Информация в кибернетике: Информация (в кибернетике) — Викизнание… Это Вам НЕ Википедия!

Информация (в кибернетике) — Викизнание… Это Вам НЕ Википедия!

Информация (лат. ‘ – разъяснение, изложение) – основное понятие кибернетики. Кибернетика изучает машины и живые организмы исключительно с точки зрения их способности воспринимать, сохранять в «памяти», перерабатывать и передавать по каналам связи информацию, направляющую их деятельность и поведение. Интуитивное представление об информации о каких-либо событиях и величинах, содержащейся в тех или иных данных кибернетикой ограничивается и уточняется
Фундаментальным результатом теории информации является утверждение о том, что в определённых, весьма широких условиях можно пренебречь качественными особенностями информации и выразить её количество числом, которым (и только им) определяются возможности передачи информации по каналам связи и её хранения в запоминающих устройствах.

В основе информации теории лежит предложенный в 1948 Клодом Шенноном способ измерения количества информации, содержащейся в одном случайном объекте (событии, величине, функции и т. п.) относительно другого случайного объекта. Этот способ приводит к выражению количества информации числом. В простейшем варианте рассматриваемые случайные объекты являются случайными величинами, принимающими лишь конечное число значений.

Пусть и – случайные величины, принимающие и различных значений с вероятностями и соответственно. Тогда количество информации, содержащейся в с.в. относительно с.в.
определяется числом

где вероятность пересечения событий « принимает -е значение» и « принимает -е значение».

Информация обладает рядом свойств, которые естественно требовать от числовой меры информации. Так, всегда и равенство возможно тогда и только тогда, когда при всех , т. е. когда случайные величины независимы. Далее, всегда и равенство возможно только в случае, когда есть функция от (напр., и т. д.). Справедливо равенство – мера информации симметрична относительно своих аргументов. Кроме того, количество информации не зависит от значений с. в. , а только – от распределения их вероятностей.

Величина

носит название энтропии случайной величины . Понятие энтропии относится к числу основных понятий теории информации. Количество информации и энтропия связаны соотношением

где — энтропия пары , т. е.

Величина энтропии указывает среднее число двоичных знаков, необходимое для различения (записи) возможных значений случайной величины. Это обстоятельство позволяет понять роль количества информации при «хранении» информации в запоминающих устройствах. Основная информационная характеристика каналов, так называемая пропускная способность, определяется через понятие информации.

Если и могут принимать бесконечное число значений, то предельным переходом получается формула

где и обозначают соответствующие плотности вероятности. При этом энтропии и не существуют, но имеет место аналогичная формула:

где

— дифференциальная энтропия , а и определяются подобным образом.

Понятие в статистике было введено Р.Фишером (1921), он же предложил меру среднего количества информации относительно неизвестного параметра, содержащейся в одном наблюдении. Смысл этого понятия раскрывается в теории статистических оценок.

Что такое Кибернетика?

Подробности

28.01.2010 11:51

Что такое кибернетика?

Большая российская энциклопедия определяет кибернетику (от греч. κυβερνητηκη — искусство управления, от κυβερναω — правлю рулём, управляю) как науку об управлении, связи и переработке информации.

Кибернетические системы и информация

Основным объектом исследования в кибернетике являются так называемые кибернетические системы. Примерами кибернетических систем могут служить разного рода автоматические регуляторы в технике (например, автопилот или регулятор, обеспечивающий поддержание постоянной температуры в помещении), электронные вычислительные машины (ЭВМ или компьютеры), человеческий мозг, биологические популяции, человеческое общество. .. Кибернетические системы имеют рецепторы (датчики), воспринимающие сигналы из внешней среды и передающие их внутрь системы, а также входные и выходные каналы, по которым они обмениваются сигналами с внешней средой. Выходные сигналы системы передаются во внешнюю среду через эффекторы (исполнительные устройства). Поскольку каждая система сигналов, независимо от того, формируется она разумными существами или объектами и процессами неживой природы, несет в себе ту или иную информацию, то всякая кибернетическая система, может рассматриваться как преобразователь информации. Рассмотрение различных объектов живой и неживой природы как преобразователей информации или как систем, состоящих из элементарных преобразователей информации, составляет сущность так называемого кибернетического подхода к изучению этих объектов.

Мозг и компьютеры

Из числа сложных технических преобразователей информации наибольшее значение имеют компьютеры. Компьютеры обладают свойством универсальности. Это означает, что любые преобразования буквенно-цифровой информации, которые могут быть определены произвольной конечной системой правил любой природы (арифметических, грамматических и др. ) могут быть выполнены компьютером после введения в него составленной должным образом программы. Другим известным примером универсального преобразователя информации (хотя и основанного на совершенно иных принципах) является человеческий мозг. Свойство универсальности современных компьютеров открывает возможность моделирования с их помощью любых других преобразователей информации, в том числе мыслительных процессов. Такая возможность ставит компьютеры в особое положение: с момента своего возникновения они представляют основное техническое средство, основной аппарат исследования, которым располагает кибернетика.

Кибернетика и управление

Целенаправленное изменение поведения кибернетических систем происходит при наличии управления. Основной задачей системы с управлением является такое преобразование поступающей в систему информации и формирование таких управляющих воздействий, при которых обеспечивается достижение (по возможности наилучшее) заданных целей управления. Примером может служить система автоматического регулирования температуры воздуха в помещении: специальный термометр-датчик измеряет температуру воздуха T, управляющая система сравнивает эту температуру с заданной величиной T₀ и формирует управляющее воздействие -k(T-T₀) на задвижку, регулирующую приток тёплой воды в батареи центрального отопления. Знак минус при коэффициенте k означает, что регулирование происходит по закону отрицательной обратной связи, а именно: при увеличений температуры T выше установленного порога T₀ приток тепла уменьшается, при её падении ниже порога — возрастает.

Отрицательная обратная связь необходима для обеспечения устойчивости процесса регулирования. Устойчивость системы означает, что при отклонении от положения равновесия (когда T=T₀) как в одну, так и в другую сторону система стремится автоматически восстановить это равновесие. При простейшем предположении о линейном характере зависимости между управляющим воздействием и скоростью притока тепла в помещение работа такого регулятора описывается дифференциальным уравнением dT/dt=-k(T-T₀), решением которого служит функция T=T₀+d exp(-kt), где d — отклонение температуры T от заданной величины T₀ в начальный момент времени. Поскольку рассмотренная система описывается линейным дифференциальным уравнением 1-го порядка, она носит название линейной системы 1-го порядка. Более сложным поведением обладают линейные системы 2-го и более высоких порядков и особенно нелинейные системы. Возможны системы, в которых принцип программного управления комбинируется с регулированием в смысле поддержания заданного значения той или иной величины. Так, например, в описанный регулятор комнатной температуры может быть встроено программное устройство, меняющее значение регулируемого параметра. Задачей такого устройства может быть, скажем, поддержание температуры +20^o С в дневное время и снижение её до +16^o С в ночные часы. Функция простого регулирования перерастает здесь в функцию слежения за значением программно изменяемого параметра. В более сложных следящих системах задача состоит в поддержании (возможно более точном) некоторой фиксированной функциональной зависимости между множеством самопроизвольно меняющихся параметров и заданным множеством регулируемых параметров. Примером может служить система, непрерывно сопровождающая лучом прожектора маневрирующий произвольным образом самолет.

В так называемых системах оптимального управления основной целью является поддержание максимального (или минимального) значения некоторой функции от двух групп параметров, называемой критерием оптимального управления. Параметры первой группы (внешние условия) меняются независимо от системы, параметры второй группы являются регулируемыми, т. е. их значения могут меняться под воздействием управляющих сигналов системы. Простейший пример оптимального управления снова даёт задача регулирования температуры комнатного воздуха при дополнительном условии учёта изменений его влажности. Величина температуры воздуха, дающая ощущение наибольшего комфорта, зависит от его влажности. Если влажность всё время меняется, а система может управлять лишь изменением температуры, то естественно в качестве цели управления поставить задачу поддержания температуры, которая давала бы ощущение наибольшего комфорта. Это и будет задача оптимального управления. Системы оптимального управления имеют большое значение в задачах управления экономикой. Если данных для обеспечения удовлетворительного качества системы недостаточно, можно строить так называемые адаптивные регуляторы, собирающие недостающую информацию в ходе работы системы и использующие ее для повышения качества своей работы.

Методы кибернетики

Кибернетика использует для исследования систем три принципиально различных метода. Два из них — математический анализ и физический эксперимент широко применяются и в других науках. Сущность первого метода состоит в описании изучаемого объекта в рамках того или иного математического аппарата (например, в виде системы уравнений) и последующего извлечения различных следствий из этого описания путем математической дедукции (например, путем решения соответствующей системы уравнений). Сущность второго метода состоит в проведении различных экспериментов либо с самим объектом, либо с его реальной физической моделью.

Одним из  важнейших достижений кибернетики является разработка и широкое использование нового метода исследования, получившего название вычислительного (машинного) эксперимента, или математического моделирования. Смысл его состоит в том, что эксперименты производятся не с реальной физической моделью изучаемого объекта, а с его математическим описанием, реализованным в компьютере. Огромное быстродействие современных компьютеров зачастую позволяет моделировать процессы в более быстром темпе, чем они происходят в действительности.

