформировалось в “кибернетику”. Но оно до сих пор используется в более интимном смысле от своего тезки [лат. gubernare] – править, [лат. governor], в русском языке – губернатор, или как название “губерния”. Впервые эта дисциплина была описана ученым Платоном в его диалоге “Законы”. Бюст Платона в Афинах

Окончательное введение в общую систему наук было сделано А. Ампером в 1834 году, который в своей классификации определил кибернетику как “практику государственного управления”.

Современное понимание этой дисциплины было введено американским ученым Нобертом Винтером в 1947 году и уже тогда относилось к общности математических систем управляющих элементов.

Теория алгоритмов, применяемая в кибернетике, изучает формальные способы описания процессов обработки информации в виде условных математических схем – алгоритмов. Основное внимание здесь уделяется вопросам построения алгоритмов для различных классов процессов и вопросам идентичных (эквивалентных) преобразований алгоритмов.

Что такое кибернетика

Кибернетика – это наука об общих законах процессов управления и передачи информации в машинах, живых организмах и их соединениях. Кибернетика – это теоретическая основа автоматизации технологических процессов.

Основные принципы кибернетики были сформулированы в 1948 году американским ученым Норбертом Винером в его книге “Кибернетика, или управление и связь в машинах и живых организмах”.

Возникновение кибернетики было обусловлено, с одной стороны, потребностями практики, перед которой стояла задача создания сложных устройств автоматического управления, а с другой – развитием научных дисциплин, изучающих процессы управления в различных физических областях и готовящих создание общей теории этих процессов.

К этим наукам относятся теория систем автоматического управления и слежения, теория электронных программируемых 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 т.д.).

В отличие от наук, занимающихся конкретными процессами управления, кибернетика изучает то, что является общим для всех процессов управления, независимо от их физической природы, и стремится разработать единую теорию этих процессов.

Все процессы управления характеризуются:

Наличие организованной системы, состоящей из контрольных и управленческих (исполнительных) органов;

Взаимодействие этой организованной системы с внешней средой, которая является источником случайных или систематических возмущений;

Осуществление управления на основе приема и передачи информации;

наличие цели и алгоритма управления.

Изучение проблемы естественной причинности целенаправленных систем управления живой природой является важной задачей кибернетики для дальнейшего выяснения отношений между причинностью и целенаправленностью в живой природе.

Задачей кибернетики также является систематическое сравнительное изучение структуры и различных физических принципов систем управления с точки зрения их способности принимать и обрабатывать информацию.

Кибернетика в своих методах – это наука, широко использующая различные математические аппараты, а также сравнительные подходы в исследовании различных процессов управления.

Основные разделы кибернетики можно выделить следующим образом:

Теория методов управления (программирование);

Теория систем управления.

Теория информации изучает, как информация воспринимается, преобразуется и передается. Информация передается с помощью сигналов – физических процессов, параметры которых однозначно соответствуют передаваемой информации. Установление такого соответствия называется кодированием.

Центральным понятием теории информации является мера количества информации, определяемая как изменение степени неопределенности в ожидании некоторого события, указанного в сообщении, до и после получения сообщения. Этот показатель измеряет количество информации в новостях так же, как физика измеряет количество энергии или количество вещества. Она не учитывает смысл и ценность передаваемой информации для получателя.

Теория программирования занимается изучением и развитием методов обработки и использования информации для управления. Программирование работы любой системы управления обычно включает в себя:

определение алгоритма поиска решений;

составление программы в коде, полученном этой системой.

Поиск решений заключается в преобразовании заданной входной информации в соответствующую выходную информацию (команду управления), задающую цель, которая должна быть достигнута. В его основе лежит некий математический метод, представленный в виде алгоритма. Наиболее развитыми являются математические методы определения оптимальных решений, такие как линейное программирование и динамическое программирование, а также статистические методы принятия решений в теории игр.

Теория алгоритмов, применяемая в кибернетике, изучает формальные способы описания процессов обработки информации в виде условных математических схем – алгоритмов. Основное место занимают вопросы построения алгоритмов для различных классов процессов и вопросы тождественных (эквивалентных) преобразований алгоритмов.

Основной проблемой теории программирования является разработка методов автоматизации процессов обработки информации на программно-управляемых электронных машинах. Основную роль здесь играют вопросы автоматизации программирования, т.е. вопросы составления программ для решения различных задач на станках с помощью этих станков.

С точки зрения сравнительного анализа обработки информации в различных естественно и искусственно организованных системах, кибернетика выделяет следующие основные классы процессов:

Мышление и рефлекторные действия живых организмов;

Изменения наследственной информации в эволюции видов;

Обработка информации в автоматизированных системах;

Обработка информации в экономических и административных системах;

Обработка информации в развитии науки.

Объяснение общих закономерностей этих процессов является одной из основных задач кибернетики.

Теория систем управления изучает структуру и принципы построения таких систем и их взаимоотношения с управляемыми системами и внешней средой. Системой управления в общем случае может быть любой физический объект, выполняющий преднамеренную обработку информации (нервная система животного, система автоматического управления движением самолета и т.д.).

Теория автоматического управления (ACS) – Научная дисциплина, предметом которой являются информационные процессы, происходящие в системах автоматического управления. TAU выявляет общие закономерности функционирования, присущие автоматическим системам с различными физическими реализациями, и на их основе разрабатывает принципы построения высококачественных систем управления.

Кибернетика изучает абстрактные системы управления, представленные в виде математических схем (моделей), которые сохраняют информационные свойства соответствующих классов реальных систем. В рамках кибернетики возникла специальная математическая дисциплина – теория автоматов, которая изучает особый класс дискретных систем обработки информации, содержащих большое число элементов и имитирующих работу нейронных сетей.

Исходя из этого, большое теоретическое и практическое значение имеет объяснение механизмов мышления и строения мозга, обеспечивающих способность воспринимать и перерабатывать огромные объемы информации в малообъемных органах, с ничтожно малыми затратами энергии и с чрезвычайно высокой надежностью.

Кибернетика выделяет два общих принципа построения систем управления: обратная связь и многоступенчатое (иерархическое) управление. Принцип обратной связи позволяет системе управления постоянно учитывать текущее состояние всех управляемых органов и фактические воздействия внешней среды. Эта многоступенчатая система управления экономична и устойчива.

Кибернетика и автоматизация процессов

Комплексная автоматизация в сочетании с самонастраивающимися и самообучающимися системами позволяет добиться наилучшего поведения управления, что особенно важно для сложных производственных процессов. Необходимым условием такой автоматизации является наличие подробного математического описания (математической модели) процесса, которое поступает в компьютер, управляющий процессом, в виде его операционной программы.

Эта машина получает информацию о ходе процесса от различных измерительных приборов и датчиков, а машина, на основе имеющейся математической модели процесса, рассчитывает его дальнейший ход с помощью произвольно заданных команд управления.

Если такое моделирование и прогнозирование происходит намного быстрее, чем реальный процесс, то наилучший режим управления может быть выбран путем расчета и сравнения нескольких вариантов. Оценка и выбор вариантов может осуществляться либо полностью автоматически самой машиной, либо человеком-оператором. Проблема оптимального взаимодействия между человеком-оператором и управляющей машиной играет важную роль.

Большое практическое значение имеет разработанный кибернетикой единый подход к анализу и описанию (алгоритмизации) различных процессов управления и обработки информации путем последовательного разложения этих процессов на элементарные действия, представляющие собой альтернативные варианты выбора (“да” или “нет”).

Систематическое применение этого метода позволяет формализовать все более сложные процессы умственной деятельности, что является первым необходимым шагом для их последующей автоматизации. Проблема информационного симбиоза машины и человека, то есть непосредственного взаимодействия человека и информационно-логической машины в процессе творчества при решении научных проблем, имеет большие перспективы для повышения эффективности научной работы.

Техническая кибернетика – это наука об управлении техническими системами. Первоначально методы и идеи технической кибернетики развивались параллельно и независимо в отдельных технических дисциплинах, связанных с коммуникацией и управлением – автоматике, радиоэлектронике, телеуправлении, вычислительной технике и др. По мере прояснения основных задач теории и методов их решения правила технической кибернетики сформировали единую теоретическую основу для всех областей техники связи и управления.

Техническая кибернетика, как и кибернетика в целом, изучает процессы управления независимо от физической природы систем, в которых эти процессы происходят. Центральной задачей инженерной кибернетики является синтез эффективных алгоритмов управления с целью определения их структуры, свойств и параметров. Под эффективными алгоритмами понимаются правила преобразования входной информации в выходные управляющие сигналы, которые являются эффективными в некотором смысле.

Инженерная кибернетика тесно связана с автоматикой и телемеханикой, но не совпадает с ними, поскольку инженерная кибернетика не занимается проектированием конкретных устройств. Техническая кибернетика также связана с другими отраслями кибернетики; например, информация, полученная из биологических наук, способствует разработке новых принципов управления, включая принципы построения новых типов автоматов, моделирующих сложные функции психической деятельности человека.

Техническая кибернетика выросла из потребностей практики, широко использует математический аппарат и в настоящее время является одной из наиболее развитых отраслей кибернетики. Поэтому прогресс технической кибернетики вносит существенный вклад в развитие других отраслей, направлений и разделов кибернетики.

Важное место в технической кибернетике занимает теория оптимальных алгоритмов или, что в принципе одно и то же, теория оптимальной стратегии автоматического управления, которая дает экстремум некоторого критерия оптимальности.

В разных случаях критерии оптимальности могут быть разными. Например, в одном случае нам может понадобиться максимальная скорость переходных процессов, в другом – минимальный разброс некоторой величины и т.д. Однако существуют общие методы для формулировки и решения широкого круга задач такого типа.

В результате решения задачи мы определяем оптимальный алгоритм управления в автоматической системе, или оптимальный алгоритм распознавания сигнала на фоне шума в приемнике системы связи и т.д.

Другим важным направлением технической кибернетики является разработка теорий и принципов функционирования систем с автоматической адаптацией, которая заключается в преднамеренном изменении свойств системы или ее частей, обеспечивающих повышение успешности ее действий. Большое значение в этой области имеют системы автоматической оптимизации, выведенные путем автоматического поиска на оптимальный режим функционирования и поддерживаемые около этого режима под влиянием непредвиденных внешних воздействий.

Третья тенденция – развитие теории сложных систем управления, состоящих из большого числа компонентов, содержащих сложные взаимосвязи частей и работающих в сложных условиях.

Теория информации и теория алгоритмов, в частности теория конечных автоматов, имеют большое значение для инженерной кибернетики.

Теория конечных автоматов занимается синтезом автоматов в соответствии с заданными условиями работы, включая решение проблемы “черного ящика” – определение возможной внутренней структуры автомата путем изучения его входов и выходов – и других проблем, таких как практичность автоматов определенного типа.

Все системы управления так или иначе связаны с людьми, которые их проектируют, конфигурируют, контролируют, управляют их работой и используют результаты работы систем в своих целях. Это приводит к проблемам взаимодействия человека с набором автоматизированных устройств и обмена информацией между ними.

Решение этих проблем необходимо для того, чтобы разгрузить нервную систему человека от напряженной и рутинной работы и обеспечить максимальную эффективность всей системы “человек-автомат”. Важнейшей задачей технической кибернетики является моделирование все более сложных форм психической деятельности человека с целью замены людей автоматами там, где это возможно и целесообразно. Поэтому техническая кибернетика разрабатывает теории и принципы построения различных видов обучающихся систем, которые целенаправленно изменяют свои алгоритмы в процессе обучения или тренировки.

Кибернетика энергосистем – это научное применение кибернетики к решению задач управления энергосистемами, регулирования их режимов и выявления технико-экономических характеристик при проектировании и эксплуатации.

Отдельные компоненты энергосистемы, взаимодействуя друг с другом, имеют очень глубокие внутренние связи, которые не позволяют разделить систему на независимые составляющие и единовременно изменить факторы, влияющие на определение ее характеристик. С точки зрения методологии исследования энергосистему следует рассматривать как кибернетическую систему, поскольку при ее исследовании используются методы обобщения: теория подобия, физическое, математическое, численное и логическое моделирование.

Если вам понравилась эта статья, пожалуйста, поделитесь ею в своих социальных сетях. Это очень поможет в развитии нашего сайта!

Развитие кибернетики в 1940-х годах.

Кибернетика

Термин “кибернетика” был первоначально введен в науку в 1830 году благодаря обратной связи, черным ящикам и производным понятиям, таким как контроль и самоорганизация. Он фокусируется на том, как что-то (цифровое, механическое или биологическое) обрабатывает информацию, реагирует на нее и изменяется или может быть изменено для лучшего выполнения первых двух задач. Гордон Паск распространил это определение на поток информации “из любого источника”, от звезд до мозга.

Более философское определение кибернетики, предложенное в 1956 году. Л. Куффигналл, один из пионеров кибернетики, определяет кибернетику как “искусство заставлять вещи работать эффективно”. Новое определение было предложено Льюисом Кауфманом: “Кибернетика – это наука о системах и процессах, которые взаимодействуют и воспроизводят сами себя.

Объектами кибернетики являются все управляемые системы. N. Wiener, 1948) связано с появлением этих машин в 1940-х годах, а развитие кибернетики в ее теоретическом и практическом аспектах с прогрессом электронно-вычислительной техники.

В дополнение к инструментам геометрии выпуклых множеств, профессиональное образование. Кибернетика – это наука об оптимальном управлении сложными динамическими системами, изучающая общие принципы управления и связи, которые лежат в основе функционирования систем, начиная от самонаводящихся ракет и высокоскоростных вычислительных машин до сложных живых организмов.

Кибернетика – это более ранний, но все еще используемый общий термин для обозначения многих предметов. Эти предметы также входят в сферу многих других наук, но объединяются при изучении управления системами.

Чистая кибернетика [ ]

Чистая кибернетика изучает системы управления как концепцию, пытаясь обнаружить лежащие в ее основе принципы.

Кибернетика в биологии – это изучение кибернетических систем в биологических организмах, фокусируясь в первую очередь на том, как животные адаптируются к окружающей среде и как информация в виде генов передается из поколения в поколение. Есть и вторая тенденция – киборги.

• биологическая кибернетика
• Бионика
• Нейрокибернетика
• Теория сложных систем [ ]

Теория сложных систем анализирует природу сложных систем и причины их необычных свойств.

Информатика [ ]

Компьютерная наука непосредственно применяет концепции кибернетики для управления устройствами и анализа информации.

Кибернетика в технике используется для анализа отказов систем, когда небольшие ошибки и недостатки могут привести к отказу всей системы.

• экономическая кибернетика
• В математике [ ]

В психологии [ ]

• В социологии [ ]

• История [ ]

Андре Мари Ампер

В античности термин “кибернетика” был использован Платоном в контексте “науки о самоуправлении” в “Законах”, применительно к управлению людьми.

Слово “кибернетика” (франц.) был использован почти в современном значении в 1834 году французским физиком и систематизатором Джеймсом Уаттом был оснащен регулирующим устройством, центробежным регулятором с обратной связью для управления скоростью двигателя. 20 век [ ].

Раннее применение отрицательной обратной связи в электронных схемах включало управление артиллерией и антеннами радаров во время Второй мировой войны. Джей Форрестер, аспирант лаборатории сервомеханики Массачусетского технологического института, работавший с Гордоном С. Брауном во время Второй мировой войны над усовершенствованием электронных систем управления для ВМС США, позже применил эти идеи к общественным организациям, таким как корпорации и города, став организатором Школы промышленного менеджмента при Слоуновской школе менеджмента Массачусетского технологического института. Форрестер также известен как основатель системной динамики.

Обратная связь (“обратное сродство”). Исследования продолжались, особенно в области математического моделирования процессов регулирования, и в 1943 году были опубликованы две ключевые работы. Это были работы “Поведение, цель и телеология” А. Розенблюта, Норберта Винера и Дж. Бигелоу и “Логическое исчисление идей, относящихся к нервной деятельности” С. Мандельброта.

Во время пребывания во Франции Винера попросили написать эссе об унификации той части прикладной математики, которая находит применение в изучении броуновского движения (так называемый процесс Винера) и в теории телекоммуникаций. Следующим летом, уже в США, он использовал термин “кибернетика” в качестве названия научной теории. Это название предназначалось для описания изучения “целенаправленных механизмов” и было популяризировано в книге “Кибернетика, или управление и связь у животных и машин” (Hermann & Cie, Париж, 1948). В Великобритании это образование 1949 года.

В начале 1940-х годов были разработаны клеточный автомат и “универсальный конструктор”. (самовоспроизводящийся клеточный автомат). Результатом этих обманчиво простых мысленных экспериментов стала точная концепция самовоспроизведения, которую кибернетика приняла в качестве фундаментальной концепции. Обнаружение того, что те же свойства генетического воспроизводства применимы к социальному миру, живым клеткам и даже компьютерным вирусам, является еще одним доказательством универсальности кибернетических исследований.

Винер популяризировал социальное значение кибернетики, проведя параллели между автоматизированными системами (такими как регулируемый паровой двигатель) и человеческими институтами в своей книге-бестселлере “Человеческое использование человеческих существ: кибернетика и общество” (Houghton-Mifflin, 1950).

Одним из главных центров исследований в это время была Биологическая вычислительная лаборатория в Университете Иллинойса, которую возглавлял директор

Кибернетика в СССР [ ]

Развитие кибернетики в 1940-х годах.

В издании ” 1954 года появилось описание кибернетики как “упадка и возрождения [ ].

Стюарт А. Амплби

За последние 30 лет кибернетика переживала взлеты и падения, приобретая все большую значимость в изучении искусственного интеллекта и биолого-машинных интерфейсов (т.е. киборгов), но, лишившись поддержки, потеряла позиции для дальнейшего развития.

В 1970-х годах новая кибернетика проявилась в различных областях, но особенно в биологии. Некоторые биологи под влиянием кибернетических идей (Матурана и Варела, 1980; Варела, 1979; Атлан, 1979) “поняли, что метафоры кибернетического программирования, на которых была основана молекулярная биология, представляют собой концепцию автономии, невозможную для живого существа. Следовательно, эти мыслители должны были изобрести новую кибернетику, более подходящую для организаций, которые человечество обнаруживает в природе – организаций, не придуманных им самим”. [1] . Применимость этой новой кибернетики к социальным формам организации остается предметом теоретических дебатов с 1980-х годов.

В экономике проект “Киберсин” в 1980-х годах попытался внедрить кибернетическую административно-командную экономику, новая кибернетика, в отличие от своей предшественницы, интересуется “взаимодействием автономных политических фигур и подгрупп, практическим и рефлексивным сознанием объектов, составляющих и воспроизводящих структуру политического сообщества”. Мейнстрим рассматривает рекурсивность, или самозависимость, политических представлений, как в плане выражения политического сознания, так и в плане способов, которыми системы конституируют себя.”[2]

Голландские социологи Гейер и [3] . Гейер и Ван дер Зувен также отметили, что “переход от классической кибернетики к новой кибернетике ведет к переходу от классических проблем к новым проблемам. Эти изменения в мышлении включают, среди прочего, переход от акцента на управляемой системе к системе управления и агенту, который направляет решения по управлению. И новый акцент на коммуникации между многочисленными системами, которые пытаются контролировать друг друга”. [4] .

Недавние усилия в изучении кибернетики, систем управления и изменения поведения, а также в смежных областях, таких как теория игр (анализ групповых взаимодействий), системы обратной связи в эволюции и изучение метаматериалов (материалов со свойствами составляющих их атомов, выходящими за рамки ньютоновских свойств), привели к возобновлению интереса к этой все более важной области [5] .

Современное поколение является свидетелем появления последних достижений науки и техники. Всего за триста лет наука шагнула далеко вперед.
Существует множество определений кибернетика. И все они по-своему правы. Так что же такое кибернетика? В целом, кибернетика считается наукой, которая представляет законы взаимодействия между машинами и живыми организмами. Однако основная концепция кибернетики сводится к цели управления. В конце концов, контроль – это всегда намеренный процесс, для которого существует созданная система.

Медицинская кибернетика

Область применения кибернетики включает изучение основной структуры и принципов работы систем управления, способности получать и обрабатывать необходимую информацию. Кибернетика основана на использовании математического аппарата для построения математических моделей структур.

Существует также медицинская кибернетикаОсновная цель медицинской кибернетики – использование достижений в области медицины для создания новейших технологий, позволяющих эффективно лечить пациентов. Основная цель медицинской кибернетики – использовать достижения медицины для создания новейших технологий, позволяющих эффективно лечить пациентов. Эти достижения применяются и сегодня. Многие знают случаи, когда больной орган был заменен машиной. Внедрение машинной диагностики в медицинскую практику позволяет не только поставить правильный диагноз, но и подобрать оптимальный, индивидуальный курс лечения для пациента. В настоящее время ведется работа над системой, которая полностью автоматизирует управление медицинскими учреждениями.

Название дисциплины, разработанной в основном в работах Норберта Вайнера, происходит от греческого слова, означающего “рулевой”. В первую очередь эта дисциплина связана с изучением механизмов управления и соответствующих систем связи, особенно тех, которые используют обратную связь с механизмом в отношении его работы. С годами кибернетика стала мультидисциплинарной наукой, охватывающей инженерное дело, информатику, психологию, биологию, социологию и т.д. На самом деле, интеграция с другими отраслями была настолько успешной, что этот термин вышел из употребления.

КИБЕРНЕТИКА

кибернетика ж. 1) Научная дисциплина, занимающаяся изучением общих законов процессов управления и передачи информации в организованных системах (в машинах, живых организмах и обществе). 2) Учебный предмет, содержащий теоретические основы дисциплины. 3) Учебник, излагающий содержание какой-либо дисциплины.

