Что изучает кибернетика: Что такое кибернетика?. Занимательная анатомия роботов

Содержание

Что такое кибернетика?. Занимательная анатомия роботов

Специальность Медицинская кибернетика — Учёба.

ру

Специалитет, код специальности 60609

За шесть лет обучения студенты специальности изучают медицинские, биотехнические и информационные дисциплины. На старших курсах упор делается на медико-кибернетические предметы. Будущие врачи-кибернетики проходят физиологическую кибернетику, медицинскую биофизику, общую и медицинскую радиобиологию, медицинскую электронику, теоретические основы кибернетики, информационные медицинские системы. Предусмотрены практикумы по клинической лабораторной и функциональной диагностике.

Специалисты по медицинской кибернетике работают на стыке информатики, физики, биологии и медицины. Они исследуют механизмы трансформации энергии в биологических системах. Изучают электронно-конформационные взаимодействия в биомакромолекулах. Занимаются проблемами, связанными с физическими и физико-химическими механизмами жизненных процессов. Проектируют компьютерные автоматизированные системы медицинского назначения и системы управления здравоохранением. Работают в медицинских, исследовательских, научных организациях. Выступают в качестве лаборантов, инженеров-исследователей, биологов и врачей.

Профили обучения: нет

Формы обучения: очная

Вузов

По этой специальности

В среднем по другим

Проходной балл

На эту специальность

В среднем на другие

Бюджетных мест

На эту специальность

В среднем на другие

С какими ЕГЭ можно поступить

Вузы по специальности

бюджетных мест

от 81

проходной балл

от 370000 р.

за год

Российский национальный исследовательский медицинский университет имени Н.И. Пирогова — крупный научно-образовательный и медицинский центр, включающий в себя: 8 факультетов, 115 кафедр, 143 клинические базы, 3 собственные больницы, 7-ми этажный учебно-лабораторный комплекс. Единственный медицинский вуз России, имеющий статус «национальный исследовательский» и действующую международную программу двойного диплома (Россия + страна Европейского союза) по медицинской специальности.

Вуз в рейтингах

22 в России

9 в России

бюджетных мест

от 80

проходной балл

от 194100 р.

за год

Университет создан в 2009 путем объединения Уральского государственного технического университета — УПИ и Уральского государственного университета. Сегодня УрФУ соединяет весь спектр технического, естественнонаучного и гуманитарного образования, является центром научной образовательной жизни Екатеринбурга и всего региона.

Вуз в рейтингах

5 в России

9 в России

12 в России

11 в России

бюджетных мест

от 77

проходной балл

от 197000 р.

за год

Университет основан в 1916 году как один из трех Народных университетов России и стал первым высшим учебным заведением в Нижнем Новгороде. В официальных рейтингах вуз стабильно является первым университетом в Приволжском Федеральном округе. В рамках международной деятельности университет создал уникальные программы «Российско-Французский университет» и «Российско-Итальянский университет».

Вуз в рейтингах

9 в России

31 в России

20 в России

бюджетных мест

от 76

проходной балл

от 222600 р.

за год

КрасГМУ является ведущим высшим медицинским учебным заведением не только в Сибири и на Дальнем Востоке, но и в России. За 73 года было выпущено более 40 тысяч квалифицированных специалистов. На сегодня подписано 30 международных договоров о сотрудничестве с медицинскими вузами мира.
За последние годы открыты 9 новых кафедр, Российско-французская лаборатория интегративной антропологии, Российско-японский научный центр микробиологии, эпидемиологии и инфекционных заболеваний, межкафедральные морфологическая и биохимическая научно-исследовательские лаборатории, Институт лечебного питания. Реализуются новые проекты международного уровня совместно с другими вузами Красноярского края, России, Японии, Франции, Италии, Германии и других стран. Развивается российско-японское партнерство в области клинической и экспериментальной нейронауки.

бюджетных мест

от 76

проходной балл

от 126600 р.

за год

Рожденный в трудные годы войны, Пензенский государственный университет прошел большой путь становления и развития от индустриального института до классического университета. Сегодня это один из самых крупных многопрофильных вузов Поволжья, обеспечивающий формирование интеллектуального потенциала и способствующий интенсивному социально-экономическому развитию региона в современных условиях.

Университет неоднократно награждался золотыми медалями «Европейское качество» в номинации «100 лучших вузов России», становился лауреатом конкурса «Лучшие вузы Приволжского федерального округа» и удостоен диплома лауреата конкурса «Национальный знак качества».
В рейтинге качества приема в вузы Российской Федерации по результатам ЕГЭ ПГУ всегда занимал достойное место среди вузов страны.

Показать все вузы

Поступление по олимпиаде

01 апреля — 01 апреля

заключительный очный этап

«Всеросс»

уровень

11 октября — 09 января

отборочный онлайн этап

27 декабря — 25 января

отборочный заочный этап

Медицинская кибернетика

Описание программы

«Медицинская кибернетика» — одна из относительно молодых специальностей высшего медицинского образования. Она появилась в нашей стране в 1974 году.

Понятие медицинская кибернетика подразумевает науку об управлении в сложных динамических медицинских системах. В настоящее время медицинская кибернетика неразрывно связана с медицинской информатикой — наукой о получении, обработке и передаче медицинской информации на основе использования информационно-коммуникационных технологий. Врач-кибернетик получает не только медицинское, но и кибернетическое образование, изучая теоретические основы кибернетики, физиологическую и клиническую кибернетику, системный анализ и основы проектирования медицинских информационных систем.

На третьем курсе обучения имеют возможность выбора между двумя профилями обучения:

Медицинская информатика — больше часов на изучение создания систем поддержки принятия врачебных решений, медицинских информационных систем, медицинскую статистику и анализ медицинских данных.
Биоинформатика — дополнительно к знаниям в области медицинской кибернетики и информатики добавляется обучение анализу NGS (New Generation Sequencing — секвенирование нового поколения) и OMICS данных, клинической биоинформатики, системной биологии, компьютерному конструированию лекарств, языку программирования R и методам машинного обучения, работе в Unix, алгоритмам биоинформатики с решением задач на языке программирования Python.

Врач-кибернетик востребован во всех областях медицины и здравоохранения, а также в биомедицинских исследованиях. Врач-кибернетик может занимать научные, преподавательские и врачебные должности в медицинских организациях, учреждениях Минздрава РФ, РАН и в других ведомствах, заинтересованных в специалистах, подготовленных для разработки и внедрения медицинских информационных технологий, применения системного анализа и математической статистики в клинико-научных организациях.

Кибернетика

Кибернетика (от греч. kybernetike — искусство управления,
от kybernáo — правлю рулём, управляю) – наука об управлении,
связи и обработке информации. Кибернетика изучает общие процессы управления,
связи и обработки информации в системах в независимости от природы этих
систем. Такие системы могут быть техническими, биологическими, социальными
и т.д.

Основателем кибернетики является Норберт Винер, опубликовавший в 1948-м
году книгу «Кибернетика, или управление и связь в животном и машине».
Предшественниками Винера являются Дж. Уатт, Дж. Фон Нейман, К. Шеннон,
А.М. Тьюринг, Дж. Буль.

Кибернетика – полидисциплинарная наука. Современная кибернетика состоит
из ряда разделов, каждый из которых составляет отдельную дисциплину.
Теоретическую базу кибернетики составляют: теория информации, теория
исследований операций, теория оптимальных процессов, теория массового
обслуживания.

Чтобы дать представление о том, чем занимается кибернетика, лучше всего
привести список глав «Кибернетики» Винера:

Ньютоново и бергсоново время.
Группы и статистическая механика.
Временные ряды, информация и связь.
Обратная связь и колебания.
Вычислительные машины и нервная система.
Гештальт и универсалии
Кибернетика и психопатология
Информация, язык и общество
Об обучающихся и самовоспроизводящихся машинах
Мозговые волны и самоорганизующиеся системы

Кибернетика тесно связана с общей теорией систем, системным подходом
и системным анализом. Кроме того, философия теснейшим образом связана
с философией. Здесь можно привести некоторые работы Винера:

Поведение, направленность и телеология.
Машина умнее своего создателя.
Кибернетика и человек.
Машины изобретательнее людей?

В настоящее время существует несколько «кибернетик»: теоретическая
кибернетика, техническая кибернетика, экономическая кибернетика, химическая
кибернетика и т.д.

Кибернетика разрабатывает общие принципы создания систем управления
и инструментов, автоматизирующих умственный труд человека, а, следовательно,
автоматизация структурно-параметрического синтеза может быть отнесена
к одному из разделов кибернетики.

Материалы на сайте

Литература

Винер Н. Кибернетика, или управление и связь в животном и машине
/ Пер. с анлг. М.: Наука, 1983.
Эшби У.Р. Введение в кибернетику / Пер. с англ. М.: Издательство
иностранной литературы, 1959.

Связанные понятия

Что это — кибернетика? Наука, расширяющая границы возможного

Некоторые науки, возникшие в двадцатом веке, такие как синергетика и торсиология, вызывают справедливые сомнения. Но вот кибернетика стала достойным детищем века, хотя и она страдает от недостатка признания – слишком общая и абстрактная, вызывающая много сложностей у исследователей. Именно техническая кибернетика дает надежды футурологам. Все захватывающие дыхание проекты (вроде искусственного интеллекта) принадлежат ученым, увлеченным этой наукой. Так что такое кибернетика?

Прежде всего, это область исследований на границе нескольких наук. Она занимается теоретическими аспектами управления сложных систем, их ограничениями и возможностями. При этом все объекты могут быть довольно сложными – когнитивными, социальными, биологическими, физическими или простыми механическими системами. Но использовать сложную науку для примитивных структур – это все равно что забивать гвозди микроскопом.

Что такое кибернетика в терминах повседневности? Наверняка все слышали о понятии «обратная связь». Это означает то, что на систему воздействуют, условно говоря, последствия ее же решений. То есть она является неким подобием разумного существа. А многие идут дальше, и самого Господа Бога называют надсистемой, а его противника Сатану – антисистемой. То есть практических приложений у кибернетики масса –вплоть до системного религиоведения.

Что такое кибернетика, для чего она применяется? Широко используют ее опытные и умные учителя для моделирования процесса обучения и адаптации. Многое может кибернетика дать социологам при исследовании, например, вопроса о социальном контроле. Впрочем, людей, которые одновременно разбираются в социологии и кибернетике, не так уж много, что объясняет современную беспомощность и описательность данной науки. А вот инженеры и биологи успешно используют методы кибернетики в своих исследованиях – и достигают впечатляющих результатов.

Основатель кибернетики Норберт Винер назвал ее «научным обоснованием коммуникации и контроля в искусственных и живых системах». Современная наука включает в себя логическое моделирование, электрическую инженерную системологию, эволюционную нейробиологию и науки о человеческой психике (соционику к примеру). Как видно, диапазон знаний сильно расширился и включает в себя много нового.

Что такое кибернетика информационных технологий? Это создание шаблонов разработки, самые смелые мечты робототехники, научная система принятия решений для компьютера, математическое моделирование (клеточные автоматы), информационное стимулирование.