История кибернетики

Первым, кто применил термин КИБЕРНЕТИКА для управления в общем смысле, был по-видимому, древнегреческий философ Платон. Однако реальное становление КИБЕРНЕТИКИ как науки произошло много позже. Оно было предопределено развитием технических средств управления и преобразования информации. Ещё в средние века в Европе стали создавать так называемые андроиды — человекоподобные игрушки, представляющие собой механические, программно управляемые устройства. Первые промышленные регуляторы уровня воды в паровом котле и скорости вращения вала паровой машины были изобретены И. И. Ползуновым (Россия) и Дж. Уаттом (Англия) в 18 веке. Решающее значение для становления КИБЕРНЕТИКИ имело создание в 40-х гг. ХХ в. электронных вычислительных машин — ЭВМ или компьютеров (Дж. фон Нейман и др.). Благодаря ЭВМ возникли принципиально новые возможности для исследования и фактического создания действительно сложных управляющих систем. Оставалось объединить весь полученный к этому времени материал и дать название новой науке. Этот шаг был сделан американским математиком Норбертом Винером, опубликовавшим в 1948 свою знаменитую книгу «Кибернетика». Винер определил КИБЕРНЕТИКУ как «науку об управлении и связи в животном, машине и обществе». Стремительное развитие вычислительной техники породило большой интерес к кибернетике в 60-70е годы и ее бурное развитие во всем мире. В 80-90е годы термин КИБЕРНЕТИКА был частично вытеснен термином «Информатика», имеющим отношение прежде всего к компьютерам и обработке информации. Однако в последние годы КИБЕРНЕТИКА вновь стала популярной в связи с развитием Интернета (киберпространство) и робототехники (киборг — кибернетический организм — устройство с высокой степенью физического и интеллектуального взаимодействия человека и технических средств автоматики). Киборги, так же как и роботы-манипуляторы, находят все более широкое применение при управлении объектами в недоступных или опасных для жизни человека условиях.

Кибернетика в школе

На школьном уровне кибернетика понимается, в соответствии с ее методами, как наука, находящаяся на стыке математики, физики и информатики. При этом основные понятия кибернетики входят в школьный стандарт по курсу «Информатика».

Соответственно, олимпиада по кибернетике проводится как соревнование по решению задач, требующих знаний и навыков по перечисленным предметам школьного курса.

Основные черты кибернетики

Академик С. Л. Соболев, А. И. Китов, А. А. Ляпунов 1

1. Общенаучное значение кибернетики

Кибернетикой называется новое научное направление, возникшее в последние годы и представляющее собой совокупность теорий, гипотез и точек зрения, относящихся к общим вопросам управления и связи в автоматических машинах и живых организмах.

Это направление в науке усиленно развивается и еще не представляет собой достаточно стройной и дельной научной дисциплины. В настоящее время в кибернетике определились три основных раздела, каждый из которых имеет большое самостоятельное значение:

1. Теория информации, в основном статистическая теория обработки и передачи сообщений.
2. Теория автоматических быстродействующих электронных счетных машин как теория самоорганизующихся логических процессов, подобных процессам человеческого мышления.
3. Теория систем автоматического управления, главным образом теория обратной связи, включающая в себя изучение с функциональной точки зрения процессов работы нервной системы, органов чувств и других органов живых организмов.

Математический аппарат кибернетики весьма широк: сюда относятся, например, теория вероятностей, в частности теория случайных процессов, функциональный анализ, теория функций, математическая логика.

Значительное место в кибернетике занимает учение об информации. Информацией называются сведения о результатах каких-либо событий, которые заранее не были известны. Существенно при этом то, что фактически поступившие данные являются всегда одним из определенного числа возможных вариантов сообщений.

Понятию информации кибернетика придает очень широкий смысл, включая в него как всевозможные внешние данные, которые могут восприниматься или передаваться какой-либо определенной системой, так и данные, которые могут вырабатываться внутри системы. В последнем случае система будет служить источником сообщений.

Информацией могут являться, например, воздействия внешней среды на организм животного и человека; знания и сведения, получаемые человеком в процессе обучения; сообщения, предназначаемые для передачи с помощью какой-либо линии связи; исходные промежуточные и окончательные данные в вычислительных машинах и т. п. 

Новая точка зрения возникла недавно на основании изучения процессов в автоматических устройствах. И это не случайно. Автоматические устройства достаточно просты для того, чтобы не затемнять сути процессов обилием деталей, и, с другой стороны, сам характер функций, выполняемых ими, требует нового подхода. Энергетическая характеристика их работы, конечно, важная сама по себе, совершенно не касается сути выполняемых ими функций. Для того же, чтобы понять сущность их работы, нужно прежде всего исходить из понятия информации (сведений) о движении объектов.

Подобно тому, как введение понятия энергии позволило рассматривать все явления природы с единой точки зрения и отбросить целый ряд ложных теорий (теория флогистона, вечных двигателей и др.), так и введение понятия информации, единой меры количества информации позволяет подойти с единой общей точки зрения к изучению самых различных процессов взаимодействия тел в природе.

Рассматривая информацию, передаваемую воздействием, необходимо подчеркнуть, что ее характер зависит как от воздействия, так и от воспринимающего это воздействие тела. Воздействие от источника к воспринимающему воздействие телу в общем происходит не непосредственно, но через целый ряд опосредствующих эту связь частных воздействий. (Информация при этом каждый раз перерабатывается. ) Совокупность средств, позволяющих воздействию достигнуть воспринимающего тела, называется каналом передачи информации, или, короче, каналом связи.

Общим для всех видов информации является то, что сведения или сообщения всегда задаются в виде какой-либо временной последовательности, то есть в виде функции времени.

Количество переданной информации и тем более эффект воздействия информации на получателя не определяется количеством энергии, затраченной на передачу информации. Например, при помощи телефонного разговора можно остановить завод, вызвать пожарную команду, поздравить с праздником. Нервные импульсы, идущие от органов чувств к головному мозгу, могут нести с собой ощущения тепла или холода, удовольствия или опасности.

Сущность принципа управления заключается в том, что движение и действие больших масс или передача и преобразование больших количеств энергии направляются, контролируются при помощи небольших масс и небольших количеств энергии, несущих информацию. ____________________________
сигналы обратной связи

Рис. 1 

От регулятора к объекту информация передается в виде сигналов управления; в управляемом объекте под воздействием управляющих сигналов осуществляется преобразование больших количеств энергии (сравнительно с энергией сигналов) в работу. Цепь передачи информации замыкается сигналами обратной связи, представляющими собой информацию о действительном состоянии управляемого объекта, поступающую от объекта в регулятор. Назначение любого регулятора заключается в преобразовании информации, характеризующей действительное состояние объекта, в информацию управления, то есть информацию, которая должна определять будущее поведение объекта. Таким образом, регулятор представляет собой устройство преобразования информации. Законы преобразования информации определяются принципами действия и конструкцией регулятора.

В простейшем случае регулятор может быть просто линейным преобразователем, в котором сигнал обратной связи, показывающий отклонение регулируемого объекта от требуемого положения,- сигнал ошибки — линейно преобразуется в управляющий сигнал. Сложнейший пример системы управления представляют нервные системы животных и человека. Решающее значение и для этих систем имеет принцип обратной связи. При выполнении какого-либо действия управляющие сигналы в виде нервных импульсов передаются от головного мозга к исполнительным органам и вызывают в конечном счете мышечное движение. Линию обратной связи представляют сигналы от органов чувств, а также кинэстетические мышечные сигналы положений, передаваемые в головной мозг и характеризующие фактическое положение исполнительных органов.

Установлено (см. П. Гуляев “Что такое биофизика”. Журнал “Наука и жизнь” № 1 за 1955 год), что процессы, происходящие в замкнутых цепях обратной связи живых организмов, поддаются математическому описанию и по своим характеристикам приближаются к процессам, происходящим в сложных нелинейных системах автоматического регулирования механических устройств.

Помимо многочисленных и сложных замкнутых цепей обратной связи, предназначенных для движения и действия организмов во внешнем мире, в любом живом организме имеется большое количество сложных и разнообразных внутренних цепей обратной связи, предназначенных для поддержания нормальных условий жизнедеятельности организмов (регулирование температуры, химического состава, кровяного давления и т.  д.). Эта система внутреннего регулирования в живых организмах называется гомеостатом.

Основной характеристикой любого регулятора как устройства переработки информации является замен преобразования информации, реализуемый регулятором.

Эти законы в различных регуляторах могут значительно отличаться друг от друга: от линейного преобразования в простейших механических системах до сложнейших законов мышления человека.

Одной из главных задач кибернетики является изучение принципов построения и действия различных регуляторов и создание общей теории управления, то есть общей теории преобразования информации в регуляторах. Математической основой для создания такой теории преобразования информации служит математическая логика — наука, изучающая методами математики связи между посылками и следствиями. По существу математическая логика дает теоретическое обоснование и методом преобразования информации, что обусловливает тесную связь математической логики с кибернетикой.

На базе математической логики появились и бурно развиваются в настоящее время многочисленные частные приложения этой науки к различным системам обработки информации: теория релейно-контактных схем, теория синтеза электронных вычислительных и управляющих схем, теория программирования для электронных автоматических счетных машин и др.  

Основная задача, которую приходится решать при разработке схемы того или иного устройства обработки информации, заключается в следующем: задан определенный набор возможных входных информаций и функция, определяющая зависимость выходной информации от входной, то есть задан объем информации, подлежащей обработке, и закон ее переработки. Требуется построить оптимальную схему, которая обеспечила бы реализацию этой зависимости, то есть переработку заданного количества информации.

Можно представить такой характер решения этой задачи, когда для реализации каждой зависимости, то есть для передачи каждого возможного варианта информации, строится отдельная схема. Это наиболее простой и наименее выгодный путь решения. Задача теории заключается в том, чтобы путем комбинации таких отдельных цепей обеспечить передачу заданного количества информации при помощи минимального количества физических элементов, потребных для построения схем. При этом необходимо добиться надежности и помехоустойчивости работы систем.

Однако при практическом инженерном решении этих задач не представляется возможным реализовать полностью оптимальные варианты. Необходимо учитывать целесообразность построения машин из определенного количества стандартных узлов и деталей, не слишком увеличивая количество различных вариантов схем в погоне за оптимальностью.

Возникает задача компромисса между требованиями оптимального решения и возможностями практического осуществления схем, задача оценки качества схем и узлов, получающихся из имеющихся стандартных деталей, с точки зрения того, в какой мере эти схемы приближаются к оптимальному решению или каким образом использовать имеющиеся стандартные узлы и блоки для того, чтобы как можно ближе подойти к оптимальному варианту.