.

КИБЕРНЕТИКА

КИБЕРНЕТИКА

Кибернетика – испорченная сука империализма Словарь синонимов русского языка. кибернетика, количество синонимов: 2 – нейрокибернетика (1) – шлюха империализма (2) ASIS Dictionary of Synonyms. Синонимы: нейрокибернетика, шлюха империализма. смотреть

КИБЕРНЕТИКА

КИБЕРНЕТИКА КИБЕРНЕТИКА (от греч. kybernetike [techne], искусство управления) – это наука о самоуправляемых машинах, особенно машинах с электронным …..

КИБЕРНЕТИКА

От греческого . (. ) – искусство управления, от . – Контроль ] – наука о процессах управления в сложных динамических системах, основанная на теоретических основах математики и логики и на использовании средств автоматизации, в частности электронных вычислительных, управляющих и информационно-логических машин. Появление C. Элементарные методы, которые сегодня называют кибернетическими, применялись эмпирически с незапамятных времен везде, где нужно было управлять каким-либо сложным развивающимся процессом для достижения определенных целей. Цель – достичь ее в течение определенного времени. С усложнением производственных и технических процессов, усилением взаимодействия множества людей, участвующих в экономической, политической и военной деятельности, задействующих огромное количество материальных и энергетических ресурсов, все более очевидным становилось противоречие между потребностями в совершенствовании управления, которое должно было становиться все более оперативным, основанным на достаточной и своевременной информации, и реальными возможностями такого совершенствования. С наибольшей серьезностью вопрос повышения качества управления стал решаться начиная с 1940-х годов. Это привело к появлению К., который проложил путь к применению строгого научного анализа для решения проблемы целесообразности использования современных технических средств для повышения качества управления. C. опирается на достижения многих отраслей современной науки и техники, а значит, положительно влияет на их развитие. Его появление тесно связано, с одной стороны, с работой над сложными устройствами автоматизации, а с другой – с развитием наук, изучающих процессы управления и обработки информации в конкретных областях реальности. При подготовке и разработке C. свою роль сыграли многие области знаний: теории автоматического управления и следящих систем; термодинамика; статистическая теория передачи сообщений; теория игр и оптимальных решений; математическая логика; математическая экономика и т.д.; а также комплекс биологических наук, изучающих процессы управления в живой природе (теория рефлексов, генетика и т.д.). Решающую роль в возникновении С. сыграло развитие электронной автоматики и появление быстродействующих электронных вычислительных машин, открывших новые возможности в обработке информации и моделировании различных систем управления. Основные идеи К. как специальной дисциплины, являющейся синтезом ряда направлений научно-технической мысли, были сформулированы в 1948 году Н. Книга “Кибернетика или управление и связь в животном и машине”, N. Y. “Кибернетика, или управление и связь в животном и машине”, Москва, 1958). Работы С. Шеннон и Дж. Нейман имели выдающееся значение для возникновения языка C. Еще раньше важную роль в генезисе идеи К. сыграли американский ученый Дж. У. Гиббс и И. П. Павлов. Важно отметить заслуги русской и советской школ математиков и инженеров (И. А. Высогродзка, А. М. Ляпунов, А. А. Андронов, Б. В. Булгаков, А. Н. Колмогоров и др.), внесших вклад в зарождение и развитие С. Объектами C. являются сложные устойчивые динамические системы управления. Под динамической понимается такая система, состояние которой изменчиво и которая содержит множество более простых, взаимосвязанных и взаимодействующих систем и элементов. Состояние сложной динамики. Система в целом, как и ее отдельные элементы, определяется значениями параметров, которые характеризуют систему и изменяются в соответствии с различными закономерностями. Сложная динамическая система, рассматриваемая с точки зрения процессов и операций управления, то есть процессов и операций, переводящих ее из одного состояния в другое и обеспечивающих ее устойчивость, называется системой управления. Любая система управления (система управления артиллерийским огнем; система управления народным хозяйством, промышленностью, предприятием, транспортным хозяйством и т.д.; система управления кровообращением, пищеварением и т.д. живого организма) состоит из двух систем: управляющей и управляемой. Система управления взаимодействует с параметрами управляемой системы, чтобы привести ее в новое состояние в соответствии с поставленной задачей управления. Можно выделить три основные области управления: управление системами машин, производственными системами. Управление процессами, а в целом процессами, происходящими при целенаправленном воздействии человека на предметы труда и природные процессы; управление организованной деятельностью человеческих коллективов, решающих ту или иную задачу (напр. организации, осуществляющие военные, финансовые, кредитные, страховые, торговые, транспортные и другие операции); управление процессами, происходящими в живых организмах (сюда входят целенаправленные физиологические, биохимические и биофизические процессы, связанные с жизнедеятельностью организма и направленные на его поведение в изменяющихся условиях чел. Во всех вышеперечисленных областях существуют устойчивые динамические системы, в которых происходят спонтанные или принудительные процессы управления; при этом часто наблюдаются сложные взаимодействия управляемых и управляющих систем. Примером могут служить живые организмы, в которых функции контролируемых и управляемых систем постоянно и многократно переплетаются. Предметом С. являются общие черты, встречающиеся в процессах управления в самых различных областях, независимо от их физической природы; эти области сами являются сферами применения С. Существование К. как науки обосновывается универсальностью процессов управления, создание единой теории которых является ее главной задачей. Хотя С. занимается изучением сложных процессов различной природы, которые развиваются, она изучает их только с точки зрения механизма управления. Его не интересует энергетическая, экономическая, эстетическая или социальная сторона явлений, которые в нем проявляются. Отношения между управляемыми и управляющими системами в С. изучаются лишь постольку, поскольку они могут быть выражены с помощью математики и логики. Соответственно, C. стремится разработать рекомендации по наилучшим методам и способам борьбы для скорейшего достижения этой цели. C. изучает процессы управления в первую очередь для повышения эффективности работы человека. Деятельность С. С. можно разделить на теоретические. К. (математические и логические основы и философские вопросы К.), техническая К. (проектирование и эксплуатация технических средств, используемых в управляющих и вычислительных устройствах) и прикладная C. (применение теоретических и технических C. для решения проблем, связанных с конкретными системами управления в различных областях человеческой деятельности – промышленности, энергетике, транспорте, коммуникационных услугах и т.д.) Таким образом, С. является наукой об общих принципах управления, средствах управления и их применении в технике, в человеческом обществе и в живых организмах. Основные понятия и разделы t e r t i c. Для любого процесса управления характерно следующее: система, состоящая из управляющей и управляемой частей; цель управления; алгоритм управления; взаимодействие данной системы управления с внешней средой, которая является источником случайности или систематичности. Система предназначена для стабильной и динамичной работы в изменяющихся условиях окружающей среды. Системы, в которых процессы управления обеспечивают их стабильность при изменяющихся условиях окружающей среды, называются стабильными динамическими системами управления или организованными системами. Наличие цели является характеристикой любого процесса управления; управление – это организация целенаправленного (ориентированного на цель) воздействия. Задача (цель) либо устанавливается в начале контроля, либо разрабатывается в процессе контроля. В общем случае целью управления является адаптация данной динамической системы к внешним условиям, необходимым для ее существования или выполнения имманентных функций. Управление всегда основано на получении, регистрации, передаче и обработке информации в условиях взаимодействия данной динамической системы с внешней средой. Процесс работы системы управления (процесс управления) в общем случае происходит по следующей схеме. Управление начинается со сбора информации о процессе, которым необходимо управлять (управляемая система); эта информация преобразуется в форму, пригодную для передачи, и передается в систему управления (например, в человеческий мозг или управляющую машину). Используя определенные правила или возможности, система управления обрабатывает полученную информацию в соответствии с поставленными перед ней задачами, в результате чего формируются команды управления, которые передаются на исполнительные механизмы или органы и воздействуют на параметры управляемой системы, что изменяет ее состояние. Очень важной особенностью, характерной для всех сложных случаев управления, является использование обратной связи. Суть обратной связи заключается в том, что информация о текущем состоянии управляемой системы передается от исполнительных механизмов (органов управляемой системы) к органам управления по специальным каналам связи (называемым каналами обратной связи). Эта информация используется контроллерами для выработки команд управления и определения положения этих органов и наличия внешних воздействий. Обратная связь при передаче информации позволяет системе управления учитывать фактическое состояние органов управляемой системы, а также влияние на нее внешней среды. Понятие информации является одним из фундаментальных в К., а теория информации занимает значительное место в комплексе дисциплин, составляющих теоретическую основу К. Более того, C. часто определяется как наука о том, как информация воспринимается, передается, хранится, обрабатывается и используется в машинах, живых организмах и их соединениях. Передача информации происходит с помощью сигналов – физических процессов, параметры которых находятся в некотором (обычно однозначном) соответствии с передаваемой информацией. Установление такого соответствия называется кодированием. Хотя энергия используется для передачи сигналов, количество энергии обычно не связано с количеством, не говоря уже о содержании передаваемой информации. Это одна из основных особенностей процессов управления: большими потоками энергии можно управлять с помощью сигналов, для передачи которых требуется мало энергии. Широкое развитие получила современная так называемая Статистическая теория информации возникла из потребностей коммуникационных технологий и указывает пути повышения пропускной способности и устойчивости к помехам каналов передачи информации. Цель этой теории – оценить количество информации в сообщении на основе вероятности ее появления. Нечастые сообщения получают больше информации, а частые – меньше; количество информации в сообщении измеряется изменением степени неопределенности ожидания события до и после получения новостей о нем. Статистический. Теория информации имеет фундаментальное научное значение, которое выходит далеко за рамки теории связи. Была установлена глубокая аналогия и взаимосвязь между понятием энтропии в статистической физике и статистической мерой количества информации. Энтропию любой физической системы можно рассматривать как меру отсутствия информации в этой системе. По мере увеличения энтропии системы количество информации уменьшается, и наоборот. Поэтому представляется возможным подойти с количественной стороны к оценке информации, содержащейся в физических законах, информации, полученной в физических экспериментах и т.д. Статистическая теория информации также дает общее определение организации и количественную меру для оценки степени организации любой системы. Степень организации измеряется количеством информации, которую необходимо ввести в систему, чтобы перейти от начального неупорядоченного состояния к заданному организованному состоянию. Статистическая теория информации, однако, не принимает во внимание смысл и ценность передаваемых сообщений или потенциал дальнейшего использования полученной информации. Эти вопросы являются предметом другого научного течения – семантической теории информации, которая находится в стадии становления. Семантическая теория информации занимается изучением сущности процессов производства информации живыми организмами, изучением возможностей и методов автоматического распознавания образов, классификацией информации, изучением процессов производства понятий и т.д. Вопросы, касающиеся области этой теории, становятся актуальными в связи с работой по моделированию процессов накопления опыта и распознавания образов, характерных для живых организмов, как с помощью электронных, программно-управляемых машин общего пользования, так и специальных устройств. Среди дисциплин, составляющих теорию. Помимо теории информации, основы С. включают: теорию программирования, теорию алгоритмов, теорию систем управления, теорию автоматов и некоторые другие. Теория программирования в широком смысле может рассматриваться как теория методов управления. В нем рассматривается, как можно использовать информацию для определения направления действий (программы) систем управления в зависимости от конкретной ситуации. Способность в той или иной степени оценивать ситуацию и вырабатывать определенную программу поведения – вырабатывать решения, ведущие к достижению определенной цели – присуща всем системам управления, как естественным (системы живой природы), так и искусственным (технические устройства). Характер процессов принятия решений очень разнообразен. Они могут осуществляться, например, как случайный выбор решений, как выбор по аналогии, путем логического анализа и т.д. В C. математический анализ широко используется для анализа систем управления. Методы выработки оптимальных (т.е. наилучших в определенных отношениях) решений, такие как линейное и динамическое программирование, статистические методы поиска оптимальных решений и методы теории игр. После определения общей линии поведения системы необходимо выяснить, какие конкретные шаги и в каком порядке должны быть выполнены для достижения поставленной цели. При решении этой задачи используются инструменты теории алгоритмов. Следующий круг вопросов, относящийся к методологии управления, связан с изучением возможности реализации разработанных решений и алгоритмов в системах, обладающих определенными свойствами; он составляет область общей теории программирования. Теория программирования в узком смысле слова занимается разработкой методов автоматизации обработки информации и способов представления различных алгоритмов в форме, необходимой для их реализации на электронных программно-управляемых машинах. Одной из основных задач К. является сравнительный анализ и раскрытие общих закономерностей процессов обработки информации и управления, происходящих в естественных и искусственных системах. K. выделяет следующие основные классы таких процессов: мышление; рефлекторная деятельность живых организмов; изменение наследственной информации в процессе биологической эволюции; обработка информации в различных автоматических, экономических и административных системах, а также в науке. Общее описание систем управления, их взаимодействия с управляемыми системами и разработка методов построения систем управления являются задачей теории систем управления. Примерами систем управления, на основе изучения которых построена эта теория, являются: нервная система животного, программно-управляемые компьютеры, системы управления технологическими процессами и т.д. Большую роль в теории систем управления играет рассмотрение абстрактных систем управления, которые представляют собой математические системы. схемы (модели), которые сохраняют информационные свойства соответствующих реальных систем. В рамках программы C. Была создана специальная логико-математическая дисциплина – теория автоматов, изучающая важный класс абстрактных автоматов, так называемых дискретных автоматов, т.е. систем, в которых обрабатываемая информация выражается квантованными сигналами, набор которых конечен. Так, определенное место в теории автоматов занимает логико-математический анализ так называемых нейронных (или нейронных) сетей, моделирующих функциональные элементы мозга. Важной особенностью сложных систем управления является иерархический характер управления, который заключается в том, что для выполнения некоторой функции управления строится ряд механизмов (или алгоритмов) с последовательно возрастающими уровнями управления. Прямой контроль исполнительной власти в основном осуществляется механизмом контроля самого низкого уровня. Этот механизм управляется механизмом второго уровня, который, в свою очередь, управляется механизмом третьего уровня, и так далее. Сочетание принципа иерархического управления с принципом обратной связи придает системам управления свойство устойчивости, которое заключается в том, что система автоматически находит оптимальное состояние в достаточно широком диапазоне изменений внешней среды. Эти принципы обеспечивают приспособляемость систем управления к изменяющимся условиям и лежат в основе биологической эволюции, процессов обучения и приобретения опыта живыми организмами в течение жизни; постепенное развитие условных рефлексов и их наложение есть не что иное, как повышение уровня контроля в нервной системе животного. Принципы иерархического управления и обратной связи также используются при построении сложных систем управления в машиностроении. При изучении систем управления возникают два типа вопросов: один связан с анализом структуры системы управления и определением алгоритма, реализуемого ее управляющими органами; другой – с синтезом (из заданных элементов) системы, обеспечивающей реализацию заданного алгоритма. Общие требования, которым необходимо следовать, заключаются в обеспечении определенной производительности системы, точности, минимального количества элементов и надежности работы системы. Весьма плодотворным в изучении структуры систем управления, в том числе экономических, военных или административных систем, является метод математического моделирования. Она заключается в представлении исследуемого процесса в виде системы уравнений и логических условий. Общий алгоритм (система уравнений) для моделирования любого процесса содержит, как правило, две основные части. Одна часть описывает работу тестируемой системы управления (или алгоритма управления, если тестируется новый алгоритм управления), а вторая часть описывает (моделирует) внешнюю среду. Многократно повторяя процесс решения системы уравнений с различными характеристиками системы, можно изучить ход моделируемого процесса, оценить влияние отдельных параметров на его ход и выбрать оптимальные значения. Кроме математического моделирования, в С используются и другие виды моделирования. Суть их заключается в замене заданной системы изоморфной системой (см. Изоморфизм), которую легче воспроизвести и изучить в лабораторных условиях. Особый интерес с точки зрения С. это самоорганизующиеся системы управления, которые обладают свойством независимого перехода из произвольных начальных состояний в определенные устойчивые состояния. Состояние таких систем меняется случайным образом под влиянием внешних воздействий, но благодаря специальным регуляторным механизмам более высоких уровней эти системы выбирают наиболее устойчивые состояния, соответствующие характеру внешних воздействий. Свойства самоорганизации могут проявляться только в системах с определенной степенью сложности, в частности, избыточностью структурных элементов и случайными связями между некоторыми из них, которые изменяются в результате взаимодействия с внешней средой. К таким системам относятся, например, сети нейронов мозга, некоторые виды колоний живых организмов, искусственные самоорганизующиеся электронные системы и некоторые виды сложных экономических и административных единиц. Что касается теоретических методов, C. это математическая наука, в которой широко используются аналогии и моделирование. A. N. Колмогоров представил более широкое изложение теории C. A. N. Колмогоров предложил более широкое понятие теоретической К., включающее не только математику, но и физику. В данном случае C. включает такие вопросы, как зависимость предельной скорости систем управления от их размеров, обусловленная конечной скоростью распространения света, от ограничений малых систем на способность обрабатывать информацию в явном виде. При этом С. включает рассмотрение таких вопросов, как зависимость предельной скорости систем управления от их размеров, обусловленная конечностью скорости распространения света, ограничения малогабаритных систем на обработку информации в явном виде, связанные с проявлением законов квантовой физики, и др. Такой подход открывает большие возможности для дальнейшего развития C. Значение К. для науки и техники. Значимость Q. для научно-технического прогресса определяется повышением требований к точности и быстродействию систем управления, а также усложнением самих процессов управления и связано в первую очередь с появлением и внедрением электронно-вычислительных машин. Эти машины работают по заранее заданным программам, могут выполнять сотни тысяч и миллионы арифметических и логических операций в секунду и имеют память для хранения многих миллионов чисел. Существуют две основные области применения С. в инженерном деле: 1) для управления машинами и комплексами машин в промышленности, на транспорте, в армии и т.д.; 2) для использования машин, особенно компьютеров, для выполнения трудоемких расчетов и моделирования различных динамических процессов. Наиболее очевидным примером является использование электронных машин для расчета траекторий искусственных спутников, межконтинентальных и космических ракет и т.д. Использование электронных машин в области научно-технических исследований позволяет во многих случаях сократить экспериментальные исследования и натурные испытания, что приводит к экономии материальных ресурсов и времени при решении научных задач и создании новой техники. Проблема непосредственного взаимодействия человека и информационной машины в процессе творческого мышления при принятии решений по научным задачам имеет большие перспективы для повышения производительности научного труда. Научное творчество предполагает значительную работу по отбору информации, ее обобщению и представлению в форме, удобной для анализа и выводов. Такая работа может выполняться машиной в соответствии с желаниями и инструкциями человека. Вычислительные машины уже находят практическое применение в области автоматизации научной и информационной работы и перевода иностранных текстов. Эти машины особенно важны в связи с развитием научной и другой литературы. В силу природы С. как науки о закономерностях процессов, протекающих в системах управления различной природы, она развивается в тесной связи с целым рядом других областей знаний. Применение результатов и методов К. и использование электронно-вычислительных машин уже показали свою плодотворность в биологии. Идеи и инструменты К. и математической логики, примененные к изучению языка, дали начало новой научной области – математической лингвистике. Идеи и инструменты К. и математической логики, примененные к изучению языка, дали начало новой научной области – математической лингвистике, которая лежит в основе работ в области автоматического перевода с одного языка на другой и играет важную роль в разработке информационно-логических машин для различных областей знаний. С другой стороны, фактический материал наук, занимающихся реальными системами управления и обработки информации, и проблемы, возникающие в этих науках, являются источником дальнейшего развития С. как в теоретическом, так и в технологическом аспектах. Поэтому в последние годы возникла новая область К. техники – бионика, которая изучает системы управления и органы чувств живых организмов с целью использования их принципов для создания технических устройств. Разработка таких систем, в свою очередь, позволяет глубже понять процессы, происходящие в системах управления живой природы. Например, изучение структуры мозга обладает исключительной надежностью. Повреждение достаточно больших участков мозга в результате хирургического вмешательства иногда не приводит к потере определенных функций за счет их своеобразной компенсации другими участками. Это свойство очень интересно с технологической точки зрения. С философской точки зрения К., особенно такие ее разделы, как теория самоорганизующихся систем, теория автоматов, теория алгоритмов и т.д., очень важна. Методы моделирования способствуют более глубокому познанию систем управления живыми организмами, выявлению закономерностей функционирования нервной системы животных и человека, познанию характера взаимодействия организма с окружающей средой, изучению механизмов мышления; особенно большое научное и практическое значение имеет изучение с кибернетической точки зрения деятельности человеческого мозга, дающего возможность получать и перерабатывать огромное количество информации в органах малого объема с ничтожными затратами энергии. Этот комплекс проблем является источником важных идей К., в частности идей, касающихся путей создания новых автоматических устройств и вычислительных машин. Методология применения К. к нейрофизиологии в целом заключается в следующем. На основе экспериментальных исследований, физиологических данных и результатов исследований К. строится рабочая гипотеза относительно определенных механизмов действия мозга. Правильность и полнота этой гипотезы проверяется с помощью моделирования; программа, выражающая эту гипотезу, вводится в универсальную вычислительную машину (или специальный автомат); анализ машины показывает, насколько полным и точным было содержащееся в гипотезе представление изучаемых механизмов мозга. Если эти механизмы не до конца поняты и гипотеза несовершенна, машина не обнаружит (т.е. не смоделирует) процессы, которые она пытается воспроизвести. В этом случае анализ работы кибернетической модели может привести к выявлению недостатков в гипотезе и к новой серии экспериментов; на их основе выдвигается новая гипотеза, строится более совершенная модель и т.д. до построения автомата, достаточно хорошо моделирующего исследуемые нейрофизиологические процессы; реализация такого автомата подтверждает правильность идей, составляющих гипотезу. Этот путь исследования ведет, с одной стороны, к созданию новых, более сложных автоматов (программ), а с другой – к более полному познанию механизмов деятельности мозга. В частности, его применение показало, что можно анализировать сложные формы функционирования мозга на основе относительно простых принципов. Так, например, удалось найти подходы к анализу способности мозга решать сложные задачи (и создать специальные автоматы для имитации решения этих задач); добиться прогресса в изучении проблем обучения и самообучения и т.д. Для изучения проблемы обучения и создания самообучающихся систем большое значение имеет использование принципов условных рефлексов и в целом методов исследования мозга, разработанных И.П. Павловым. Эти методы помогают в решении проблемы выбора той части информации, поступающей в систему управления, которая является достоверной и полезной для этой системы, а также в решении проблемы сокращения числа пробных взаимодействий с внешней средой и в других вопросах. С этим типом задач тесно связаны работы по изучению принципов оптимальной организации разведочной деятельности в неизвестной среде и исследования по выявлению методов оптимального управления сложными системами. Для более глубокого анализа некоторых сложных форм функционирования мозга большое значение имеют исследования по созданию машин, способных распознавать образы, и особенно машин, способных обучаться этому распознаванию, что непосредственно связано с работой по созданию машин, воспринимающих человеческую речь и “читающих” печатный текст. Стоит упомянуть и кибернетику. Модели “черепах”, “мышей” и т.д., действия которых внешне напоминают поведение животных; эти модели приобретают научную ценность, если они предназначены для проверки научных гипотез. Большое значение для изучения принципов управления и обработки информации в мозге имеет развитие теории нейронных сетей, в создании которой большую роль сыграли У. У. Маккаллох и У. Питтс. В основе деятельности мозга лежит функционирование сложных систем нейронов, особым образом связанных между собой; эти системы проявляют закономерности, которых нет в работе отдельных нейронов или их относительно простых групп. Изучение таких систем сопряжено с большими трудностями, для преодоления которых необходимо сочетание экспериментальных исследований с моделированием и абстрактно-математическим методом рассмотрения, в частности с аппаратом современной логики. Важность теории нейронных сетей заключается в том, что эта теория служит источником рабочих гипотез, которые проверяются на экспериментальном нейрофизиологическом материале. Если анализируются сложные формы деятельности мозга (обучение, распознавание образов и т.д.), то одних мер теории нейронных сетей оказывается недостаточно, поэтому необходимо начать с изучения системы правил обработки информации, лежащей в основе изучаемых форм деятельности мозга, и только потом формировать гипотезы о структуре реализующей их нейронной сети и строить ее логико-математические модели. Для нейрофизиологии очень интересна разработка моделей, содержащих случайно связанные элементы, способные к самоорганизации и приобретению целенаправленного поведения в процессе работы, а также изучение различных форм кодирования информации в центральной нервной системе и ее перекодировки в нервных центрах. Применение теории вероятности и теории информации открывает путь к тщательному анализу законов обработки информации в нервной системе. С точки зрения С. Большой интерес представляет изучение естественных способов кодирования наследственной информации, обеспечивающих хранение огромных объемов информации в крошечных объемах наследственного вещества, уже содержащего в эмбриональной клетке основные характеристики взрослого организма. Результатом взаимодействия К. с другими областями знаний является углубление связи между К. и практикой. Таким образом, анализ работы самоорганизующихся систем управления, действующих в организмах человека и животных, проведенный с помощью К., приобретает все более непосредственное практическое значение. Например, С. уже оказывает важную помощь в борьбе за здоровье человека. Причины многих заболеваний (молочница, гипертония и т.д.) тесно связаны с нарушениями в процессах контроля деятельности внутренней нервной системы. Возникновение патологических форм управления, вызывающих необратимые изменения в функционировании отдельных органов и систем организма, играет большую роль в развитии заболеваний; кибернетический подход к изучению таких заболеваний указывает новые пути медицинского воздействия на больной организм. В настоящее время применение С. в невропатологии и психиатрии привело к развитию представлений о нейрофизиологических механизмах тремора, нарушений двигательной координации, навязчивых психозов и т.д.; на этой основе разрабатываются новые интервенционные методы нейрохирургического лечения. Использование С. позволило создать ряд устройств для компенсации утраченных или временно нарушенных функций организма (например, аппарат “Сердце-легкие”, позволяющий полностью отключить сердце и малый круг кровообращения, заменив их на определенное время хирургической операцией). Проводятся эксперименты по разработке новых технологий для слепых, создаются устройства для чтения для слепых и слабовидящих). Проводятся эксперименты по созданию приспособлений для чтения для слепых. Все чаще C. используется для медицинской диагностики. С его помощью разрабатывается ряд синтезаторов-анализаторов для автоматического получения электрической картины дипольного движения сердца (по электрокардиограммам), для анализа биоэлектрических потенциалов мозга, для синтеза целостной картины электрического поля мозга и для вариационно-статистической, автокорреляционной и др. обработки кривых патофизиологических процессов. В настоящее время различные отрасли клинической медицины работают над программированием комплексных диагностических карт, основанных на большом количестве случаев, и обещают, что в будущем смогут использовать электронные машины для постановки диагнозов в сложных случаях и на ранних стадиях серьезных заболеваний. К. В социалистическом обществе. В обществе существуют области управления, к которым применимо К.; это машины и машинные системы, технологические процессы, транспортные операции, деятельность коллективов людей, решающих конкретные задачи в экономической сфере, военное дело и т.д. По мере развития общественного производства, науки и техники, с одной стороны, возрастает сложность организации контроля, а с другой – повышаются требования к его качеству, поскольку контроль должен быть все более точным и оперативным. Особенно большие требования предъявляются к процессам управления в социалистическом обществе, поскольку именно там происходит развитие экономики и культуры. Ленин неоднократно обращал внимание на важность научной организации управленческого труда. В своей статье “Меньше – лучше”, советуя принимать на работу в советский государственный аппарат безупречных коммунистов и рабочих, он отмечал, что “… должен сдать экзамен на знание основ теории в вопросе нашего государственного аппарата, на знание основ науки управления. ” (Полн. собр. соч., т. 33, с. 449). Ленин требовал научного изучения вопроса об организации труда, и в частности управленческого труда. В соответствии с рекомендациями Ленина КПСС всегда придавала большое значение совершенствованию процессов управления в советском обществе. Применение К. имеет очень большое государственное значение для развития методов управления и повышения эффективности управленческого труда в социалистическом обществе. C. разрабатывать такие методы и создавать такие научно-технические средства, которые позволяют оптимально осуществлять процессы управления в сельском хозяйстве и административной деятельности, в научной работе, т.е. достигать поставленных целей с наименьшими затратами времени, труда, материальных ресурсов и энергии. Систематическое применение под руководством Коммунистической партии и социалистического государства мер С. КПСС имеют первостепенное значение для оптимального управления целеустремленной, высокоэффективной и хорошо организованной рабочей силой строителей коммунизма. В ходе развернутого строительства коммунизма в СССР, как говорится в Программе КПСС, “кибернетика, электронно-вычислительные и управляющие устройства в производственных процессах промышленности, строительства и транспорта, в научных исследованиях, в плановых и конструкторских расчетах, в учете и управлении” (1961, с. 71) будет широко использоваться. K. является теоретической основой для комплексной автоматизации производственных процессов. Современный уровень развития производительных сил социалистического общества требует все большего применения в управлении учреждениями, предприятиями, цехами, производственными отделами и т.д. Автоматизация производственного процесса основана на использовании методов С. и электронно-вычислительной техники. Успешное внедрение автоматизации создает возможности для радикального повышения производительности труда, увеличения объемов производства, достижения оптимальных производственных затрат и повышения качества. Наиболее важное применение К. находит в управлении экономикой и экономических исследованиях, а также в бухгалтерском учете, статистике, администрировании, коммуникации и т.д. Говоря о применении С. в экономике, необходимо различать использование электронных машин для автоматизации сбора и обработки информации и использование математических инструментов С. (Аппарат теории игр, линейное и динамическое программирование, теория массового обслуживания, методы исследования и т.д.)

