Головна

   Велика Радянська Енциклопедія

Кібернетика

   
 

Кібернетика (від грец. Kybernetike - мистецтво управління, від kybernao - правлю кермом, управляю), наука про управлінні, зв'язку та переробці інформації .

Предмет кібернетики. Основним об'єктом дослідження в До є так звані кібернетичні системи. У загальній (або теоретичною) К. такі системи розглядаються абстрактно, безвідносно до їх реальної фізичної природи. Високий рівень абстракції дозволяє К. знаходити загальні методи підходу до вивчення систем якісно різної природи, наприклад технічних, біологічних і навіть соціальних.

Абстрактна кібернетична система являє собою безліч взаємопов'язаних об'єктів, званих елементами системи, здатних сприймати, запам'ятовувати і переробляти інформацію, а також обмінюватися інформацією. Прикладами кібернетичних систем можуть служити різного роду автоматичні регулятори в техніці (наприклад, автопілот або регулятор, що забезпечує підтримку постійної температури в приміщенні), електронні обчислювальні машини (ЕОМ), людський мозок, біологічні популяції, людське суспільство.

Елементи абстрактної кібернетичної системи являють собою об'єкти будь-якої природи, стан яких може бути повністю охарактеризовано значеннями деякої безлічі параметрів. Для переважної більшості конкретних додатків К. виявляється достатнім розглядати параметри двох пологів. Параметри 1-го роду, звані безперервними, здатні приймати будь речові значення на тому чи іншому інтервалі, наприклад на інтервалі від - 1 до 2 або від - ? до + ?. Параметри 2-го роду, звані дискретними, приймають кінцеву безліч значень, наприклад значення, рівне будь десяткового цифрі, значення "так" або "ні" і т.п.

За допомогою послідовностей дискретних параметрів можна представити будь-яке ціле або раціональне число. Разом з тим дискретні параметри можуть служити і для оперування величинами якісної природи, які зазвичай не виражаються числами. Для цієї мети досить перерахувати і якось позначити (наприклад, за п'ятибальною системою) всі помітні стану відповідної величини. Таким чином можуть бути охарактеризовані і введені в розгляд такі чинники, як темперамент, настрій, ставлення однієї людини до іншої і т.п. Тим самим область додатків кібернетичних систем і К. в цілому розширюється далеко за межі строго "математизованих" областей знань.

Стан елемента кібернетичної системи може мінятися як мимовільно, так і під впливом тих чи інших вхідних сигналів, одержуваних їм ззовні (за меж даної системи), або від інших елементів системи. У свою чергу кожен елемент системи може формувати вихідні сигнали, залежні в загальному випадку від стану елементу і сприйманих їм в даний момент часу вхідних сигналів. Ці сигнали або передаються на ін елементи системи (служачи для них вхідними сигналами), або входять в якості складової частини в передані за межі системи вихідні сигнали всієї системи в цілому.

Організація зв'язків між елементами кібернетичної системи носить назву структури цієї системи. Розрізняють системи з постійною і змінною структурою. Зміни структури задаються в загальному випадку як функція від станів всіх складових систему елементів і від вхідних сигналів всієї системи в цілому.

Таким чином, опис знаків функціонування системи задається трьома сімействами функцій: функцій, що визначають зміни станів всіх елементів системи, функцій, які задають їх вихідні сигнали, і, нарешті, функцій, що викликають зміни в структурі системи. Система називається детермінованою, якщо всі ці функції є звичайними (однозначними) функціями. Якщо ж всі ці функції, або хоча б частину їх, являють собою випадкові функції, то система носить назву ймовірнісної, або стохастичною. Повний опис кібернетичної системи виходить, якщо до зазначеного опису знаків функціонування системи додається опис її початкового стану, тобто початкової структури системи і початкових станів всіх її елементів.

Класифікація кібернетичних систем. Кібернетичні системи розрізняються по характеру циркулюючих в них сигналів. Якщо всі ці сигнали, так само як і стан всіх елементів системи, задаються безперервними параметрами, система називається безперервною. У разі дискретності всіх цих величин говорять про дискретну системі. У змішаних, або гібридних, системах доводиться мати справу з обома типами величин.

Поділ кібернетичних систем на безперервні і дискретні є до певної міри умовним. Воно визначається глибиною проникнення в предмет, необхідною точністю його вивчення, а іноді і зручністю використання для цілей вивчення системи того або іншого математичного апарату. Так, наприклад, добре відомо, що світло має дискретну, квантову природу. Тим не менш, такі параметри, як величина світлового потоку, рівень освітленості і ін прийнято звичайно характеризувати безперервними величинами оскільки, остільки забезпечена можливість досить плавного їх зміни. Інший приклад - звичайний дротяний реостат. Хоча величина його опору міняється стрибкоподібно, при достатній малості цих стрибків виявляється можливим і зручним вважати зміну безперервним.