Аналогичное положение имеет место и при составлении программ для решения математических задач на быстродействующих счетных машинах. Составление программы заключается в определении последовательности операций, выполняемых машиной, которая даст решение задачи. Подробнее этот вопрос будет пояснен ниже.

Требование оптимального программирования с точки зрения минимального времени работы машины практически не выполняется, так как это связано со слишком большой работой по составлению каждой программы. Поэтому удовлетворяются вариантами программ, которые не слишком отходят от оптимальных вариантов, мо образуются более или менее стандартными, известными приемами.

Рассмотренные задачи представляют собой частные случаи общей задачи, решаемой статистической теорией информации, — задачи об оптимальном способе передачи и преобразования информации.

Теория информации устанавливает возможность единым способом представлять любую информацию, независимо от ее конкретной физической природы (в том числе и информацию, заданную непрерывными функциями), в виде совокупности отдельных двоичных элементов — так называемых квантов информации, то есть элементов, каждый из которых может иметь только одно из двух возможных значений: “да” или “нет”.

Теория информации изучает два основных вопроса: а) вопрос об измерении количества информации; б) вопрос о качестве информации, или ее достоверности. С первым связаны вопросы пропускной способности и емкости различных систем, перерабатывающих информацию; со вторым — вопросы надежности и помехоустойчивости этих систем.

Количество информации, представленное каким-либо источником или переданное за определенное время по какому-либо каналу, измеряется логарифмом общего числа ( n ) различных возможных равновероятных вариантов информация, которые могли быть представлены данным источником или переданы за данное время.

I = log _a n (1) 

Логарифмическая мера принята, исходя из условий обеспечения пропорциональности между количеством информации, которое может быть передано за какой-либо отрезок времени, и величиной этого отрезка и между количеством информации, которое может быть запасено в какой-либо системе, и количеством физических элементов (например, реле), потребных для построения этой системы. Выбор основания логарифмов определяется выбором единицы измерения количества информация. При основании, равном двум, за единицу количества информации принимается наиболее простое, элементарное сообщение о результате выбора одной из двух равновероятных возможностей “да” или “нет”. Для обозначения этой единицы количества информация введено специальное название “бид” (от начальных букв термина “binary bigit”, что означает двоичная цифра).

Наиболее простым частным случаем определения количества информации является случай, когда отдельные возможные варианты сообщения имеют одинаковую вероятность.

В связи с массовым характером информации вводятся в рассмотрение ее статистическая структура. Отдельные варианты возможных данных, например, отдельные сообщения в теории связи, рассматриваются не как заданные функции времени, а как совокупность различных возможных вариантов, определенных вместе с вероятностями их появления.

В общем случае отдельные варианты данных имеют различную вероятность, и количество информация в сообщения зависит от распределения этих вероятностей.

Математическое определение понятия количества информации получается следующим образом. В теории вероятностей полной системой событий называют такую группу событий А1 А2… А n , в которой при каждом испытании обязательно наступает одно и только одно из этих событий. Например, выпадение 1, 2, 3, 4, 5 или 6 при бросании игральной кости; выпадение герба или надписи при бросании монеты. В последнем случае имеется простая альтернатива, то есть пара противоположных событий.

Конечной схемой называется полная система событий А1, А2… А n , заданная вместе с их вероятностями: Р1 Р2 … Pn, 

где:

∑ n_k=1Pk=1 и Рk ≥0 (2)

Всякой конечной схеме свойственна некоторая неопределенность, то есть известны только вероятности возможных событий, но какое событие произойдет в действительности, является неопределенным.

Теория информации вводят следующую характеристику для оценки степени неопределенности любой конечной схемы событий:

Н(Р1 Р2…Р n )= — ∑ n_k=1 Pk * log Pk (3)

где логарифмы могут браться при произвольном, но всегда одном и том же основании и где при Рk0= принимается Pk*logPk=0. Величина Н носит название энтропии данной конечной схемы событий (см. Б. Шэнион “Математическая теория связи”. Сборник переводов “Передача электрических сигналов при наличии помех”. М 1953, А. Я. Хинчин “Понятие энтропии в теории вероятностей”. Журнал “Успехи математических наук”. Т. 3. 1953). Она обладает следующими свойствами:

1. Величина H (Р1 Р2 … Р n ) непрерывна относительно Рk. 

2. Величина Н(Р1 Р2 … Р n )=0 в том и только в том случае, когда из чисел Р1 Р2 … Р n одно какое-либо равно единице, а остальные равны нулю, то есть энтропия равна нулю, когда отсутствует какая-либо неопределенность в конечной схеме.

3. Величина Н(Р1Р2 … Р n ) имеет максимальное значение, когда все Р k равны между собой, то есть когда конечная схема имеет наибольшую неопределенность. В этом случае, как нетрудно видеть,

Н(Р1Р2…Р n )=- ∑ _k=1n Pk*log_aPk = log_a n (4) 

Кроме того, энтропия обладает свойством аддитивности, то есть энтропия двух независимых конечных схем равна сумме энтропий этих конечных схем.

Таким образом, видно, что выбранное выражение энтропии достаточно удобно и полно характеризует степень неопределенности той или иной конечной схемы событий.

В теории информации доказывается, что единственной формой, удовлетворяющей трем указанным свойствам, является принятая форма для выражения эвтропии

H=-∑_k=1n Pk* log_aPk

Данные о результатах испытания, возможные исходы которого определялись заданной конечной схемой А, представляют собой некоторую информацию, снимающую ту неопределенность, которая была до испытания. Причем, естественно, чем больше была неопределенность конечной схемы, тем большее количество информации мы получаем в результате проведения испытания и снятия этой неопределенности. Так как характеристикой степени неопределенности любой конечной схемы является энтропия этой конечной схемы, то количество информации, даваемое испытанием, целесообразно измерять той же величиной.

Таким образом, в общем случае количество информации какой-либо системы, имеющей различные вероятности возможных исходов, определяется энтропией коечной схемы, характеризующей поведение этой системы.

Так как за единицу количества информации принят наиболее простой и единый вид информации, а именно сообщение о результате выбора между двумя одинаково вероятными вариантами, то и основание логарифмов в выражении для энтропии принимается равным двум.

Как видно из (4), в случае конечной схемы с равновероятными событиями формула (1) получается как частный случай из (2) 

Теория информации дает весьма общий метод оценки качества информации, ее надежности. Любая информация рассматривается как результат воздействия двух процессов: закономерного процесса, предназначенного для передачи требуемой информации, и случайного процесса, вызванного действием помехи. Такой подход к оценке качества работы различных систем является общим для ряда наук: радиотехники, теории автоматического регулирования, теории связи, теории математических машин и др. 

Теория информации предлагает оценивать качество информации не по отношению уровней полезного сигнала к помехе, а статистическим методом — по вероятности получения правильной информации.

Теория информации изучает зависимость между количеством и качеством информации; исследует методы преобразования информация с целью обеспечения максимальной эффективности работы различных систем переработки информации и выяснения оптимальных принципов построения таких систем.

Большое значение, например, в теории информации имеет положение о том, что количество информации может быть увеличено за счет ухудшения качества, и, наоборот, качество информации может быть улучшено за счет уменьшения количества передаваемой информации.

Помимо широких научных обобщений и выработки нового, единого подхода к исследованию различных процессов взаимодействия тел, теория информации указывает и важные в практическом отношении пути развития техники связи. Чрезвычайно большое значение, например, имеют в настоящее время разработанные на основе теории информации методы приема слабых сигналов при наличии помех, значительно превышающих по своей мощности уровень принимаемых сигналов. Многообещающим является путь, указываемый теорией информации, повышения эффективности и надежности линий связи за счет перехода от приема отдельных, единичных сигналов к приему и анализу совокупностей этих сигналов и даже к приему сразу целых сообщений. Однако этот путь в настоящее время встречает еще серьезные практические трудности, связанные главным образом с необходимостью иметь в аппаратуре связи достаточно емкие и быстродействующие запоминающие устройства.

В учении об информации кибернетика объединяет общие элементы различных областей науки: теории связи, теории фильтров и упреждения, теории следящих систем, теории автоматического регулирования с обратной связью, теории электронных счетных машин, физиологии и др., рассматривая различные объекты эти наук с единой точки зрения как системы обработки и передачи информации.

Несомненно, что создание общей теории автоматически управляемых систем и процессов, выяснение общих закономерностей управления и связи в различных организованных системах, в том числе и в живых организмах, будет иметь первостепенное значение для дальнейшего успешного развития комплекса наук. В постановке вопроса о создании общей теории управления и связи, обобщающей достижения и методы различных частных областей науки, заключается основное значение и ценность нового научного направления — кибернетики.

Объективными причинами, обусловившими возникновение в настоящее время такого направления в науке, как кибернетика, явились большие достижения в развитии целого комплекса теоретических дисциплин, таких, как теория автоматического регулирования и колебаний, теория электронных счетных машин, теория связи и другие, и высокий уровень развития средств и методов автоматики, обеспечивший широкие практические возможности создания различных автоматических устройств.

Следует подчеркнуть большое методологическое значение вопроса, поставленного кибернетикой, о необходимости обобщения, объединения в широком плане результатов и достижений различных областей науки, развивающихся в известном смысле изолированно друг от друга, например, таких областей, как физиология и автоматика, теория связи и статистическая механика.

Эта изолированность, разобщенность отдельных областей науки, обусловленная в первую очередь различием в конкретных физических объектах исследования, проявляется в различных методах исследования, в терминологии, чем создаются до некоторой степени искусственные перегородки между отдельными областями науки.

На определенных этапах развития науки взаимное проникновение различных наук, обмен достижениями, опытом и их обобщение являются неизбежными, и это должно способствовать подъему науки на новую, более высокую ступень.