В биологии под влиянием кибернетики развивались такие направления, как бионика, исследование и попытки создания самовоспроизводящихся систем, системная биология, исследующая свойства тканей и органов, не выводимые из имеющихся особенностей строения. Словом, поле науки кибернетики довольно широкое и открывающее границы для будущих фундаментальных исследований. На нее возлагают много надежд — и наука их оправдывает, только вот исследователей пока недостаточно.

что же такое кибернетика ? — СОШ №2 г. Льгов

Термин «кибернетика» изначально ввел в научный оборот в 1830 году Андре-Мари Ампер, который в своем фундаментальном труде «Опыт о философии наук» (1834—1843) определил кибернетику как науку об управлении государством, которая должна обеспечить гражданам разнообразные блага. А в современном понимании — как наука об общих закономерностях процессов управления и передачи информации в машинах, живых организмах и обществе, впервые был предложен Норбертом Винером в 1948 году[2].

Она включает изучение обратной связи, чёрных ящиков и производных концептов, таких как управление и коммуникация в живых организмах, машинах и организациях, включая самоорганизации. Она фокусирует внимание на том, как что-либо (цифровое, механическое или биологическое) обрабатывает информацию, реагирует на неё и изменяется или может быть изменено, для того чтобы лучше выполнять первые две задачи [3]. Стаффорд Бир назвал её наукой эффективной организации, а Гордон Паск расширил определение, включив потоки информации «из любых источников», начиная со звёзд и заканчивая мозгом.

Пример кибернетического мышления. С одной стороны, компания рассматривается в качестве системы в окружающей среде. С другой стороны, кибернетическое управление может быть представлено как система.
Более философское определение кибернетики, предложенное в 1956 году Л. Куффиньялем (англ.), одним из пионеров кибернетики, описывает кибернетику как «искусство обеспечения эффективности действия»[4]. Новое определение было предложено Льюисом Кауфманом (англ.): «Кибернетика — исследование систем и процессов, которые взаимодействуют сами с собой и воспроизводят себя».

Кибернетические методы применяются при исследовании случая, когда действие системы в окружающей среде вызывает некоторое изменение в окружающей среде, а это изменение проявляется на системе через обратную связь, что вызывает изменения в способе поведения системы. В исследовании этих «петель обратной связи» и заключаются методы кибернетики.

Современная кибернетика зарождалась как междисциплинарные исследования, объединяя области систем управления, теории электрических цепей, машиностроения, математического моделирования, математической логики, эволюционной биологии, неврологии, антропологии. Эти исследования появились в 1940 году, в основном, в трудах учёных на т. н. конференциях Мэйси (англ.).

Другие области исследований, повлиявшие на развитие кибернетики или оказавшиеся под её влиянием, — теория управления, теория игр, теория систем (математический эквивалент кибернетики), психология (особенно нейропсихология, бихевиоризм, познавательная психология) и философия.

Сфера кибернетики
Объектом кибернетики являются все управляемые системы. Системы, не поддающиеся управлению, в принципе, не являются объектами изучения кибернетики. Кибернетика вводит такие понятия, как кибернетический подход, кибернетическая система. Кибернетические системы рассматриваются абстрактно, вне зависимости от их материальной природы. Примеры кибернетических систем — автоматические регуляторы в технике, ЭВМ, человеческий мозг, биологические популяции, человеческое общество. Каждая такая система представляет собой множество взаимосвязанных объектов (элементов системы), способных воспринимать, запоминать и перерабатывать информацию, а также обмениваться ею. Кибернетика разрабатывает общие принципы создания систем управления и систем для автоматизации умственного труда. Основные технические средства для решения задач кибернетики — ЭВМ. Поэтому возникновение кибернетики как самостоятельной науки (Н. Винер, 1948) связано с созданием в 40-х гг. XX века этих машин, а развитие кибернетики в теоретических и практических аспектах — с прогрессом электронной вычислительной техники.

Кибернетика является междисциплинарной наукой. Она возникла на стыке математики, логики, семиотики, физиологии, биологии, социологии. Ей присущ анализ и выявление общих принципов и подходов в процессе научного познания. Наиболее весомыми теориями, объединяемыми кибернетикой, можно назвать следующие:

Теория передачи сигналов
Теория управления
Теория автоматов
Теория принятия решений
Синергетика
Теория алгоритмов
Распознавание образов
Теория оптимального управления
Кроме средств анализа, в кибернетике используются мощные инструменты для синтеза решений, предоставляемые аппаратами математического анализа, линейной алгебры, геометрии выпуклых множеств, теории вероятностей и математической статистики, а также более прикладными областями математики, такими как математическое программирование, эконометрика, информатика и прочие производные дисциплины.

Особенно велика роль кибернетики в психологии труда и таких ее отраслях, как инженерная психология и психология профессионально-технического образования. Кибернетика — наука об оптимальном управлении сложными динамическими системами, изучающая общие принципы управления и связи, лежащие в основе работы самых разнообразных по природе систем — от самонаводящих ракет-снарядов и быстродействующих вычислительных машин до сложного живого организма. Управление — это перевод управляемой системы из одного состояния в другое посредством целенаправленного воздействия управляющего. Оптимальное управление — это перевод системы в новое состояние с выполнением некоторого критерия оптимальности, например, минимизации затрат времени, труда, веществ или энергии. Сложная динамическая система — это любой реальный объект, элементы которого изучаются в такой высокой степени взаимосвязи и подвижности, что изменение одного элемента приводит к изменению других.

Направления
Кибернетика — более раннее, но всё ещё используемое общее обозначение для многих предметов. Эти предметы также простираются в области многих других наук, но объединены при исследовании управления системами.

Чистая кибернетика
Чистая кибернетика изучает системы управления как понятие, пытаясь обнаружить основные её принципы.

ASIMO использует датчики и интеллектуальные алгоритмы, чтобы избежать препятствий и перемещаться по лестнице
Искусственный интеллект
Кибернетика второго порядка
Компьютерное зрение
Системы управления
Эмерджентность
Обучающиеся организации
Новая кибернетика
Interactions of Actors Theory
Теория общения
В биологии
Кибернетика в биологии — исследование кибернетических систем в биологических организмах, прежде всего сосредотачиваясь на том, как животные приспосабливаются к их окружающей среде, и как информация в форме генов передаются от поколения к поколению. Также имеется второе направление — киборги.

Термический снимок холоднокровного тарантула на теплокровной руке человека
Биоинженерия
Биологическая кибернетика
Биоинформатика
Бионика
Медицинская кибернетика
Нейрокибернетика
Гомеостаз
Синтетическая биология
Системная биология
Теория сложных систем
Теория сложных систем анализирует природу сложных систем и причины, лежащие в основе их необычных свойств.

Способ моделирования сложной адаптивной системы
Сложная адаптивная система
Сложные системы
Теория сложных систем
В компьютерной науке
Компьютерная наука напрямую применяет концепты кибернетики для управления устройствами и анализа информации.

Робототехника
Система поддержки принятия решений
Клеточный автомат
Симуляция
В инженерии
Кибернетика в инженерии используется, чтобы проанализировать отказы систем, в которых маленькие ошибки и недостатки могут привести к сбою всей системы.

от лженауки до панацеи / Хабр

Множество научных передач, книг и журналистских расследований было создано в области «компьютеризации» СССР. Одни говорят, что ЭВМ в стране появились под влиянием запада. Другие — что Советский союз шел своим, торным путем.

Сегодняшняя статья представляет из себя небольшое исследование истории развития кибернетики в СССР. Под катом мы постарались собрать как можно больше взглядов на строительство «киберкоммунизма». Дадим слово и тем, кто непосредственно участвовал в разработке проектов, и тем, кто благами компьютеризации пользовался.

Поехали!

– Будет вам теперь – «Все об АСУ»…

Мы дружно заржали, ибо второй, сокровенный, смысл названия этого популярного в те годы справочника являлся предметом издевательств для целого поколения программистов.
Юрий Поляков, «Парижская любовь Кости Гуманкова». Эпиграф на правах шутки.

Статья может показаться вам надуманной и даже едкой. Смеем уверить вас: дело обстоит совершенно наоборот. В первую очередь, мы хотели бы найти «золотую середину» во взгляде на события, начавшиеся еще в 1950-е годы.

В числе прочего на написание статьи нас вдохновило видео «Шаг в киберкоммунизм: компьютеры и планирование в СССР». Тем не менее, Алексей Сафронов, автор лекции и кандидат экономических наук преследовал цель рассказать о компьютеризации СССР с сугубо экономической точки зрения. Мы, в свою очередь, хотели бы сконцентрировать внимание на «человеческой» стороне вопроса.

Чтобы избежать конфликта поколений, интересов и взглядов, построим рассказ на следующих тезисах:

СССР не был империей зла, управляемой дряхлыми бюрократами и «дубовыми лбами», как порой утверждают самые яростные комментаторы. Это, в первую очередь, была огромная страна, многие процессы в которой требовалось автоматизировать.

Историки могут ошибаться. Одно и то же событие может трактоваться по-разному разными авторами и исследователями. К примеру, небезызвестный Эндрю Таненбаум утверждает, что решающую роль в истории глобальных сетей сыграло министерство обороны США, желавшее получить практически неуязвимую в случае ядерной войны сеть. В противовес ему, популярно также мнение, что первые сети были организованы с «мирной» целью объединить разрозненные научные ресурсы страны и тем самым повысить научно-исследовательский потенциал США. На всякий случай уточним: США тоже не является империей зла.

По прошествии десятков лет многие события исказились в памяти людей под влиянием интересов лиц, так или иначе связанных с этими событиями.

Из-за хаоса, царившего в ранние годы жизни ЭВМ (не только в СССР, но и в мире), практически невозможно охватить всех действующих лиц и рассказать обо всех тонкостях устройства этих самых ЭВМ. В числе прочего, если бы научные публикации, дневники и популярные работы многих советских ученых были оцифрованы и хранились бы не в бумажном виде на стеллажах библиотек, нам бы удалось собрать больше документальных свидетельств об эпохе кибернетики. Если у вас появятся интересные дополнения, просим поделиться ими в комментариях.

Кибернетическое государство

Чтобы лучше понять мотивацию советских ученых, приведем определение кибернетики из Википедии. На наш взгляд, оно построено весьма удачно:

Кибернетика — наука об общих закономерностях получения, хранения, преобразования и передачи информации в сложных управляющих системах, будь то машины, живые организмы или общество.

Тем не менее, вплоть до начала 1950-х годов кибернетика в СССР считалась «буржуазной лженаукой». В самом начале 1950-х Анатолий Китов, инженер-полковник и один из пионеров отечественной кибернетики, получил возможность ознакомиться с книгой выдающегося американского математика Норберта Винера

«Cybernetics»

, что определило всю его дальнейшую работу. В течение нескольких лет Китов, Ляпунов и немногочисленные «соратники кибернетики» добивались хотя бы первой публикации их фундаментальной статьи «Основные черты кибернетики».

Выдержка из Краткого философского словаря СССР, fotoru.info

К середине 1950-х А.И. Китов возглавил им же созданный вычислительный центр при Министерстве обороны СССР и предложил создать Общегосударственную автоматизированную систему управления на основе ЕГСВЦ (Единой государственной сети вычислительных центров). В частности, он отметил существенное отставание от США в области производства компьютеров. Первые же труды Китова в области автоматизации управления на основе применения ЭВМ датируются 1956 годом: тогда в свет вышла его книга «Электронные цифровые машины», первый отечественный «учебник» по ЭВМ и программированию, доступный широкому читателю. Эта работа наделала немало шума в научном сообществе и фактически совершила переворот в понимании возможностей ЭВМ.