КИБЕРНЕТИКА

– Наука об управлении, коммуникации и обработке информации (буквально “искусство управления”). Первый, кто использовал этот термин для обозначения рулевого управления в целом… часовой механизм.

КИБЕРНЕТИКА

КИБЕРНЕТИКА (древнегреческое kybernetike (techne) – “искусство управления”) – область знаний, суть которой была сформулирована Винером как наука о “коммуникации, …..

КИБЕРНЕТИКА .

(древнегреч. kybernetike [techne] *искусство управления*) – область знаний, суть которой была сформулирована Н. Винером как наука о *коммуникации, управлении и наблюдении в машинах и живых организмах* в его книге *Кибернетика, или управление и коммуникация в животных и машинах* (1948). В 1959 году академик А.Н. Колмогоров писал: *. Поздно спорить о степени удачи Винера, когда в 1948 году он выбрал для новой науки название “кибернетика”. Это название достаточно устоялось и рассматривается как новый термин, имеющий мало связи с греческой этимологией. Кибернетика занимается изучением систем любой природы, которые способны воспринимать, хранить и обрабатывать информацию и использовать ее для контроля и регулирования. При этом кибернетика широко использует математический метод и стремится к конкретным, ситуативным результатам, позволяющим как анализировать такие системы (реконструировать их структуру на основе опыта их использования), так и синтезировать их (рассчитывать схемы систем, способных выполнять заданные действия). По своей природе кибернетика ни в коем случае не ограничивается философским обсуждением природы интенциональности в машинах и философским анализом ряда изучаемых ею явлений. C. возникла на пересечении математики, логики, семиотики, физиологии, биологии, социологии (ранее слабо связанных между собой) и с начала 1950-х гг. (наряду с физикой, химией и биологией) стала оказывать значительное влияние на развитие мировой науки. Тектология (общая организационная наука) Богданова (СССР, 1920-е гг.), предшественник С. Винера (по крайней мере, в его системной части; а Богданов в своей работе использовал только качественные методы). Центральным в К. является понятие *информации*, которое, согласно Винеру, обозначает *содержание, поступающее из внешнего мира в процессе нашей адаптации к нему и адаптации к нему наших органов чувств. *. То есть, для Винера информация – это знание, которое имеет одну меру ценности по отношению к внешней среде (семантика) и вторую меру ценности по отношению к накопленным знаниям получателя, цели знания (прагматика). При этом Винер интерпретировал каждую порцию информации, независимо от ее конкретного содержания и назначения, как выбор между двумя или более величинами, наделенными известными вероятностями (селективная концепция информации), что позволило начать изучение всех процессов с помощью разработанного им единого аппарата математической статистики (где идея К. как общей теории управления и связи – первый фундамент К.). В К. *Коммуникация* – это процессы приема информации, ее хранения и передачи; *Контроль* – это процессы преобразования полученной информации в сигналы, корректирующие функционирование кибернетической системы. Если система способна самостоятельно получать и применять информацию о результатах своего функционирования, то такая система обладает средствами обратной связи, а переработка этой информации в сигналы, корректирующие функционирование системы, называется в С. * контроль (регулирование). В С. элементы кибернетической системы, осуществляющие коммуникацию, управление или мониторинг, рассматриваются исключительно как носители (передатчики) информации. Понятие *количество информации* (количество вариантов), введенное в явном виде К.Э. Шенноном, основателем теории информации, имеет решающее значение в C. Количество информации (отрицательная энтропия по Винеру), как и количество материи и количество энергии, является одной из основных характеристик природных явлений. Это вторая основа винеровской интерпретации К., как теории организации, теории борьбы с мировым Хаосом, с возрастающей энтропией. Колмогоров писал: * С точки зрения кибернетики, конкретная материальная природа элементов кибернетической системы, хранящих, передающих или перерабатывающих информацию, а также количество энергии, затрачиваемой на их работу, являются подчиненными обстоятельствами. В процессе эволюции живых организмов возникли тонкие механизмы, позволяющие хранить огромные объемы информации в малых объемах памяти (например, механизм наследственности, сохраняющий в одной клетке весь запас признаков взрослого вида), а также механизмы, способные получать и обрабатывать огромные объемы новой информации с ничтожными затратами энергии (например, механизмы памяти и мышления в коре головного мозга). *. Функционирующий компонент кибернетической системы получает информацию из внешней среды и использует ее для выбора соответствующего поведения. Согласно Винеру, информация никогда не создается, она только передается и принимается, но она искажается *шумом* (помехами) на пути к объекту и внутри него; и для этого объекта она может быть потеряна. Борьба с энтропией – это борьба с *шумом*, искажением информации (выступающей как *семантическая сущность* материи, которая отождествляется с одновременно взаимодействующими материей, энергией, информацией и знаниями, которые, согласно законам поведения, находятся во взаимных переходах друг от друга; в этих взаимодействиях материя является *носителем* знаний, а энергия – *носителем* информации). К. постулировал принцип единства информации и управления (необходимый для анализа сущности процессов в самоорганизующихся технических и биосоциальных системах). Винер считал, что процесс управления в таких системах заключается в том, что некое центральное устройство обрабатывает информацию, полученную от сенсоров-рецепторов (первичных источников информации), и передает ее туда, где она воспринимается как требование для выполнения определенного действия. После этого сенсорные рецепторы готовы передать информацию об изменении ситуации для выполнения следующего цикла управления. Основную роль в потоке информации через систему и данный циклический алгоритм управления играет содержание информации, передаваемой датчиками-рецепторами и центральным устройством. В связи с этим Колмогоров писал, что *. механизмы регулирования второго порядка, собирающие информацию о результатах работы некоторого механизма регулирования или управления первого порядка, способны использовать эту информацию для сознательного изменения устройства и режима работы этого механизма первого порядка. Классическим примером такой регуляции второго порядка является механизм условного рефлекса. Над системой уже сложившихся, выработанных рефлексов, т.е. доминирует механизм выработки новых рефлексов и связей между внешними раздражителями и ответными реакциями организма. Входами этого механизма являются *подкрепления*, получаемые, если ответ удовлетворяет потребности организма, и *подкрепления*, если не удовлетворяет. *. Категория *контроль* является основной категорией К. Все остальные категории подчинены ей. (Следует отметить, что существует подход к К. как к науке, изучающей способы создания, раскрытия структуры и тождественного преобразования алгоритмов, описывающих процессы управления, происходящие в реальности). Смысл категории *контроля* в С. может быть раскрыт только через более общие категории структуры и функции, причинности и интенциональности и другие *внутренние* категории С. В целом, управление в кибернетической системе – это цикл, осуществляемый в контуре обмена информацией, состоящем из органа управления, каналов прямой связи и каналов обратной связи. Контрольные действия представляют собой контрольную информацию (информацию о дальнейших соответствующих действиях объекта контроля). Информация о состоянии объекта и другие данные, поступающие от объекта в орган управления, являются информацией о состоянии. По сути, управление – это весь процесс сбора, обработки, преобразования и передачи информации для реализации целенаправленного действия любой кибернетической системы, которая должна реализовывать такие процессы и включает в себя исполнителя, источник-приемник энергии, источник и приемник сигналов, систему передачи сигналов от источника к исполнителю. При граничном условии кибернетическая система полностью недетерминирована с максимальной энтропией. По мере функционирования системы, потребляя энергию, она потребляет информацию, которая уменьшает разнообразие (неопределенность) и делает поведение системы предсказуемым; энтропия уменьшается. Поток информации позволяет управлять кибернетическими системами. Информация уменьшает разнообразие, и это основной метод регулирования. Наличие в кибернетической системе возмущений в каналах обмена информацией (*шум*) приводит к увеличению разнообразия (энтропии), без увеличения информационного содержания. Если энтропия кибернетической системы увеличивается, система деградирует. Для противодействия деградации в кибернетическую систему вводится неэнтропия (дополнительная информация) за счет энергии, поскольку естественным состоянием любой системы, обладающей способностью изменять свои стохастические характеристики, является увеличение энтропии (потеря информации). Условия осуществимости контроля: (1) детерминизм (наличие причинно-следственных связей между элементами) системы; (2) динамичность системы; (3) наличие управляющего параметра, действие которого может изменить направление преобразований; (4) свойство усиления (способность системы претерпевать значительные пространственно-временные и/или энергетические преобразования под влиянием небольших изменений управляющего параметра). Поскольку системы имеют протяженность в пространстве, то: 1) действие управляющего параметра и преобразование системы разделены во времени; 2) управляющий параметр и объект управления имеют различную физическую природу; 3) хранение, преобразование и передача управляющей информации происходят в подсистемах управления. Содержание процесса управления характеризуется стремлением управлять гомеостазом путем уравновешивания системы с трансформирующейся внешней средой, эффективно противодействуя деструктивным влияниям внешней среды с целью стабилизации соответствующих параметров кибернетической системы. Киберсистемы, которые используют минимальное количество информации для достижения одних и тех же целей, считаются эффективными. Все другие системы с аналогичными целями требуют информации. Существует прямая связь между управлением и преобразованием энергии: по мнению Г.Н. Алексеева, *управление сводится к изменению потока того или иного вида энергии в различных системах. Активное влияние человека на природу, т.е. Ее можно рассматривать как управление потоками энергии во внешней природе, причем источником энергии является сама природа, а работа выполняется только тогда, когда энергии получается больше, чем расходуется*. П.Г. Кузнецов утверждает, что *. этот механизм обмена возможен, если в организме человека есть логическое устройство управления, которое работает по следующей программе: 1) *запоминает* физическую последовательность мышечных движений; 2) *вычисляет* общую величину затраченной на них энергии; 3) *запоминает* последовательность затраченной в природе энергии; 4) *вычисляет* эффективность труда; 5) выполняет *логические* операции: принимает программу последовательности движений, если эффективность выше средней, и отвергает ее, если *. В то же время Г.Н. Алексеев утверждает, что *. в принципе можно построить *. такую программу. Работа любого устройства, которое активно ищет оптимальный режим управления, описывается аналогичной программой и направлена на экономию энергии. Следовательно, общественная деятельность человека в процессе производства представляет собой неэквивалентный обмен энергией с природой, в результате которого энергетический бюджет общества (или, соответственно, неэнтропия) должен увеличиваться. *. По мнению Л. Бриллюэна, основным критерием кибернетических систем является их энергоэнтропийная эффективность, то есть отношение прироста неэнтропии (приобретенной информации) к приросту энтропии во внешних системах (источниках энергии). На современном этапе развития C. работы по созданию искусственного интеллекта (кибернетического разума), рассматриваемые как научное направление, раскрывают спектр самых разнообразных взглядов на возможность построения основанных на знаниях систем рассуждений. Рассматривая возможность создания искусственного интеллекта (кибернетического разума) на основе кибернетического моделирования, необходимо отметить следующие моменты. В С. моделируются только функции мозга, подверженные логической обработке (т.е. связанные с получением, обработкой и выдачей информации). Все остальные разнообразные функции человеческого мозга остаются вне К. Например, многие понятия К. являются антропоморфными: понятия цели, выбора, решения, условного рефлекса, памяти и т.д. переносятся (правильно или неправильно) на кибернетические системы. Однако существуют человеческие функции, которые компьютеры не могут выполнять. И это не из-за их ограниченности, а потому что такие чувства, как уважение, понимание и любовь, просто не являются техническими проблемами. * (J.Weisenbaum). Принято считать, что единственным предметом мысли пока является человек, вооруженный всеми средствами, имеющимися в его распоряжении на данном уровне развития. К таким средствам относятся кибернетические машины, в которых материализуются результаты человеческого труда. Человек передаст машине лишь некоторые функции, которые он выполняет в процессе мышления. На самом деле, аргументы против возможности создания искусственного интеллекта (кибернетического разума) указывают на спектр мыслительных действий, которые не может выполнять ни одна кибернетическая система. Человек не является естественным существом; его основные характеристики являются продуктом социального, а не чисто биологического развития. Следовательно, человеческое мышление не может развиваться в изоляции; оно требует включения человека в общество. Во-первых, язык необходим для возникновения мышления, которое возможно только в обществе. Во-вторых, с кибернетической точки зрения, *интеллект* системы определяется количеством информации, которую она обрабатывает, поэтому система в бедной информацией среде не может стать достаточно *интеллектуальной*. В отношении искусственного интеллекта (кибернетического интеллекта) большинство исследователей определяют интеллект как диапазон способностей любой кибернетической системы к достижению одной из многих возможных целей в самых разных условиях. Знание отличается в К. от интеллекта тем, что знание – это полезная информация, собранная и сохраненная кибернетической системой в процессе ее деятельности, тогда как интеллект – это определенная способность кибернетической системы предсказывать состояния внешней среды в сочетании со способностью преобразовывать предсказания в соответствующую реакцию, ведущую к определенной цели. Логическая машина отличается от человеческого мозга тем, что она не может иметь несколько взаимоисключающих программ деятельности одновременно. Человеческий мозг всегда имеет их, вот почему он является *полем битвы для святых* или *пепельницей противоречий для более обычных людей*. Кибернетические устройства оказываются тем лучше, чем более точную, алгоритмическую задачу они требуют, их происхождение от цифровых компьютеров отомщено. Если ситуация становится чрезмерно сложной и количество новых факторов увеличивается слишком сильно, робот погибает. Человек пытается полагаться на догадку (приблизительное решение) и иногда добивается успеха, а робот не может. Он должен все тщательно и четко обдумать, и если это невозможно, то он проигрывает человеку. Однако в опасной ситуации робот не *потеряет голову*, потому что он не испытывает страха и безразличен к угрозе смерти. В таких ситуациях самоконтроль может компенсировать недостаток интуиции. Робот пытается контролировать ситуацию до последнего момента, даже когда видит, что проиграл. Хотя с точки зрения человека это нерационально, с точки зрения робота это логично, потому что он сам так решил. У роботов мало творческих способностей, потому что они неразрывно связаны с интуицией (Лем). Реализация настоящего искусственного интеллекта станет возможной, если системы, основанные на знаниях, начнут осмысленно обрабатывать (в человеческих терминах) пакеты знаний, созданные для решения многих проблем, которые по существу недоступны человеческому мышлению. При решении спектра проблем, возникающих в процессе построения эффективных форм и средств информационного обмена, возникает необходимость решения задачи явной объективизации знаний размещения фрагментов знаний в интегрированные пакеты, в которых они могут перемещаться по каналам информационного обмена. Таким пакетом может быть предложение на любом языке, книга, изображение, гипертекст и т.д. Общим для всех типов пакетов является то, что при любых условиях они должны сохранять *семантическую безопасность* размещаемых знаний, которые в противном случае должны быть декларативными и способными извлекать знания повышенной общности из упакованных структур отношений и понятий. Получатель и отправитель таких пакетов должны использовать единую систему правил для их объективации и восприятия формализма объективации знаний (естественным человеческим формализмом является устная речь и письмо). Не все знания могут быть выражены в лингвистической форме, а знания, не выраженные в лингвистических конструкциях, не включаются в процессы обмена информацией. С помощью естественного языка, как одной из форм объективизации знаний, происходит человеческое общение, и таким образом один и тот же фрагмент знаний получает различные вербальные и/или текстовые формы. Языковые редукторы были построены в областях научного знания (сужение естественного языка; необходимо подчеркнуть язык математики как основу для представления систем знаний в естественных науках; философия, физика и т.д. имеют свой собственный язык). Использование лингвистических редукторов в целом повышает надежность процессов обмена информацией, снижая вероятность неправильной интерпретации передаваемой информации. Преимущества лингвистической редукции заключаются в устранении семантической многозначности естественного языка, устранении семантического *шума* в каналах обмена информацией и возможности построения стандартизированных пакетов фрагментов знаний. Обобщающий характер кибернетических идей и методов, задача обоснования таких основных понятий К., как *информация*, *управление*, *обратная связь* и т.д., требуют выхода в более широкую, философскую область знаний. К., работы которого имеют исключительное значение для изучения познавательных процессов, по своей сути и содержанию фактически являются частью современной теории познания. Изучение методологических и эпистемологических аспектов К. способствует решению философских проблем понимания того, что такое простое и сложное, количество и качество, необходимость и случайность, возможность и действительность, прерывность и непрерывность, часть и целое. Важным философским результатом К. является то, что ряд функций мышления, ранее считавшихся исключительной прерогативой живого человеческого мозга, оказался воспроизводимым в кибернетических устройствах. См. также: виртуальная реальность, виртуальная реальность, искусственный интеллект, тектология, информация, информационная война. С.В. Шелков.