Высказываются мнения о необходимости ограничить рамки новой теории в основном областью теории связи на том основании, что широкие обобщения могут привести в настоящее время к вредной путанице. Такой подход не может быть признан правильным. Уже сейчас определился ряд понятий (в чем немалую роль сыграла кибернетика), имеющих общетеоретическое значение. Сюда прежде всего следует отнести принцип обратной связи, играющий основную роль в теории автоматического регулирования и колебаний и имеющий большое значение для физиологии.

Общетеоретическое значение имеет идея рассмотрения статистической природы взаимодействия информации и системы. Например, понятие энтропии в теории вероятностей имеет общетеоретическое значение а его частные приложения относятся как к области статистической термодинамики, так и к области теории связи, а возможно, и к другим областям. Эти общие закономерности имеют объективный характер, и наука не может их игнорировать.

Новое научное направление еще находится в стадии становления, еще не определены четко даже рамки новой теории; новые данные поступают непрерывным потоком. Ценность новой теории в широком обобщении достижений различных частных наук, в выработке общих принципов и методов. Задача состоит в том, чтобы обеспечить успешное развитие новой научной дисциплины в нашей стране.

2. Электронные счетные машины и нервная система

Наряду с исследованием и физическим моделированием процессов, происходящих в живых существах, кибернетика занимается созданием более совершенных и сложных автоматов, способных выполнять отдельные функции, свойственные человеческому мышлению в его простейших формах.

Следует заметить, что методы моделирования, методы аналогий постоянно применялись в научных исследованиях, как в области биологических наук, так и в точных науках и в технике. В настоящее время благодаря развитию науки и техники появилась возможность глубже применить этот метод аналогий, глубже и полнее изучить законы деятельности нервной системы, мозга и других органов человека с помощью сложных электронных машин и приборов в, с другой стороны, использовать принципы и закономерности жизнедеятельности живых организмов для создания более совершенных автоматических устройств.

То, что кибернетика ставит перед собой такие задачи, является, несомненно, положительной стороной этого направления, имеющей большое научное и прикладное значение. Кибернетика отмечает общую аналогию между принципом работы нервной системы и принципом работы автоматической счетной машины, заключающуюся в наличии самоорганизующихся процессов счета и логического мышления.

Основные принципы работы электронных счетных машин заключаются в следующем.

Машина может выполнять несколько определенных элементарных операций: сложение двух чисел, вычитание, умножение, деление, сравнение чисел по величине, сравнение чисел с учетом знаков и некоторые другие. Каждая такая операция выполняется машиной под воздействием одной определенной команды, определяющей, какую операцию и над какими числами должна выполнить машина и куда должен быть помещен результат операции.

Последовательность таких команд составляет программу работы машины. Программа должна быть составлена человеком-математиком заранее и задана в машину перед решением задачи, после чего все решение задачи выполняется машиной автоматически, без участия человека. Для введения в машину каждая команда программы кодируется в виде условного числа, которое машиной в процессе решения задачи соответствующим образом расшифровывается, и необходимая команда выполняется.

Автоматическая счетная машина обладает способностью хранить — запоминать большое количество чисел (сотни тысяч чисел), выдавать автоматически в процессе решения необходимые для операции числа и снова записывать полученные результаты операций. Условные числа, обозначающие программу, хранятся в машине в тех же запоминающих устройствах, что и обычные числа.

Очень важными с точки зрения принципа работы электронных счетных машин являются следующие две особенности:

1. Машина обладает способностью автоматически изменять ход вычислительного процесса в зависимости от получающихся текущих результатов вычислений. Обычно команды программы выполняются машиной в том порядке, как они записаны в программе. Однако часто и при ручных вычислениях необходимо изменять ход расчета (например, вид расчетной формулы, значение какой-нибудь константы и т. д.) в зависимости от того, какие результаты получаются в процессе вычислений. Это обеспечивается в машине введением специальных операций перехода, позволяющих выбирать различные пути дальнейших вычислений в зависимости от предыдущих результатов.

2. Так как программа работы машины, представленная в виде последовательности условных чисел, хранится в том же запоминающем устройстве машины, что и обычные числа, то машина может производить операции не только над обычными числами, представляющими величины, участвующие в решении задачи, но и над условными числами, представляющими команды программы. Это свойство машины служит для обеспечения возможности преобразования и многократного повторения всей программы или ее отдельных участков в процессе вычислений, что обеспечивает значительное уменьшение объема первоначально вводимой в машину программы и резко сокращает трудоемкость процесса составления программы.

Отмеченные две принципиальные особенности электронных счетных машин являются основными для осуществления полностью автоматического вычислительного процесса. Они позволяют машине оценивать по определенным критериям получающиеся в процессе вычислений результат и самой вырабатывать себе программу дальнейшей работы, основываясь только на некоторых общих исходных принципах, заложенных в первоначально введенной в машину программе.

Эти особенности представляют собой основное и наиболее замечательное свойство современных электронных счетных машин, которое обеспечивает широкие возможности использования машин и для решения логических задач, моделирования логических схем и процессов, моделирования различных вероятностных процессов и других применений. Эти возможности сейчас еще далеко не все выяснены.

Таким образом, основным в принципе действий счетной машины является наличие всегда некоторого самоорганизующегося процесса, который определяется, с одной стороны, характером введенных исходных данных и исходными принципами первоначально введенной программы и, с другой стороны, логическими свойствами самой конструкции машины.

Теория таких самоорганизующихся процессов, в частности, процессов, подчиненных законам формальной логики, и составляет, прежде всего, ту часть теория электронных счетных машин, которой занимается кибернетика.

В этом отношения кибернетикой и проводится аналогия между работой счетной машины и работой человеческого мозга при решении логических задач.

Кибернетика отмечает не только аналогию между принципом работы нервной системы и принципом работы счетной машины, заключающуюся в наличии самоорганизующихся процессов счета и логического мышления, но и аналогию в самом механизме работы машины и нервной системы.

Весь процесс работы счетной машины при решении любой математической или логической задачи состоит из огромного числа последовательных двоичных выборов, причем возможности последующих выборов определяются результатами предыдущих выборов. Таким образом, работа счетной машины заключается в реализации длинной и непрерывной логической цепи, каждое звено которой может иметь только два значения: “да” или “нет”.

Конкретные условия, имеющие место каждый раз в момент выполнения отдельного звена, обеспечивают всегда вполне определенный и однозначный выбор одного из двух состояний. Этот выбор определяется исходными данными задачи, программой решения и логическими принципами, заложенными в конструкцию машины.

Особенно наглядно такой характер работы вычислительных машин виден на примере машин, работающих по двоичной системе счисления.

В двоичной системе счисления в отличие от общепринятой десятичной системы счисления основанием системы является не число 10, а число 2.  В двоичной системе счисления участвуют только две цифры — 0 и 1, и любое число представляется в виде суммы степеней двойки. Например, 25=1в24+1в23 +0в22 +0в21 + 1в20=11001.

Все действия в двоичной арифметике сводятся к ряду двоичных выборов.

Нетрудно видеть, что любые операции с числами, написанными по двоичной системе, представляют собой операции по нахождению отдельных цифр результата, то есть по нахождению величин, принимающих лишь два значения 1 или 0, в зависимости от значений всех цифр каждого из исходных данных.

Следовательно, получение результата сводится к вычислению нескольких функций, принимающих два значения, от аргументов, принимающих два значения. Можно доказать, что любая такая функция представляется в виде некоторого многочлена от своих аргументов, то есть выражения, состоящего ив комбинаций этих аргументов, соединенных посредством сложения и умножения. Умножение таких чисел очевидно; что касается сложения, то его надо понимать условно, принимая 1+1=0, то есть считая двойку эквивалентной нулю.

Вместо сложения арифметического можно ввести другое, “логическое” сложение, в котором 1+1=1, и опять лишь комбинацией двух операций мы получим любую так называемую логическую функцию от многих переменных.

Это позволяет легко построить любую схему логической машины при помощи комбинаций двух простейших схем, осуществляющих порознь одна — сложение, а другая — умножение.

Логическая машина, таким образом, состоит из элементов, принимающих два положения.

Другими словами, устройство машины представляет собой совокупность реле с двумя состояниями: “включено” и “выключено”. На каждой стадии вычислений каждое реле принимает определенное положение, продиктованное положениями группы или всех реле на предыдущей стадии операции.

Эти стадии операции могут быть определению “синхронизированы” от центрального синхронизатора, или действие каждого реле может задерживаться до тех пор, пока все реле, которые должны были действовать ранее в этом процессе, не пройдут через все требуемые такты. Физически реле могут быть различными: механическими, электромеханическими, электрическими, электронными и др. 

Известно, что нервная система животного содержит элементы, которые по своему действию соответствуют работе реле.

Это так называемые нейроны, или нервные клетки. Хотя строение нейронов и их свойства довольно сложны, они в обычном физиологическом состоянии работают в соответствии с принципом “да” или “нет”. Нейроны или отдыхают или возбуждены, причем во время возбуждения они проходят ряд стадий, почти независимых от характера и интенсивности возбудителя. Сначала наступает активная фаза, передающаяся с одного конца нейрона на другой с определенной скоростью, затем следует рефракторный период, в течение которого нейрон невозбудим. В конце рефракторного периода нейрон остается неактивным, но уже может быть снова возбужден в активное состояние, то есть нейрон может рассматриваться как реле с двумя состояниями активности.

За исключением нейронов, которые получают возбуждение от свободных концов, или нервных окончаний, каждый нейрон получает возбуждение от других нейронов в точках соединения, называемых синапсами. Число таких точек соединения у различных нейронов бывает различным: от нескольких единиц до многих сотен.

Переход данного нейрона в возбужденное состояние будет зависеть от сочетания входящих импульсов возбуждения от всех его синапсов и от того, в каком состоянии до этого находился данный нейрон. Если нейрон находится не в состоянии возбуждения в не в рефракторном состоянии и число синапсов от соседних нейронов, находящихся в возбужденном состоянии, в течение определенного, очень короткого периода времени совпадения превосходит определенный предел, тогда этот нейрон будет возбужден после известной синаптической задержки. Такая картина возбуждения нейрона является весьма упрощенной.