В работе «Электронные вычислительные машины», которая была опубликована в 1956-м году, Китовым подробно изложены перспективы комплексной автоматизации информационной работы и процессов административного управления, включая также управление производством и решение экономических задач.

Под руководством А. И. Китова в 1958 году была разработана на тот момент одна из самых мощных в мире ламповая ЭВМ «М-100», производившая 100 000 операций в секунду.

В 1959 году было принято совместное Постановление ЦК КПСС и Совета Министров СССР об ускоренном создании новых ЭВМ. Тем не менее, идея Китова о создании единой сети поддержки от государства не получила.

Следующий, более детальный проект Китова, получил название «Красная книга». В нем описывалось создание общесоюзной сети ВЦ двойного назначения: для управления экономикой в мирное время и вооруженными силами — в «особые периоды».

Тем не менее, критика состояния дел в Министерстве обороны СССР обеспечила резко негативное отношение к его идеям со стороны руководства МО и работников ЦК КПСС, что в итоге привело к исключению Китова из партии и снятию с занимаемой должности.

Здесь, пожалуй, и нам стоит критически отнестись к такому решению высшего руководства: Китов ясно понимал, как можно изменить подход не только к мирным, но и военным задачам прогрессивными методами. Биография Китова позволяет судить о его компетентности: в 1941 году в звании младшего лейтенанта Китов был призван на фронт, а закончил войну в Германии в 1945, после чего был принят на факультет реактивного вооружения Артиллерийской академии им. Ф. Э. Дзержинского, который в 1950 году с отличием закончил.

Но если же взглянуть на решение об отстранении Китова со стороны ЦК КПСС, нетрудно просчитать и мотивацию партийных работников: прогрессивный ученый предлагает построить совершенно монструозную систему, для внедрения которой потребуются колоссальные денежные ресурсы, а результат работы появится не слишком скоро. Могут и головы полететь.

С рядом интересных дополнений к этой теме, которые не вошли в эту статью, вы можете ознакомиться в статье С.Б. Огаджаняна.

Тем не менее, идея, предложенная Китовым, вовсе не была забыта и отвергнута. Согласно программе КПСС, утвержденной в 1961 году, кибернетика должны была стать одним из главных средств развития страны. ЭВМ планировалось задействовать едва ли не во всех отраслях промышленности, в строительстве, научных исследованиях и планировании. Если в начале кибернетикой занималась лишь небольшая группа ученых, то к концу 1960-х изыскания в области кибернетики проводились более чем 500 институтами. Без сомнения, вопрос автоматизации ручного труда и, соответственно, повышения эффективности не просто организаций, но целого государства стоял весьма остро и активно поддерживался правительством СССР.

Чтобы не быть голословными, приведем ниже цитаты Акселя Ивановича Берга, одного из основоположников школы биологической кибернетики в СССР и председателя научного совета по вопросу «Кибернетика» при президиуме АН СССР.

Во всех случаях, когда происходит развитие какого-либо процесса и им необходимо управлять для достижения определенной цели в заданное время, люди пользуются методами, которые за последние годы названы, следуя Амперу, кибернетическими. Таким образом, кибернетику можно назвать наукой о целеустремленном управлении развивающимися процессами.
А. И. Берг, доклад на заседании Президиума Академии наук СССР 10 апреля 1959 г.

Принято считать, что технический прогресс связан с возможностью широкого применения автоматов там, где раньше господствовал ручной труд… <…> Таким образом, главным признаком перехода к автоматизации является устранение человека и замена его автоматом, выполняющим, по задуманной человеком программе, определенные целеустремленные операции. <…> Наиболее убедительным примером являются, конечно же, автоматические телефонные станции, высвободившие огромное количество обслуживающего станции ручного управления персонала.
А.И. Берг, Мысли об автоматах и кибернетике, 23 апреля 1959 г.

Для построения самых первых сетей планировалось использовать уже существовавшие в стране компьютеры и коммуникации. В частности, для организации централизованного сбора и обработки статистических данных предлагалось использовать ресурсы и каналы систем ПВО и ПРО.

Тем не менее, говоря о сколь угодно значимом событии в истории СССР, нельзя обходить вниманием параллельные исследования США, о которых было известно советским ученым и политикам.

В предыдущей статье мы уже говорили о том, что США в те же годы работали над созданием собственной сети, устойчивой к повреждению отдельных участков. В частности, именно тогда была сформирована и внедрена технология packet switching.

Заметный советский ученый Александр Харкевич в 1962 году опубликовал в журнале «Коммунист» статью, посвященную роли информации в современном обществе. Чтобы не приводить цитаты в виде косвенной речи, делимся с вами текстом статьи в формате djvu (ссылка на скачивание архива объемом 7 Мб, статья находится на странице 496) и несколькими фотографиями того самого номера журнала.

Изображения взяты с сайта streetmarket.ru

В частности, в статье, помимо весьма прогрессивного взгляда на методы передачи, хранения и обработки информации, присутствует раздел, описывающий идею ЕСС, единой системы связи:

Железные дороги СССР образует железнодорожную сеть, единую в организационном и техническом отношениях. <…> Совершенно естественно возникает идея о необходимости построения единой общегосударственной системы передачи информации, обеспечивающей все нужды страны… <…> В стране, разумеется, существует уже система связи, и притом весьма обширная. Но эта система в будущем (а отчасти уже и сейчас) нас не может удовлетворить. <…> … она территориально не полна … <…> … пропускная способность по магистральным направлениям недостаточна. <…> … существующая сеть не обладает ни организационным, ни техническим единством.

В той же статье Харкевич пишет и об известных в СССР наработках США:

Ряд общих принципов, обсужденных в этой статье, уже нашел применение за рубежом. Но там эти принципы реализуются в виде специализированных систем узковедомственного назначения. Такова, например, крупная система «Сэйдж» (США), управляющая разветвленным комплексом противовоздушной обороны; имеется ряд систем, обслуживающих отдельные объединения промышленных предприятий, и т.п. Такой грандиозный замысел <…> осуществим только в социалистическом государстве, в условиях планового хозяйства и централизованного руководства.

Тем не менее, здесь будет совершенно неправильно говорить о появлении «советского интернета» даже на уровне идеи. ЭВМ, существовавшие в СССР в те годы, лишь с огромной натяжкой можно было назвать персональными компьютерами. Разве что в ситуации, когда единовременно с ЭВМ взаимодействовал только один человек, а не десяток специалистов. Скорее, они напоминали грандиозные программируемые калькуляторы, основной задачей которых было производить специфические вычисления. И интернет «для людей» из них построить было невозможно, да и не планировалось.

Буквально в том же месяце состоялась встреча Алексея Косыгина с директором киевского Института кибернетики Виктором Глушковым, в ходе которой Глушков предложил план создания сети, объединяющей множество крупнейших центров обработки данных в крупных городах, к которой будут подключены несколько тысяч городов поменьше. Основной задачей нового проекта, получившего название ОГАС (Общегосударственная автоматизированная система учёта и обработки информации), как нетрудно догадаться, был централизованный сбор данных со всех производств и ведомств СССР. Оригинальная идея Китова была переосмыслена Глушковым (по некоторым данным, идея возникла у Глушкова самостоятельно) и, наконец, нашла отклик у высшего руководства.

Кратко о АСУ и ОГАС

В середине 60-х в стране начинается массовое внедрение промышленных АСУ, что в будущем приведет к созданию отдельной АСУ-индустрии. Виктор Глушков, состоявший в крепких дружеских отношениях с Китовым, продолжил его начинание, однако действовал гораздо более дипломатично. К тому же, события, о которых мы писали выше, в совокупности создали плодородную почву для его работы.

В каждой промышленной отрасли государством были организованы головные НИИ по созданию и внедрению АСУ, где также действовал Совет Главных конструкторов АСУ.

Вот что пишет В. Глушков об этапах создания ОГАС:

Задача создания ОГАС распадается на три главные составные части: создание ГСВЦ, создание ОГСПД и создание системы математических моделей и соответствующей программно-информационной базы, обеспечивающих эффективное управление экономикой (включая процесс его непрерывного совершенствования). Наиболее прямой и эффективный путь решения последней задачи включает следующие основные шаги. Во-первых, это утверждение общей концепции всей системы моделей в целом и соответственное уточнение как разбиения ее на отдельные подсистемы, так и заданий на эти подсистемы. Второй шаг — это организация разработок отдельных подсистем и создание системы, обеспечивающей процесс непрерывной взаимоувязки этих разработок и максимально возможную типизацию работ по созданию программно-информационного обеспечения. Для выполнения этих шагов необходимы заказчик самого высокого уровня и специальный институт при нем, который обеспечивал бы формирование и непрерывное совершенствование общей концепции всей системы ОГАС. Имея своих представителей у разработчиков всех подсистем ОГАС, этот институт должен служить научной базой для работы совета главных конструкторов всех подсистем ОГАС. Наряду с подобной организующе-координирующей ролью институт должен располагать значительными резервами разработчиков (у себя или в других привлекаемых к совместной работе институтах) для быстрого решения различного рода стыковочных задач, без которых невозможно объединение всех создаваемых подсистем в единую систему.
В. Глушков, Макроэкономические модели и принципы построения ОГАС

Также рекомендуем к ознакомлению книгу Г. Максимовича

«Беседы с академиком В.Глушковым»

. Она написана достаточно популярно, однако даже беглое чтение позволит сложить мнение о развитии ЭВМ в СССР и существовавших тогда взглядах на будущее кибернетики и методов обработки информации.

Чтобы не повторять и без того известную историю ОГАС, которая так и не была реализована до конца, и не копировать в тексте содержание упомянутого в начале видео, рекомендуем вам ознакомиться с ним. Как мы уже говорили, автором проведена незаурядная работа по анализу развития советской сети ЭВМ, вносящая некоторые коррективы в известную широкому кругу историю. В частности, интересны события 1965-1985 гг., то есть период работы над ОГАС и АСПР, а также более углубленный разбор исторического «тандема» Китов-Глушков.

В середине-конце 1980-х после смерти главного идеолога ОГАС и киберкоммунизма В. Глушкова интерес к проекту пошел на спад, а затем и совсем угас. Сменилась власть, сменились ориентиры. А к 1990-м перестала существовать та экономика, под которую создавалась система. К тому же, на горизонте (не на том, где всё время маячил коммунизм, а на вполне достижимом) уже находился интернет. Большой, общемировой и наполненный людьми, жаждущими общаться.

Свидетели говорят

Разумеется, сухой рассказ о кибернетике и ЭВМ не способен по-настоящему передать дух ушедшей эпохи. Для этого мы собрали несколько «документов» времени, а в конце статьи разместили ретроспективный взгляд на историю от сотрудников ИТ-ГРАД. Приятного чтения!

Журнал «Радио» № 3 за 1971 год

В этом видео собраны репортажи о компьютерах в СССР с 1985 по 1990 год:

Достаточно редкие кадры 1977 года, на которых запечатлены советские ЭВМ в работе. Первую часть видео комментирует В. Глушков.