Зворотні приклади ще більш численні. Так, видільна функція бруньки на звичайному (неквантовой) рівні вивчення є безперервною величиною. Однак у багатьох випадках задовольняються п'ятибальною характеристикою цієї функції, розглядаючи її тим самим як дискретну величину. Більш того, при будь-якому фактичному обчисленні значення безперервних параметрів доводиться обмежуватися певною точністю обчислень. А це означає, що відповідна величина розглядається як дискретна.

Останній приклад показує, що дискретний спосіб представлення величин є універсальним способом, бо маючи на увазі недосяжність абсолютної точності вимірів, будь-які безперервні величини зводяться в кінцевому рахунку до дискретним. Зворотне зведення для дискретних величин, що приймають невелике число різних значень, не може привести до задовільним (з точки зору точності представлення) результатам і тому на практиці не вживається. Таким чином, дискретний спосіб представлення величини є в певному сенсі більш загальним, ніж безперервний.

Поділ кібернетичних систем на безперервні і дискретні має велике значення з точки зору використовуваного для їх вивчення математичного апарату. Для безперервних систем таким апаратом є зазвичай теорія систем? звичайних диференціальних рівнянь, для дискретних систем - алгоритмів теорія и автоматів теорія . Ще однією базовою математичною теорією, використовуваної як у випадку дискретних, так і у випадку безперервних систем (і що розвивається відповідно в двох аспектах), є інформації теорія .

Складність кібернетичних систем визначається двома чинниками. Перший фактор - це так звана розмірність системи, тобто загальне число параметрів, що характеризують стану всіх її елементів. Другий фактор - складність структури системи, яка формулюється загальним числом зв'язків між її елементами і їх різноманітністю. Проста сукупність великого числа не пов'язаних між собою елементів з повторюваними від елемента до елементу простими зв'язками, ще не складає складної системи. Складні (великі) кібернетичні системи - це системи з описами, що не зводяться до опису одного елементу і вказівкою загального числа таких (однотипних) елементів.

При вивченні складних кібернетичних систем, окрім звичайного розбиття системи на елементи, використовується метод укрупненого представлення систем у вигляді сукупності окремих блоків, кожен з яких є окремою системою. При вивченні систем великої складності вживається ціла ієрархія подібних блокових описів: на верхньому рівні такої ієрархії вся система розглядається як один блок, на нижньому рівні в якості складових системи блоків виступають окремі елементи системи.

Необхідно підкреслити, що саме поняття елемента системи є до певної міри умовним, залежним від ставляться при вивченні системи цілей і від глибини проникнення в предмет. Так, при феноменологічному підході вивчення мозку, коли предметом вивчення є не будова мозку, а виконувані ним функції, мозок може розглядатися як один елемент, хоча й характеризується досить великим числом параметрів. Звичайний підхід полягає в тому, що в якості складових мозок елементів виступають окремі нейрони. При переході на клітинний або молекулярний рівень кожен нейрон може, у свою чергу, розглядатися як складна кібернетична система і т.д.

Якщо обмін сигналами між елементами системи повністю замикається в її межах, то система називається ізольованою або замкнутою. Розглянута як один елемент, така система не має ні вхідних, ні вихідних сигналів. Відкриті системи в загальному випадку мають як вхідні, так і вихідні канали, по яких вони обмінюються сигналами із зовнішнім середовищем. Передбачається, що всяка відкрита кібернетична система забезпечена рецепторами (датчиками), що сприймають сигнали із зовнішнього середовища і що зраджують їх всередину системи. У разі, коли в якості розглянутої кібернетичної системи виступає людина, такими рецепторами є різні органи чуття (зір, слух, дотик та ін.). Вихідні сигнали системи передаються в зовнішнє середовище через посередництво ефекторів (виконавчих механізмів), в якості яких в розглянутому випадку виступають органи мови, міміка, руки та ін

Оскільки кожна система сигналів, незалежно від того, формується вона розумними істотами або об'єктами і процесами неживої природи, несе в собі ту чи іншу інформацію, то всяка відкрита кібернетична система, так само як і елементи будь-якої системи (відкритою або замкнутою), може розглядатися як перетворювач інформації. При цьому поняття інформації розглядається в дуже загальному сенсі, близькому до фізичного поняттю ентропії (див. Інформація в кібернетиці).