КИБЕРНЕТИКА

Кибернетика в медицине. Кибернетика – это наука об общих законах управления в системах любой природы – биологических, технических, социальных. Основная информация о часах

КИБЕРНЕТИКА

КИБЕРНЕТИКА [древнегреческое kybernetike (techne) – искусство управления] – область знаний, суть которой была сформулирована Винером как наука о связи, управлении и контроле в машинах и живых организмах. В книге “Кибернетика, или управление и связь у животных и машин” (1948). В 1959 году академик А.Н. Колмогоров писал: “Поздно спорить о степени успеха Винера, когда в 1948 году он выбрал для новой науки название кибернетика. Это название достаточно устоялось и рассматривается как новый термин, имеющий мало связи с греческой этимологией. Кибернетика занимается изучением систем любой природы, которые способны воспринимать, хранить и обрабатывать информацию и использовать ее для контроля и регулирования. При этом кибернетика широко использует математический метод и стремится получить конкретные специальные результаты, позволяющие как анализ таких систем (реконструкция их структуры на основе опыта их использования), так и их синтез (расчет схем систем, способных выполнять заданные действия). В силу своей специфики кибернетика ни в коем случае не ограничивается философским обсуждением природы интенциональности в машинах и философским анализом ряда изучаемых ею явлений. С. возникла на пересечении математики, логики, семиотики, физиологии, биологии, социологии (ранее слабо связанных между собой) и с начала 1950-х гг. (наряду с физикой, химией и биологией) стала оказывать значительное влияние на развитие мировой науки. Тектология (общая организационная наука) Богданова (СССР, 1920-е гг.), предшественник С. В своей работе Богданов использовал только качественные методы). Для K. центральным является понятие информации, которая, по Винеру, представляет собой определение содержания, получаемого из внешнего мира в процессе нашей адаптации к нему и адаптации к нему наших органов чувств. То есть, для Винера информация – это знание, которое имеет одну меру ценности по отношению к внешней среде (семантика) и вторую меру ценности по отношению к накопленным знаниям получателя, цели знания (прагматика). Таким образом, Винер трактовал любую информацию, независимо от ее конкретного содержания и назначения, как выбор между двумя или более величинами, наделенными известными вероятностями (селективная концепция информации), что позволило изучать все процессы с помощью разработанного им единого аппарата математической статистики (откуда и идея К. как общей теории управления и связи – первооснова К.). В С. коммуникация – это процессы получения информации, ее хранения и передачи; управление – это процессы переработки полученной информации в сигналы, корректирующие функционирование кибернетической системы. Если система способна самостоятельно получать и применять информацию о результатах своих действий, то такая система обладает средствами обратной связи, а в С. переработка этой информации в сигналы, корректирующие работу системы, называется управлением (регулированием). В С. элементы кибернетической системы, осуществляющие коммуникацию, управление или контроль, рассматриваются только как носители (передатчики) информации. Понятие количества информации (количества выбора), введенное в явном виде К. Э. Шенноном, основателем теории информации, имеет решающее значение в C. Количество информации (отрицательная энтропия по Винеру), как и количество материи и количество энергии, является одной из основных характеристик природных явлений. Второй фундамент K. это интерпретация Винера как теории организации, теории борьбы с хаосом мира, с возрастающей энтропией. Колмогоров писал: “С точки зрения кибернетики конкретная материальная природа элементов кибернетической системы, хранящих, передающих или перерабатывающих информацию, а также количество энергии, затрачиваемой на их работу, являются подчиненными обстоятельствами. В процессе эволюции живых организмов возникли тонкие механизмы, позволяющие хранить огромные объемы информации в ничтожно малых объемах памяти (например, механизм наследственности, сохраняющий в одной клетке весь запас видовых признаков взрослого организма) и механизмы, способные получать и обрабатывать огромные объемы новой информации с ничтожными затратами энергии (например, механизмы памяти и мышления в коре головного мозга). Элемент, функционирующий в кибернетической системе, получает информацию из внешней среды и использует ее для выбора соответствующего поведения. Согласно Винеру, информация никогда не создается, она только отправляется и принимается, но искажается шумом (помехами) на пути к объекту и внутри него; и для этого объекта она может быть потеряна. Борьба с энтропией – это борьба с шумом, искажением информации (выступающей как смысловая сущность материи, которая отождествляется с одновременно взаимодействующими материей, энергией, информацией и знанием, которые по законам поведения находятся во взаимных переходах одно в другое; в этих взаимодействиях материя является носителем знания, а энергия – носителем информации). К. постулирует принцип единства информации и управления (что необходимо для анализа сущности процессов, происходящих в самоорганизующихся технических и биосоциальных системах). Винер считал, что процесс управления в таких системах включает в себя некое центральное устройство, обрабатывающее информацию, полученную от датчиков-рецепторов (первичных источников информации), и передающее ее туда, где она получена в качестве требования к выполнению определенного действия. После завершения этого действия сенсоры-рецепторы готовы передать информацию об изменении ситуации для выполнения следующего цикла управления. Основную роль в потоке информации через систему и данный циклический алгоритм управления играет содержание информации, передаваемой датчиками-рецепторами и центральным устройством. В связи с этим Колмогоров писал, что . Механизмы регулирования второго порядка, которые собирают информацию о работе данного механизма регулирования или контроля первого порядка, способны использовать эту информацию для внесения соответствующих изменений в устройство и работу данного механизма первого порядка. Классическим примером такой регуляции второго порядка является механизм условных рефлексов. Над системой уже сложившихся, выработанных рефлексов, т.е. рефлексов организма, доминирует механизм выработки новых рефлексов, поскольку именно он является связующим звеном между внешними раздражителями и реакциями организма. Входными сигналами для этого механизма являются подкрепление, которое поступает, если ответ удовлетворяет потребности организма, и торможение, если не удовлетворяет. Категория контроля является базовой категорией К. Все остальные категории подчиняются (координируются) этой категории. (Следует отметить, что существует подход к К. как к науке, изучающей способы создания, выявления структуры и тождественного преобразования алгоритмов, описывающих процессы управления, происходящие в реальности). Значение категории контроля в С. может быть раскрыто только через более общие категории структуры и функции, причинности и интенциональности и другие неинтерналистские категории С. В целом, управление в кибернетической системе – это цикл, осуществляемый в контуре обмена информацией, состоящем из органа управления, каналов прямой и обратной связи. Управляющие действия – это управляющая информация (информация о дальнейших соответствующих действиях объекта управления). Информация о состоянии объекта и другие данные, поступающие от объекта к органу управления, являются информацией о состоянии. По сути, управление – это весь процесс сбора, обработки, преобразования и передачи информации для выполнения целенаправленных действий любой кибернетической системы, которой необходимо выполнять такие процессы, и включает в себя исполнителя, источник-приемник энергии, источник и приемник сигналов, систему передачи сигналов от источника к исполнителю. При граничном условии кибернетическая система полностью недетерминирована с максимальной энтропией. По мере функционирования системы, когда она потребляет энергию, она потребляет информацию, которая уменьшает разнообразие (неопределенность) и делает поведение системы предсказуемым; энтропия уменьшается. Поток информации позволяет управлять кибернетическими системами. Информация уменьшает разнообразие, и это основной метод регулирования. Наличие в кибернетической системе возмущений в каналах обмена информацией (шума) приводит к увеличению разнообразия (энтропии), без увеличения информационного содержания. Если энтропия кибернетической системы увеличивается, система деградирует. Для противодействия деградации в кибернетическую систему вводится неэнтропия (дополнительная информация) за счет энергии, поскольку естественным состоянием любой системы, обладающей способностью изменять свои стохастические характеристики, является увеличение энтропии (потеря информации). Условия осуществимости контроля: 1) детерминизм (наличие причинно-следственных связей между элементами) системы; 2) динамичность системы; 3) наличие управляющего параметра, действие которого может изменить направление преобразований; 4) свойство амплификации (способность системы претерпевать значительные пространственно-временные и/или энергетические преобразования под влиянием малых изменений управляющего параметра). Поскольку системы обладают расширяемостью в пространстве, то D) воздействие управляющего параметра и преобразование системы разделены во времени; 2) управляющий параметр и объект управления имеют различную физическую природу; 3) хранение, преобразование и передача управляющей информации происходят в управляющих подсистемах. Содержание процесса управления характеризуется целью управления – гомеостазом – уравновешиванием системы с трансформирующейся внешней средой, эффективным противодействием деструктивному влиянию внешней среды с целью стабилизации жизненно важных параметров кибернетической системы. Кибернетические системы, которые используют минимальное количество информации для достижения одних и тех же целей, считаются эффективными. Все остальные системы с аналогичными целями являются информационно насыщенными. Существует прямая связь между управлением и преобразованием энергии: по мнению Г. Алексеева, . управление сводится к изменению потока того или иного вида энергии в различных системах. Активное взаимодействие человека с природой, то есть труд, можно рассматривать как управление потоками энергии внешней природы, причем источником энергии является сама природа, а трудовая деятельность осуществляется только тогда, когда получено больше энергии, чем затрачено. П.Г. Кузнецов утверждает, что такой механизм обмена возможен, если в организме человека есть логическое устройство управления, которое работает по следующей программе: 1) запоминает физическую последовательность мышечных движений; 2) вычисляет общую величину энергии, вложенной в эти движения; 3) запоминает последовательность результатов взаимодействия с природой; 4) вычисляет эффективность работы; 5) выполняет логическую операцию: принимает программу последовательности движений, если эффективность выше, и отказывается, если ниже. Г.Н.Алексеев отмечает, что . Построение такой программы в принципе возможно. Работа любого устройства, которое активно ищет оптимальный режим управления, описывается подобной программой и направлена на экономию энергии. Следовательно, общественная деятельность людей в процессе производства представляет собой неэквивалентный обмен энергией с природой, в результате которого энергетический бюджет общества (т.е. соответственно – неэнтропия) должен увеличиваться. По мнению Л. Бриллюэна, основным критерием кибернетических систем является их энергоэнтропийная эффективность, то есть отношение прироста неэнтропии (приобретенной информации) к приросту энтропии во внешних системах (источниках энергии). На современном этапе развития С. работа по созданию искусственного интеллекта (кибернетического разума), проходившая как научное направление, раскрывает спектр самых разнообразных взглядов на возможность построения основанных на знаниях систем рассуждений. Рассматривая возможность создания искусственного интеллекта (кибернетического разума) на основе кибернетического моделирования, важно отметить, что C моделирует только функции мозга, поддающиеся логической обработке (т.е. связанные с получением, обработкой и передачей информации). Все остальные разнообразные функции человеческого мозга остаются вне К. Например, многие понятия К. являются антропоморфными: понятия цели, выбора, решения, условного рефлекса, памяти и т.д. переносятся (правильно или неправильно) на кибернетические системы. Однако Существуют человеческие функции, которые не могут быть выполнены компьютерами. И это не из-за их ограниченности, а потому что такие чувства, как уважение, понимание и любовь, просто не являются техническими проблемами. (Дж. Вейзенбаум). Принято считать, что единственным предметом мысли пока является человек, вооруженный всеми средствами, имеющимися в его распоряжении на данном уровне развития. К таким средствам относятся кибернетические машины, в которых материализуются результаты человеческого труда. Человек передаст машине лишь некоторые функции, которые он выполняет в процессе мышления. На самом деле, аргументы против возможности существования искусственного интеллекта (кибернетического разума) указывают на спектр мыслительных действий, которые не может выполнять ни одна кибернетическая система. Человек не является естественным существом; его основные характеристики являются продуктом социального, а не чисто биологического развития. Следовательно, человеческое мышление не может развиваться в изоляции; оно требует включения человека в общество. Во-первых, язык необходим для возникновения мышления, которое возможно только в обществе. Во-вторых, с кибернетической точки зрения, интеллект системы определяется количеством обрабатываемой в ней информации, поэтому система в бедной информацией среде не может стать достаточно интеллектуальной. В направлении искусственного интеллекта (кибернетического интеллекта) большинство исследователей понимают интеллект как спектр способностей любой кибернетической системы к достижению одной из многих возможных целей в самых разных условиях. Знание отличается в К. от интеллекта тем, что знание – это полезная информация, собранная и сохраненная кибернетической системой в процессе ее деятельности, тогда как интеллект – это определенная способность кибернетической системы предсказывать состояния внешней среды в сочетании со способностью преобразовывать предсказания в соответствующую реакцию, ведущую к определенной цели. Логическая машина отличается от человеческого мозга тем, что она не может иметь несколько взаимоисключающих программ деятельности. Человеческий мозг всегда имеет их, вот почему он является полем битвы для святых и пепельницей для более обычных людей. Кибернетические устройства оказываются тем точнее и алгоритмичнее, чем более сложной задачи требуют, их происхождение от цифровых компьютеров отомщено. Если ситуация становится слишком сложной и количество новых факторов увеличивается слишком сильно, робот погибает. Человек пытается полагаться на догадку (приблизительное решение) и иногда добивается успеха, а робот не может. Он должен все тщательно и четко обдумать, и если это невозможно, то он проигрывает человеку. Однако в угрожающей ситуации робот не теряет голову, потому что не испытывает страха и равнодушен к угрозе смерти. В таких ситуациях самоконтроль может компенсировать отсутствие интуиции. Робот пытается контролировать ситуацию до последнего момента, даже когда видит, что проиграл. Хотя с точки зрения человека это нерационально, с точки зрения робота это логично, потому что он сам так решил. У роботов мало творческих способностей, потому что они неразрывно связаны с интуицией (Лем). Реализация настоящего искусственного интеллекта станет возможной, если системы, основанные на знаниях, начнут осмысленно обрабатывать (в человеческих терминах) пакеты знаний, созданные для решения ряда проблем, которые по существу недоступны человеческому мышлению. При решении спектра проблем, возникающих в процессе построения эффективных форм и средств информационного обмена, необходимо решить проблему явной объективизации знаний – размещения фрагментов знаний в интегрированные пакеты, в которых они могут перемещаться по каналам информационного обмена, такими пакетами могут быть фразы любого языка, книги, изображения, гипертексты и т.д. Общим для всех типов пакетов является то, что при любых условиях они должны сохранять семантическую безопасность содержащихся в них знаний, которые, кроме того, должны быть декларативными и способными извлекать знания повышенной общности из упакованных структур отношений и понятий. Получатель и отправитель таких пакетов должны применять единую систему правил для их объективации и восприятия – формализм объективации знаний (естественным формализмом для человека является устная речь и письмо). Не все знания могут быть выражены в лингвистической форме, а знания, не выраженные в лингвистических конструкциях, не учитываются в процессах обмена информацией. С помощью естественного языка, как одной из форм объективизации знаний, происходит человеческое общение, и таким образом один и тот же фрагмент знаний получает различные вербальные и/или текстовые формы. Лингвистическая избыточность возникла в областях научного знания (сужение естественного языка; язык математики должен быть выделен как основа для представления систем знаний в естественных науках; философия, физика и т.д. имеют свой собственный язык). Использование лингвистических сокращений значительно повышает надежность процессов обмена информацией, снижая при этом вероятность неправильной интерпретации предоставляемой информации. Преимуществами лингвистической редукции являются устранение семантической многозначности естественного языка, устранение семантического шума в каналах обмена информацией, а также возможность построения стандартизированных пакетов фрагментов знаний. Обобщающий характер кибернетических идей и методов, задача обоснования таких основных понятий К., как информация, управление, обратная связь и т. д., требуют выхода в более широкую, философскую область знания. К., работы которого имеют исключительное значение для изучения познавательных процессов, по своей сути и содержанию фактически являются частью современной теории познания. Изучение методологических и эпистемологических 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. Важным философским результатом К. является то, что ряд психических функций, которые ранее считались исключительной прерогативой живого человеческого мозга, как было показано, могут быть воспроизведены в кибернетических устройствах. (См. также Виртуальная реальность, Винер.) Шелков К.Б.

. см.