Обложка журнала «Крокодил», 1976. Разгар внедрения АСПР в карикатуре юмористического издания

Внедрение кибернетики нашло свое отражение не только в научных трудах, репортажах и юмористических изданиях. Ниже мы приводим отрывок из детской книги «Непоседа, Мякиш и Нетак» Ефима Чеповецкого. В этом небольшом отрывке герои книги попадают на полностью автоматизированный дрейфующий в море «остров».

Друзья внимательно стали рассматривать остров. Все домики были сделаны из пластмассы и металла, и почти на каждом стояла антенна или вращающийся волноулавливатель локатора. Но ни одной живой души на острове не было, хотя он и жил и работал. Об этом сообщил Мякишу и Нетаку Непоседа, который дважды успел обежать весь остров.
— Людей нет, а остров плывет и живет! — сказал он, удивленно покачивая головой.

— А в середине — машины! — сообщил Мякиш, выслушивая, словно врач, стенку одного домика. — Да-а, жалко, что поговорить здесь не с кем.

Однако все оказалось не так, и помог это выяснить именно Нетак. Он вертелся перед приборами и наткнулся на блестящее квадратное стеклышко, напоминавшее зеркальце. Заглянув в него, Нетак обнаружил там человечка, очень похожего на него самого, только черненького.

— Эй ты, чумазый! — крикнул Нетак и замахнулся рукой.

Человечек ничего не ответил и тоже замахнулся на Нетака.

— Так ты что — драться?! Вот я тебе! — И Нетак брякнул своим деревянным кулаком по стеклышку.

Стеклышко зазвенело и разлетелось на мелкие осколки, а чумазый человечек исчез.

— Ты зачем зеркальце поломал?! — испуганно воскликнул Непоседа.

Но вместо Нетака из круга, затянутого металлической сеткой, ему ответил густой басовитый голос. Медленно выговаривая слова, он сказал:

«Я — Кибернетический остров «Моряк» точка поломка номер один точка».

И тотчас же вместо разбитого стеклышка появилось новое.

— Вот это да! — почесал в затылке Непоседа. — Как он себя назвал, этот остров?

— Ки-бер-не-ти-ческий! — подражая голосу острова, сказал Мякиш.
Ефим Чеповецкий, «Непоседа, Мякиш и Нетак», 1959 г.

В заключение поделимся с вами несколькими комментариями от наших сотрудников. Их взгляды на вопрос киберкоммунизма в чем-то схожи, в чем-то разнятся. Тем не менее, почитать, что думают сотрудники ИТ-компании о социальных, экономических и научных проблемах СССР, всегда интересно.

Непосредственно машинные залы я не застал в силу своего возраста, но зато прекрасно помню перфокарты, которые мои родители откуда-то приносили для использования в различных “домашних” целях. Плотный картон был прекрасным материалом для hand-made. При этом артефакты уходящей эпохи нисколько не ассоциировались у меня с ЭВМ, ведь на тот момент у меня уже был первый бытовой компьютер ZX Spectrum, в котором, как известно, ввод информации осуществлялся с помощью аудионосителей и в случае с “крутыми” моделями — дисков.
Что же касается СССР, после развала страны только ленивый не пнул плановую экономику как неэффективную и уступающую свободному рынку. Впрочем, это не мешает крупным компаниям и по сей день использовать планирование своей деятельности на всех этапах производства. Почему же компаниям удается то, что не могла совершить одна из самых больших стран на планете?
Как мне кажется, главная “техническая” беда Госплана заключалась в том, что научно-технический прогресс не мог обеспечить его необходимыми вычислительными мощностями. Сотни тысяч наименований производимой продукции необходимо было разложить на составляющие и разработать производственные планы для огромного количества разных заводов. Получается, что планировщики буквально на счётах пытались сделать то, что даже в наши дни не под силу мощнейшим суперкомпьютерам. Естественно, они не справлялись, а простые люди прекрасно на своей шкуре прочувствовали значение экономического термина «дефицит», то есть нехватку товаров в свободном обращении.
Тем не менее, прогресс идет вперед, его не остановить. По мнению некоторых учёных, совсем скоро вычислительных мощностей будет хватать для просчета необходимого плана производства целой страны в режиме реального времени. Какие тогда будут причины у человечества оставаться приверженным идеалам свободного рынка со всеми его кризисами перепроизводства? Наступит ли тогда киберкоммунизм? Вопрос открытый…
Андрей Комелин, ИТ-ГРАД

Киберкоммунизм — это утопия.

Кто же станет спорить сегодня с тем, что наличие у Госплана СССР суперкомпьютеров сделало бы экономику Союза более эффективной. Но это, так сказать, линейный расчет. В жизни все многограннее.
У партии большевиков, пришедших к власти в 1917 году, вообще не было своей экономической программы. По капиталистическому пути развития идти было нельзя по идеологическим соображениям, а чрезвычайные меры Военного коммунизма в мирное время уже не работали.

Так как ничего нового придумать не получалось, вернулись было к капитализму через НЭП. Впрочем, по многочисленным просьбам трудящихся, которые не могли спокойно смотреть, как более успешные их сограждане на глазах начинают богатеть, НЭП после смерти Вождя мирового пролетариата свернули.
В итоге мы всё равно пошли по пути капитализма, но капитализма с человеческим лицом.
Человеческое лицо в нашем случае — это стиль управления, сводившийся к тому, что экономикой управляли не экономисты, а партработники, профкомы и завкомы, которые командовали, сколько, что и в какие сроки сеять. В какой одежде ходить, какие фильмы смотреть, кого увольнять, а кого взять на поруки. Экономическая целесообразность уступила место идеологической.
Чтобы обеспечить советскому человеку конституционное право на труд, страна вынужденно пошла по экстенсивному пути развития. Новые заводы строились не в логике обеспечения оптимальности производственных цепочек, а в логике обеспечения людей работой или разбавления на той или иной территории преобладающего селянства пролетариатом. Отсюда сегодняшняя проблема моногородов. Заводы работали на склад, обеспечивая все население страны ботинками или пылесосами лет на сто вперед.
Иными словами, проблема неэффективности советской экономики была не столько в отсутствии автоматизированных систем управления, сколько в идеологических установках развития общества. Кстати, многие с ностальгией вспоминают те времена. Как вам, например, многолетняя нулевая инфляция или целый ряд фактически бесплатных товаров и услуг.
Впрочем, как известно, коммунизм, по марксистской теории – это отсутствие классового общества, что в жизни не достижимо. Это, без сомнения, красивая, но все же утопия, так как человеческая природа чужда этому стремлению. Поэтому и сама тема дискурса утопична.
Компьютеры пока не умеют мечтать. Поэтому они не помогли бы СССР достичь коммунизма. Вряд ли помогут и сейчас.
Екатерина Юдина, ИТ-ГРАД

Когда волей интернет-серфинга я впервые наткнулся на статьи и видео про ОГАС, меня поразило насколько далеко продвинулись советские инженеры в вопросах кибернетики, хранения и обработки информации. Ведь получается, что, по сути, к 1980-м в СССР уже использовалось нечто вроде современного облачного хранилища! Разумеется, я утрирую, и не всё было так радужно и красиво. Тем не менее, сам факт того, что в разрезе огромной страны было так много создано и придумано, вызывает внутренний трепет. Наши ученые мечтали и смело заглядывали в компьютерное будущее сквозь завесу времени.
Поэтому я считаю, что этому аспекту нашей истории уделяется незаслуженно мало внимания. Если эта статья сподвигнет кого-то на более подробное изучение отечественной компьютерной мысли в целом и кибернетики в частности, это будет наша общая маленькая победа.
Сергей Белкин, ИТ-ГРАД

«Олдскульные» машзалы как таковые застать мне не удалось. Одно из самых ярких воспоминаний детства — компьютерный класс в средней школе, где нас обучали азам информатики. Громоздкие машины и обилие перфокарт не могли оставить равнодушным любознательных школьников. А запуск ЭВМ на уроке был настоящим событием. Сейчас не могу с уверенностью сказать: то ли большая часть машин не работала, то ли преподаватель как мог сохранял интригу для учеников, но запускались эти ЭВМ достаточно нечасто.
Однако представленная компьютерная техника уже воспринималась мной в сравнении с настоящим ПК, увиденными на работе у родителей, сотрудников одного известного петербургского НИИ. Как раз в 90-е годы, время моего детства, институт снабдили машинами с 286-м процессором. Магический синий экран Norton’а и невероятные игрушки вроде Golden Axe и Wolf 3D остались в моей памяти навсегда. Поэтому школьные компьютеры казались мне устаревшими, значительно уступающими «современным» аналогам. Впрочем, так оно и было. Но не всем моим одноклассникам и друзьям в те годы посчастливилось так, как мне, и даже эти громоздкие ЭВМ были для них открытием.
Я считаю, что «киберкоммунизм» советского периода является в значительной степени малоизученным явлением. Как бы спорно это ни звучало, достижения СССР в области высоких технологий покрыты внушительным слоем антисоветской пропаганды. Негативная коннотация сопровождает буквально каждый громкий научно-исследовательский проект: жертвы режима, построено на крови, многомилионные затраты и т.д.
Да, в пропаганде Советский Союз совершенно точно проиграл, но ключевой вклад в мировую историю технического прогресса, однозначно сделал. Я уверен, что совсем скоро уникальное явление плановой экономики, которое позволило обескровленной опустошительной войной стране запустить на орбиту первый спутник, будет детально изучено, а многие мифы будут преданы забвению.
Антон Карасев, ИТ-ГРАД

Спустя почти семьдесят лет, прошедших с того дня, когда кибернетика стала одной из ведущих наук в СССР, сложно сказать, каким стал бы мир, если бы самые амбициозные проекты советских учёных оказались чуть более приближены к действительности и смогли появиться на свет. Вполне вероятно, что после «компьютеризации» собственных процессов государство обратило бы внимание на пользу сетей для простых людей. Но история не знает сослагательного наклонения.

Наверняка многие читатели этой статьи застали закат описанных нами событий и воочию наблюдали работу советских ЭВМ. Поделитесь своими историями в комментариях. Это же очень интересно! А что, кроме интереса, заставляет умного человека непрестанно создавать и двигать мир в будущее?

Кибернетика — обзор | ScienceDirect Topics

6.3 Киберфизические системы в контексте системной композиции

Природа CPS включает в себя различные дисциплины, такие как кибернетика, мехатроника, проектирование и наука о процессах [9,16,17]: как следствие, фундаментальная характеристика CPS является их сложность с точки зрения требований, спецификации, проверки, взаимодействия с физической частью и управления ограничениями: это делает анализ CPS сложной задачей, которая по многим причинам до сих пор остается открытой проблемой в области исследований. Для нетривиальных примеров CPS одним из соответствующих факторов сложности является то, что связь между (непрерывной) динамикой основной физической части системы и связанной с программным обеспечением (дискретной или основанной на событиях) эволюцией взаимодействующей компьютерной части системы. система может генерировать дополнительную эмерджентную динамику локально и глобально в системе с последующим воздействием на различные уровни абстракции или масштабы в системе. Системный характер компьютерной части добавляет дополнительные элементы сложности с точки зрения своевременности или надежности, которые могут повлиять на стабильность поведения всей системы.