“Предел” может зависеть не просто от числа синапсов, но и от их “ожидания” и от их геометрического расположения. Кроме того, имеется доказательство того, что существуют синапсы различного характера, так называемые “синапсы запрещения”, которые или абсолютно предотвращают возбуждение данного нейрона или поднимают предел его возбуждения обычными синапсами.

Однако ясно, что некоторые определенные комбинации импульсов от соседних нейронов, находящихся в возбужденном состоянии и имеющих синаптические связи с данным нейроном, будут приводить данный нейрон в возбужденное состояние, в то время как другие нейроны не будут влиять на его состояние.

Очень важной функцией нервной системы и вычислительных машин является память.

В вычислительных машинах имеется несколько видов памяти. Оперативная память обеспечивает быстрое запоминание и выдачу данных, необходимых в данный момент для использования в операции. После выполнения данной операции эта память может очищаться и подготавливаться тем самым к следующей операции. Оперативная память в машинах осуществляется с помощью электронных триггерных ячеек, электроннолучевых трубок или электроакустических линий задержки и других электронных или магнитных приборов.

Кроме того, имеется постоянная память для длительного запоминания в машине всех данных, которые потребуются в будущих операциях. Постоянная память осуществляется в машинах с помощью магнитной записи на ленту, барабан или проволоку, с помощью перфолент, перфокарт, фотографии и других способов.

Заметим, что мозг в отношении функций памяти при нормальных условиях, конечно, не является полной аналогией вычислительной машины. Машина, например, решение каждой новой задачи может производить с полностью очищенной памятью, в то время как мозг всегда сохраняет в большей или меньшей степени предыдущую информацию.

Таким образом, работа нервной системы, процесс мышления, включает в себя огромное число элементарных актов отдельных нервных клеток-нейронов. Каждый элементарный акт реакции нейрона на раздражение, разряд нейрона, подобен элементарному акту работы счетной машины, имеющей возможность в каждом отдельном случае сделать выбор только одного из двух вариантов.

Качественное отличие процесса мышления человека от мышления животных обеспечивается наличием так называемой второй сигнальной системы, то есть системы, обусловленной развитием речи, языка человека. Человек широко использует слова в процессе мышления, воспринимает слова как факторы раздражения; при помощи слов осуществляются процессы анализа и синтеза, процессы абстрактного мышления.

Электронные счетные машины имеют некоторое весьма примитивное подобие языка — это их система команд, условных чисел, система адресов памяти и система различных сигналов, реализующих различные условные и безусловные переходы в программе, реализующих управление работой машины. Наличие такого “языка” машины и позволяет реализовать на машине некоторые логические процессы, свойственные человеческому мышлению.

В общем плане кибернетика рассматривает электронные счетные машины как системы обработки информации.

Для исследования эффективности и анализа целесообразных принципов работы, конструктивных форм электронных счетных машин кибернетика предлагает учитывать статистическую природу поступающей в машину и получающейся информации — математических задач, методов решения, исходных данных, результатов решений.

Это положение находит себе аналогию в принципах работы нервной системы и мозга животных и человека, которые осуществляют взаимодействие с внешней средой путем выработки условных рефлексов и процесса обучения, в конечном счете, путем статистического учета внешних воздействий.

Принципы работы электронных счетных машин вполне позволяют реализовать на этих машинах логические процессы, подобные процессу выработки условных рефлексов у животных и человека.

Для машины может быть составлена такая программа, которая будет обеспечивать определенный ответ машины при задании в машину некоторого определенного сигнала, причем в зависимости от того, как часто будет задаваться этот сигнал, машина будет отвечать более или менее надежно. Если сигнал не подается длительное время, то машина может забыть ответ.

Таким образом, вычислительная машина в работе представляет собой больше, чем просто группу взаимосвязанных реле и накопителей. Машина в действии включает в себя и содержимое своих накопителей, которое никогда полностью не стирается в процессе вычислений.

Интересно в этом отношении следующее высказывание Н. Винера: “Механический мозг не секретирует мысль, как печень желчь, как писали об этом раньше, также он не выделяет ее в форме энергии, как выделяют свою энергию мускулы.

Информация есть информация, не материя и не энергия. Никакой материализм, который не допускает этого, не может существовать в настоящее время.” Винер подчеркивает в этом высказывании, что “мыслительные” способности вычислительной машины не являются органическим свойством самой машины как конструкции, а определяются той информацией, в частности, программой, которая вводится в машину человеком.

Следует ясно представлять коренное, качественное отличие процессов мышления человека от работы счетной машины.

В связи с огромным количеством нервных клеток мозг человека заключает в 

себе такое большое количество различных элементарных связей, условно рефлекторных и безусловно рефлекторных сочетаний, которые порождают неповторимые и самые причудливые формы творчества и абстрактного мышления, неисчерпаемые по своему богатству вариантов, содержанию и глубине. И. П. Павлов писал, что человеческий мозг содержит такое большое количество элементарных связей, что человек в течение всей своей жизни использует едва ли половину этих возможностей.

Однако машина может иметь преимущества перед человеком в узкой специализации своей работы. Эти преимущества в неутомимости, безошибочности, безукоризненно точном следовании заложенным принципам работы, исходным аксиомам логических рассуждений при решении конкретных задач, поставленных человеком. Электронные счетные машины могут моделировать, реализовать лишь отдельные, узко направленные процессы мышления человека.

Таким образом, машины не заменяют и, безусловно, никогда не заменят человеческого мозга, подобно тому, как лопата или экскаватор не заменяют человеческих рук, а автомобили или самолеты не заменяют ног.

Электронные счетные машины представляют собой орудия человеческого мышления, подобно тому, как другие инструменты служат орудиями физического труда человека. Эти орудия расширяют возможности человеческого мозга, освобождают его от наиболее примитивных и однообразных форм мышления, как, например, при выполнении счетной работы, при проведении рассуждений и доказательств формальной логики, наконец, при выполнении различных экономико-статистических работ (например, составление расписаний поездов, планирование перевозок, снабжения, производства и т. п.). И как орудия труда — мышления — электронные счетные машины имеют безграничные перспективы развития. Все более сложные и новые процессы человеческого мышления будут реализоваться с помощью электронных счетных машин. Но замена мозга машинами, их равнозначность немыслима.

Качественно отличными являются структуры мозга и счетной машины. Мозг при общей строгой организации и специализации работы отдельных участков имеет локально случайное строение. Это значит, что при строгом распределении функций и связей между отдельными участками мозга в каждом отдельном участке могут изменяться как число нейронов, так и их взаимное расположение и связи, в известной мере случайно. В электронных счетных машинах в настоящее время исключается какая бы то ни была случайность в схемах соединений, составе элементов и их работе.

В связи с этим отличием в организации мозга и машины стоит существенное отличие и в другом — в надежности действия.

Мозг является исключительно надежно действующим органом. Выход из строя отдельных нервных клеток совершенно не сказывается на работоспособности мозга. В машине же выход из строя хотя бы одного элемента из сотни тысяч или нарушение хотя бы одного контакта из сотен тысяч контактов может полностью вывести машину из строя.

Далее, человеческий мозг сам в процессе творчества непрерывно развивается, и именно эта способность к бесконечному саморазвитию является основной отличительной чертой человеческого мозга, которая никогда в полной мере не будет воплощена в машине.

Так же практически недостижима в полной мере для машины и способность человеческого мозга к творчеству: широкой и гибкой классификации и поиску в памяти образов, установлению устойчивых обратных связей, анализу и синтезу понятий.

Человеческий мозг — творец всех самых сложных и совершенных машин, которые при всей сложности и совершенстве являются не более чем орудиями человеческого труда, как физического, так и умственного.

Таким образом, электронные счетные машины могут представить собой только чрезвычайно грубую, упрощенную схему процессов мышления. Эта схема аналогична только отдельным, узко направленным процессам мышления человека в его простейших формах, не содержащих элементов творчества.

Но, несмотря на наличие большой разницы между мозгом и счетной машиной, создание и применение электронных счетных машин для моделирования процессов высшей нервной деятельности должно иметь для физиологии величайшее значение. До настоящего времени физиология могла только наблюдать за работой мозга. Сейчас появилась возможность экспериментировать, создавать модели, пусть самых грубых, самых примитивных процессов мышления и, исследуя работу этих моделей, глубже познавать законы высшей нервной деятельности. Это означает дальнейшее развитие объективного метода изучения высшей нервной деятельности, предложенного И. П. Павловым.

Исследуя принцип работы нервной системы и электронных счетных машин, принципы действия обратной связи в машинах и живых организмах, функции памяти в машинах и живых существах, кибернетика по-новому и обобщенно ставит вопрос об общем в различном в живом организме и машине.

Эта постановка проблемы при строгом и глубоком прослеживании может дать далеко идущие результаты в области психопатологии, невропатологии, физиологии нервной системы.

Следует отметить, что в печати уже были опубликованы сообщения о разработке некоторых электронных физиологических моделей. Разработаны, например, модели для изучения работы сердца я его болезней. Разработан электронный счетный прибор, обеспечивающий возможность чтения обычного печатного текста слепым. Этот прибор читает буквы и передает их в виде звуковых сигналов различного тона. Интересно, что после разработки этого прибора было обнаружено, что принципиальная схема прибора до некоторой степени напоминает совокупность связей в том участке коры головного мозга человека, который заведует зрительными восприятиями. Таким образом, методы электронного моделирования начинают практически применяться в физиологии. Задача состоит в том, чтобы, отбросив разговоры о “псевдонаучности” кибернетики, прикрывающие зачастую простое невежество в науке, исследовать пределы допустимости подобного моделирования, выявлять те ограничения в работе электронных счетных установок, которые являются наиболее существенными для правильного представления исследуемых процессов мышления, и ставить задачи конструкторам машин по созданию новых, более совершенных моделей.