Кібернетичний підхід до вивчення об'єктів різної природи. Розгляд різних об'єктів живої і неживої природи як перетворювачів інформації або як систем, що складаються з елементарних перетворювачів інформації, складає суть так званого кібернетичного підходу до вивчення цих об'єктів. Цей підхід (так само як і підхід з боку ін фундаментальних наук - механіки, хімії тощо) вимагає певного рівня абстракції. Так, при кібернетичному підході до вивчення мозку як системи нейронів зазвичай відволікаються від їх розмірів, форми, хімічної будови і ін Предметом вивчення стають стани нейронів (порушена? Чи ні), що виробляються ними сигнали, зв'язки між нейронами і закони зміни їх станів.

Найпростіші перетворювачі інформації можуть здійснювати перетворення інформації лише одного певного виду. Так, наприклад, справний дверний дзвінок при натисненні кнопки (рецептора) відповідає завжди одним і тим же дією - дзвінком або гудінням зумера. Однак, як правило, складні кібернетичні системи мають здатність накопичувати інформацію в тій чи іншій формі і залежно від цього міняти виконувані ними дії (перетворення інформації). За аналогією з людським мозком подібна властивість кібернетичних систем називають іноді пам'яттю.

"Запам'ятовування" інформації в кібернетичних системах може вироблятися двома основними способами - або за рахунок зміни станів елементів системи, або за рахунок зміни структури системи (можливий, зрозуміло, змішаний варіант). Між цими двома видами "пам'яті" по суті немає принципових відмінностей. У більшості випадків це розходження залежить лише від прийнятого підходу до опису системи. Наприклад, одна з сучасних теорій пояснює довготривалу пам'ять людини змінами провідності синаптичних контактів, тобто зв'язків між окремими складовими мозок нейронами.? Якщо в якості елементів, складових мозок, розглядаються лише самі нейрони, то зміна синаптичних контактів слід розглядати як зміна структури мозку. Якщо ж поряд з нейронами в число складових мозок елементів включити і все синаптичні контакти (незалежно від ступеня їх провідності), то розглядається явище зведеться до зміни стану елементів при незмінній структурі системи.

? ЕОМ як перетворювачі інформації. З числа складних технічних перетворювачів інформації найбільше значення для До мають ЕОМ. У простіших обчислювальних машинах - цифрових електромеханічних або аналогових - перенастроювання на різні завдання здійснюється за допомогою зміни системи зв'язків між елементами на спеціальній комутаційної панелі. У сучасних універсальних ЕОМ такі зміни виробляються за допомогою "запам'ятовування" машиною в спеціальному пристрої, накопичувати інформацію, тієї чи іншої програми її роботи.

На відміну від аналогових машин, що оперують з безперервною інформацією, сучасні ЕОМ мають справу з дискретною інформацією. На вході і виході ЕОМ? в якості такої інформації можуть виступати будь послідовності десяткових цифр, букв знаків пунктуації та ін символів. Всередині машини ця інформація зазвичай представляється (або, як кажуть, кодується) у вигляді послідовності сигналів, що приймають лише два різних значення.

У той час як можливості аналогових машин (так само як і будь-яких інших штучно створених пристроїв) обмежені перетвореннями строго обмежених типів, сучасні ЕОМ мають властивість універсальності. Це означає, що будь-які перетворення буквено-цифрової інформації, які можуть бути визначені довільною кінцевою системою правил будь-якої природи (арифметичних, граматичних тощо) можуть бути виконані ЕОМ після введення в неї складеної належним чином програми. Ця здатність ЕОМ досягається за рахунок універсальності її системи команд, тобто елементарних перетворень інформації, які закладаються в структуру ЕОМ. Подібно до того, як з одних і тих же деталей збираються будь-які будинки, з елементарних перетворень можуть складатися будь-які, як завгодно складні перетворення буквено-цифрової інформації. Програма ЕОМ якраз і являє собою послідовність таких елементарних перетворень.

Властивість універсальності ЕОМ не обмежується однією лише буквено-цифровою інформацією. Як показується в теорії кодування , в буквено-цифровий (і навіть просто цифровій) формі може бути представлена ??(закодована) будь-яка дискретна інформація, а також - з будь заданим ступенем точності - довільна безперервна інформація. Таким чином, сучасні ЕОМ можуть розглядатися як універсальні перетворювачі інформації. Іншим відомим прикладом універсального перетворювача інформації (хоча і заснованого на абсолютно інших принципах) є людський мозок.