По отношению к другим областям применения, которые включают внешнюю среду как активный или интерактивный контекст, т.е. Интернета вещей (IoT), в СУЗ физические и вычислительные компоненты имеют более высокий уровень взаимозависимости и взаимодействия, что вызывает необходимость более глубокого понимания проблем, возникающих из-за взаимодействия непрерывных во времени физических компонентов с внешними явлениями и событиями. на основе вычислительных компонентов [18]. Кроме того, динамическое взаимодействие с окружающей средой представляет собой эволюционный аспект в CPS, который можно рассматривать с точки зрения системного интеллекта [19,20] и, возможно, ограниченных знаний о внешней среде и ее состоянии, которыми следует управлять, чтобы гарантировать, что система требования по стабильности, безопасности, производительности и своевременности в любом случае обеспечены.

Стратегия разработки CPS, конечно же, находится под влиянием сосуществования различных доменов в единой системе, которая способствует композиционным методам. Проектирование по композиции позволяет, во-первых, сосредоточиться на одной области для компонентов, которые не находятся на границе между областями, и использовать хорошо зарекомендовавшие себя традиционные инструменты и практики, а, во-вторых, направляет правильную идентификацию и разграничение ответственности компонентов, которые должны составлять границу и должны соответствовать конкретным междоменным ограничениям. Следовательно, разработчикам предлагается, как получить правильную спецификацию и реализацию ожидаемого (возникающего) поведения на уровне системы путем локализации в архитектуре фактических взаимодействий и обменов между областями, снижая сложность проектных действий. И наоборот, анализ существующих CPS или разработка спецификаций также дает преимущества декомпозиционных подходов, использующих процессы на основе уровней. В любом случае неоднородность компонентов и различный уровень абстракции и направленность на каждом уровне требуют разного профессионального опыта и разнородных инструментов и методов проектирования и анализа, поэтому мультиформализм или мультипарадигмальные подходы могут обеспечить выгодное решение.Необходимость новых концепций проектирования обсуждается в [21,22], а в [23] обсуждается процесс разработки системы.

Подходы, основанные на мультиформализме [24] и мультипарадигме [25], основаны на процессе, который определяет модель путем составления, получения или создания подмоделей или вспомогательных моделей, которые используют разные языки моделирования для получения преимуществ от конкретных решений. Это может происходить с помощью закрытых или расширяемых сред моделирования, которые обычно предоставляют предопределенный набор формализмов моделирования или позволяют определять пользовательские формализмы моделирования и координировать определение сложных моделей (например,г. посредством метамоделирования, оркестровки, трансформации, ориентированной на функциональную или нефункциональную спецификацию или на анализ). Примером расширяемого мультиформализма является SIMTHESys [26], который предлагает интеграцию между областями CPS в терминах гибридных систем [27] и разделение пространств состояний для снижения сложности анализа [28]; другим примером более конкретного подхода, основанного на декомпозиции или композиции, являются системы на основе компонентов ансамбля [21,29].Состав CPS, рассматривая CPS как систему систем, рассматривается в [30] и [31], в которых подчеркивается важность архитектуры как основной поддержки для удовлетворения потребностей процесса проектирования и предоставления инфраструктуры, позволяющей применять композиционные подходы. путем инкапсуляции кибер- и физических аспектов и интеграции на более высоком уровне абстракции проблем CPS. Наконец, модель двух полушарий, то есть композиционный подход, использованный в этой главе, был представлен в [3] и здесь подробно описан и расширен.Он способствует работе над абстракциями проектирования высокого уровня, чтобы направлять определение концептуального прототипа как средства автоматического составления моделей, определенных в терминах диаграмм классов.

CPS — это динамические системы, в которых компоненты в зависимости от текущего контекста компонуются или декомпозируются. Моделирование этих систем основано на подмоделях архитектурной и поведенческой частей, которые вместе предоставляют средства для анализа и проверки их общих требований. Подход к моделированию поддерживает декомпозицию их структуры и основан на представлении компонентов в виде черных ящиков внутри системы, которые имеют конечный набор ролей, каждая из которых является коммуникационным интерфейсом по отношению к другим компонентам. Роли, в свою очередь, определяются как «знание» с точки зрения набора атрибутов (включая перечисление возможных режимов и ссылок на его подкомпоненты) и таблицы переключения режимов (которая может получить доступ к знанию, таким образом, может определить поведение компонента с точки зрения контекстных ограничений по отношению к режимам) [32]. Режим соответствует набору процессов, которые выполняются, когда он активен в компоненте: следовательно, каждая таблица переключения режимов модели представляет поведение роли компонента и возобновляет поток действий в компоненте.Помимо этого описания структурной декомпозиции, процесс декомпозиции описывается «ансамблями», которые группируют три вида информации: 1) роли, которые играет каждый компонент, и его текущий режим; 2) контекст, выраженный условиями членства; 3) обмен знаниями между узлами, то есть поведение ансамбля в условиях ограничений [33].

В [34] и [32] рассматривается проблема управления неопределенностью системы с точки зрения процесса адаптации, который охватывает ее при моделировании как физических, так и вычислительных элементов: e. например, случай описания на основе обыкновенных дифференциальных уравнений (ОДУ) представлен в [34] для учета последствий задержек в поведении физических компонентов, вызванных как неопределенностями в коммуникациях, так и в вычислительных процессах. Аналогичный случай рассматривается в [32] в отношении точности измерения и управления им с помощью процесса самоадаптации, основанного на расширении логики переключения режимов для включения статистического тестирования, выполняемого на исторических данных: в этом случае уровни достоверности в режиме — условия переключения с краткосрочным прогнозированием являются целевыми, а неопределенность явно представлена в архитектурном представлении, чтобы с небольшими дополнительными усилиями использовать существующие методы и инструменты анализа.

Наконец, композиция и декомпозиция в подходящих абстракциях общего назначения, таких как многоагентные системы, играют важную роль с точки зрения глобальных последствий локального поведения с точки зрения эмерджентного поведения системы: важными, широко анализируемыми областями применения являются модели социальных систем, динамика трафика, сложные бизнес-процессы; Примером инструмента, который можно использовать для решения таких задач, являются диаграммы «роль-активность» [35], в которых, опять же, понятие роли с локальным развитием на основе состояния используется для описания поведения набора экземпляров ролей, и понятие актора представляет сущности в бизнес-процессе, которые реализуют экземпляры ролей, которые, в свою очередь, выполняют (ролевые) действия, передавая управление из одного состояния в другое в роли и описывая взаимодействия с точки зрения действий, которые происходят в координации между различными ролями. Ссылка [36] показывает, как рабочие процессы, которые соответствуют этим характеристикам, могут быть формально смоделированы как архитектура бизнес-агента, основанная на знаниях, таким образом, могут быть смоделированы и выполнены с помощью специализированных агентно-ориентированных языков (например, Jason) или общих функциональных языков (например, Jason). например, F# [37]).

кибернетика | Определение и факты

кибернетика , теория управления в применении к сложным системам. Кибернетика связана с моделями, в которых монитор сравнивает то, что происходит с системой в различные моменты времени выборки, с некоторым стандартом того, что должно происходить, а контроллер соответствующим образом корректирует поведение системы.

Термин кибернетика происходит от древнегреческого слова kybernetikos («хорошо управлять»), относящегося к искусству рулевого. В первой половине 19 века французский физик Андре-Мари Ампер в своей классификации наук предложил назвать кибернетикой еще не существовавшую науку об управлении правительствами. Однако вскоре этот термин был забыт и больше не использовался до тех пор, пока американский математик Норберт Винер не опубликовал свою книгу « Кибернетика » в 1948 году.В этой книге Винер сослался на статью 1868 года британского физика Джеймса Клерка Максвелла о губернаторах и указал, что термин губернатор происходит через латынь от того же греческого слова, которое дает начало кибернетика . Датой публикации Винера принято считать дату рождения кибернетики как самостоятельной науки.

Винер определил кибернетику как «науку об управлении и коммуникации в животных и машинах». Это определение тесно связывает кибернетику с теорией автоматического управления, а также с физиологией, в частности с физиологией нервной системы.Например, «контроллером» может быть человеческий мозг, который может получать сигналы от «монитора» (глаз) относительно расстояния между протягивающейся рукой и объектом, который нужно поднять. Информация, посылаемая монитором контролеру, называется обратной связью, и на основе этой обратной связи контролер может отдавать инструкции, чтобы приблизить наблюдаемое поведение (протягивание руки) к желаемому поведению (взятие предмета). . Действительно, одной из первых работ, проделанных в области кибернетики, было изучение правил управления, по которым происходят человеческие действия, с целью создания искусственных конечностей, которые можно было бы связать с мозгом.

В последующие годы компьютер и связанные с ним области математики (например, математическая логика) оказали большое влияние на развитие кибернетики — по той простой причине, что компьютеры можно использовать не только для автоматических вычислений, но и для всех преобразований информации, включая различные виды обработки информации, используемые в системах управления. Эти расширенные возможности компьютеров сделали возможным два различных взгляда на кибернетику. Более узкий взгляд, распространенный в странах Запада, определяет К. как науку об управлении сложными системами различного типа — техническими, биологическими или социальными.Во многих странах Запада особое внимание уделяется аспектам кибернетики, используемым при создании систем управления техникой и живыми организмами. Более широкий взгляд на кибернетику возник в России и других советских республиках и господствовал там долгие годы. В этом более широком определении кибернетика включает не только науку об управлении, но и все формы обработки информации. Таким образом, информатика, считающаяся на Западе отдельной дисциплиной, включается как одна из составных частей кибернетики.

Редакторы Британской энциклопедии Эта статья была недавно отредактирована и обновлена Эриком Грегерсеном.

Возвращение кибернетики | Природный машинный интеллект

Интерфейсы мозг-машина были предложены еще в 1940-х годах Норбертом Винером, отцом кибернетики. Возможности для расширения возможностей человека и восстановления функций в настоящее время быстро расширяются благодаря сочетанию достижений в области машинного обучения, интеллектуальных материалов и робототехники.

Норберт Винер увидел разумное поведение, возникающее в результате сложного взаимодействия петель обратной связи. Он заметил такие процессы обратной связи с участием датчиков, сигналов и приводов повсюду вокруг себя, в том числе во всех живых системах и при взаимодействии человека с машиной. Кибернетическая теория обратной связи, связи и управления Винера в 1940-х годах успешно решала многочисленные инженерные проблемы, начиная с конвейеров и заканчивая ракетами.

Опередив свое время, Винер был глубоко обеспокоен влиянием технологий на общество и отдельных людей. Его взгляды были пессимистичными, поскольку он беспокоился о том, что машины будут использоваться для управления людьми и замены рабочих мест.В своей книге Человеческое использование человеческих существ из 1950 ¹ Винер предостерегает от такого негативного исхода для человечества и выступает за развитие технологий, которые улучшают способности людей, а не контролируют их. В частности, Винер описывает, как машины могут имитировать «коммуникативные механизмы» нервной системы человека и как это можно использовать для протезирования и восстановления функций человека. Эти идеи также опередили его время, поскольку разработка машин, которые могут с пользой взаимодействовать с нейронными сигналами, заняла несколько десятилетий.