3. Прикладное значение кибернетики

В настоящее время за границей уделяется большое внимание как теоретическим, так и экспериментальным исследованиям в области кибернетики. Практически разрабатываются и строятся сложные автоматы, выполняющие разнообразные логические функции, в частности, автоматы, способные учитывать сложную внешнюю обстановку и запоминать свои действия.

Разработка таких автоматов стала возможной с применением в системах автоматика электронных счетных машин с программным управлением. Применение электронных счетных машин для целей автоматического управления и регулирования знаменует собой новый этап в развитии автоматики. До настоящего времени строились автоматы, зачастую весьма сложные, предназначенные для работы в определенных, заранее известных условиях. Эти автоматы обладали постоянными параметрами и работали в соответствии с постоянными правилами и законами регулирования или управления.

Введение электронных счетных машин в системы управления позволяет осуществлять так называемое оптимальное регулирование, или регулирование с предварительной оценкой возможностей. При этом счетная машина в соответствии с поступающими в нее данными, характеризующими текущее состояние системы и внешнюю обстановку, просчитывает возможные варианты будущего поведения системы при различных способах регулирования с учетом будущих изменений внешних условий, полученных экстраполяцией.

Анализируя полученные решения на основе какого-нибудь критерия оптимального регулирования (например, по минимуму времени регулирования), счетная машина выбирает оптимальный вариант, учитывая при этом прошлое поведение системы. При необходимости такая система регулирования может изменять и параметры самой системы управления, обеспечивая оптимальный ход процесса регулирования. Разработка таких автоматов имеет большое экономическое и военное значение.

Особенно большое значение имеет проблема создания автоматических машин, выполняющих различные мыслительные функции человека.

Необходимым условием применения электронных счетных машин для механизации той или иной области умственной работы для управления каким-либо процессом является математическая постановка задачи, наличие математического описания процесса или определенного логического алгоритма заданной работы. Несомненно, что такие невычислительные применения автоматических счетных машин имеют первостепенное значение и необычайно широкие перспективы развития как средства для расширения познавательных возможностей человеческого мозга, для вооружения человека еще более совершенными орудиями труда, как физического, так и умственного.

В качестве примеров кибернетической техники можно привести: автоматический перевод с одного языка на другой, осуществляемый с помощью электронной счетной машины; составление программ для вычислений на машинах с помощью самих машин; использование электронных счетных машин для проектирования сложных переключательных и управляющих схем, для управления автоматическими заводами, для планирования и управления железнодорожным и воздушным сообщением и т. п.; создание специальных автоматов для регулировки уличного движения, для чтения слепым и др. 

Следует отметить, что разработка вопросов применения электронных счетных машин в автоматике имеет большое экономическое и военное значение. Строя такие автоматы и исследуя их работу, можно изучить законы построения целого класса автоматических устройств, которые могут быть применены в промышленности и в военном деле. Например, в литературе (см. “Tele-Tech” 153, 12, № 8) приводится принципиальная схема полностью автоматизированного завода, который благодаря атомной силовой установке может длительное время работать самостоятельно, а также схема устройства автоматического управления стрельбой с самолета по летящей цели.

* * *

Необходимо отметить, что до последнего времени в нашей популярной литературе имело место неправильное толкование кибернетики, замалчивание работ по кибернетике, игнорирование даже практических достижений в этой области. Кибернетику называли не иначе, как идеалистической лженаукой.

Однако не подлежит сомнению, что идея исследования и моделирования процессов, происходящих в нервной системе человека, с помощью автоматических электронных систем, сама по себе глубоко материалистична, и достижения в этой области могут только способствовать утверждению материалистического мировоззрения на базе новейших достижений современной техники.

Некоторые наши философы допустили серьезную ошибку: не разобравшись в существе вопросов, они стали отрицать значение нового направления в науке в основном из-за того, что вокруг этого направления была поднята за рубежом сенсационная шумиха, из-за того, что некоторые невежественные буржуазные журналисты занялись рекламой и дешевыми спекуляциями вокруг кибернетики, а реакционные деятели сделали все возможное, чтобы использовать новое направление в науке в своих классовых, реакционных интересах. Не исключена возможность, что усиленное реакционное, идеалистическое толкование кибернетики в популярной реакционной литературе было специально организовано с целью дезориентации советских ученых и инженеров, с тем, чтобы затормозить развитие нового важного научного направления в нашей стране.

Необходимо заметить, что автору кибернетики Н. Винеру необоснованно приписывались в нашей печати высказывания о принципиальной враждебности автоматики человеку, о необходимости заменить рабочих машинами, а также о необходимости распространить положения кибернетики на изучение законов общественного развития и истории человеческого общества.

В действительности Н. Винер в своей книге “Кибернетика” ( N. Winer “Cybernetics”. N. Y. 1948) говорит о том, что в условиях капиталистического общества, где все оценивается деньгами и господствует принцип купли-продажи, машины могут принести человеку не благо, а, наоборот, вред.

Далее, Винер пишет, что в условиях хаотичного капиталистического рынка развитие автоматики приведет к новой промышленной революции, которая сделает лишними людей со средними интеллектуальными возможностями и обречет их на вымирание. И здесь же Винер пишет, что выход заключается в создании другого общества, такого общества, где бы человеческая жизнь ценилась сама по себе, а не как объект купли-продажи.

И, наконец, Винер весьма осторожно подходит к вопросу о возможности применения кибернетики к исследованию общественных явлений, утверждая, что, хотя целый ряд общественных явлений и процессов может быть исследован и объяснен с точки зрения теории информации, в человеческом обществе, помимо статистических факторов, действуют еще другие силы, не поддающиеся математическому анализу, и периоды жизни общества, в которые сохраняется относительное постоянство условий, необходимое для применения статистических методов исследования, слишком коротки и редки, чтобы можно было ожидать успеха от применения математических методов к исследованию законов общественного развития в исторические периоды.

Следует заметить, что в книге Н. Винера “Кибернетика” содержится острая критика капиталистического общества, хотя автор и не указывает выхода из противоречий капитализма и не признает социальной революции.

Зарубежные реакционные философы и писатели стремятся использовать кибернетику, как и всякое новое научное направление, в своих классовых интересах. Усиленно рекламируя и зачастую преувеличивая высказывания отдельных ученых кибернетиков о достижениях и перспективах развития автоматики, реакционные журналисты и писатели выполняют прямой заказ капиталистов внушить рядовым людях мысль об их неполноценности, о возможности замены рядовых работников механическими роботами и тем самым стремятся принизить активность трудящихся масс в борьбе против капиталистической эксплуатации.

Нам надлежит решительно разоблачать это проявление враждебной идеологии. Автоматика в социалистическом обществе служит для облегчения и повышения производительности труда человека.

Следует вести борьбу также и против вульгаризации метода аналогий в изучении процессов высшей нервной деятельности, отвергая упрощенную, механистическую трактовку этих вопросов, тщательно исследуя границы применимости электронных и механических моделей и схем для представления процессов мышления.

Примечание

1. При составлении данной статьи были приняты во внимание обсуждения докладов о кибернетике, прочитанных авторами в Энергетическом институте АН ССС, в семинаре по машинной математике механико-математического факультета и на биологическом факультете Московского университета, в математическом Институте имени Стеклова, в Институте точной механики и вычислительной техники АН СССР, а также замечания проф. С. А. Яновской, проф. А. А. Фельдбаума, С. А. Яблонского, М. М. Бахметьева, И. А. Полетаева, М. Г. Гаазе-Рапопорта, Л. В. Крушинского, О. В. Лупанова и других. Пользуемся случаем выразить признательность всем принимавшим участие в обсуждении.

Перепечатываются с разрешения авторов.
Статья помещена в музей 11 октября 2007 года

Кибернетика: что это, сферы, перспективы

В 1948 году математик Норберт Винер опубликовал книгу «Кибернетика, или Управление и связь в животном и машине», положив начало новой науке кибернетике. Прошло 70 лет, и до сих пор не всем понятно, что же это такое

Что такое кибернетика?

Кибернетика — это междисциплинарная наука об общих закономерностях получения, хранения, преобразования и передачи информации в сложных управляющих системах, будь то машины, живые организмы или общество. Это попытка ученых создать общую математическую теорию управления сложными системами, совместить на первый взгляд несовместимое и найти общность там, где ее не может быть.

Сло­во «ки­бер­не­ти­ка» впер­вые упот­ребил Пла­то­н в диа­ло­ге «За­ко­ны» (4 в. до н. э.) для обо­зна­че­ния «принципов управ­ле­ния людь­ми». В научный оборот термин «кибернетика» ввел французский физик и математик Андре-Мари Ампер, чьим именем мы измеряем силу электрического тока. В 1834 году в своем фундаментальном труде «Опыт о философии наук, или аналитическое изложение естественной классификации всех человеческих знаний» он определил кибернетику как науку об управлении государством, которая должна обеспечить гражданам разнообразные блага.

В том виде, в каком мы понимаем его сегодня, термин «кибернетика» ввел американский математик Норберт Винер в своей книге «Кибернетика, или Управление и связь в животном и в машине», опубликованной издательством MIT Press/Wiley and Sons в 1948 году. Он создал совершенно новую область исследований и совершенно новый взгляд на мир.

Уникальность его идей в том, что он показал: животные, как и машины, могут быть включены в более обширный класс объектов, отличительной особенностью которого является наличие систем управления.

Винера называют «отцом кибернетики». Однако большой вклад в развитие науки внесли и другие ученые — английский психиатр Уильям Эшби, американский нейрофизиолог Уоррен Маккалок, английский математик Алан Тьюринг, мексиканский физиолог Артуро Розенблют, советские математики Андрей Колмогоров и Виктор Глушков и другие.

Академик Виктор Глушков — ключевая фигура советской кибернетики

(Фото: ТАСС)

Основные принципы кибернетики

Как и в любой науке, у кибернетики есть свои законы и принципы. Основные из них — это принцип «черного ящика» и закон обратной связи.