Властивість універсальності сучасних ЕОМ відкриває можливість моделювання з їх допомогою будь-яких ін перетворювачів інформації, в тому числі будь-яких розумових процесів. Така можливість ставить ЕОМ в особливе положення: з моменту свого виникнення вони представляють основний технічний засіб, основний апарат дослідження, яким володіє К.

Управління в кібернетичних системах. У розглянутих досі випадках зміна поведінки ЕОМ визначалося людиною, що міняє програми її роботи. Можна, однак скласти програму зміни програми робіт ЕОМ і організувати її спілкування із зовнішнім середовищем через відповідну систему рецепторів і ефекторів. Таким чином, можна моделювати різні форми зміни поведінки і розвитку, що спостерігаються в складних біологічних і соціальних системах. Зміна поведінки складних кібернетичних систем є результат накопичення обробленої відповідним чином інформації, яку ці системи отримали у минулому.

Залежно від форми, в якій відбувається "запам'ятовування" інформації, розрізняють два основних типи зміни поведінки систем - самонастройку і самоорганізацію. У самоналагоджувальних системах накопичення досвіду виражається в зміні значень тих чи інших параметрів, в самоорганізованих - у зміні структури системи. Як вказувалося вище, це розходження є до певної міри умовним, залежним від способу розбиття системи на елементи. На практиці зазвичай самонастройка зв'язується із змінами відносно невеликого числа безперервних параметрів. Що ж до глибоких змін структури робочих програм ЕОМ (які можна трактувати як зміни станів великого числа дискретних елементів пам'яті), то їх природніше розглядати як приклад самоорганізації.

Цілеспрямована зміна поведінки кібернетичних систем відбувається за наявності управління. Цілі управління сильно міняються залежно від типу систем і ступеня їх складності. У простому випадку такою метою може бути підтримка постійності значення того чи іншого параметра. Для більш складних систем в якості цілей виникають завдання пристосування до мінливої ??середовищі і навіть пізнання законів таких змін.

Наявність управління в кібернетичної системі означає, що її можна представити у вигляді двох взаємодіючих блоків - об'єкта управління і керуючої системи. Керуюча система по каналах прямого зв'язку через відповідне безліч ефекторів передає керуючі впливу на об'єкт управління. Інформація про стан об'єкта управління сприймається за допомогою рецепторів і передається по каналах зворотного зв'язку в керуючу систему

Описана система з управлінням може, як і всяка кібернетична система, мати також канали зв'язку (з відповідними системами рецепторів і ефекторів) з навколишнім середовищем. У простих випадках середовище може виступати як джерело різних перешкод і спотворень в системі (найчастіше в каналі зворотного зв'язку). У завдання керуючої системи входить тоді фільтрація перешкод. Особливо важливе значення це завдання набуває при дистанційному (телемеханічна) управлінні, коли сигнали передаються по довгих каналах зв'язку. Основним завданням керуючої системи є таке перетворення що надходить у систему інформації і формування таких керуючих впливів, при яких забезпечується досягнення (по можливості найкраще) цілей управління. По виду таких цілей і характеру функціонування керуючої системи розрізняють такі основні типи управління.

Одним з найпростіших видів управління є т. н. програмне управління. Мета такого управління полягає в тому, щоб видати на об'єкт управління ту чи іншу строго певну послідовність керуючих впливів. Зворотній зв'язок при такому управлінні відсутня. Найбільш простим прикладом подібного програмного управління є світлофор-автомат, перемикання якого відбувається в задані заздалегідь моменти часу. Більш складне управління світлофором (за наявності лічильників під'їжджаючих машин) може включати найпростіший "пороговий" сигнал зворотного зв'язку: перемикання світлофора відбувається всякий раз, коли кількість чекають автомашин перевищить задану величину.