Несмотря на практические успехи теории кибернетики Винера, она была в значительной степени проигнорирована на знаменитой встрече в Дартмуте в 1956 году, когда группа выдающихся ученых-компьютерщиков во главе с Джоном Маккарти собралась вместе и основала область искусственного интеллекта. Результатом семинара стало продвижение исследовательской программы, твердо ориентированной на логические подходы к рассуждениям. Джон Маккарти признался, что ввел термин «искусственный интеллект» отчасти для того, чтобы избежать ассоциации с теорией Винера ² .

В результате термин «кибернетика» стал менее известен, чем «искусственный интеллект», но в настоящее время наблюдается возрождение интереса к идеям Винера, а также новое внимание к расширению человеческих способностей. Между тем, разработка интерфейсов «мозг-машина» или нейронных интерфейсов добилась значительного прогресса в медицинских науках с 1970-х годов, а синергия с исследованиями в области искусственного интеллекта за последнее десятилетие объединяет различные направления исследований.

Нейронные интерфейсы, в настоящее время являющиеся предметом значительного междисциплинарного интереса, считывают электрическую активность нервной системы с целью декодирования сигнала с помощью вычислительных методов в когнитивную, сенсорную или моторную информацию. Затем эту информацию можно использовать для управления протезом, роботом или компьютером. С появлением микроэлектродных технологий инвазивные подходы, при которых нервная активность измеряется внутри черепа, значительно продвинулись вперед, и в 2012 году сообщалось о прорывном результате, когда два пациента с тетраплегией могли управлять роботизированной рукой с помощью своего разума ³ .

При неинвазивных методах, таких как электроэнцефалография (ЭЭГ), активность головного мозга измеряется с помощью электродов, размещенных на коже головы, преимуществом которых является отсутствие необходимости в хирургическом вмешательстве. Декодирование записанных сигналов в полезную информацию в режиме реального времени является сложной задачей, но достижения в области материаловедения и машинного обучения за последнее десятилетие кажутся многообещающими. В статье этого номера Yeo et al. продемонстрировать компактное и легкое носимое на голове устройство, которое считывает визуально вызванные электрические сигналы с высоким разрешением.Алгоритм глубокого обучения обучен классифицировать сигналы и может использоваться в автономном режиме. В одном эксперименте (со здоровыми людьми) показано, что инвалидной коляской можно управлять в режиме реального времени, что демонстрирует практическую перспективность такого подхода.

В отдельной статье Micera et al. представить прогресс, который может повысить полезность миоэлектрических протезов, которые считывают активность оставшихся мышц для управления роботизированной конечностью. Исследователи разрабатывают подход к совместному управлению, при котором намерение пользователя расшифровывается для ловкости, а хватанию помогает автоматизированный контроль для надежности.

Вполне вероятно, что область интерфейсов мозг-машина будет быстро развиваться, особенно учитывая перспективы множества медицинских приложений. В то же время возникают этические проблемы, особенно в отношении инвазивных устройств, которые не только считывают данные, но и стимулируют нейронную активность, например, для лечения болезни Паркинсона и пациентов с эпилепсией ⁴ . Такие нейронные манипуляции могут повлиять на автономию пациента и чувство личности ⁵ , и это сложная задача — сопоставить сложные нейроэтические проблемы с медицинской пользой.

Недавно Илон Маск объявил о планах своей компании Neuralink начать в следующем году клинические испытания крошечного чипа, помещенного в мозг, с учетом медицинских применений ⁶ . Но долгосрочная программа Маска — позволить людям связать свой мозг с компьютерами, чтобы идти в ногу с ИИ — хорошо известна. Кажется, это диверсия. Вспоминая беспокойство Норберта Винера по поводу «использования человеком человеческих существ», следует развивать интерфейсы «мозг-машина», чтобы люди могли сохранять и восстанавливать контроль над своей жизнью.

Ссылки

1.
Винер, Н. Человеческое использование человеческих существ (Хоутон Миффлин, 1950).
2.
McCarthy, J. Защита исследований ИИ: сборник эссе и обзоров (CSLI, 1996).
3.
Hochberg, L.R. et al. Природа 485 , 372–375 (2012).
Артикул
Google Scholar
4.
Бутур, В.и другие. Нац. Преподобный Нейрол. 6 , 343–352 (2019).
Артикул
Google Scholar
5.
Дрю, Л. Природа 571 , S19–S21 (2019).
Артикул
Google Scholar
6.
Лопатто, Э. The Verge https://www.theverge.com/2019/7/16/20697123/elon-musk-neuralink-brain-reading-thread-robot (2019).

Скачать ссылки

Об этой статье

Процитировать эту статью

Возвращение кибернетики. Нат Мах Интел 1, 385 (2019). https://doi.org/10.1038/s42256-019-0100-x

Скачать цитирование

Опубликовано: 11 сентября 2019

Дата выпуска: Сентябрь 2019

DOI : https://doi.org/10.1038/s42256-019-0100-x

Поделитесь этой статьей

Любой, с кем вы поделитесь следующей ссылкой, сможет прочитать этот контент:

Получить ссылку для общего доступа

Извините, a общая ссылка в настоящее время недоступна для этой статьи.

Предоставлено инициативой Springer Nature SharedIt по обмену контентом.

Дальнейшее чтение

Музыка, дискурс и интуитивная технология

ИИ И ОБЩЕСТВО (2021)
Вклад католической церкви в этические размышления в цифровую эпоху
- Эдоардо Синибальди
- Крис Гастманс
- Винченцо Палья
Природа Машинный интеллект (2020)

Чему глубокое обучение может научиться у кибернетики | Карлос Э.

Перес | Intuition Machine

Алан Тьюринг на самом деле исследовал коннекционистское мышление, но его статьи не были опубликованы до 14 лет после его безвременной смерти в 1954 году. Норберт Винер, сотрудничавший с Тьюрингом, скончался десять лет спустя (1964). Таким образом, мысли Тьюринга не увидели свет до 1968 года, когда началось появление символистского мышления.

http://www.cs.virginia.edu/~robins/Alan_Turing%27s_Forgotten_Ideas.pdf

С безупречным расчетом времени коннекционистское мышление было раздавлено годом позже Мински и Паппертом (1969) в их печально известной книге, критикующей персептрон Розенблатта.Это положило начало перевороту, положившему начало империалистическому правлению символистов. Историю всегда пишут победители, и таким образом символисты похоронили кибернетическое мышление (возможно, навсегда). Этого было достаточно, чтобы большинство его ярых сторонников ушли на пенсию и в конце концов скончались.

Повествование о нейронной сети рассматривалось как токсичная тема для исследований в течение нескольких десятилетий. Янн ЛеКун вспоминает, что в 1983 году Джеффри Хинтону и Терренсу Сейновски пришлось замаскировать статью «Оптимальный вывод о восприятии», используя терминологию, которая не раскрывала бы ее нейросетевое происхождение.Фраза «нейронная сеть» никогда не упоминается в тексте статьи и используется только в библиографии, ссылающейся на работу Хопфилда. ЛеКун заметил: «Даже название их статьи было загадочным». Даже в 2003 году Гэри Маркус в своей книге «Алгебраический разум» продолжал продвигать догму символистов, утверждая, что «нейронные системы несовместимы с манипулированием символами».

К сожалению, в этот темный век ИИ были утеряны оригинальные идеи, обнаруженные в кибернетике.Пол Пангаро — один из немногих оставшихся преданных монахов «древней религии» кибернетики, и он дает нам длинное определение кибернетики. Я не хочу повторять его слова, поэтому рекомендую вам прочитать его изложение. Суть его объяснения кибернетики отражена на этом графике:

Кибернетика

Если вы исходите из классической точки зрения ИИ (как GOFAI, так и DL), то левая часть диаграммы выше будет служить вашей ментальной моделью ИИ. Это широко распространенная модель ИИ, и она десятилетиями внушалась своим ученикам.Неважно, символисты вы или коннекционисты, ментальная модель очищена от любых остатков древних учений кибернетики.

Я видел приведенную выше диаграмму несколько раз, но мне потребовалось некоторое время, чтобы по-настоящему понять, что она означает. Поэтому позвольте мне расшифровать его значение с точки зрения текущих исследований глубокого обучения.

Начнем с верхней части диаграммы.

Когнитивные системы автономны . Чтобы понять это, мы должны понять, что отличает биологическую жизнь от неодушевленных объектов.Биологическая жизнь автономна, они демонстрируют свое намеренное поведение. То есть все они представляют собой когнитивные системы с собственным автономным поведением, эволюционировавшим для выживания в адаптированных для них условиях. Я исследую это более подробно в «нано-интенциональности».

Организмы отображают через окружающую среду обратно в самих себя. Чтобы понять это, мы должны начать с точки зрения, что все познание происходит из воплощенного обучения. Организм учится, взаимодействуя с окружающей средой.Однако существует связь между окружающей средой и организмом, которая касается как памяти, так и представления. Организм имеет ограниченную рациональность, как следствие, организм использует окружающую среду как способ разгрузки когнитивной нагрузки. Организм не все помнит и представляет, многое он оставляет в окружающую среду. То, что изучается, — это возможности, это единственная полезная информация, и он использует эту информацию в сочетании с тем, что он наблюдает в окружающей среде, чтобы предсказать свое следующее действие.

Нервные системы воспроизводят адаптивные отношения . В качестве отправной точки мы определили, что вся биологическая жизнь автономна и что автономия ведет к ее собственной приспособляемости. То есть даже простейшие одноклеточные организмы обладают встроенной автономией и адаптивностью. На диаграмме выше, на пересечении памяти и реальности, та же самая адаптивность, которая широко распространена в биологической жизни, на самом деле моделируется в биологическом мозгу.

Социальное согласие есть первичная объективность .Пересечение знания и реальности можно понять в рамках семиотики. Суть аргумента в том, что знание фиксируется с помощью значков, указателей и символов и что наше когнитивное развитие должно основываться на значках. Индексы — это склонные аффордансы. Символы возникают из употребления слов, происходящих от их употребления. Я исследовал это более подробно в книге «Глубокое обучение и семиотика».

Информация содержится в наблюдаемых разговорах . Самая продвинутая форма интеллекта — это та, которая получает знания посредством разговоров.Суть этого в том, что наш полный человеческий интеллект возникает из нашей способности управлять разговорами в социальной среде. Однако концепция разговора может представлять динамическое взаимодействие взаимодействий между организмами. Способность отслеживать эти взаимодействия и делать прогнозы — высшая форма общего интеллекта. Я исследовал это более широко в разговорном познании.

Почему же тогда эта кибернетическая перспектива лучше по сравнению с обычной перспективой ИИ, изображенной справа? Основное отличие состоит в том, что ИИ, по-видимому, игнорирует целостную природу организмов и экосистем.Все в ИИ оформлено с механистической и объективной точки зрения, где есть абсолюты, манипулирование информацией, хранение информации, формальные онтологии и строгие границы. Мысль состоит в том, что интеллект может быть независимым от окружающей среды или контекста. Все это артефакты мышления GOFAI, но, к сожалению, оно заразило коннекционистское мышление.

Кибернетика второго порядка, которая вводит наблюдателя в свой дискурс, обеспечивает более богатую основу для понимания обучения по сравнению с бестелесной и неконтекстной точкой зрения классического ИИ.На самом деле, это понятие второго порядка четко соответствует идеям метаобучения. Достижения глубокого обучения раскрывают точку зрения, которая более совместима с тем, что можно найти в кибернетике. Это не должно быть сюрпризом, в конце концов, кибернетика вдохновлена биологией, и обе они являются источником вдохновения для искусственного нейрона.