КИБЕРНЕТИКА

[древнегреческое kybernetike (techne) *искусство управления*] область знаний, суть которой была сформулирована Винером как наука о *коммуникации, управлении и контроле в машинах и живых организмах. * в своей книге “Кибернетика, или управление и связь у животных и машин” (1948). В 1959 году академик А.Н. Колмогоров писал: *. Поздно спорить о степени удачи Винера, когда в 1948 году он выбрал для новой науки название “кибернетика”. Это название достаточно устоялось и рассматривается как новый термин, имеющий мало связи с греческой этимологией. Кибернетика занимается изучением систем любой природы, которые способны воспринимать, хранить и обрабатывать информацию и использовать ее для контроля и регулирования. При этом кибернетика широко использует математический метод и стремится получить конкретные специальные результаты, позволяющие как анализировать такие системы (реконструировать их структуру на основе опыта работы с ними), так и синтезировать их (рассчитывать схемы систем, способных выполнять заданные действия). По самой своей природе кибернетика не может быть сведена ни к философскому обсуждению природы интенциональности в машинах, ни к философскому анализу ряда явлений, которые она исследует. *. С. возникла на пересечении математики, логики, семиотики, физиологии, биологии, социологии (ранее слабо связанных между собой) и с начала 1950-х гг. (наряду с физикой, химией и биологией) стала оказывать существенное влияние на развитие мировой науки. Тектология (всеобщая наука об организации) Богданова (СССР, 1920-е годы) предшествовала “К” Винера (по крайней мере, в части систем; Богданов использовал в своей работе только качественные методы). Центральным в К. является понятие *информации*, которое, согласно Винеру, обозначает *содержание, получаемое из внешнего мира в процессе нашего приспособления к нему и адаптации к нему наших органов чувств. *. Т.е. Для Винера информация – это знание, которое имеет одно ценностное измерение по отношению к внешней среде (семантика) и второе ценностное измерение по отношению к накопленным знаниям получателя, цели знания (прагматика). При этом Винер трактовал любую информацию, независимо от ее конкретного содержания и назначения, как выбор между двумя или более величинами, наделенными известными вероятностями (селективная концепция информации), что позволило начать изучение всех процессов с помощью разработанного им единого аппарата математической статистики (отсюда идея К. как общей теории управления и связи). В К. *коммуникация* – это процессы получения информации, ее хранения и передачи; *управление* – это процессы преобразования полученной информации в сигналы, корректирующие функционирование кибернетической системы. Если система способна самостоятельно получать и применять информацию о результатах своего функционирования, то такая система обладает средствами обратной связи, а переработка такого рода информации в сигналы, корректирующие функционирование системы, называется в С. *контроль (регулирование)*. В С. элементы кибернетической системы, осуществляющие коммуникацию, управление или мониторинг, рассматриваются только как носители (передатчики) информации. Решающее значение в К. имеет понятие *количество информации* (количество выбора), введенное в явном виде основателем теории информации К. Э. Шенноном. Количество информации (отрицательная энтропия по Винеру), как и количество материи и количество энергии, является одной из основных характеристик природных явлений. Второй основой К., в интерпретации Винера, является теория организации, теория борьбы с хаосом мира, с возрастающей энтропией. Колмогоров писал: *. С точки зрения кибернетики, конкретная материальная природа элементов кибернетической системы, которые хранят, передают или обрабатывают информацию, а также количество энергии, затрачиваемой на их работу, являются подчиненными обстоятельствами. В процессе эволюции живых организмов возникли тонкие механизмы, позволяющие хранить огромные объемы информации в небольших объемах памяти (например, механизм наследственности, сохраняющий в одной клетке весь запас видовых признаков взрослого организма) и механизмы, способные получать и обрабатывать огромные объемы новой информации с ничтожными затратами энергии (например, механизмы памяти и мышления в коре головного мозга). *. Элемент, функционирующий в кибернетической системе, получает информацию из внешней среды и использует ее для выбора соответствующего поведения. Согласно Винеру, информация никогда не создается, она только передается и принимается, но она искажается *шумом* (помехами) на пути к объекту и внутри него; и для этого объекта она может быть потеряна. Борьба с энтропией – это борьба с *шумом*, искажением информации (выступающей как *семантическая сущность* материи, которая отождествляется с одновременно взаимодействующими материей, энергией, информацией и знаниями, которые по законам сохранения переходят одно в другое; в этих взаимодействиях материя является *носителем* знаний, а энергия – *носителем* информации). С. постулирует принцип единства информации и управления (фундаментальный для анализа сущности процессов в самоорганизующихся технических и биосоциальных системах). Винер считал, что процесс управления в таких системах включает в себя некое центральное устройство, обрабатывающее информацию, полученную от датчиков-рецепторов (первичных источников информации), и передающее ее туда, где она принимается как запрос на выполнение определенного действия. После завершения этой деятельности сенсоры-рецепторы готовы передать информацию об изменении ситуации, чтобы выполнить следующий цикл управления. Основную роль в потоке информации через систему и данный циклический алгоритм управления играет содержание информации, передаваемой датчиками-рецепторами и центральным устройством. В связи с этим Колмогоров писал, что *. Механизмы регулирования второго порядка, которые собирают информацию о работе механизма контроля или регулирования первого порядка и способны использовать эту информацию для внесения соответствующих изменений в структуру и работу этого механизма первого порядка. Классическим примером такой регуляции второго порядка является механизм условных рефлексов. Механизм выработки новых рефлексов доминирует над системой уже сложившихся, выработанных рефлексов, то есть связей между внешними раздражителями и ответными реакциями организма. Входными сигналами для этого механизма являются *подкрепление*, получаемое, когда ответ удовлетворяет потребности организма, и *подкрепление*, получаемое, когда ответ не удовлетворяет потребности организма. *. Категория *контроль* является базовой категорией К. Все остальные категории подчинены ей. (Следует отметить, что существует подход к К. как к науке, изучающей способы создания, раскрытия структуры и тождественного преобразования алгоритмов, описывающих процессы управления, происходящие в реальности). Значение категории *контроль* в С. может быть раскрыто только через более общие категории структуры и функции, причинности и интенциональности и другие *внутренние* категории С. В общем случае управление в кибернетической системе представляет собой цикл, реализуемый в контуре обмена информацией, состоящий из органа управления, каналов прямой и обратной связи. Управляющие действия представляют собой управляющую информацию (информацию о дальнейших соответствующих действиях объекта управления). Информация о состоянии объекта и другие данные, поступающие от объекта в орган управления, являются информацией о состоянии. По сути, управление – это весь процесс сбора, обработки, преобразования и передачи информации для целенаправленного функционирования любой кибернетической системы, которая должна реализовывать такие процессы и включать в себя исполнителя, источник-приемник энергии, источник и приемник сигналов, систему передачи сигналов от источника к исполнителю. При граничном условии кибернетическая система полностью недетерминирована с максимальной энтропией. По мере функционирования системы, когда она потребляет энергию, она потребляет информацию, которая уменьшает разнообразие (неопределенность) и делает поведение системы предсказуемым; энтропия уменьшается. Прием информации позволяет управлять кибернетическими системами. Информация уменьшает разнообразие, и это основной метод регулирования. Наличие в кибернетической системе возмущений в каналах обмена информацией (*шум*) приводит к увеличению разнообразия (энтропии) без увеличения информационного содержания. Если энтропия кибернетической системы увеличивается, система деградирует. Для противодействия деградации в кибернетическую систему вводится неэнтропия (дополнительная информация) за счет энергии, поскольку естественным состоянием любой системы, обладающей способностью изменять свои стохастические характеристики, является увеличение энтропии (потеря информации). Условия осуществимости контроля: 1) детерминизм (наличие причинно-следственных связей между элементами) системы; 2) динамичность системы; 3) наличие управляющего параметра, действие которого может изменить направление преобразований; 4) свойство амплификации (способность системы претерпевать значительные пространственно-временные и/или энергетические преобразования под влиянием малых изменений управляющего параметра). Поскольку системы обладают расширяемостью в пространстве, то D) воздействие управляющего параметра и преобразование системы разделены во времени; 2) управляющий параметр и объект управления имеют различную физическую природу; 3) хранение, преобразование и передача управляющей информации происходят в управляющих подсистемах. Содержание процесса управления характеризуется стремлением управлять гомеостазом путем уравновешивания системы с трансформирующейся внешней средой, эффективно противодействуя деструктивным влияниям внешней среды с целью стабилизации соответствующих параметров кибернетической системы. Киберсистемы, которые используют минимальное количество информации для достижения одних и тех же целей, считаются эффективными. Все остальные системы с аналогичными целями являются информационно насыщенными. Существует прямая связь между управлением и преобразованием энергии: по мнению Г. Алексеева, *. управление сводится к изменению того или иного вида потока энергии в различных системах. Активное влияние человека на природу, т.е. Труд можно рассматривать как управление потоками энергии во внешней природе, причем источником энергии является сама природа, а трудовая деятельность имеет место только тогда, когда энергии получается больше, чем расходуется. *. П.Г. Кузнецов утверждает, что *такой механизм обмена возможен, если внутри человеческого организма существует логическое устройство управления, которое работает по следующей программе: 1) *помнит* физическую последовательность мышечных движений; 2) *вычисляет* полную величину их энергозатрат; 3) *помнит* последовательность результатов взаимодействия с природой; 4) *вычисляет* эффективность рабочего процесса; 5) совершает *логическое* действие: принимает программу последовательности движений, если эффективность выше средней, и отвергает ее, если нет*. Однако Г.Н. Алексеев указывает, что *. такую программу в принципе можно построить. Работа любого устройства, которое активно ищет оптимальный режим управления, описывается аналогичной программой и направлена на экономию энергии. Следовательно, общественная деятельность человека в процессе производства представляет собой неэквивалентный обмен энергией с природой, в результате которого энергетический бюджет общества (или, соответственно, неэнтропия) должен увеличиваться. *. По мнению Л. Бриллюэна, основным критерием кибернетических систем является их энергоэнтропийная эффективность, то есть отношение прироста неэнтропии (приобретенной информации) к приросту энтропии во внешних системах (источниках энергии). На современном этапе развития С. работа по созданию искусственного интеллекта (кибернетического разума), проходившая как научное направление, раскрывает спектр самых разнообразных взглядов на возможность построения основанных на знаниях систем рассуждений. Рассматривая возможность создания искусственного интеллекта (кибернетического разума) на основе кибернетического моделирования, важно отметить, что С моделирует только функции мозга, поддающиеся логической обработке (т.е. связанные с получением, обработкой и передачей информации). Все остальные разнообразные функции человеческого мозга остаются вне К. Например, многие понятия К. являются антропоморфными: понятия цели, выбора, решения, условного рефлекса, памяти и т.д. переносятся на кибернетические системы (правильно или неправильно). Однако существуют человеческие функции, которые компьютеры не могут выполнять. И это не из-за их ограниченности, а потому что такие чувства, как уважение, понимание и любовь, просто не являются техническими проблемами. * (J.Weisenbaum). Принято считать, что единственным предметом мысли пока является человек, вооруженный всеми средствами, имеющимися в его распоряжении на данном уровне развития. К таким средствам относятся кибернетические машины, в которых материализуются результаты человеческого труда. Человек передаст машине лишь некоторые функции, которые он выполняет в процессе мышления. На самом деле, аргументы против возможности создания искусственного интеллекта (кибернетического разума) указывают на спектр мыслительных действий, которые не может выполнять ни одна кибернетическая система. Человек не является естественным существом; его основные характеристики являются продуктом социального, а не чисто биологического развития. Следовательно, человеческое мышление не может развиваться в изоляции; оно требует включения человека в общество. Во-первых, язык необходим для возникновения мышления, которое возможно только в обществе. Во-вторых, с кибернетической точки зрения, *интеллект* системы определяется количеством информации, которую она обрабатывает, поэтому система в бедной информацией среде не может стать достаточно *интеллектуальной*. В отношении искусственного интеллекта (кибернетического интеллекта) большинство исследователей определяют интеллект как диапазон способностей любой кибернетической системы к достижению одной из многих возможных целей в самых разных условиях. Знание отличается в К. от интеллекта тем, что знание – это полезная информация, собранная и сохраненная кибернетической системой в процессе ее деятельности, тогда как интеллект – это определенная способность кибернетической системы предсказывать состояния внешней среды в сочетании со способностью преобразовывать предсказания в соответствующую реакцию, ведущую к определенной цели. Логическая машина отличается от человеческого мозга тем, что она не может иметь несколько взаимоисключающих программ деятельности одновременно. Человеческий мозг всегда имеет их, вот почему он является *полем битвы для святых* или *пепельницей противоречий для более обычных людей*. Кибернетические устройства оказываются тем лучше, чем более точную, алгоритмическую задачу они требуют, их происхождение от цифровых компьютеров отомщено. Если ситуация становится чрезмерно сложной и количество новых факторов увеличивается слишком сильно, робот погибает. Человек пытается полагаться на догадку (приблизительное решение) и иногда добивается успеха, а робот не может. Он должен все тщательно и четко обдумать, и если это невозможно, то он проигрывает человеку. Однако в опасной ситуации робот не *потеряет голову*, потому что он не испытывает страха и безразличен к угрозе смерти. В таких ситуациях самоконтроль может компенсировать недостаток интуиции. Робот пытается контролировать ситуацию до последнего момента, даже когда видит, что проиграл. Хотя с точки зрения человека это нерационально, с точки зрения робота это логично, потому что он сам так решил. У роботов мало творческих способностей, потому что они неразрывно связаны с интуицией (Лем). Реализация настоящего искусственного интеллекта станет возможной, если системы, основанные на знаниях, начнут осмысленно обрабатывать (в человеческих терминах) пакеты знаний, созданные для решения многих проблем, которые в принципе недоступны человеческому мышлению. При решении спектра проблем, возникающих в процессе построения эффективных форм и средств информационного обмена, необходимо решить задачу однозначной объективизации знаний размещения фрагментов знаний в интегрированные пакеты, в которых они могут перемещаться в каналах информационного обмена, таким пакетом может быть предложение на любом языке, книга, изображение, гипертекст и т.д. Общим для всех типов пакетов является то, что при любых условиях они должны сохранять *семантическую безопасность* размещаемых знаний, которые в противном случае должны быть декларативными и способными извлекать знания повышенной общности из упакованных структур отношений и понятий. Получатель и отправитель таких пакетов должны применять единую систему правил для их объективации и восприятия формализма объективации знаний (естественным человеческим формализмом является устная речь и письмо). Не все знания могут быть выражены в лингвистической форме, а знания, не выраженные в лингвистических конструкциях, не включаются в процессы обмена информацией. С помощью естественного языка, как одной из форм объективации знаний, происходит межличностное общение, и таким образом один и тот же фрагмент знаний получает различные вербальные и/или текстовые формы. В направлениях научного знания строятся лингвистические редукции (сужение естественного языка; здесь необходимо выделить язык математики как основу для изложения систем знаний в естествознании; философия, физика и т.д. имеют свой язык). Использование лингвистической редукции значительно повышает надежность процессов обмена информацией, снижая при этом вероятность неправильной интерпретации передаваемой информации. Преимущества лингвистической редукции заключаются в устранении семантической многозначности естественного языка, устранении семантического *шума* в каналах обмена информацией и возможности построения стандартизированных пакетов фрагментов знаний. Обобщающий характер кибернетических идей и методов, задача обоснования таких основных понятий К., как *информация*, *управление*, *обратная связь* и т.д., требуют выхода в более широкую философскую область знания. С., выход которого имеет исключительное значение для изучения познавательных процессов, по своей сути и содержанию фактически является частью современной теории познания. Изучение методологических и эпистемологических 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. Важный философский результат С. заключается в том, что ряд психических функций, ранее считавшихся исключительной прерогативой живого человеческого мозга, оказался воспроизводимым в кибернетических устройствах. (См. также “Виртуальная реальность”, “Винер”). смотреть

КИБЕРНЕТИКА

(греч. – искусство управления) междисциплинарная отрасль науки, возникшая во второй половине 20 века для определения и описания процессов управления в сложных системах: социальных, биологических и технических. Первоначально этот термин был использован древнегреческим философом Платоном для обозначения искусства управления кораблем в море. Почти две с половиной тысячи лет спустя французский ученый А. М. Ампер (*Эксперименты по философии наук*, 1834) предложил классификацию наук, в которой назвал науку о текущей политике и управлении человеческим обществом С. Последнее возрождение термина связано с публикацией работы американского ученого Н. Винера “Кибернетика, или управление и связь у животных и машин” (1948). Винер опирался на результаты теории автоматического управления (ТАР) в системах с обратной связью, развитой в XIX и XX веках в работах Максвелла, Высогродского и Ляпунова, но придал теории философское и методологическое звучание; отныне К. стала рассматриваться как самостоятельная наука, а Винера стали называть *отцом кибернетики*. Класс биологических и технических кибернетических систем был дополнен классом социальных систем: в 1954 году была опубликована работа Винера “Кибернетика и общество”, в которой идея Ампера приобрела иной, более широкий контекст. В связи с собирательным характером К. как междисциплинарной области, ниже приводятся описательные определения некоторых основных понятий. Управление – это процесс взаимодействия между компонентами системы, который осуществляется избирательно и направлен на получение определенного результата (*заданного состояния*). Результат, поскольку он физически не существует до его достижения, является функционально определенным, а процесс его достижения происходит через получение, обработку и использование информации. Примеры функционально определенного результата: цель человека, ожидание животного, норма функционирования технического устройства. Предполагается, что результат задается действием закономерности, связанной с предметной областью, поэтому поведение систем управления называется телеономическим (т.е. подчиняющимся действию целевой закономерности). Если результат не меняется с течением времени, мы имеем дело с особым случаем регуляции управления, а система управления называется гомеостатической. Информация. Не существует строго принятого определения информации. Оно сохраняет этимологическую связь с терминами *информация* и *уведомление*. В специальной кибернетической литературе он понимается как разнообразие или ограниченное разнообразие; как мера неопределенности (энтропии), устраняемой на приемном конце информации, как мера вероятности события в математической теории коммуникации. Разнообразие регулятора – это информационное разнообразие его возможных состояний; для эффективного управления оно должно быть больше, чем разнообразие внешних и внутренних возмущений, учитываемых в системе управления. Поскольку процесс управления направлен на объект управления, но происходит не в нем, а в системе управления в пределах общности каналов связи, кода и алфавита, в философской литературе информация рассматривается как высшая форма отражения, т.е. функциональное отражение, присущее органической природе, человеку и техническим кибернетическим системам. С этой точки зрения можно сказать в общем: информационное содержание – это отражение структуры и свойств среды, в которой поведение или действие контролируется с помощью информации. Обратная связь – одно из центральных понятий С., указывающее на цикличность, замкнутость сигнала, несущего информацию с выхода на вход системы управления. Обратная связь приводит объект управления в соответствие с функционально заданным результатом управления. Отрицательная обратная связь уменьшает влияние возмущающих воздействий, а положительная обратная связь увеличивает это влияние, что может привести к разрушению системы управления. Вопросы устойчивости систем с положительной и отрицательной обратной связью изучаются в TAP. Автомат – это устройство, выполняющее некоторую полную последовательность действий (операций) автономно, т.е. без вмешательства человека. Теория автоматов, разработанная в 1950-х годах Дж. Фон Нейман дожил до мощного развития математического моделирования, вплоть до разработки математических моделей самовоспроизводящихся автоматов, таких, что они могут создавать свои собственные копии в процессе работы. Память в К. Способность сохранять информацию во времени с помощью соответствующих технических устройств для последующей обработки или использования. Этот термин также используется специалистами в области C. для обозначения самих устройств хранения данных. В начале 1950-х годов были опубликованы работы C. Шеннона по математической теории связи, Дж. фон Неймана по теории автоматов, в том числе самовоспроизводящихся, а затем довольно популярные работы У.Р. Эшби, А. Тьюринга и др. по проблемам К. С. стала рассматриваться многими учеными как новая философская и идеологическая доктрина, чему способствовали два обстоятельства. Первый связан с заимствованием у TST и развитием основателями C. строгие и достаточно универсальные математические методы для моделирования и анализа сложных систем. Математическая К. легла в основу всех других ее отраслей; это был период триумфа математической установки естествознания. Мощное развитие получил формальный аппарат К. классических и неклассических логик, начиная с логики исчисления предикатов, *булевой алгебры*. Следует отметить, что английский ученый Дж. Буль в конце 19 века разработал логико-математический аппарат, который, по его мнению, позволял моделировать любые операции человеческого мышления. Позже этот аппарат стал основой для программирования электронных вычислительных машин дискретного типа (ЭВМ). Второе обстоятельство связано с онтологизацией Винером феномена информации. В С. Теория информации рассматривается как одна из ее ключевых ветвей: управление происходит посредством сигналов, несущих информацию, хотя и в закодированном виде Код – это способ (форма) представления информации в виде, *понятном* для системы управления, превращающий ее из синтаксически нейтральной в семантически понятную и прагматически полезную для системы С этой точки зрения управление можно определить как процесс получения, обработки, хранения, использования и последующей передачи информации. Это то, что Винер поместил наравне с материей и энергией в качестве третьего компонента реальности, заявив: *Информация – это информация, а не материя или энергия. Материализм, не признающий этого, не может функционировать сегодня* (Wiener N. Cybernetics, or Control and Communication in Animals and Machines. Прим. ред. 2. М., 1983, с. 208). T o. С 1950-х годов теоретическая C. стали восприниматься специалистами с позиции неограниченных возможностей моделирования произвольно сложных процессов управления, включая человеческое мышление. Ограничения накладываются в процессе технической реализации и, конечно, могут быть преодолены позже. Это деление примерно соответствует делению, принятому в то же время в США: термин С. соответствует общей теории систем ОТС, общей теории систем (примерно соответствует математической, теоретической С.) и информатике (прикладной С.). В России (ранее в СССР) теоретическая (математическая) С. развивалась в трудах ученых А.И. Берга, В.М. Глушкова (автора и организатора широкого внедрения систем автоматического управления), А.Н. Колмогорова и других как направление, близкое, но не совпадающее с ОТС. До сих пор OTS рассматривалась некоторыми исследователями как конечная общая формальная теория для анализа и синтеза сложных систем любой природы, из которой различные подразделения OTS могут быть дедуктивно выведены как частные случаи OTS. Однако в настоящее время эта амбициозная программа далека от решения и не может быть реализована в будущем, поскольку противоречит собственной основе концепции разнообразия. Качественное разнообразие регулятора должно перевешивать разнообразие возмущающих взаимодействий (условие управляемости системы C.), что несовместимо с постулатом открытия универсального закона поведения для систем любой сложности и любого назначения. Первоначальная негативная реакция некоторых отечественных ученых на появление К. была обусловлена внетеоретическими (идеологическими) причинами, отрицательной оценкой философско-методологической направленности К. и теории информации. Приведенное выше высказывание Винера об информационном и философском материализме, а также установка некоторых математиков на сведение мышления к вычислениям привели к тому, что в отечественной научной и философской литературе К. получил отвратительную оценку как *буржуазная лженаука*. Это, в частности, привело к отставанию современной России в компьютерных технологиях и достижениях информационного общества. 1960-е годы стали периодом, когда в сознании западных людей широко распространился образ мышления, который можно назвать кибернетическим оптимизмом. С разработкой первых программ машинного перевода, распознавания образов, доказательства теорем, шахматных игр, эвристических алгоритмов для обработки информации и производственных роботов казалось, что техническая реализация великих математических проектов, таких как самовоспроизводящиеся автоматы Неймана и Тьюринга, неминуема. Сейчас ситуация изменилась в сторону значительного снижения ожидаемого успеха. И это не связано с техническими трудностями, к которым математики и теоретики К. склонны сводить проблему, разграничивая области потенциальной осуществимости и технической реальности. Скорее, речь идет о разрыве между ожиданиями, основанными на установках классического европейского рационализма, и сегодняшней реальностью, которая требует коррекции или изменения этих установок. Кибернетический оптимизм основан на нескольких предположениях, в том числе: (а) онтологически разумное поведение может быть представлено в терминах набора четко определенных независимых элементов, (б) эпистемологически человек действует согласно эвристическим правилам, бессознательно выполняя определенную последовательность операций, которые могут быть формализованы и воспроизведены в компьютере, в) психотехнические проявления духа и души являются эпифеноменами опыта семантических информационных процессов, которые вполне кодифицируемы и воспроизводимы; г) биоэволюционные Благодаря длительности эволюции мозг приобрел много преимуществ, таких как непрерывность, ассоциативность и систематичность мышления, но и они могут быть технически реализованы. Считалось, что Нейман дал теоретическое решение проблемы, описав математически модели нейронных и гуморальных цепей, и что техническое решение не будет проблемой, поскольку со времен Лейбница и в соответствии с научным рационализмом считалось, что мышление можно свести к вычислениям, а вычисления – к дискретной последовательности операций, алгоритму, который может быть исчерпывающим. Философский и внутринаучный критический анализ рассматриваемых установок в 1980-90-е годы привел к значительному снижению оптимистических ожиданий. Уже одна из теорем Неймана (или осторожных гипотез) гласит: существует порог сложности, выше которого любая модель сложной системы управления сознательно сложнее самой моделируемой системы. Следовательно, построение такой модели становится бессмысленным. Более серьезные возражения в конце 1970-х годов были систематизированы сначала философами (например, X. Дрейфус, США), а позднее специалистами в области моделирования устройств искусственного интеллекта (ИИ) (например, Д. Вайценбаум, США). Помимо внутринаучных аргументов (теорема Гёделя о неполноте формальных систем, вышеупомянутая теорема Неймана о пороге сложности и т.д.), они выдвинули ряд внешних по отношению к науке аргументов, направленных на критику вышеупомянутых предположений кибернетического оптимизма путем анализа непрерывности коммуникации (связности), мышления и человеческого действия. Неформальность контекстуальных и ассоциативных аспектов поведения определяется также психологией и этикой, идеологией и политикой и т.д. Хотя, с экспериментально-математической точки зрения. Фактически, 50 лет назад основатели С. поставили метафизический вопрос об автономности технологии С. (будущая эра андроидов-автоматов с искусственным интеллектом, способных к самовоспроизводству) и об автономности технологии С. Уже 50 лет назад основатели компании C. Они поставили метафизический вопрос об автономии технологии C. (будущая эра ИИ и автоматов-андроидов, способных к самовоспроизводству и т.д.) Они обсуждали проблемы возможного нарушения автономии человеческой воли, детерминизма человеческой жизни искусственным разумом. Поиск ответа на этот вопрос стимулировал продуктивные сдвиги в понимании научной рациональности, объема и границ экспериментального и математического естествознания и возможностей информационно-кибернетических моделей. Еще в 1969 году G. Саймон в *Науках об искусственном* показал, как кибернетический дизайн и логическое развитие кибернетических дисциплин (науки об управлении, науки об информации, исследования ИИ) накладывают ограничения на классическую картину рациональности, сводя ее к рамкам *ограниченной рациональности*. Это объясняет, почему многие работы последнего десятилетия рассматривают С. как отрасль технического знания, а философскую проблематику С. как частный случай проблем философии техники. Это кажется совершенно правильным как с исторической, так и с логической точки зрения. Исторически технология в своем развитии прошла три этапа: от имитации природных форм через конструирование органов человеческого тела (освоение материальных и энергетических процессов) к освоению информационных процессов и кибернетическому конструированию моделей мышления и психики. Т. о , К. символизирует прорыв технического действия и технического творчества человека в сферу целостности материально-энерго-информационного взаимодействия человека и природы. В обозримом будущем К. может сыграть важную роль в этом прорыве: подготовить более фундаментальную, глубокую встречу сознания изобретателя с миром *предписанных решений технических проблем* (Ф. Дессауэр), с потенциальным, нереализованным бытием. В социальном аспекте достижения К., моделирующие сферу информационных процессов и управления информацией, формируют техническую и технологическую основу для построения информационного общества. Учитывая важность К., компьютерных технологий, телекоммуникационных средств связи для получения преимуществ в современном мировом сообществе, следует ожидать новых всплесков кибернетического оптимизма. Однако можно предположить, что это не приведет к фундаментальному изменению нынешнего коллективного значения термина C. Она относится к конкретной области технической деятельности человека. V. I. Кашлерский. смотреть