Дуже простою видом управління є також класичне авторегулирование (див. Автоматичне управління), Мета якого полягає у підтримці постійного значення того чи іншого параметра (або декількох незалежних параметрів). Прикладом може служити система автоматичного регулювання температури повітря в приміщенні: спеціальний термометр-датчик вимірює температуру повітря Т, керуюча система порівнює цю температуру з заданою величиною Те і формує керуючий вплив - k (T - То) На засувку, регулюючу приплив теплої води в батареї центрального опалення. Знак мінус при коефіцієнті k означає, що регулювання відбувається за законом негативного зворотного зв'язку, а саме: при збільшень температури Т вище встановленого порога То приплив тепла зменшується, при її падінні нижче порогу - зростає. Негативний зворотний зв'язок необхідний для забезпечення стійкості процесу регулювання. Стійкість системи означає, що при відхиленні від положення рівноваги (коли Т = То) Як в одну, так і в інший бік система прагне автоматично відновити цю рівновагу. При найпростішому припущенні про лінійний характер залежності між керуючим впливом і швидкістю припливу тепла в приміщення робота такого регулятора описується диференціальним рівнянням dT / dt = - k (T - То), Рішенням якого служить функція Т = То + d-e-Kt, Де d - Відхилення температури Т від заданої величини То в початковий момент часу. Оскільки розглянута система описується лінійним диференціальним рівнянням 1-го порядку, вона носить назву лінійної системи 1-го порядку. Більш складною поведінкою володіють лінійні системи 2-го і більш високих порядків і особливо нелінійні системи.

Можливі системи, в яких принцип програмного управління комбінується із завданням регулювання в сенсі підтримки стійкого значення тієї чи іншої величини. Так, наприклад, в описаний регулятор кімнатної температури може бути вбудовано програмне пристрій, що міняє значення регульованого параметра. Завданням такого пристрою може бути, скажімо, підтримка температури +20? С в денний час і зниження її до +16? С в нічні години. Функція простого регулювання переростає тут у функцію стеження за значенням програмно змінного параметра.

У складніших стежать системах завдання полягає в підтримці (можливо більш точному) деякої фіксованої функціональної залежності між безліччю мимоволі змінних параметрів і заданим безліччю регульованих параметрів. Прикладом може служити система, безперервно супроводжуюча променем прожектора маневрирующий довільним чином літак.

У т. н. системах оптимального управління основною метою є підтримка максимального (або мінімального) значення деякої функції від двох груп параметрів, званою критерієм оптимального управління. Параметри першої групи (зовнішні умови) міняються незалежно від системи, параметри другої групи є регульованими, тобто їх значення можуть мінятися під впливом керуючих сигналів системи.

Найпростіший приклад оптимального управління знову дає завдання регулювання температури кімнатного повітря при додатковому умови врахування змін його вологості. Величина температури повітря, що дає відчуття найбільшого комфорту, залежить від його вологості. Якщо вологість весь час змінюється, а система може управляти лише зміною температури, то природно в якості мети управління поставити завдання підтримки температури, яка давала б відчуття найбільшого комфорту. Це і буде завдання оптимального управління. Системи оптимального управління мають велике значення в завданнях управління економікою.

У простому випадку оптимальне управління може зводитися до задачі підтримки найбільшого (або найменшого) можливого при заданих умовах значення регульованого параметра. У цьому випадку говорять про системи екстремального регулювання.

У разі, коли нерегульовані параметри в системі оптимального управління на тому чи іншому відрізку часу міняються, функція системи зводиться до підтримки таких постійних значень регульованих параметрів, які забезпечують максимізацію (або мінімізацію) відповідного критерію оптимального управління. Тут, як і у випадку звичайного регулювання, виникає завдання стійкості управління. При проектуванні відносно нескладних систем подібна стійкість досягається за рахунок відповідного вибору параметрів проектованої системи. У складніших випадках, коли кількість збурюючих впливів і розмірність системи дуже великі, іноді виявляється зручним для досягнення стійкості вдаватися до самонастройке і самоорганізації систем. При цьому деяка частина параметрів, що визначає характер існуючих в системі зв'язків, що не фіксується заздалегідь і може змінюватися системою в процесі її функціонування. Система має спеціальний блок, реєструючий характер перехідних процесів в системі при виведенні її з рівноваги. При виявленні нестійкості перехідного процесу система міняє значення параметрів зв'язків, поки не доб'ється стійкості. Системи такого роду прийнято називати ультраустойчівимі.

При великому числі змінних параметрів зв'язків випадковий пошук стійких режимів може займати занадто багато часу. У такому випадку застосовуються ті чи інші способи обмеження випадкового перебору, наприклад розбиття параметрів зв'язків на групи і здійснення перебору лише усередині однієї групи (яка визначається за тими чи іншими ознаками). Такого роду системи називають зазвичай мультіустойчивих. Велика розмаїтість ультраустойчівих і мультіустойчивих систем дає біологія. Прикладом може служити система регулювання температури крові у людини і теплокровних тварин.