Моральная интуиция Хайдта утверждает, что наше чувство морали является интуитивным и естественным, и объясняет трудности убеждения других с помощью рациональных аргументов без обращения к их личной интуиции.

Интуиция GOFAI берет свое начало в аналитических традициях инженерии и математики. Однако известно, что сложные системы, такие как биология и разум, не проектируются (или проектируются), а скорее вырастают. Так что в максималистском инженерном мышлении действительно возникает когнитивный диссонанс при работе со сложностью биологического масштаба. Это также объясняет, почему кибернетическая точка зрения использует язык, столь чуждый многим в точных науках. Это действительно прискорбно, учитывая, что Норберт Винер был математиком.

Несмотря на упадок кибернетики как нарратива для ИИ, она повлияла на другие области исследований, связанные со сложными системами и культурой:

http://www.dubberly.com/articles/cybernetics-and-counterculture.html ускоренный прогресс, когда идеи из смежных областей, таких как эволюционная биология, нелинейная динамика и теория сложности, включаются в исследовательский словарь. Действительно любопытно, что книга Норберта Вайнера «Кибернетика» охватывает широкий спектр тем, таких как группы, статистическая механика, коммуникация, обратная связь, колебания, гештальт, информация, язык, обучение, самовоспроизведение и самоорганизация.Возможно, обязательна к прочтению для любого современного исследователя глубокого обучения.

Норберт Винер обладал глубоким пониманием взаимодействия когнитивных машин и людей, поэтому он написал последующую книгу, исследующую это более подробно:

только сегодня начинают коллективно воспринимать всерьез. Норберт пишет (68 лет назад), что есть опасность доверять решения автоматизации и вряд ли отождествлять себя с человеческими ценностями, которые не являются чисто утилитарными. К сожалению, мы только начинаем осознавать пагубные последствия несоответствия автоматизации (то есть правительств, корпораций, Интернета и ИИ) человеческим ценностям. Кибернетика всегда делала упор на взаимодействие людей и машин, поэтому специалисты по глубокому обучению могут открывать идеи, выходящие за рамки обычного технического горизонта.

Дополнительная литература

Современная кибернетика и ее аспекты когнитивной информатики и вычислительного интеллекта

Навигация по ландшафту возможностей: управление обратной связью как модель процесса поведения и познания

Использование глубокого обучения : The Deep Learning : The Deep Learning Имеет ли кибернетика отношение к операционным исследованиям? на JSTOR

Абстрактный

Часть 1 данной статьи отвечает на вопрос «Что такое кибернетика?» Краткий исторический обзор вводит несколько формальное утверждение о природе систем и способах их управления. Объединяющей темой в изучении управления в любом контексте является базовая идентичность системы: пример взят из обучающихся машин. Сравнительно краткое рассмотрение вопроса «Что такое операционное исследование?» дано в Части 2. Операционные исследования считаются последним примером научного метода, а не «науки». Что важно в операционном исследовании, раскрывается через описание фактического тематического исследования, и некоторые виды деятельности, которые выглядят как операционные исследования, но не упоминаются.Это приводит к попытке определить операционное исследование. В части 3 делается попытка свести вместе ответы на первые два вопроса и показать, как связаны операционные исследования и кибернетика. Можно заниматься каждым видом деятельности отдельно; но также возможно практиковать операционные исследования, используя в основном кибернетические модели, и изучать кибернетику с помощью методов оперативных исследований. Эта мысль обобщается в идее, что кибернетика — это наука, методом оперативного исследования.

Информация об издателе

Общество оперативных исследований, обычно известное как Общество операционных, является британской
образовательная благотворительность. Первоначально созданный в 1948 году как OR Club, это
старейшая в мире организация в этой области, насчитывающая 3000 членов по всему миру.
Специалисты-практики оперативных исследований (ОР) дают советы по сложным вопросам
лицам, принимающим решения во всех сферах жизни, с их рекомендациями
путем применения различных аналитических методов.Цели Общества — продвигать образование и знания в операционной, которые оно
осуществляет через публикацию журналов, проведение конференций и совещаний,
предоставление учебных курсов, а также организация и поддержка обучения
(специальные интересы) группы и региональные группы. В последние годы Общество
широко использовал интернет-технологии, чтобы облегчить открытие
и обмен информацией между его членами.

определений кибернетики на протяжении века :: Кафедра кибернетики, UWB

Кибернетика — это наука, изучающая общие принципы управления и передачи информации в машинах и живых организмах. Основателем считается Норберт Винер, американский математик, опубликовавший в 1948 году книгу под названием «Кибернетика: или управление и связь в животном и машине».

Кибернетика получила различное развитие в разных странах. На Западе она более или менее слилась с общей теорией систем, и ряд дисциплин, которые считались частью кибернетики, развивались как самостоятельные области — напр. информатики или нейронных сетей.

В странах «социалистического блока» кибернетика считалась «буржуазной лженаукой» по чисто идеологическим причинам.Его начали принимать только в середине 1950-х годов. После этого она превратилась в зонтичную дисциплину для многих областей, ставших независимыми в свободном мире. Даже информатика считалась частью кибернетики.

Ключевые принципы кибернетики

Обратная связь: Принцип обратной связи был известен ранее в технике регулирования и использовался при разработке усилителей с обратной связью для целей техники связи. Однако основоположники кибернетики признавали это очень общим принципом.Особая заслуга кибернетики в том, что она получила широкую известность, позволив объяснить ряд явлений, происходящих в различных динамических системах.
Информация: Постепенно возникла точная теория информации как раздел теории вероятностей. Информация обогатила наше физическое представление о мире тем, что представляет собой такую же важную сущность, как материя или энергия. Информация, вероятно, является основным понятием, введенным кибернетикой. Обработка информации приобретает все большее значение, постепенно меняя характер нашей жизни.
Модель: Систематическое изучение различных систем привело к знанию того, что системы различной физической сущности могут проявлять очень похожее поведение, и что поведение одной системы можно изучать с помощью другой, более легко реализуемой системы в совершенно другое время и космические условия. Стало очевидным, что многие механические, гидравлические, пневматические и т. д. системы формально описываются теми же дифференциальными уравнениями, что и электрические цепи. Это привело к созданию специальных электрических схем для аналоговых компьютеров.Однако очень скоро они были заменены символическими моделями на цифровых компьютерах.

Адаптировано из определения кибернетики в Википедии (на чешском языке), определение кибернетики в Википедии (на английском языке)

1996

Полная энциклопедия Дидро в четырех томах, Издательство ОП

Кибернетика — наука о системах управления процессами в живых и неживых объектах, организмах, машинах.Название происходит от греческого слова kybernetes, то есть рулевой. Кибернетика изучает проблемы построения систем управления и процессов в автоматах, компьютерах, живых организмах, а также социальных системах. Он создает единое представление о живых и неживых системах, поскольку охватывает знания из различных областей, например. биология, физиология, психиатрия, психология, логика, математика, машинная обработка данных, техника автоматизации и регулирования, теория управления.

1983

Док.доктор Люмир Климеш, CSc.: Словарь иностранных слов, Státní pedagogické nakladatelství Praha

Кибернетика — научная дисциплина, изучающая общие принципы управления и передачи информации в машинах и живых организмах.

1955

М. Розенталь, П. Юдин: Краткий философский словарь, SNPL

Кибернетика (от древнегреческого слова, означающего «управление») — реакционная лженаука, возникшая в США после Второй мировой войны и широко распространившаяся в других капиталистических странах; форма современного механицизма.Приверженцы кибернетики определяют ее как универсальную науку о связях и коммуникациях в технике, о живых организмах и общественной жизни, об «всеобщей организации» и управлении всеми процессами в природе и обществе. Таким образом, кибернетика рассматривает механические, биологические и социальные принципы и их взаимную взаимосвязь и тождественно. Как и всякая механистическая теория, кибернетика отрицает качественную специфику законов различных форм существования и развития материи и сводит их к законам механики.Кибернетика возникла на базе современного развития электроники, особенно новейших механизированных вычислительных машин, автоматики и телемеханики. В противоположность старому механицизму 17-18 веков кибернетика изучает психофизиологические и социальные явления не по аналогии с простейшими механизмами, а с электронными машинами и приборами, приравнивая работу мозга к работе вычислительной машины, а общественную жизнь к системе электродов и радиосвязь. По своей сути кибернетика идет против материалистической диалектики, против современной научной физиологии, основанной И.П. Павлова, а также против марксистской научной концепции законов общественной жизни. Эта механистическая метафизическая лженаука великолепно уживается с идеализмом в философии, психологии и социологии.

Кибернетика ярко выражает одну из основных черт буржуазного мировоззрения, его антигуманный характер и стремление превратить рабочих в части машин, в орудия труда и орудие войны. В то же время для кибернетики характерен империалистический утопизм, согласно которому живой мыслящий человек, борющийся за свои интересы, должен быть заменен машиной как в производстве, так и на войне.Зачинщики новой мировой войны используют кибернетику в своих грязных практических интересах. Под покровом пропаганды исследователи империалистических стран занимаются подготовкой новых средств массового истребления людей — электронного, телемеханического и автоматического оружия, конструкция и производство которых превратились в огромную отрасль военной промышленности капиталистических стран. Таким образом, кибернетика является не только идеологическим оружием империалистической реакции, но и средством осуществления их агрессивных военных планов.

1948

Норберт Винер: Кибернетика или управление и связь в животном и машине

Мы решили назвать целую область теории регуляции и связи, как в машинах, так и в живых организмах, именем кибернетики .

1908

Оттув научный словарь: энциклопедия научных данных, Дил 24, Прага

Набор или система (от греческого и латинского) — это конфигурация конгениального знания по отношению к научному целому, разнообразная множественность которого представлена в таком обзоре и единстве, что можно увидеть, как они выводятся из одного общего принципа.Поэтому всякое многочастное целое, скрывающее единую идейную основу или общий закон, называется множеством. Уловить естественный закон — это работа научной мысли. Искусство и способ представления комплекса знаний in concreto называется систематикой.

Кибернетика

р.
Вон Весна 2002

Кибернетика была
происходит от греческого слова рулевой Кибернетика. Он имеет много
определений, но больше всего я предпочитаю то, что это изучение
Обратная связь.(Littlejohn, 2001) У. Росса Эшби (1956) была более полная
определение однако; он сказал, что кибернетика является формальным исследованием всех
возможные машины и дисциплина со своими собственными основаниями. Этот домен также
затрагивает все традиционные дисциплины, включая математику, технологии и
социальные науки. Поэтому одним из основных источников развития
теория основана на трансдисциплинарном изучении сложных систем. Однако это
более конкретно связанный с идеей наук о сложности.(Хейлиген
et al, 1999) История кибернетики восходит к началу 1940-х гг.
50-х годов, когда была созвана серия собраний, организованных фондом Мэйси.
приказ. Встречи проходили по циркулярному казусу и механизмам обратной связи в
биологические и социальные науки. Во время этих встреч Норберт Винер придумал
название Кибернетика для дисциплины и определил ее как контроль и
связь в животном и машине. К чему мы теперь добавим: в обществе
и в отдельных людях.Она выросла из теории информации Шеннона,
который был разработан для улучшения передачи информации через
каналы связи. В качестве более поздней разработки, в 1970 году Хайнц фон Форестер
выдающаяся кибернетика первого и второго порядка: изучение наблюдаемых
систем и изучение систем наблюдения. Акцент делается на том, как наблюдатели
строить модельные системы, с которыми мы взаимодействуем.