КИБЕРНЕТИКА

Винера по праву называют отцом кибернетики, пишет В.Д. Пекелис в своей книге “Кибернетический микс”. – Его книга “Кибернетика” была опубликована в 1948 году и потрясла многих своими неожиданными выводами и оказала ошеломляющее воздействие на общественное мнение. Его появление можно сравнить с преднамеренно подготовленным взрывом. В истории кибернетики, как и в любой другой науке, есть два периода: накопление материала и его формализация в новую науку… Здесь стоит упомянуть работу инженера А. Стодолы по теории управления, опубликованную в швейцарском журнале в конце прошлого века. Они рассматривали принцип управления с обратной связью. Особенность истории вычислительной техники значительна тем, что первые вычислительные машины сразу же открыли человеку возможность механизировать умственный труд. Здесь не следует упускать из виду “Математические исследования по логике” Джорджа Буля. Он инициировал разработку алгебры логики, которая сегодня широко используется в кибернетике. Когда в теории вероятностей появилось новое ответвление – теория информации, универсальность новой теории стала очевидной для всех, хотя и не сразу. Например, была обнаружена связь между количеством информации и мерой перехода различных форм энергии в тепловую энергию – энтропией. Впервые на это указал в 1929 году известный физик Л. Скиллард. Позже теория информации стала одной из важных основ кибернетики. В 19 веке были достигнуты значительные успехи в физиологии высшей нервной деятельности. Особенно в изучении процессов обучения у животных. В 1930-е годы феноменом стала теория физиологической активности Беркштейна, а еще позже – принцип функциональной системы Анохина. С прогрессом также происходит сближение технических средств, используемых как в физиологии, так и в автоматизации. Это сближение сопровождается взаимным обменом принципами построения структурных схем, идеями моделирования, методами анализа и синтеза систем. Русский философ Александр Александрович Богданов был одним из первых, кто уловил эту тенденцию. “Моя отправная точка, – писал ученый, – состоит в том, что структурные отношения могут быть обобщены до такой формальной чистоты схем, как в математике, и отношений величины, и на этой основе организационные проблемы могут быть решены математически подобным образом. Таким образом, Богданов предвосхитил появление общей теории систем, одной из ключевых концепций кибернетики. Российский ученый также смог обосновать принцип обратной связи, назвав его “механизмом двойного взаимного регулирования”. Позже, в 1936 году, английский математик А. Тьюринг опубликовал работу, описывающую абстрактный компьютер. Некоторые положения его работы во многом предвосхитили различные проблемы кибернетики. Однако решающее слово в рождении новой науки принадлежало великому американскому математику Винеру. Норберт Винер (1894-1964) родился в Колумбии, штат Миссури. Он научился читать в четыре года, а к шести годам уже читал Дарвина и Данте. В возрасте девяти лет он поступил в среднюю школу, которую начал посещать в возрасте 15-16 лет, предварительно окончив восемь классов средней школы. Он окончил среднюю школу, когда ему исполнилось одиннадцать лет. Сразу же мальчик поступил в высшее учебное заведение, колледж Тафт. По окончании школы, в возрасте 14 лет, он получил степень бакалавра изящных искусств. Затем он учился в Гарвардском университете и Корнельском университете, став магистром искусств в Гарварде в возрасте 17 лет и доктором философии по математической логике в возрасте 18 лет. Гарвардский университет предоставил Винеру стипендию для обучения в Кембридже (Англия) и Геттингене (Германия). Перед Первой мировой войной, весной 1914 года, Винер переехал в Геттинген, где учился в университете с Э. Ландау и великим Д. Гильберт. В начале войны Винер вернулся в США и провел год в Кембридже, но в сложившихся там условиях он не смог добиться научных результатов. В Колумбийском университете он занялся топологией, но не довел эту работу до конца. В течение 1915-1916 учебного года Винер преподавал математику в Гарвардском университете в качестве ассистента. На следующий учебный год Винер был принят на работу в Университет штата Мэн. После вступления США в войну он работал на заводе General Electric, откуда перешел в редакцию “Американской энциклопедии” в Олбани. Норберт некоторое время участвовал в составлении таблиц артиллерийской стрельбы на полигоне, где его даже зачислили в армию, но вскоре демобилизовали из-за близорукости. Затем он периодически писал статьи для газет, написал две работы по алгебре, после публикации которых его рекомендовал профессор математики У. Ф. Осгуд, а в 1919 г. принял должность доцента на кафедре математики Массачусетского технологического института (MIT). Так началась его работа в Институте на протяжении всей жизни. Здесь Винер познакомился с содержанием “Статистической механики” В. Гиббса. Он сумел связать ее основные положения с интегрированием Лебесга в исследовании броуновского движения и написал несколько работ. Такой же подход был возможен при определении эффекта дроби в связи с протеканием электрического тока по проводам или электронным трубкам. По возвращении в США Винер стал интенсивно заниматься наукой. Между 1920 и 1925 годами он решал физические и технические проблемы с помощью абстрактной математики и нашел новые закономерности в теории броуновского движения, теории потенциала и гармоническом анализе. В 1922, 1924 и 1925 годах Винер посещал друзей и родственников в Европе. В 1925 г. прочитал в Геттингене лекцию о своей работе по обобщенному гармоническому анализу, которая заинтересовала Гильберта, Куранта и Борна. Позже Винер понял, что его результаты в некоторой степени связаны с развивающейся в то время квантовой теорией. В это время Винер познакомился с одним из конструкторов вычислительных машин, В. Бушем, и высказал ему свою идею о новом гармоническом анализаторе, которая однажды пришла ему в голову. Буш применил это на практике. Продвижение Винера было медленным. Он пытался найти достойную работу в других странах, но безуспешно. Однако в конце концов пришло время, когда ему повезло. На заседании Американского математического общества Винер встретил знакомого по Геттингену Дж.Д. Тамаркина, который всегда высоко отзывался о его работе. Харди, который много раз приезжал в США, оказывал ему такую же поддержку. И это повлияло на позицию Винера: благодаря Тамаркину и Харди он стал известен в Америке. Особое значение имело сотрудничество Винера с Э. Хопфом, приехавшим в Гарвардский университет из Германии, в результате которого в науку вошло “уравнение Винера-Хопфа”, описывающее радиационные равновесия звезд, а также относящееся к другим проблемам, связанным с двумя различными режимами, разделенными границей. В 1929 году в шведском журнале Acta Mathematica и американском Annals of Mathematics были опубликованы две большие итоговые работы Винера по обобщенному гармоническому анализу. С 1932 года Винер был профессором Массачусетского технологического института. В Гарварде он познакомился с физиологом А. Розенблюта и посещал его методологический семинар, в котором участвовали представители различных наук. Этот семинар сыграл важную роль в формировании взглядов Винера на кибернетику. После отъезда Розенблюта в Мехико заседания семинара иногда проходили в Мехико, иногда в Массачусетском технологическом институте. В 1934 году. Винер получил приглашение от Университета Цинхуа (в Пекине) читать лекции по математике и электротехнике. Он считал год посещения Китая годом своего полного становления как ученого. Во время войны Винер почти полностью посвятил себя военным проблемам. Он изучал проблему движения самолетов под зенитным огнем. Размышления и эксперименты убедили Винера в том, что система управления огнем зенитной артиллерии должна быть системой обратной связи; что обратная связь играет важную роль и в человеческом организме. Процессы прогнозирования приобретают все большее значение и не могут полагаться исключительно на человеческое суждение. Существовавшие в то время вычислительные машины не обладали необходимой скоростью. Это заставило Винера сформулировать ряд требований к таким машинам. Фактически, он предсказал, как в будущем будет развиваться электронно-вычислительная техника. Он утверждал, что вычислительные устройства “должны состоять из электронных трубок, а не из шестеренок или электромеханических реле”. Это необходимо для обеспечения достаточной скорости”. Еще одним требованием было то, что вычислительные устройства “должны использовать более экономичную двоичную, а не десятичную систему счисления”. Машина, считал Винер, должна адаптироваться сама, должна быть способна к самообучению. Он должен быть оснащен памятью, в которой будут храниться сигналы управления, а также информация, которую машина получает в процессе работы. Если раньше машина была всего лишь исполнительным органом, полностью зависящим от воли человека, то теперь она становится мыслящей и приобретает определенную степень автономии. В 1943 году Винер, Розенблют и Байглоу опубликовали книгу “Поведение, целенаправленность и телеология”, в которой изложили суть кибернетического метода. В 1948 году. Книга Винера “Кибернетика” опубликована издательством John Wheely & Sans в Нью-Йорке и Hermann et Chi в Париже. “Основной тезис книги, – пишет Г.Н. Поваров в предисловии к “Кибернетике”, – заключается в сходстве процессов управления и связи в машинах, живых организмах и обществах, будь то животное (муравейник) или человек. Эти процессы – прежде всего процессы передачи, хранения и обработки информации, т.е. различного рода сигналов, сообщений, сведений. Каждый сигнал, каждая порция информации, независимо от ее конкретного содержания и назначения, может рассматриваться как выбор между двумя или более величинами, наделенными известными вероятностями (селективная концепция информации), и это позволяет подойти ко всем процессам с единой мерой, единым статистическим аппаратом. Отсюда возникла идея общей теории управления и связи – кибернетики. Количество информации – количество выбора – отождествляется Винером с отрицательной энтропией и становится, подобно количеству материи или энергии, одной из фундаментальных характеристик природных явлений. Это второй краеугольный камень кибернетического здания. Отсюда интерпретация кибернетики как теории организации, как теории борьбы с хаосом мира, с фатальным ростом энтропии. Функционирующий объект поглощает информацию из внешней среды и использует ее для выбора правильного поведения. Информация никогда не создается, она только передается и принимается, но она также может быть потеряна, исчезнуть. Он искажается помехами, “шумом”, на пути к объекту и внутри него и теряется для него”. Сам Винер считал Дж. К. Максвелла основателем современной теории управления, и по праву. Теория автоматического управления была сформулирована в основном Дж. Максвеллом, И. Вышнеградским, А. Ляпуновым и А. Стодолой. Каковы достоинства N. Винер? Возможно, его книга – это просто компиляция известной информации, объединяющая известные, но фрагментарные материалы? Главная заслуга Винера в том, что он первым понял фундаментальную важность информации в процессах управления. Говоря об управлении и коммуникации в живых организмах и машинах, он видел важность не только слов “управление” и “коммуникация”, но и их сочетания. Как и в теории относительности, важен не сам факт конечной скорости взаимодействия, а сочетание этого факта с понятием одновременности событий, происходящих в разных точках пространства. Кибернетика – это наука об управлении информацией, и Винер по праву может считаться ее основателем. С выходом этой книги закончился первый, инкубационный период истории кибернетики, – пишет Г.Н. Поваров, – и начался второй, чрезвычайно бурный, период распространения и признания. Эти дискуссии потрясли мир науки. Кибернетика нашла ярых защитников и не менее ярых противников… …Некоторые видели в кибернетике солидный философский поворот и “холодную войну” с учением Павлова. Другие, энтузиасты, приписывали ему все успехи автоматизации и компьютерных технологий и соглашались видеть в “электронных мозгах” того времени реальные разумные существа. Другие, не возражая против сути проекта, сомневались в успехе предпринятого синтеза и сводили кибернетику к простым призывам. …вокруг всего этого бушевали страсти. Однако кибернетика в конце концов выиграла битву и получила право на гражданство в древней семье наук. Период валидации длился около десяти лет. Постепенно решительное неприятие кибернетики сменилось поиском ее “рациональности” и признанием ее полезности и неизбежности. К 1958 году почти никто уже не был против. Призыв Винера к синтезу прозвучал в необычайно благоприятный момент; обстоятельства складывались в пользу кибернетики, несмотря на ее несовершенства и преувеличения”. В 1959 году академик А.Н. Колмогоров писал: “Сейчас уже поздно спорить о степени успеха Винера, когда в своей знаменитой книге 1948 года он выбрал для новой науки название “кибернетика”. Это название достаточно устоялось и рассматривается как новый термин, имеющий мало общего с его греческой этимологией. Кибернетика занимается изучением систем любой природы, которые способны воспринимать, хранить и обрабатывать информацию и использовать ее для контроля и регулирования. При этом кибернетика широко использует математический метод и стремится получить конкретные специальные результаты, позволяющие как анализ таких систем (реконструкция их структуры на основе опыта их использования), так и их синтез (расчет схем систем, способных выполнять заданные действия). По своей природе кибернетика никоим образом не ограничивается философским обсуждением природы “целеустремленности” в машинах и философским анализом круга изучаемых ею явлений.

КИБЕРНЕТИКА

В химической инженерии, от греческого Объектами исследования являются химические объекты и их агрегаты, а стратегиями исследования – системный анализ, математическое моделирование и средства компьютерной реализации. Объектами исследования являются химические объекты и их сочетания, химические производства, стратегия исследования – системный анализ, научный метод – математическое моделирование, средства реализации – компьютер. C. позволяет получить, проанализировать и синтезировать (разработать) конкретные количественные результаты Системы химических процессов (CPS) с заданными свойствами, предсказать их оптимальное функционирование (см. Оптимизация) и создавать алгоритмы управления процессами. Химико-технологическая система включает в себя сами химические процессы, аппараты или группы аппаратов для осуществления этих процессов, оборудование для мониторинга и управления процессами, а также связи между ними. Сочетание этих элементов и связи между ними образуют структуру химико-технологической системы. Его эффективность может быть оценена набором показателей (количественных, качественных, материальных, энергетических, экономических, экологических и т.д.), каждый из которых существенно зависит от организации химико-технологической системы, состава ее процессов, технологического совершенства отдельных этапов и т.д. Взаимодействие системы с окружающей средой обычно описывается двумя группами переменных: входными и выходными. Последние определяют производительность химико-технологической системы и отражают ее реакцию на воздействие окружающей среды, которая проявляется в изменении входных переменных, характеризующих, например, количество перерабатываемого сырья, его состав, термодинамические свойства. Любые незапрограммированные изменения входных переменных, которые вызывают изменения в работе системы, рассматриваются как возмущения, в основном нежелательные. Они компенсируются, и рабочие параметры химико-технологической системы поддерживаются в заданных пределах путем преднамеренного изменения определенной части входных переменных управления. Стратегия анализа и построение математических моделей процессов и систем. Для исследования существующих и развивающихся химико-технологических систем применяется стратегия системного анализа, согласно которой осуществляется декомпозиция (разделение) исходной сложной системы на ряд подсистем меньшей сложности, так называемых технологических операторов. В этом случае каждая подсистема может рассматриваться как независимая система, а окружающая ее среда включает в себя другие подсистемы. Количественная взаимосвязь между выходными переменными и входными переменными, возмущающими и управляющими действиями составляет так называемый функциональный оператор, или матричную модель химико-технологической системы и представляется системой уравнений, называемой матричным описанием исследуемого объекта. Основным методом его построения является так называемая матричная модель. блочный принцип, согласно которому после установления набора элементарных процессов каждый из них исследуется отдельно (блок за блоком) в условиях, максимально приближенных к существующей или предполагаемой работе объекта моделирования. В результате каждому оператору элементарного процесса соответствует элементарный функциональный оператор, описывающий его свойства. Согласно стратегии системного анализа, С. сначала анализирует гидродинамическую часть общего оператора процесса – основу будущей модели. Эта часть оператора описывает поведение так называемого холодного объекта (например, химического реактора), т.е. такого, в котором не происходит никаких физических или химических превращений. Сначала анализируется структура потоков в объекте и ее влияние на процессы переноса и смешивания компонентов потока. Закономерности, изучаемые на этом этапе, обычно линейны и описываются линейными дифференциальными уравнениями. Результаты анализа обычно представляются в виде системы дифференциальных уравнений с заданными значениями их параметров. Иногда математический аппарат детерминистических уравнений (изменяющихся непрерывно по четко определенным законам) не может быть использован для описания процессов. В таких случаях используется статистическое и вероятностное (стохастическое) описание в виде определенных функций распределения свойств процесса (гранулометрический состав, плотность и т.д.), Кроме того, анализируется кинетика химических реакций и фазовых превращений в условиях, аналогичных преобладающим в объекте, а также коэффициенты массо- и теплопередачи и создаются соответствующие операторы элементарных функций. Кинетические законы химических реакций и фазовых переходов Превращения, массообмен и фазовые переходы обычно являются основными источниками нелинейности (ординаты, отличные от нуля и единицы, нелинейные соотношения равновесия, экспоненциальная зависимость кинетических констант от температуры и т.д.) в уравнениях математического описания объекта моделирования. Математическое описание получается путем объединения функциональных операторов, полученных на предыдущих этапах анализа системы, в единую систему уравнений. Решение системы уравнений математического описания для заданного набора значений входных переменных (постоянных и изменяющихся во времени) составляет основу математического моделирования, которое позволяет изучать свойства объекта путем проведения численных экспериментов на его математической модели. Они позволяют прогнозировать поведение объекта при изменении входных переменных, решать задачу оптимального выбора конструктивных особенностей (проектирования), синтеза систем управления, обеспечивающих конкретные показатели его функционирования. Выбор алгоритма (программы) для решения системы уравнений математического описания, так называемого моделирующего алгоритма, имеет большое значение. Как правило, математическое описание реальных объектов оказывается настолько сложным, что для реализации математического моделирования необходимо использовать достаточно мощные вычислительные инструменты. Поэтому разработка эффективных алгоритмов моделирования является основой для развития систем автоматизированного проектирования и автоматизированного управления различными химико-техническими процессами. Идентификация математических моделей объектов. Каждая математическая модель является лишь приближением к моделируемому объекту. Поэтому она дает лишь приблизительные оценки показателей своей деятельности. В последовательности этапов математического моделирования эти различия выявляются на этапе определения адекватности (соответствия) модели объекту, т.е. его идентификации. Результаты проверки адекватности могут оказаться неудовлетворительными, что требует существенной модификации проблемы, начиная с ее формулировки. Адекватность модели объекту оценивается только при наличии экспериментальных данных, полученных на объекте моделирования, с помощью так называемого критерия адекватности; он оценивает отклонение (несоответствие) между экспериментальными и расчетными значениями соответствующих переменных объекта и модели. Конкретный вид критерия адекватности зависит от количества, состава и точности имеющихся экспериментальных данных, типа модели, свойств объекта и т.д. Например, статистический критерий Фишера широко используется для линейных моделей (см. Разработка экспериментальных результатов, планирование экспериментов); Для нелинейных моделей чаще всего используются так называемые квадратичные оценки рассогласования экспериментальных данных. (y _exp) и рассчитанные (y _{рассчитать}) значения переменных, например, в следующей форме:

где b_i – так называемые весовые коэффициенты, которые учитывают важность и точность отдельных измерений для общего числа точек n. Поскольку критерий адекватности включает оценочные значения переменных, его значение зависит от параметров модели. Это часто используется для корректировки математической модели, основанной на экспериментальных данных, полученных с помощью объекта моделирования. В этом случае решается задача минимизации критерия, где искомыми значениями являются скорректированные значения параметров. Эта техника также используется в так называемом Адаптивные модели, использующие параметры настройки для согласования модели и объекта с изменяющимися свойствами. Обратная связь как основа управления. Важнейшим понятием кибернетики является обратная связь, которая проявляется как обратная связь с процессом собственного действия. Существует два типа обратной связи: положительная (возрастающая), например, в случае тепловой неустойчивости в химическом реакторе, и отрицательная (убывающая), например, когда жидкость вытекает из резервуара под действием гидростатического напора. В первом случае любое незначительное изменение температуры в зоне реакции вызывает настолько резкое изменение тепловыделения, что реакция либо ослабевает, либо переходит в режим перегрева; во втором случае при увеличении потока жидкости в сосуд уровень жидкости повышается, что автоматически вызывает увеличение потока, и наоборот. В технике обратная связь используется для автоматического управления потоком жидкости. Управление процессом, где сигнал с выхода системы используется для создания управляющих воздействий. Примером может служить система управления химическим реактором, обеспечивающая соответствующее изменение отбора тепла при изменении температуры в зоне реакции для поддержания заданного значения; датчик температуры в реакторе соединен через контроллер с приводом, управляющим расходом теплоносителя. В системах управления, использующих микропроцессорную технику, применяются также математические модели управляемых объектов, что позволяет прогнозировать поведение объекта и вырабатывать управляющие воздействия, обеспечивающие его работу с заданными показателями в изменяющихся внешних условиях. Анализ процессов и систем как объектов автоматического управления. Изучение как существующих, так и проектируемых химико-технологических процессов и их совокупности, химико-технологических. диаграммы или системы в качестве объектов управления следующие: 1) система представляется в виде отдельных элементов или подсистем, которым соответствуют отдельные устройства или группы устройств, связанные функциональными отношениями; 2) формулируется задача управления системой; 3) определяются входные, выходные и управляющие переменные, возмущения и управляющие воздействия как для каждой подсистемы, так и для системы в целом; 4) составляется матричное описание динамического поведения отдельных подсистем и системы в целом; 5) анализируются характеристики управления системой. При исследовании типичной химико-технологической системы как объекта автоматического управления каждый из ее компонентов представляется в виде многомерного оператора процесса, имеющего входы и выходы, являясь в значительной степени системой управления. Отдельные операторы процессов взаимодействуют друг с другом посредством определенных технологических и информационных связей между ними, которые регулируются материальными, энергетическими и информационными потоками. Отдельные операторы процессов взаимодействуют друг с другом посредством определенных технологических и информационных связей между ними, которые соответствуют материальным, энергетическим и информационным потокам. При этом эффективность работы и качество управления могут быть повышены как за счет улучшения качественных показателей работы операторов процесса и их управления (интенсификация технологических режимов, перенос нагрузки операторов на предельные режимы и создание соответствующих систем автоматического управления), так и за счет изменения связей между существующими в системе операторами и введения дополнительных операторов и новых связей. Лит.: В. В. Кафаров, В. Н. Ветохия, Основы операционных систем в химической технологии, Москва, 1980; Е. Л. Ицкович, Электронная вычислительная машина в системе управления предприятиями, Москва, 1980; В. Л. Перов, А. Ф. Егоров, А. Хабарин. Ю., Управление химико-технологическими системами, Москва, 1981; В. V. Кафаров, Кибернетика в химической технологии, Москва, 1984; В. V. Кафаров. Методы кибернетики в химии и химической технологии, 4-е изд. М., 1985; Эберт К., Эдерер X., Компьютеры. Применение в химии, перевод с немецкого, М., 1988. V. V. Кафаров.

Синонимы:

. смотреть.

КИБЕРНЕТИКА

Интегративная наука об оптимальном управлении сложными динамическими системами, независимо от природы и сущности системы – биологической, технической, социальной и т.д. Кибернетику, таким образом, интересует то общее, что определяет основу управления в целом, независимо от специфики объектов и предметов управления. Раскрывая общие принципы процесса управления, кибернетика в то же время выявляет условия и средства, с помощью которых управление будет осуществляться наиболее оптимальным образом. Термин “кибернетика”. была введена Ампером в начале XIX века для обозначения гипотетической науки об управлении государством. Однако сама наука возникла гораздо позже – в середине 20 века, когда Н. Винер обобщил методы познания сложных, динамичных, высокоорганизованных систем – живой и неживой природы. Кибернетика использует современный математический аппарат и инструменты. Логико-математические основы кибернетики, ее подход и методы, вычислительные средства и инструменты значительно расширяют возможности анализа социальных систем и процессов, повышают эффективность управленческой деятельности. Изучение количественных особенностей различных социальных, экономических объектов и их выражение средствами математики дает возможность лучше понять качественные особенности социальных явлений, их теоретическое осмысление, а значит, активнее воздействовать на них на практике. Основные представители кибернетики также рассматривают ее как науку об информационных процессах. “Основные представители кибернетики также рассматривают ее как науку об информационных процессах. W.M. Глушков, – это наука об общих законах преобразования информации в сложных системах управления”. Acad. N. Колмогоров, который определяет кибернетику как науку “о способах восприятия, хранения, переработки и использования информации”. Кибернетика. обосновал сигнальный характер информации, используемой в управлении динамическими системами, и показал, что сигнальная форма информации является неотъемлемой характеристикой процессов управления. Кибернетика не только раскрыла единство управления и информации в различных самоуправляемых системах, синтезировав ряд теорий (теория информации, теория алгоритмов и теория автоматического управления), но и предоставила эффективный метод изучения этих систем (моделирование), а также способствовала обогащению не только синтаксических, но и семантических и прагматических аспектов информации. Установив единство управления и информации, кибернетика рассматривает и то и другое безотносительно к содержанию, качественной специфике системы. Поэтому кибернетический анализ управляющих и информационных процессов, присущих любой конкретной системе, должен быть дополнен детальным анализом, раскрывающим качественную сущность, природу системы. Кибернетика. изучает только те системы, которые обладают свойством гомеостаза, т.е. те, которые способны к саморавновесию (в заранее заданном режиме). К. установил, что, независимо от природы сложных динамических систем, процессы управления в них подчиняются нескольким основным принципам: необходимое разнообразие; соответствие между управляющей и управляемой подсистемами; обратная связь; внешняя дополнительность; черный ящик. Суть принципа необходимого разнообразия сводится к тому, что для разнообразия сложного объекта управления необходим объект управления, который сам обладает необходимым разнообразием. Другими словами, разнообразие состояний управляющей подсистемы должно быть не меньше, чем разнообразие управляемой подсистемы. Принцип соответствия управляемой и управляющей подсистем позволяет решить проблему стабильности и качества управления. Управляющая подсистема должна соответствовать управляемой подсистеме не только в плане функциональности, структуры и информации. Управление с обратной связью позволяет контролировать положение объекта управления в любой момент времени и следить за ходом сигналов – команд. Принцип внешней дополнительности указывает на то, что данная большая система является частью следующего иерархического уровня метасистемы, и что целевые функции исследуемой системы должны выходить за ее пределы, т.е. определяться метасистемой. Принцип внешней дополнительности играет ключевую роль в синтезе эффективных систем, подверженных большому числу случайных возмущений, а также в анализе функций систем при взаимодействии с внешней средой. Принцип системного анализа, известный как метод черного ящика, широко используется в кибернетике. Суть этого метода заключается в следующем. Бывает, что контролирующий субъект по разным причинам не располагает всей информацией об организации, структуре и взаимодействии элементов в объекте контроля. Однако, несмотря на отсутствие полной информации, на основе изучения взаимосвязи между внешними воздействиями на систему и реакцией системы на эти воздействия, а также на соответствии между входной и выходной информацией управляемой системы, можно управлять поведением системы, хотя сущность или механизм внутренней структуры, а также взаимодействия элементов системы не являются полностью ясными и доступными исследователю. Кибернетика оказала заметное влияние на разработку и проектирование различной электронно-вычислительной техники и автоматизацию процессов управления…..

КИБЕРНЕТИКА

(от греч. kybernetike – искусство управления), наука об общих законах получения, хранения, передачи и обработки информации. Основным объектом исследования являются так называемые кибернетические системы, которые рассматриваются абстрактно, независимо от их материальной природы. Примерами кибернетических систем являются автоматы. Система – это совокупность взаимосвязанных объектов (элементов системы), способных воспринимать, запоминать и обрабатывать информацию, а также обмениваться ею. Любая такая система представляет собой совокупность взаимосвязанных объектов (элементов системы), способных воспринимать, запоминать и обрабатывать информацию, а также обмениваться ею. Основной целью C.I. является оптимизация систем управления и создание технических устройств, которым можно передать ряд интеллектуальных функций. Основным техническим средством для решения проблем C.T. являются компьютеры. Поэтому возникновение К. как самостоятельной науки (Н. Винер, 1948) было связано с развитием этих машин в 1940-х годах, а развитие К. в ее теоретическом и практическом аспектах было связано с прогрессом электронной вычислительной техники. Теоретическое ядро C. Теория информации, теория алгоритмов, теория автоматов, исследование операций, теория оптимального управления и теория распознавания образов. Прикладная К. подразделяется на техническую, экономическую и биологическую кибернетику. автоматизированные системы управления (ACS). Биол. к. изучает процессы хранения, передачи и обработки информации в живых организмах. Промежуточное звено между техническим и биологическим. Методы технической С. используются при автоматизации технологических процессов и создании технических систем для системы управления сельскохозяйственным производством (СУС). Методы технической К. используются в сельском хозяйстве для автоматизации технологических процессов и создания технических подсистем системы управления сельскохозяйственным производством (СУС); экономическая К. используется для моделирования экономических процессов и создания организационно-экономических Они используются для моделирования экономических процессов и создания организационных и экономических структур. АСУ для агропромышленного комплекса (АПК).

Для преподавания К. в агл. колледжах на экономических факультетах; специалисты по К. (экономисты-математики) обучаются в Ленинградском сельскохозяйственном институте, Московской сельскохозяйственной академии имени К.А. Тимирязева, Украинской академии имени С.-А. и Одесская и Новосибирская академии С.-А. Инт. Научными проблемами К. в сельском хозяйстве занимаются Всесоюзный научно-исследовательский и проектно-технологический институт кибернетики при Госагропроме СССР, а также ряд институтов экономики сельского хозяйства, механизации и электрификации. Работы по К. в сельском хозяйстве (в части информационного обеспечения промышленности) координируются Управлением экономических исследований и информатики Госагропрома СССР.

Винер Н., Кибернетика и общество. с англ. М., 1958: Афанасьев В. Г., Управление социальной информацией и обществом, М. 1975: Кобринский Н. Е., Майминас Е. 3. Смирнов А.Д., Введение в экономическую кибернетику, М., 1975: Кибернетика и современное научное познание, М., 1976; Y. М. Коршунов, Математические основы кибернетики, 2-е изд. 1980: Л. П. Крайзмер, Кибернетика, 2-е изд. М., 1985.

Синонимы:

. смотреть

КИБЕРНЕТИКА

– Наука об управлении и связи в живом организме и машине (Н. Винер); изучает хранение, передачу и переработку информации и ее использование для контроля и регулирования в сложных динамических системах, т.е. общие закономерности процессов управления, формализованные математически в теоретических и практических отраслях прикладной К. Высокая степень общности системного подхода выражает тенденцию к интеграции научного знания и определяет влияние К., первоначально развивавшейся в основном в целях технического прогресса, на различные, в том числе гуманистические, отрасли науки.

Поэзия является идеальным полигоном, поскольку подчиняется определенным статистическим законам, может быть интерпретирована как система, структурирована и интегрирована в другие системы (ее элементы принадлежат одновременно конвенциям естественного языка, стилю, тенденции, идиоме автора), содержит информацию и призвана производить определенный эстетический эффект, то есть ориентировать адресата в процессе коммуникации.

КИБЕРНЕТИКА

КИБЕРНЕТИКА [гр. kybernetike – искусство управления] – это наука об общих законах управления и коммуникационных процессов в живых организмах, машинах и обществе.

КИБЕРНЕТИКА

(от греч. kybernetike – искусство управления) – наука об управлении, получении, передаче и преобразовании информации. Объектом его изучения является динамическая система, то есть система, способная получать и обрабатывать информацию и обмениваться ею, система, способная развивать свои состояния. Такие системы могут быть чисто биологическими, их популяции, социальными, чисто техническими или смешанными, например, NFM. Объектом исследования К. являются процессы управления, происходящие в сложных динамических системах, т.е. ЯФМ. Из определения К. как науки, определения ее предмета и объекта исследования можно сделать вывод, что ЯФМ также относится к категории кибернетических объектов, а психические процессы действия человека по управлению системой (именно всей системой, поскольку человек-оператор в процессе сознательного действия управляет не только машиной, но и собой) могут быть объектом К. и только в общем виде /поскольку К. изучает лишь самые общие объективные закономерности процессов управления, не вдаваясь в решение условностей К. выдвинул и объединил такие понятия, как система, управление, информация, обратная связь, черный ящик, без которых не могла бы существовать ни одна инженерно-психологическая теория. К. Принципиально новым был исследовательский метод симуляции (машинного или математического эксперимента), который также широко используется в инженерной психологии. Кроме того, она создала новые области знаний, которые способствуют углублению вышеупомянутых концепций и методов. Одним из таких направлений является общая теория систем, целью которой является создание абстрактной методологии, пригодной для описания систем любой природы: биологических, технических, социальных и т.д. Идеи этой теории, а также связанный с ней системный подход широко используются в инженерной психологии (М.А. Котик).

КИБЕРНЕТИКА

Кибернетика – это наука об управлении, коммуникации и обработке информации. Основными объектами изучения являются кибернетические системы различной материальной природы: автоматические контроллеры в технике, компьютеры, человеческий мозг, биологические популяции и человеческое общество. Любая такая система представляет собой совокупность взаимосвязанных объектов (элементов системы), способных воспринимать, запоминать и обрабатывать информацию, а также обмениваться ею. Слово кибернетика происходит от греческого kybernetiké, что означает искусство управления. Термин был введен в 1948 году математиком Н. Винер в своей книге “Кибернетика, или управление и связь в мире животных и машин”. Современная кибернетика состоит из многих разделов, которые являются самостоятельными научными областями, такими как теория информации, теория алгоритмов, теория автоматов, исследование операций, теория оптимального управления, теория распознавания образов. Кибернетика разрабатывает общие принципы создания систем управления и систем автоматизации умственного труда. Основным техническим средством для решения проблем кибернетики являются компьютеры. Появление кибернетики как самостоятельной науки связано со становлением кибернетики в 1940-х годах. Наиболее важными направлениями исследований являются разработка и создание автоматических и автоматизированных систем управления, а также автоматических устройств и систем передачи, обработки и хранения информации. Важнейшими направлениями исследований являются разработка и создание автоматических и автоматизированных систем управления, а также автоматических устройств и систем передачи, обработки и хранения информации. Инженерная кибернетика – это область науки, которая занимается изучением технических средств и систем управления. Кибернетика является частью более общей науки, которая изучает все аспекты получения, хранения, передачи и использования информации. В англоязычных странах она называется “computer science”, а во франкоговорящих странах и в нашей стране – “informatique”.

КИБЕРНЕТИКА

(от греч. kybernetike, искусство управления, от kybernao, управлять, направлять) – это наука об управлении, коммуникации и обработке информации. К. изучает п. смотреть

КИБЕРНЕТИКА

КИБЕРНЕТИКАИнформатика – наука о связи и управлении в машинах и живых организмах. Первым, кто использовал термин “кибернетика”, вероятно, был древнегреческий философ Платон. Более века назад это слово было использовано А. Ампером, а затем и другими европейскими авторами, в более ограниченном, социологическом смысле. Оно происходит от греческого слова, означающего “рулевой”. Когда Норберт Винер использовал этот термин в 1948 году, он не знал о его более раннем применении. Он пытался найти удобный способ объединить различные науки о коммуникации и управлении под одним названием, которое отражало бы их методологическое единство. Это единство было основано на статистической идее информации как функции вероятности. Если новая информация преобразует набор случайных событий с начальной целочисленной вероятностью P в набор с целочисленной вероятностью p, это означает, что информация имеет ту же природу и меру, что и энтропия в статистической механике, но с противоположным знаком. (Идея заключается в том, что энтропия стремится достичь максимума при увеличении неопределенности случайной величины, тогда как информация ведет себя противоположным образом). При таком подходе теория информации становится ветвью статистической механики, а второй закон термодинамики с точки зрения теории информации принимает следующий вид: любая обработка информации из известных источников может только уменьшить численную меру информации. Это, конечно, не означает, что от обработки нет никакой пользы или что обработка информации нецелесообразна. Важным моментом является то, что учитывается вся информация, и способ ее обработки не должен накладывать на нее никаких ограничений. Статистическая концепция информации уже доказала свою полезность в технике коммуникации, в анализе проблем кодирования и, в некоторой степени, в изучении функционирования нервной системы. См. также АВТОМАТИЗАЦИЯ; искусственный интеллект.

КИБЕРНЕТИКА

Кибернетика (от греч. kybernetike, искусство управления) – это наука об управлении, коммуникации и обработке информации. Основным предметом изучения является так называемый к… смотреть.

КИБЕРНЕТИКА

(КИБЕРНЕТИКА – отрасль инженерной науки, изучающая законы, необходимые для разработки кибернетических систем и систем обработки информации для… смотреть

КИБЕРНЕТИКА

от kubernqtes: буквально “искусство режиссуры”. Назначение этого термина неоднозначно. Термин был введен Платоном в его “Диалогах”, поспешно и неудачно использован Ампером в 1834 году в его “Классификации наук”, был вновь взят на вооружение в 1950-х и 1960-х годах и широко распространился в применении к изучению саморегулирующихся машин, оснащенных “псевдомозгом” и каким-то образом способных контролировать собственную работу (автоматическое пилотирование самолетов, системы обнаружения, позволяющие ракетам ориентироваться на цель, и т.д.) Быстрое распространение этой науки – настоящий “перекресток наук”. – встревожила некоторые умы, по причинам, возможно, столь же теологическим или моральным, сколь и навеянным мифом об “ученике колдуна”: общая проблема, поставленная кибернетикой, заключается в том, чтобы определить, не могут ли машины, наряду с машинами, “создающими интеллект”, быть привержены творческому разуму, который наделяет их определенной автономией по отношению к человеку и способностью выходить из-под его контроля. На самом деле, совершенно ясно, что мы никогда не найдем в машине “больше” интеллекта, чем в мозгу того, кто ее создал, а машинный разум – это всего лишь продукт человеческого разума. Читать L. Парадоксы сознания и пределы автоматизма” Руйера (1966): .

КИБЕРНЕТИКА

(от гр. kubernqtes – рулевой): буквально “искусство управления”. Назначение этого термина неоднозначно. Задуманная Платоном в его “Диалогах”, поспешно и неудачно использованная Ампером в 1834 году в его “Классификации наук”, она была вновь взята на вооружение в 1950-х и 1960-х годах и получила широкое распространение в применении к изучению саморегулирующихся машин, снабженных “псевдомозгом” и в определенном смысле способных управлять своей работой (автоматическое пилотирование самолетов, системы обнаружения, позволяющие ракетам самостоятельно прицеливаться, и т.д.) Быстрое распространение этой науки – настоящий “перекресток наук”. – встревожила некоторые умы по причинам, которые могут быть как теологическими или моральными, так и навеянными мифом об “ученике колдуна”: общая проблема, поставленная кибернетикой, заключается в том, чтобы узнать, можно ли вместе с машинами “создать разум”, не обязаны ли машины определенной автономией творческому разуму, который им доверяет, по отношению к людям и их способности избегать человеческих контроль. На самом деле, совершенно ясно, что мы никогда не найдем в машине “больше” интеллекта, чем в мозгу того, кто ее создал, и что машинный разум – это всего лишь продукт человеческого разума. Читать L. Руйера “Парадоксы сознания и пределы автоматизма” (1966). смотреть

КИБЕРНЕТИКА

– (от греч. kybernetike, искусство управления) – это наука об управлении, коммуникации и обработке информации. Основным объектом изучения являются так называемые кибернетические системы, рассматриваемые абстрактно, независимо от их материальной природы. Примерами кибернетических систем являются автоматические регуляторы в машинах, компьютерах, человеческом мозге, биологических популяциях и человеческом обществе. Каждая такая система представляет собой совокупность взаимосвязанных объектов (элементов системы), способных принимать, хранить и обрабатывать информацию и обмениваться ею. Современная кибернетика состоит из нескольких разделов, представляющих собой независимые научные течения. Теоретическое ядро кибернетики состоит из теории информации, теории алгоритмов, теории автоматов, исследования операций, теории оптимального управления и теории распознавания образов. Кибернетика разрабатывает общие принципы создания систем управления и систем автоматизации умственного труда. Основным техническим средством для решения проблем кибернетики являются компьютеры. Поэтому возникновение кибернетики как самостоятельной науки (Н. Винер, 1948) связано с появлением этих машин в 1940-х годах 20-го века, а развитие кибернетики в теоретическом и практическом аспектах – с прогрессом электронной техники ЭВМ TECHNIQUE – см. Техническая кибернетика. смотреть.