Принцип «черного ящика» ввел английский психиатр, специалист по кибернетике и пионер в исследовании сложных систем Уильям Эшби. Этот принцип позволяет изучать поведение системы, то, как она реагирует на внешние воздействия, и в то же время абстрагироваться от ее внутреннего устройства. То есть кибернетики соглашаются с когнитивными ограничениями человека и невозможностью понять всех состояний системы, которые она может принимать прямо сейчас.

Закон обратной связи заключается в простом факте: если есть объект управления и субъект управления, то для выработки адекватных управляющих воздействий, имея информацию о состоянии объекта, субъект может принимать адекватное решение по его управлению. То есть манипулируя входными сигналами, мы можем наблюдать некий результат работы системы на выходе. При этом принципы и законы кибернетики одинаково применимы к управлению автомобилем, крупным предприятием, поведением толпы или бионическим протезом.

Одно из важнейших достижений кибернетики — разработка и широкое использование метода математического моделирования. Он позволяет проводить эксперименты не с реальными физическими моделями изучаемых объектов, а с их математическим описанием в виде компьютерных программ.

Сферы кибернетики

Хоть и считается, что как наука кибернетика сегодня предана забвению, она успела породить много направлений:

• искусственный интеллект;
• медицинская кибернетика;
• биологическая кибернетика;
• инженерная кибернетика;
• спортивная кибернетика;
• экономическая кибернетика;
• социальная кибернетика;
• правовая кибернетика и другие.

Искусственный интеллект

Как отдельное направление исследований искусственный интеллект (ИИ) возник в середине XX века, в попытке понять организацию работы мозга с помощью математических методов.

Искусственный интеллект определяют как научное направление, в рамках которого ставятся и решаются задачи аппаратного или программного моделирования интеллектуальных видов человеческой деятельности. Кроме этого под ИИ понимают свойство интеллектуальных систем выполнять творческие функции, которые традиционно считаются прерогативой человека.

Решения на основе искусственного интеллекта сегодня внедряются во все сферы нашей жизни: медицина, образование, политика, сельское хозяйство, банки, безопасность и другие.

Другая сфера, которая тесно связана с ИИ — робототехника.

Медицинская кибернетика

Медицинская кибернетика — это междисциплинарное научное направление, связанное с использованием идей, методов и технических средств кибернетики в медицине и здравоохранении. Медицина стала одной из тех сфер, наряду с робототехникой и компьютерными технологиями, где кибернетика получила большое распространение.

Врачи-кибернетики работают в тесном содружестве с врачами-клиницистами (терапевтами, хирургами, реаниматологами, неврологами, реабилитологами и так далее), физиологами, биохимиками, математиками, инженерами и другими специалистами.

В России как специальность высшего медицинского образования появилась в 1974 году.

Чем занимается медицинская кибернетика:

• Разработка медицинских информационных технологий — единая государственная система здравоохранения, электронные медицинские карты и рецепты, телемедицина.
• Развитие искусственного интеллекта в медицине позволяет осуществлять диагностику с помощью компьютерных технологий, прогнозировать состояние пациентов, автоматически расшифровывать специализированные медицинские снимки и изображения.
• Внедрение сложных компьютеризированных комплексов — томографы, ангиографы, системы визуализации и радиоизотопные системы, системы лазерной микрохирургии и другие. А также создание портативных, комфортных и индивидуальных приборов, которые объективно оценивают показатели пациента и передают их в реальном времени в аналитические центры.
• Исследования в области биологии и медицины — клиническая биоинформатика, 3D-моделирование лекарственных средств, исследование лекарств и лекарственного взаимодействия на молекулярном уровне.
• Математическое моделирование физиологических процессов, эпидемий и др.

Кибернетическая биология

Кибернетическая биология изучает кибернетические системы в биологических организмах с упором на то, как животные адаптируются к окружающей среде и как информация в форме генов передается от поколения к поколению.

Основные направления кибернетической биологии:

• Биоинженерия — комплексная дисциплина, которая использует междисциплинарные разработки в области инженерии, биологии и медицины для лечения болезней, укрепления здоровья и продления жизни.
• Бионика или биомиметика — научный подход к созданию технологических устройств, при котором идея и основные его элементы заимствуются из живой природы и используются для решения задач, стоящих перед человеком. Самый простой пример биомиметики — текстильная застежка-«липучка», прототипом которой стали плоды репейника.
• Синтетическая биология — новое направление науки, которое объединяет инженеров, физиков, молекулярных биологов и химиков, чтобы использовать инженерные принципы для соединения биомолекулярных компонентов: генов, белков и других составных частей в новые структуры и сети.
• Биомеханика изучает в основном механические свойства опорно-двигательного аппарата. Фундаментальные исследования в этой области послужили базой для разработки, например, искусственных суставов.
• Кибернетические организмы — биологические организмы, содержащие механические или электронные компоненты.

Инженерная кибернетика

Инженерная кибернетика — междисциплинарное исследование и автоматическое управление техническими динамическими системами, такими как роботы, самолеты, морские суда, автомобильные системы и технологические установки.

Одно из направлений — разработка и создание автоматических устройств: технологических, измерительных (различные датчики, регистраторы, измерительные комплексы) и информационных.

Спортивная кибернетика

Спортивная кибернетика — научный подход к мониторингу физиологии игроков, оценки их психологического состояния, а также к изучению и разработке стратегии и тактики игр для командных видов спорта.

Одним из первых математические методы и принципы кибернетики в спорте применил кандидат биологических наук, доцент Валентин Петровский, преподаватель кафедры легкой атлетики Киевского физкультурного института и тренер-новатор. В 1960 годах Петровский рассчитал математическую модель тренировок для спортсмена Валерия Борзова, который стал чемпионом мира по легкой атлетике.

В 1975 году киевское «Динамо» выиграла у мюнхенской «Баварии» Суперкубок Европы по футболу со счетом 3:0. Это произошло благодаря работе тренера Валерия Лобановского, футбольного статиста Анатолия Зеленцова и футболиста и тренера Олега Базилевича. Они создали первый в мире постоянно действующий научный центр при команде «Динамо» в Киеве. Там разработали уникальные программы и методики моделирования учебно-тренировочного процесса, контроля и анализа соревновательной деятельности, моделирования стратегии и тактики игр. Сегодня работу профессиональных спортсменов различных спортивных направлений сложно представить без компьютерных технологий и математических методов анализа.

Команда киевского «Динамо» с завоеванным Суперкубком УЕФА, 1975 год

(Фото: ТАСС)

В 2017 году в России была создана Ассоциация компьютерных наук в спорте, объединившая ученых, в том числе математиков, физиологов, психологов, биомехаников, а также ИТ-специалистов, тренеров и спортивных врачей.

Экономическая кибернетика

Экономическая кибернетика — об­ласть нау­ки, которая изучает дви­же­ние ин­фор­ма­ции в эко­но­ми­ке и ее влия­ние на эко­но­мические про­цес­сы с учетом обратной связи. Воз­ник­ла на сты­ке ма­те­ма­ти­ки и ки­бер­не­ти­ки с эко­но­ми­кой и включает в себя ма­те­ма­ти­че­ское про­грам­ми­ро­ва­ние, ис­сле­до­ва­ние опе­ра­ций, эко­но­ми­ко-ма­те­ма­ти­че­ские мо­де­ли, эко­но­мет­ри­ку и ма­те­ма­ти­че­скую эко­но­мию.

В ка­че­ст­ве са­мо­сто­ятельного на­учного на­прав­ле­ния экономическая кибернетика поя­ви­лась в конце 1950 годов. Основателем экономической кибернетики считается британский теоретик и практик в области исследования операций Стаффорд Бир. С того времени она диф­фе­рен­ци­ро­ва­лась на мно­же­ст­во са­мо­сто­ятельных на­прав­ле­ний: сис­те­му ис­кус­ст­вен­но­го ин­тел­лек­та для под­держ­ки биз­нес-ре­ше­ний, тео­рию про­ек­ти­ро­ва­ния эко­но­мических ме­ха­низ­мов (кон­кур­сов, аук­цио­нов и так далее) и ор­га­ни­за­ций, ис­сле­до­ва­ния рын­ков ин­фор­ма­ции, а также ме­недж­мент зна­ний.

Cybersyn — проект централизованного компьютерного управления плановой экономикой в Чили в 1970–1973 годах под руководством кибернетика Стаффорда Бира.

Бир использовал для анализа экономики Чили модели жизнеспособной системы (viable system model), основанную на принципах нервной системы человека. Он критиковал иерархический процесс принятия решений, когда управление осуществляется директивно при накоплении статичных данных. Вместо этого он предложил закольцевать процесс принятия решений, расположив между правительством и производствами специальный аппарат управления. Этот аппарат должен собирать и передавать информацию от работников руководству, контролировать и обеспечивать выполнение распоряжений, поддерживать саморегуляцию всей системы за счет распределения выделенных ресурсов относительно потребностей. Гибкость процесса управления гарантировала постоянная обратная связь. А ключевыми элементами становились коммуникация, адаптация и действие.

Ситуационный центр Cybersyn

(Фото: wikipedia. org)

В 1973 году военные во главе с генералом Аугусто Пиночетом совершили переворот в Чили. Отказавшись от идей плановой системы свергнутого президента-социалиста Сальвадора Альенде, они закрыли проект Cybersyn.

Общегосударственная Автоматизированная Система сбора и обработки информации для учета, планирования и управлении народным хозяйством СССР — одна из первых глобальных сетей в мире для управления экономикой государства. Создавалась и разрабатывалась под руководством академика и кибернетика Виктора Глушкова в 1960–1980-х годах.

Целью ОГАС должен был стать перевод всего документооборота страны в электронный, безбумажный вид, возможность управления экономикой в том числе в режиме реального времени, оптимизация технологических, экономических и организационных процессов, реорганизация управления, создание индустрии информационных технологий. В первоначальном проекте предполагалась даже отмена бумажных денег и замена их электронными платежами.