Кибернетика фокусируется
о том, как функционируют системы и как они контролируют свои действия, и как они
взаимодействовать с другими системами или со своими компонентами.Кибернетика помогает
породили некоторые новые области, такие как когнитивная наука и нейробиология.
был полезен в формулировании десятков идей и кусочков прикладной математики. очень
простая кибернетическая система будет состоять из того, что (Littlejohn, 2001) называет
датчик, компаратор и активатор. Датчик используется для обратной связи с
компаратор, который, в свою очередь, решает, вышла ли машина из строя. То
Затем компаратор дает указания активатору. Затем это обеспечивает вывод,
или обратная связь, и обратная связь каким-то образом влияет на окружающую среду.Этот
понятие обратной связи имеет важное значение для концепции кибернетики.

Однако некоторые
системы обратной связи более совершенны, чем другие. Простейшая разница может быть
находится между активным и пассивным поведением. Например, активное поведение приходит
непосредственно из системы, а пассивное поведение исходит прямо извне.
стимуляция. Чихание — это пассивное поведение, но дать другу «пять»
является активным поведением.Если мы посмотрим дальше на активное поведение, мы сможем
классифицировать его на целенаправленное поведение и случайное поведение. Например, если я
пошевелить рукой, это может быть просто случайное действие, однако, если я собираюсь пошевелить
рукой, чтобы подчеркнуть точку зрения, то это будет целенаправленным поведением.
Если мы углубимся в целенаправленное поведение, то увидим, что это поведение
состоит из разных уровней сложности. В простой системе организм
реагирует на обратную связь, включая или выключая.Например, выключатель света имеет только
две функции. Однако сложные системы используют обратную связь, чтобы определить, что они
Сделаю. Таким образом, сложные системы способны приспосабливаться и адаптироваться. Также
сложные системы могут быть предсказуемы, или вы не можете предсказать результат. То
обратная связь, которая определяется через сложные или даже простые системы, также может быть
классифицировать по нескольким признакам. Обратная связь может быть отрицательной или положительной. Если бы я поцеловал
девушка и получил пощечину, то это было бы отрицательно.я бы наверное не стал этого делать
опять же, потому что моя система ответила бы, избегая этого результата. Однако
взаимный ответ был бы положительным, и я, вероятно, сделал бы это еще раз
довольно часто. Это важно для роста системы, потому что подразумевает ее изучение.
происходит.

Теория
Кибернетика также затрагивает понятие трех состояний обратной связи. Они есть
стационарное состояние, состояние роста и состояние изменения. В устойчивом состоянии при отрицательном
происходят, система признает наличие проблемы и возвращается в нормальное состояние.
сбалансировать ситуацию. Примером этого может быть ситуация в классе.
Допустим, учитель получает негативные отзывы от учеников, которые
тесты слишком сложны, а лекции слишком скучны. Для того, чтобы
учителю вернуться к позитивной атмосфере класса, которую он или она может попытаться
предоставить учебное пособие и включить один или два фильма в лекции. То
второе состояние – рост. В состоянии роста система начинает отклоняться, пока
положительная обратная связь заставляет его увеличиваться в ускоренном направлении.За
Например, предположим, что ребенок думает, что это забавно всегда высмеивать его.
вес друзей. Его друг раздражен, но не слишком расстроен. Так что
Малыш продолжает издеваться над своим другом и это происходит каждый день. Что будет
случиться так, что их дружба будет все больше распадаться, пока не будет
дружба разваливается. В этой ситуации положительная обратная связь не была хорошей
Обратная связь. Вместо этого это был рост, но рост в неправильном направлении.Также
отрицательная обратная связь будет необходима для друга, чтобы выразить свое
недовольство жирными шутками, чтобы иметь свою систему дружбы
сохранять равновесие. Третье состояние — изменение. Эта система включает в себя оба
отрицательная и положительная обратная связь, потому что она постоянно меняется, но приспосабливается.
Эта особенность является замечательной чертой как человеческих, так и нечеловеческих систем. Ан
Пример этой системы может иметь место в отношениях. Допустим, Марк и
У Сьюзен начинаются проблемы в их отношениях.Марк решает стать больше
поддерживает, и это помогает их отношениям. Тем не менее, Сьюзен начинает принимать
Преимущество подхода Маркса, и конфликты начинают возникать снова. Итак, Марк
решает, что необходимы изменения, и решает критиковать Сьюзен за ее действия. Когда
Сьюзен начинает ласковее относиться к Марку, он снижает его критику. В
В этот момент отношение системы перешло в новое состояние несколько
Меньше поддержки и больше контроля.

Пока кибернетика
дает много важных концепций, что касается процесса обратной связи, он также имел
имеет большое значение для более сложных систем. Передовая система, которая
часть более крупной и сложной системы или даже окружающей среды называется
подсистема. В сложной системе может быть несколько циклов, обеспечивающих
обратная связь, формирующая сети. Наиболее последовательным правилом этой петли обратной связи является
этот вывод всегда будет возвращаться как ввод обратной связи. Кибернетика помогает нам объяснить
эта более крупная и сложная модель, потому что она помогает объяснить такие понятия, как
саморегуляция, взаимозависимость, целостность и взаимообмен с
окружающая обстановка.Кибернетика — это критический способ мышления, затрагивающий ключевые
такие вопросы, как круговое рассуждение, а не просто основное утверждение, что одна вещь
происходит, потому что это было вызвано другой вещью. Что происходит в реальном мире
вокруг возвращается, как бумеранг. Однако от наблюдателей
В перспективе часто трудно понять, как работает этот образец кибернетики.
в системе. Поэтому фраза «Кибернетика второго порядка» была придумана как
инструмент, помогающий объяснить это явление.

Второй заказ
кибернетика помогает объяснить, почему сам процесс наблюдения представляет собой систему в
какие петли обратной связи устанавливаются между наблюдателем и наблюдаемым.
(фон Форестер, 1981.) Наблюдатель не может не стать кибернетической системой.
себя, потому что знание берется из того, что выучено, и мы учимся
отчасти из наблюдений, которые, в свою очередь, зависят от увиденного. В
Кибернетика второго порядка мощная идея о том, что система подвергается воздействию и
воздействует на наблюдателя — важное понятие.Это связано с тем, что люди часто
трудно признать, что мы не отделены от того, что наблюдаем.
Другая важная концепция называется структурной связью. Это означает, что два
системы могут подвергаться взаимному влиянию, потому что, когда мы наблюдаем за системой, мы
влияние прошлого и структуры этой системы. Пример тому, когда
ты пытаешься объяснить кому-то, как работает твоя память, но тут же
вы помните предмет, о котором говорите. Итак, две системы могут
действительно имеют взаимное влияние.

Хотя теория
кибернетики может быть относительно сложной, она также может быть оценена во многих
уровни. Например, теория – это научное описание явления. То
теория кибернетики подходит под это определение, потому что кибернетика объясняет
явления регулирования и управления в системе. Другой способ оценить это
теория основана на использовании различных критериев.Например, теория должна быть способна
исправимости, поэтому мы должны быть в состоянии поставить его под угрозу, делая наблюдения.
Для кибернетики легко наблюдать эту теорию и проверять ее на предмет
поправимость, потому что сети существуют во всех аспектах жизни. Поэтому мы
могут наблюдать за сетями и проверять, как системы приспосабливаются и изменяются под
понятие кибернетики. Также теория должна быть в состоянии дать объяснение
об исходе ряда событий. Таким образом, кибернетика должна уметь
уменьшить неопределенность в отношении результатов системы и того, как она измеряет
последствия. Мы видим, что кибернетика как теория выполняет этот набор задач.
критерии, потому что он использует модели обратной связи вместо туманных примеров. Из-за
модели обратной связи, которые вы можете подключить к системе, и она будет соответствующим образом вписываться в
одна из моделей.

В реальном мире
эта теория может помочь объяснить, как простой организм реагирует на обратную связь, например
как обогреватель включается или выключается. Он также может объяснить более сложные системы, такие как
отношения между начальником и коллегами.Эта теория очень актуальна
и практичен на любом уровне, потому что оптимизирует передачу обратной связи
по любому каналу связи, и это объясняет, как система
функционировал.

Процитировано

работ

Норберт, Вайнер.
Использование людей: кибернетика в обществе. Хоутон Миффлин,
1954.

Скотт, Бернард.
Кибернетика и социальные науки сент.

Что такое кибернетика?. Занимательная анатомия роботов

Читайте также

Что же такое пушка?

1.1. Что такое ультразвук?

1.2. Что такое инфразвук?

Что же такое булат?

1.3. Кибернетика

10.4. Что такое математика?

Что такое взаимозаменяемость?

Что такое допуск?

Что такое телеслежение?

2. Бионика и кибернетика – теоретические основы роботостроения

Кибернетика и нервная система

Специальность Медицинская кибернетика — Учёба.

Вузов

Проходной балл

Бюджетных мест

С какими ЕГЭ можно поступить

Вузы по специальности

Вуз в рейтингах

Вуз в рейтингах

Вуз в рейтингах

Поступление по олимпиаде

Похожие специальности

Медицинская кибернетика

Описание программы

Кибернетика

Материалы на сайте

Литература

Связанные понятия

Что это — кибернетика? Наука, расширяющая границы возможного

что же такое кибернетика ? — СОШ №2 г. Льгов

от лженауки до панацеи / Хабр

Кибернетическое государство

Кратко о АСУ и ОГАС

Свидетели говорят

Кибернетика — обзор | ScienceDirect Topics

6.3 Киберфизические системы в контексте системной композиции

кибернетика | Определение и факты

Возвращение кибернетики | Природный машинный интеллект

Ссылки

Об этой статье

Процитировать эту статью

Поделитесь этой статьей

Дальнейшее чтение

Музыка, дискурс и интуитивная технология

Вклад католической церкви в этические размышления в цифровую эпоху

Чему глубокое обучение может научиться у кибернетики | Карлос Э.

определений кибернетики на протяжении века :: Кафедра кибернетики, UWB

Ключевые принципы кибернетики

1996

Полная энциклопедия Дидро в четырех томах, Издательство ОП

1983

Док.доктор Люмир Климеш, CSc.: Словарь иностранных слов, Státní pedagogické nakladatelství Praha

1955

М. Розенталь, П. Юдин: Краткий философский словарь, SNPL

1948

Норберт Винер: Кибернетика или управление и связь в животном и машине

1908

Оттув научный словарь: энциклопедия научных данных, Дил 24, Прага

Кибернетика

alexxlab

Вам также может понравиться

Значки тумблер: тумблер Иконки — скачать 26 бесплатно Иконки PNG, SVG, ICO или ICNS

Повторная аттестация по электробезопасности: Повторное обучение по электробезопасности

Как отказаться от отопления в многоквартирном доме: Можно ли отказаться от центрального отопления?

Добавить комментарий Отменить ответ