Завдання угруповання зовнішніх впливів, необхідна для успішного вибору способу самонастройки в мультіустойчивих системах, входить до числа завдань пізнавання, або, інакше, завдань розпізнавання образів. Для визначення типу поведінки (способу управління) у людини особливу роль відіграють зорові і звукові образи. Можливість їх розпізнавання і об'єднання в ті або інші класи дозволяє людині створювати абстрактні поняття, що є неодмінною умовою свідомого пізнання дійсності і початком абстрактного мислення. Абстрактне мислення дозволяє створювати в керуючій системі (в даному випадку в людському мозку) моделі різних процесів, здійснювати з їх допомогою екстраполяцію дійсності і визначати свої дії на основі такої екстраполяції.

Таким чином, на вищих рівнях ієрархії управляючих систем завдання управління виявляються тісно переплетеними із завданнями пізнання навколишньої дійсності. У чистому вигляді ці завдання виявляються в абстрактних пізнавачів системах, які також є одним з класів кібернетичних систем.

Істотне місце в К. займає надійності теорія кібернетичних систем. Її завданням є розробка методів побудови систем, що забезпечують правильне функціонування систем при виході з ладу частини їх елементів, розриві тих чи інших зв'язків і ін можливих випадкових збоях або несправності.

Методи кібернетики. Маючи як основного об'єкта дослідження кібернетичні системи, До використовує для їх вивчення три принципово різних методу. Два з них - математико-аналітичний та експериментальний - широко застосовуються і в інших науках. Сутність першого полягає в описі досліджуваного об'єкта в рамках того або іншого математичного апарату (наприклад, у вигляді системи рівнянь) і подальшого вилучення різних наслідків з цього опису шляхом математичної дедукції (наприклад, шляхом вирішення відповідної системи рівнянь). Сутність другого методу полягає в проведенні різних експериментів або з самим об'єктом, або з його реальною фізичною моделлю. У разі унікальності досліджуваного об'єкту і неможливості істотного впливу на нього (як, наприклад, у випадку Сонячної системи або процесу біологічної еволюції) активний експеримент переходить в пасивне спостереження.

Одним з найважливіших досягнень К. є розробка і широке використання нового методу дослідження, що отримав назву математичного (машинного) експерименту, або математичного моделювання. Сенс його полягає в тому, що експерименти проводяться не з реальною фізичною моделлю досліджуваного об'єкта, а з його описом. Опис об'єкта разом з програмами, що реалізують зміни характеристик об'єкта відповідно з цим описом, поміщається в пам'ять ЕОМ, після чого стає можливим проводити з об'єктом різні експерименти: реєструвати його поведінку в тих чи інших умовах, міняти ті чи інші елементи опису тощо. Величезне швидкодія сучасних ЕОМ найчастіше дозволяє моделювати багато процесів в швидшому темпі, ніж вони відбуваються насправді.

Першим етапом математичного моделювання? є розбиття досліджуваної системи на окремі блоки і елементи і встановлення зв'язків між ними. Це завдання вирішує так званий системний аналіз. Залежно від цілей дослідження глибина і спосіб такого розбиття можуть варіюватися. У цьому сенсі системний аналіз являє собою скоріше мистецтво, ніж точну науку, бо при аналізі дійсно складних систем доводиться апріорі відкидати неістотні (з точки зору поставленої мети) деталі та зв'язку.

Після розбиття системи на частини і характеристики їх тими чи іншими множинами параметрів (кількісних або якісних) для встановлення зв'язку між ними залучають зазвичай представників різних наук. Так, при системному аналізі людського організму типові зв'язки мають наступну форму: "При переході органу А зі стану k1 в стан k2 і збереженні органу В в стані М орган С через N місяців з імовірністю р перейде зі стану n1 в стан n2". Залежно від виду органів, до яких відноситься вказане висловлювання, воно може бути зроблено ендокринологом, кардіологом, терапевтом і ін фахівцями. В результаті їх спільної роботи виникає комплексний опис організму, що представляє шукану математичну модель.

Так звані системні програмісти переводять цю модель в машинне подання, програмуючи одночасно засоби, необхідні для експериментів з нею. Проведення самих експериментів та отримання різних висновків з них складають предмет операцій дослідження. Втім, дослідники операцій у разі, коли це виявляється можливим, можуть застосувати дедуктивно-математичні побудови і навіть скористатися натурними моделями всієї системи або її окремих частин. Завдання побудови натурних моделей, так само як і завдання проектування і виготовлення різних штучних кібернетичних систем, відноситься до області системотехніки.

Історична довідка. Першим, хто застосував термін К. для управління в загальному сенсі, був очевидно, старогрецький філософ Платон. Однак реальне становлення К. як науки відбулося багато пізніше. Воно було зумовлене розвитком технічних засобів управління і перетворення інформації. Ще в середні століття в Європі стали створювати так звані андроїди - людиноподібні іграшки, що представляють собою механічні, програмно керовані пристрої.