КИБЕРНЕТИКА

КИБЕРНЕТИКА (от греч. kybernetike – искусство управления), наука об управлении, связи и обработке информации. Основным предметом изучения является так называемый. Кибернетические системы, которые рассматриваются абстрактно, независимо от их материальной природы. Примерами кибернетических систем являются автоматические регуляторы в технике, компьютерах, человеческом мозге, биологических популяциях и человеческом обществе. Любая такая система представляет собой совокупность взаимосвязанных объектов (элементов системы), способных воспринимать, запоминать и обрабатывать информацию, а также обмениваться ею. Современная кибернетика состоит из множества разделов, которые являются самостоятельными научными областями. Теоретическое ядро кибернетики состоит из теории информации, теории алгоритмов, теории автоматов, исследования операций, теории оптимального управления и теории распознавания образов. Кибернетика разрабатывает общие принципы создания систем управления и систем, автоматизирующих умственный труд. Основным техническим средством для решения проблем кибернетики являются компьютеры. Поэтому возникновение кибернетики как самостоятельной науки (Н. Винер, 1948) связано с появлением этих машин в 1940-х годах, а развитие кибернетики в ее теоретических и практических аспектах с прогрессом электронных вычислительных машин

. смотреть

КИБЕРНЕТИКА

КИБЕРНЕТИКА (от греч. kybernetike – искусство управления) – это наука об управлении, связи и обработке информации. Основным объектом изучения являются так называемые кибернетические системы, которые рассматриваются абстрактно, независимо от их материальной природы. Примерами кибернетических систем являются автоматические контроллеры в машинах, компьютерах, человеческий мозг, биологические популяции и человеческое общество. Любая такая система представляет собой совокупность взаимосвязанных объектов (элементов системы), способных воспринимать, запоминать и обрабатывать информацию, а также обмениваться ею. Современная кибернетика состоит из множества разделов, которые являются самостоятельными научными областями. Теоретическое ядро кибернетики состоит из теории информации, теории алгоритмов, теории автоматов, исследования операций, теории оптимального управления и теории распознавания образов. Кибернетика разрабатывает общие принципы создания систем управления и систем автоматизации умственного труда. Основным техническим средством для решения проблем кибернетики являются компьютеры. Поэтому возникновение кибернетики как самостоятельной науки (Н. Винер, 1948) связывают с появлением в 1940-х гг. Развитие кибернетики в ее теоретических и практических аспектах связано с прогрессом электронной вычислительной техники
. просмотр

КИБЕРНЕТИКА

(от греческого “искусство управления”), наука об управлении, связи и обработке информации. Основным объектом исследования являются так называемые кибернетические системы, изучаемые в области …

КИБЕРНЕТИКА

От греческого kybernetike, означающего искусство управления) – это наука об управлении, коммуникации и обработке информации. Основным фокусом исследований являются так называемые кибернетические системы, которые рассматриваются абстрактно, независимо от их материальной природы. Примерами кибернетических систем являются автоматические регуляторы в технике, компьютерах, человеческом мозге, биологических популяциях и человеческом обществе. Любая такая система представляет собой совокупность взаимосвязанных объектов (элементов системы), способных воспринимать, запоминать и обрабатывать информацию, а также обмениваться ею. Современная кибернетика состоит из ряда разделов, представляющих собой самостоятельные научные области. Теоретическое ядро кибернетики состоит из теории информации, теории алгоритмов, теории автоматов, исследования операций, теории оптимального управления и теории распознавания образов. Кибернетика разрабатывает общие принципы создания систем управления и систем автоматизации умственного труда. Основным техническим средством для решения проблем кибернетики являются компьютеры. Поэтому возникновение кибернетики как самостоятельной науки (Н. Винер, 1948) связано с появлением этих машин в 1940-х годах, а развитие кибернетики в теории и практике с развитием электронно-вычислительной техники. смотреть.

КИБЕРНЕТИКА

(от греч. kybernetike – искусство управления), наука об управлении, коммуникации и обработке информации. Предметом исследования К. являются так называемые кибернетические системы.

КИБЕРНЕТИКА

Наука об управлении, коммуникации и обработке информации. Основным объектом исследования являются так называемые кибернетические системы (далее С-системы), которые рассматриваются абстрактно, независимо от их материальной природы. Примеры С-систем: автоматические регуляторы в технике, компьютерах, человеческом мозге, биопопуляциях, человеческом обществе. Каждая такая система представляет собой ряд взаимосвязанных объектов (элементов системы), способных воспринимать, запоминать и обрабатывать информацию, а также обмениваться ею. Contemporary C. включает в себя ряд подразделений, представляющих собой самостоятельные научные направления. Теоретическое ядро К. состоит из теории информации, теории алгоритмов, теории автоматов, исследования операций, теории оптимального управления и теории распознавания образов. C. разрабатывает общие принципы создания систем управления и систем автоматизации умственного труда. Основным техническим средством для решения проблем С. являются компьютеры. Поэтому появление К. как самостоятельной. науки (Н. Винер, 1948) связано с появлением этих машин в 1940-х годах, а развитие К. в теоретическом и практическом аспектах связано с прогрессом электронной вычислительной техники. Б.Н. Махутов .

КИБЕРНЕТИКА

(от гр. “рулевой”): буквально: “искусство управления”. Впервые созданная Платоном в его “Диалогах”, она была возрождена в 1950-1960-х годах и широко применялась для изучения саморегулирующихся машин, оснащенных “псевдомозгом” и способных каким-то образом управлять своей работой (автоматическое пилотирование самолетов, системы обнаружения, позволяющие ракетам ориентироваться на цель, и т.д.). В СССР к ней изначально относились как к идеалистической лженауке. Общая проблема, поставленная кибернетикой, заключается в том, чтобы ответить на вопрос, можно ли “создать интеллект” с помощью машин, не могут ли машины быть обязаны творческому разуму, который доверил им определенную автономию по отношению к человеку и способность избегать человеческого контроля. На самом деле, совершенно ясно, что мы никогда не найдем в машине “больше” интеллекта, чем в мозгу того, кто ее создал, и что машинный разум – это лишь продукт человеческого разума. Сегодня кибернетика получила замечательное развитие и применение в информационной революции.

КИБЕРНЕТИКА

CYBERNETICS &, g. cybernétique f., нем. Kybernetik <английская кибернетика <гр.kubernan management. особый. Набор теорий и гипотез, относящихся к… смотреть.

КИБЕРНЕТИКА

(кибернетика) – *Наука об управлении, обработке и передаче информации живыми организмами и машинами. Термин, введенный Нобертом Винером в 1948 году и стимулированный появлением современных вычислительных машин, был призван привлечь внимание к общей работе систем любого типа, будь то механические (например, система центрального отопления с термостатическим управлением), биологические или социальные. Все они регулируют свои отношения с внешней средой посредством обратной связи, и любые изменения сообщаются им таким образом, что вызывают соответствующие корректировки для поддержания постоянного или иного состояния, соответствующего их эффективному функционированию или выживанию (см. также Кибернетическая иерархия). Кибернетика и кибернетические аналогии были модными в 1950-х и 1960-х годах, но позже подверглись критике со стороны функционалистских идей и сциентизма в социальных науках. См. также: теория систем; структурный функционализм. смотреть.

КИБЕРНЕТИКА

1) Написание слова: кибернетика2) Ударение в слове: кибернетика3) Деление слова на слоги (перенос слова): кибернетика4) Фонетическая транскрипция: смотреть

КИБЕРНЕТИКА

Экономика КИБЕРНЕТИКА (от греч. kybernetike – искусство управления) – это наука об общих законах управления экономическими системами и использования киберпространства.

КИБЕРНЕТИКА

Наука об общих законах систем управления и процессов управления. Основным объектом изучения является так называемая кибернетика.

КИБЕРНЕТИКА

Наука, занимающаяся разработкой общих принципов систем управления и автоматизации умственного труда. Основным объектом исследования являются кибернетические системы, которые рассматриваются абстрактно, независимо от их материальной природы. Дисциплины, изучаемые С, включают: теорию информации, теорию алгоритмов, теорию автоматов, исследование операций, теорию оптимального управления, теорию распознавания образов.

Словарь бизнес-терминов.Academic.ru.2001.

Синонимы:

. смотреть.

КИБЕРНЕТИКА

Наука о законах управления, связи и обработки информации. Основными объектами исследований К. являются процессы управления в технических, биологических и экологических науках.

КИБЕРНЕТИКА

Искусство управления) – это наука об управлении, коммуникации и обработке информации (см. Информация, Управление). Возникновение кибернетики как самостоятельной науки связано с открытиями Н. Винера (1894 – 1964) в 1948 году. Винер (1894 – 1964) в 1948 г. Основной объект исследований – кибернетические системы, понимаемые абстрактно, независимо от их материальной природы. Примерами систем являются автоматические регуляторы в технике, компьютеры, человеческий мозг, биологические популяции и человеческое общество (см. Система, Биологическая система (системы)). Теоретическое ядро кибернетики состоит из теории информации, теории алгоритмов, теории автоматов, исследования операций, теории оптимального управления и теории распознавания образов.

КИБЕРНЕТИКА

КИБЕРНЕТИКА – дисциплина, занимающаяся изучением систем управления и связи в животных, организациях и механизмах. Впервые этот термин был использован в э…

КИБЕРНЕТИКА

– Наука об общих законах процессов управления и связи в организованных системах, машинах, живых организмах и их комбинациях. C. Она также определяется как наука о том, как информация воспринимается, передается, обрабатывается и используется в машинах, живых организмах и их соединениях.

Геологический словарь: в 2-х томах. – М.: Недра.Под редакцией К. Н. Паффенхольца и др..1978.

Синонимы:

. смотреть.

КИБЕРНЕТИКА

Название дисциплины, разработанной в основном в трудах Норберта Винера, происходит от греческого слова, означающего “рулевой”. В первую очередь эта дисциплина связана с изучением механизмов управления и соответствующих систем связи, особенно тех, которые используют обратную связь с механизмом в отношении его работы. С годами кибернетика стала мультидисциплинарной наукой, охватывающей инженерное дело, информатику, психологию, биологию, социологию и т.д. На самом деле, интеграция с другими отраслями была настолько успешной, что этот термин вышел из употребления.

КИБЕРНЕТИКА

от греческого kybernetike [techne], искусство управления) – это наука о самоуправляемых машинах, особенно машинах с электронным управлением (“электронные мозги”). Кибернетика получила наибольшее распространение в последней трети 20-го века и сейчас также широко используется в биологии и социологии. Отец кибернетики” – американец. Ученый Норберт Винер в своей работе “Кибернетика, или управление и связь у животных и машин” (1948) показал, что человеческий мозг работает как электронный компьютер с двоичной системой счисления…..

КИБЕРНЕТИКА

КИБЕРНЕТИКА* * *кибернетика в.инженерная кибернетика инженерная кибернетика экономическая кибернетика экономическая кибернетика. смотреть

КИБЕРНЕТИКА

(от греч. kybernetike [techne] – искусство управления) – это наука о самоуправляемых машинах, особенно машинах с электронным управлением (*электронный мозг*). Кибернетика получила наибольшее распространение в последней трети 20-го века и сейчас также широко используется в биологии и социологии. Отец кибернетики*, американский ученый Норберт Винер в своей работе *Кибернетика, или управление и связь у животных и машин* (1948) показал, что человеческий мозг работает как электронный компьютер с двоичной системой счисления. см.

КИБЕРНЕТИКА

Заимствовано в 1950-х годах у англичан. США, где кибернетика – семантический неологизм, созданный в лаборатории Н. Винер, от греческого kybernētikē “и”.

КИБЕРНЕТИКА .

(греч.), наука о динамических, саморегулирующихся и самоорганизующихся системах. Норберт Винер, американский математик австрийского происхождения, сыгравший ведущую роль в … смотреть

КИБЕРНЕТИКА

(от греч. kyberneuke – искусство управления) – наука об общих законах управления и коммуникационных процессов в организованных системах (в машинах, живых организмах и обществе). Кибернетика получила наибольшее распространение в последней трети 20 века и сейчас широко используется также в биологии и социологии. Отец кибернетики и создатель термина (1947) американский ученый Норберт Винер продемонстрировал, что человеческий мозг работает как компьютер с двоичной системой счисления.

КИБЕРНЕТИКА

Кибернетика – (от греч. Наука об управлении, коммуникации и обработке информации – это наука об управлении, коммуникации и обработке информации. Высокий уровень абстракции позволяет кибернетике применять общие методы и подходы к изучению систем качественно различной природы: технических, социальных, экономических и биологических.

[Конструктивная кибернетика. Глоссарий терминов. (Электронный ресурс). Режим доступа: http:// rdcn.ru’theory/dictionary.shtml/, свободный].

. смотреть

КИБЕРНЕТИКА

Наука, занимающаяся разработкой общих принципов систем управления и автоматизации умственного труда. Основным объектом изучения являются кибернетические системы, рассматриваемые абстрактно, независимо от их материальной природы. Дисциплины, изучаемые в C., включают: теорию информации, теорию алгоритмов, теорию автоматов, исследование операций, теорию оптимального управления, теорию распознавания образов.

КИБЕРНЕТИКА

(от греч. kybernetike – искусство управления) – наука об общих принципах управления, связи и обработки информации в машинах, живых организмах и обществе, наука о самоуправляемых машинах, особенно машинах (устройствах) с электронным управлением (“электронный мозг”). Истоки современного естествознания. Тезаурус. – В.Н. Савченко, В.П. Смагин. 2006. синонимы: нейрокибернетика, шлюха империализма.

КИБЕРНЕТИКА

Кибернетика. Адаптировано с английского. США, где кибернетика – семантический неологизм, возникший в лаборатории Н. Винер, от греч.

КИБЕРНЕТИКА

Основа – CYBERNET; суффикс – IK; суффикс – A; Словарная база: CYBERNETИсключенное словообразование: суффиксальное∩ – CYBERNET; ∧ – IK; ⏰ – A;… смотреть

КИБЕРНЕТИКА .

-и, ж. Наука об общих закономерностях процессов управления и связи в организованных системах (в машинах, живых организмах и обществе). κυβερν. смотреть

КИБЕРНЕТИКА

(от греч. kyberne – tice – искусство управления) – англ. cybernetics; нем. Кибернетика. Наука об общих законах получения, хранения, передачи и обработки информации в машинах, живых организмах и обществе. В зависимости от области применения различают политические, экономические и социальные. K. Антинаци.Энциклопедия социологии, 2009 Синонимы: нейрокибернетика, шлюха империализма. смотреть

КИБЕРНЕТИКА

(cybernetics) наука, изучающая общие закономерности процессов контроля, передачи информации и автоматического управления в технических системах, живых организмах и обществе; наука проводит аналогии между функционированием нервной системы и мозга, особенно работой компьютеров и автоматических систем обратной связи. См. также “Бионика”. смотреть

КИБЕРНЕТИКА

Кибернетика [

КИБЕРНЕТИКА

Существительное, женский род, только единственное число. кибернетика от слова: кибернетика. Существительное, мужской род; существительное. кибернетика

КИБЕРНЕТИКА

cybernetic, cybernetic, cybernetic, cybernetic, cybernetic, cybernetic, cybernetic, cybernetic, cybernetic, cybernetic, cybernetic, cybernetic, cybernetic, cybernetic (Источник: “Полная акцентированная парадигма А. А. Зализняк”) . Синонимы: нейрокибернетика, шлюха империализма. смотреть

КИБЕРНЕТИКА

g. cibernetica f – биологическая кибернетика – математическая кибернетика – прикладная кибернетика – промышленная кибернетика – техническая кибернетика – e. watch

КИБЕРНЕТИКА

Подчеркивание в слове: кибернетика Подчеркивание падает на букву: eB Отсутствие ударных гласных в слове: кибернетика

КИБЕРНЕТИКА

cyberneticsקִיבֶּרנֶטִיקָה נ’* * *קיברנטיקהСинонимы: нейрокибернетика, шлюха империализма

КИБЕРНЕТИКА

– (от греч. kyberne- tice – искусство управления) – англ. cybernetics; нем. Кибернетика. Наука об общих законах получения, хранения, передачи и обработки информации в машинах, живых организмах и обществе. В зависимости от области применения они различаются в политических, экономических и социальных науках. C. См.

КИБЕРНЕТИКА

(греч. kybemetike – искусство управления) – это наука об общих законах управления системами и использовании информации в процессах управления.
Синонимы:

смотреть

CYBERNETIKA

sibernetik* * *jsibernetik (-ği)Синонимы: нейрокибернетика, ругатель империализма

КИБЕРНЕТИКА

/греч. kybernetike (techne) (искусство) управления/наука о процессах управления и связанных с ними системах связи, использующих обратную связь. Основана несколькими учеными, среди которых наиболее часто цитируемым является Н. Винер. часы.

КИБЕРНЕТИКА

Обобщающая наука или метанаука, которая в соответствии со своими принципами позволяет не только моделировать, но и предсказывать, используя модели в любой области природных явлений. Предсказание – его обязательное и главное свойство.

КИБЕРНЕТИКА

Существительное кибернетика f кибернетика f

КИБЕРНЕТИКА

– Наука о процессах и законах управления в сложных динамических системах природы, общества и человеческой культуры, основанная на использовании информации. (См.: цель, действие, намерение, информация). смотреть

КИБЕРНЕТИКА

Синонимы: нейрокибернетика, шлюха империализма

КИБЕРНЕТИКА

G kibernetics (idarə sistemləri, formaları, üsulları və vasitələri, yə’ni məqsədə doğru yönəldilmiş hərəkətlərin maşınlarda, canlı orqanizmlərdə və cəmiyyətdə təşkil və həyata keçirilməsi haqqında elm). см.

КИБЕРНЕТИКА

Кибернетика (греч. kybernetike искусство управления) – это наука об управлении и обработке информации в любой системе: биологической, технической, экономической, группах людей и т.д.

.

КИБЕРНЕТИКА

Кибернетика, кибернетики, -и, ж. Наука об общих законах управления и передачи информации в машинах, живых организмах и обществе.
произн. кибернетический, -ая, -ое.

см.

КИБЕРНЕТИКА

(от греч. kybernetike – искусство управления) – наука об общих законах получения, хранения, передачи и обработки информации. Кибернетический подход продуктивен в психологических исследованиях.

КИБЕРНЕТИКА

cyberne’tika, cyberne’tika, cyberne’tika, cyberne’tika, cyberne’tika, cyberne’tika, cyberne’tika, cyberne’tika, cyberne’tika, cyberne’tika, cyberne’tika, cyberne’tika, cyberne’tika, cyberne’tika, cyberne’tika, cyberne’tika, cyberne’tika смотреть.

КИБЕРНЕТИКА

КИБЕРНЕТИКА [нэ], -и, ж. Наука об общих законах процессов управления и передачи информации в машинах, живых организмах и обществе. || Прилагательное кибернетический, -ая, -ое. см.

КИБЕРНЕТИКА

(греч. kybernetike; искусство управления) – это наука об управлении и обработке информации в любой системе: биологической, технической, экономической, группах людей и т.д.

КИБЕРНЕТИКА

кибернетика [ne]Синонимы: нейрокибернетика, кибернетика империализма

КИБЕРНЕТИКА

Cibernética fСинонимы: нейрокибернетика, ругатель империализма

КИБЕРНЕТИКА

кибернетика, -иСинонимы: нейрокибернетика, ругатель империализма

КИБЕРНЕТИКА

g.cybernétique fСинонимы: нейрокибернетика, беспородный империализм

КИБЕРНЕТИКА

кибернетика – техническая кибернетикаСинонимы: нейрокибернетика, шлюха империализма

КИБЕРНЕТИКА

КИБЕРНЕТИКА – техническая кибернетикаСинонимы: нейрокибернетика, дворняжка империализма

КИБЕРНЕТИКА

(1g)Синонимы: нейрокибернетика, шлюха империализма

КИБЕРНЕТИКА

ж. кибернетика ф

КИБЕРНЕТИКА .

(греч. kybemetike искусство управления) наука об общих законах, управляющих системами управления, и об использовании информации в процессах управления.

КИБЕРНЕТИКА

кибернетика – биологическая кибернетика – энергетическая кибернетика Синонимы: нейрокибернетика, продажная прислуга империализма

Читайте далее:

• АВТОМАТИЧЕСКАЯ СИСТЕМА УПРАВЛЕНИЯ it. Что такое система автоматического управления?.
• Надежность устройств и схем химических процессов (Семестр .
• Система управления – карта знаний.
• 1 Понятие электромагнитного поля и его различные проявления. Материальность – Работа в школе.
• Многоликий протон.
• Значение слова ЭЛЕКТРОНИКА. Что такое ЭЛЕКТРОНИКА?.
• Шаговые двигатели: свойства и практические схемы управления. Часть 2.