Перші промислові регулятори рівня води в паровому котлі і швидкості обертання вала парової машини були винайдені І. І. Ползуновим (Росія) і Дж. Уаттом (Англія). У 2-й половині 19 в. вимагалося побудова все більш досконалих автоматичних регуляторів. Поряд з механічними блоками в них все частіше починають застосовуватися електромеханічні і електронні блоки. Велику роль у розвитку теорії і практики автоматичного регулювання зіграв винахід на початку 20 в. диференціальних аналізаторів, здатних моделювати і вирішувати системи звичайних диференціальних рівнянь. Вони поклали початок швидкому розвитку аналогових обчислювальних машин і їх широкому проникненню в техніку.

Чималий вплив на становлення К. надали успіхи нейрофізіології і особливо класичні праці І. П. Павлова по умовних рефлексах. Можна відзначити також оригінальні роботи українського ученого Я. І. Грдіна по динаміці живих організмів.

У 30-х рр.. 20 в. все більший вплив на становлення К. починає чинити розвиток теорії дискретних перетворювачів інформації. Два основних джерела ідей і проблем направляли цей розвиток. По-перше, завдання побудови підстав математики. Ще в середині минулого століття Дж. Буль заклав основи сучасної математичний логіки. У 20-і рр.. 20 в. були закладені основи сучасної теорії алгоритмів. У 1934 К. Гедель показав обмеженість можливостей замкнутих пізнають систем. У 1936 А. М. Тьюринг описав гіпотетичний універсальний перетворювач дискретної інформації, що отримав згодом назв. Тьюринга машини. Ці два результату, будучи отриманими в рамках чистої математики, зробили і продовжують чинити величезний вплив на становлення основних ідей К.

Другим джерелом ідей і проблем До служила практика створення реальних дискретних перетворювачів інформації. Найпростіший механічний арифмометр був винайдений Б. Паскалем (Франція) ще в 17 в. Лише в 19 в. Ч. Беббідж (Англія) зробив першу спробу створення автоматичного цифрового обчислювача - прообразу сучасної ЕОМ. До початку 20 століття були створені перші зразки електромеханічних лічильно-аналітичних машин, що дозволили автоматизувати найпростіші перетворення дискретної інформації. Різке посилення інтересу до теорії дискретних перетворювачів інформації в 30-х рр.. було обумовлено необхідністю створення складних релейно-контактних пристроїв, насамперед для потреб автоматичних телефонних станцій. У 1938 К. Шеннон (США), а в 1941 В. І. Шестаков (СРСР) показали можливість використання для синтезу та аналізу релейно-контактних схем апарату математичної логіки. Тим самим було покладено початок розвитку сучасної теорії автоматів.

Вирішальне значення для становлення К. мало створення в 40-х рр.. 20 в. електронних обчислювальних машин (Дж. фон Нейман та ін.) Завдяки ЕОМ виникли принципово нові можливості для дослідження і фактичного створення дійсно складних керуючих систем. Залишалося об'єднати весь отриманий до цього часу матеріал і дати назву новій науці. Цей крок був зроблений Н. Вінером, Що опублікував в 1948 свою знамениту книгу "Кібернетика".

Н. Вінер запропонував називати К. "науку про управління і зв'язку в тварині і машині". У першій і в другій своїй книзі ("Кібернетика і суспільство", 1954) Вінер приділив велику увагу філософським та соціальним аспектам нової науки, трактуючи їх найчастіше досить довільно. В результаті подальший розвиток К. пішло двома різними шляхами. У США та Західній Європі стало переважати вузьке розуміння К., що концентрує увагу на суперечках і сумнівах, піднятих Вінером, на аналогіях між процесами управління в технічних засобах і живих організмах. У СРСР після первісного періоду заперечення і сумнівів стверджувалося більш природне і змістовне визначення К., включивши в неї всі досягнення, накопичені до того часу в теорії перетворення інформації і керуючих систем. При цьому особлива увага приділялася новим проблемам, що виникають у зв'язку з широким впровадженням ЕОМ у теорію управління і теорію перетворення інформації.

На Заході подібні питання розвивалися в рамках спеціальних розділів науки, що одержали назву "інформатика", "обчислювальна наука", "системний аналіз" та ін Лише до кінця 60-х рр.. Намітилася тенденція розширення поняття К. та включення до неї всіх зазначених розділів.

Основні розділи кібернетики. Сучасна До в широкому розумінні складається з великої кількості розділів, що представляють собою самостійні наукові напрями. Теоретичне ядро ??К. складають такі розділи, як теорія? інформації, теорія кодування, теорія алгоритмів і автоматів, загальна теорія систем, теорія оптимальних процесів, методи дослідження операцій, теорія розпізнавання образів, теорія формальних мов. На практиці центр ваги інтересів К. змістився в область створення складних систем управління та? різного роду систем для автоматизації розумової праці. У чисто пізнавальному плані однією з найбільш цікавих перспективних завдань К. є моделювання мозку і його різних функцій.

Основним технічним засобом для вирішення всіх зазначених завдань є ЕОМ. Тому розвиток К. як в теоретичному, так і в практичному аспектах тісно пов'язане з прогресом електронної обчислювальної техніки. Вимоги, які пред'являє К. до розвитку свого математичного апарату, визначаються зазначеними вище основними практичними завданнями.

Певна практична цілеспрямованість досліджень з розвитку математичного апарату саме і є тією межею, яка відділяє общематематических від власне кібернетичної частини подібних досліджень. Так, наприклад, в тій частині теорії алгоритмів, яка будується для потреб підстав математики, прагнуть по можливості зменшити число типів елементарних операцій і зробити їх досить дрібними. Виникаючі таким чином алгоритмічні мови зручні як об'єкт дослідження, але в той же час ними практично незручно користуватися для опису реальних завдань перетворення інформації. Кібернетичний аспект теорії алгоритмів має справу з алгоритмічними мовами, спеціально орієнтованими на ті чи інші класи подібних практичних завдань. Є мови, орієнтовані на завдання обчислювального характеру, на формульні перетворення, на обробку графічної інформації тощо

Аналогічне положення має місце і в ін розділах, складових загальнотеоретичний фундамент К. Вони являють собою апарат для вирішення практичних завдань вивчення кібернетичних систем, їх аналізу та синтезу, знаходження оптимального управління.

Особливо велике значення застосування кібернетичних методів має в тих науках, де методи класичної математики можуть застосовуватися лише в обмежених масштабах, для вирішення окремих приватних завдань. До числа таких наук відносяться в першу чергу економіка, біологія, медицина, мовознавство і ті області техніки, які мають справу з великими системами. У результаті великого обсягу застосування кібернетичних методів у цих науках відбулося виділення самостійних наукових напрямів, які було б природно називати кібернетичної економікою, кібернетичної біологією і т.д. Однак у силу ряду причин початкове становлення зазначених напрямків відбувалося в рамках К. за рахунок спеціалізації об'єктів дослідження, а не в рамках відповідних наук за рахунок застосування методів і результатів К. Тому зазначені напрямки отримали назв. кібернетика економічна, кібернетика біологічна, кібернетика медична, кібернетика технічна. У мовознавстві відповідне науковий напрямок отримало найменування математичної лінгвістики.

Завдання реального створення складних керуючих систем (в першу чергу в економіці), а також заснованих на використанні ЕОМ складних довідково-інформаційних систем, систем автоматизації проектування, систем для автоматизації збору і обробки експериментальних даних та ін відносяться звичайно до розділу науки, що отримав назву системотехніки. При широкому тлумаченні предмета К. значна частина системотехніки органічно входить в неї. Те ж положення має місце в електронній обчислювальній техніці. Зрозуміло, К. не займається розрахунками елементів ЕОМ, конструктивним оформленням машин, технологічними проблемами і т.п. Разом з тим підхід до ЕОМ як до системи, общеструктурние питання, організація складних процесів переробки інформації і управління цими процесами відносяться по суті до прикладної К. і складають один з її важливих розділів.

Літ.: Вінер Н., Кібернетика, пров. з англ., 2 изд., М., 1968, його ж, Кібернетика і суспільство, пров. з англ., М., 1958; Цянь Сюе-Сень, Технічна кібернетика, пров. з англ., М., 1956; Ешбі У. Р., Введення в кібернетику, пров. з англ., М., 1959: Глушков В. М., Введення в кібернетику, К., 1964.

© В. М. Глушков.





Виберіть першу букву в назві статті:

а б в г д е ё ж з и й к л м н о п р с т у ф х ц ч ш щ ы э ю я

Повний політерний каталог статей


 

Алфавітний каталог статей

  а б в г д е ё ж з и й к л м н о п р с т у ф х ц ч ш щ ы э ю я
 


 
© 2014-2022  vre.pp.ua