Частично проект реализован в 1968 году как Автоматическая система плановых расчетов (АСПР), которая просуществовала до 1994 года. По некоторым данным, при переходе на новые компьютеры, комплекс программ АСПР и банк данных, хранившиеся на ЕС ЭВМ, просто не перенесли на новые носители.

Социальная кибернетика

Социальная кибернетика — раздел в социологии, основанный на общей теории систем и кибернетике. Задача ее состоит в том, чтобы изучить закономерности самоорганизующейся общественной системы и создать оптимальную модель управления социальными процессами.

В реальном мире социальная кибернетика применима для лучшего понимания поведения толпы, в том числе во время беспорядков, а также причин их формирования и способов их предотвращения.

В 2006 году Международная социологическая ассоциация утвердила премию имени Уолтера Бакли за выдающиеся достижения в области социокибернетики.

Правовая кибернетика

Правовая кибернетика — научные исследования в сфере закономерностей оптимального функционирования государственно-правовых систем. Она решает задачи автоматизации юридической деятельности и ее отдельных видов. Сегодня правовая кибернетика активно используется для понимания различных законов и нормативных актов и того, как они могут применяться или не применяться в отдельных случаях.

Будущее кибернетики

Ожидания от кибернетики как научной дисциплины, которая сотворит революцию в обществе, в середине XX века были очень велики, но не все они смогли оправдаться. По мнению ученых, это произошло не из-за ограничений самой науки, а ограниченности специалистов, не сумевших реализовать потенциал кибернетических идей из-за их технологической и экономической несвоевременности. Спустя 70 лет у кибернетики есть все шансы реабилитироваться. Сегодня мы живем во времена, когда вычислительные возможности кажутся безграничными. Уже сейчас правительства и компании соревнуются, чтобы использовать преимуществами инноваций.

По мнению профессора Колледжа естественных наук Техасского университета Энди Эллингтона, в будущем люди начнут представлять собой нечто вроде новой «жизненной» формы, более связанной чем когда-либо с вычислительными устройствами. Достижения в области нейробиологии, электрохимии и синтетической биологии позволят нам подключаться к Сети напрямую.

Доктор биологических наук, профессор физического факультета и ведущий сотрудник Центра нейротехнологий ЮФУ Борис Владимирский считает, что интеграция мозга и кибернетики приведет к созданию виртуальной доли человеческого мозга. Она будет служить не только для распознавания образов или решения логических задач. Но и сообщать информацию, предлагать варианты разумного взаимодействия, отвечать на вопросы, а порой и задавать их.

Математика. Кибернетика. Информатика | Информатика и автоматизация

Музиль Р. Человек без свойств. Перевод С. Апт: Издательство «Эксмо», Москва, 2008. 1088 с.

Научная школа «Алгоритмические модели цифровой программируемой технологии развивающихся инфокоммуникационных систем». // Информационно-измерительные и управляющие системы, №5, т. 10, 2012. 70 с.

Колмогоров А.Н. Теория информации и теория алгоритмов. М.: Наука, 1987. 304 с.

Войцехович В.Э. Господствующие стили математического мышления. // Стили в математике: социокультурная философия математики/ Под ред. А.Г. Барабашева. СПб, 1999. с.503–504

Александров В.В., Кулешов С.В., Цветков О.В. Цифровая технология инфокоммуникации. Передача, хранение и семантический анализ текста, звука, видео. СПб.: Наука, 2008. 244 с.

Газета «Завтра». [Электронный ресурс]. — Доступ: http://zavtra.ru/content/view/istoriya-bombyi-prosta-2013-01-23-000000/

Пономарев В.М., Александров В.В. Алгоритмическая модель как средство автоматизации исследований. В книге «Автоматизация исследований и проектирования». Изд. «Наука», Москва, 1978. с. 5–12

Жаблон К., Симон Ж.-К. Применение ЭВМ для численного моделирования в физике // Перевод с французского A.В.Арсентьевой. Под редакцией B.В. Александрова и Ю.С. Вишнякова. Москва: «Наука», 1983. 240 с.

Александров В.В., Сойгин А.М. Метод прямого компьютерного моделирования. Препринт № 102, Л.: ЛИИАН, 1989. 23 с.

Бейтсон Г. Форма, вещество и различие // Бейтсон Г. Экология разума. М., 2000

Успенский В.А. Четыре алгоритмических лица случайности. // Математическое просвещение, сер. 3, вып. 10, 2006. С. 71–108

Калман Р. Открытие или изобретение: Ньютонианская революция в технологии систем // Авиакосмическое приборостроение, 2004, № 6

Александров В.В. Стив Джобс vs Билл Гейтс. // Информационно-измерительные и управляющие системы, №11, т.9, 2011. С. 3–6

Лившиц В. Гносеологический принцип Колмогорова. [Электронный ресурс]. — Доступ: http://www.proza.ru/2012/06/29/1346

Письмо академика Колмогорова (А. Н. Колмогоров. 27 августа 1963 г.). [Электронный ресурс]. — Доступ: http://www.psychology-online.net/articles/doc-142.html

Лилли Дж. Программирование и метапрограммирование человеческого биокомпьютера. Пер. с англ. К.: «София», Ltd., 1994. 320 с.

Будзилович П. Живая клетка — миниатюрное чудо Творца. [Электронный ресурс]. — Доступ: http://www.russia-talk.org/cd-history/evolution/evo-denton.htm

Барлоу Дж.П. Продажа вина без бутылок: экономика сознания в глобальной Сети. [Электронный ресурс]. — Доступ: http://www.knigi.ws/avan/2871-dzhon-barlou-prodazha-vina-bez-butylok-jekonomika.html

Высказывания о информации, теории информации и категории отражения

Кибернетика (БСЭ, 1973) | Понятия и категории

КИБЕРНЕТИКА (от греч. kybernetike — искусство управления, от kybernao — правлю рулём, управляю), наука об управлении, связи и переработке информации.

Предмет кибернетики. Основным объектом исследования в К. являются т. н. кибернетические системы. В общей (или теоретической) К. такие системы рассматриваются абстрактно, безотносительно к их реальной физической природе. Высокий уровень абстракции позволяет К. находить общие методы подхода к изучению систем качественно различной природы, например, технических, биологических и даже социальных.

Абстрактная кибернетическая система представляет собой множество взаимосвязанных объектов, наз. элементами системы, способных воспринимать, запоминать и перерабатывать информацию, а также обмениваться информацией. Примерами кибернетических систем могут служить разного рода автоматические регуляторы в технике (напр., автопилот или регулятор, обеспечивающий поддержание постоянной температуры в помещении), электронные вычислит, машины (ЭВМ), человеческий мозг, биологические популяции, человеческое общество.

Элементы абстрактной кибернетич. системы представляют собой объекты любой природы, состояние к-рых может быть полностью охарактеризовано значениями нек-рого множества параметров. Для подавляющего большинства конкретных приложений К. оказывается достаточным рассматривать параметры двух родов. Параметры 1-го рода, наз. непрерывными, способны принимать любые веществ, значения на том или ином интервале, напр, на интервале от -1 до 2 или от — °° до + °°. Параметры 2-го рода, наз. дискретными, принимают конечные множества значений, напр, значение, равное любой десятичной цифре, значения «да» или «нет» и т. п.

С помощью последовательностей дискретных параметров можно представить любое целое или рациональное число. Вместе с тем дискретные параметры могут служить и для оперирования величинами качеств, природы, к-рые обычно не выражаются числами. Для этой цели достаточно перечислить и как-то обозначить (напр., по пятибалльной системе) все различимые состояния соответств. величины. Т. о. могут быть охарактеризованы и введены в рассмотрение такие факторы, как темперамент, настроение, отношение одного человека к другому и т. п. Тем самым область приложений кибернетич. систем и К. в целом расширяется далеко за пределы строго «математизированных» областей знаний.

Состояние элемента кибернетич. системы может меняться как самопроизвольно, так и под воздействием тех или иных входных сигналов, получаемых им либо извне (из-за пределов рассматриваемой системы), либо от др. элементов системы. В свою очередь каждый элемент системы может формировать выходные сигналы, зависящие в общем случае от состояния элемента и воспринимаемых им в рассматриваемый момент времени входных сигналов. Эти сигналы либо передаются на др. элементы системы (служа для них входными сигналами), либо входят в качестве составной части в передаваемые за пределы системы выходные сигналы всей системы в целом.

Организация связей между элементами кибернетич. системы носит назв. структуры этой системы. Различают системы с постоянной и переменной структурой. Изменения структуры задаются в общем случае как функции от состояний всех составляющих систему элементов и от входных сигналов всей системы в целом.

Т. о., описание законов функционирования системы задаётся тремя семействами функций: функций, определяющих изменения состояний всех элементов системы, функций, задающих их выходные сигналы, и, наконец, функций, вызывающих изменения в структуре системы. Система наз. детерминированной, если все эти функции являются обычными (однозначными) функциями. Если же все эти функции, или хотя бы часть их, представляют собой случайные функции, то система носит назв. вероятностной, или стохастической. Полное описание кибернетич. системы получается, если к указанному описанию законов функционирования системы добавляется описание её начального состояния, т. е. начальной структуры системы и начальных состояний всех её элементов.

Классификация кибернетических систем. Кибернетич. системы различаются по характеру циркулирующих в них сигналов. Если все эти сигналы, равно как и состояния всех элементов системы, задаются непрерывными параметрами, система наз. непрерывной. В случае дискретности всех этих величин говорят о дискретной системе. В смешанных, или гибридных, системах приходится иметь дело с обоими типами величин.

Разделение кибернетич. систем на непрерывные и дискретные является до известной степени условным. Оно определяется глубиной проникновения в предмет, требуемой точностью его изучения, а иногда и удобством использования для целей изучения системы того или иного математич. аппарата. Так, напр., хорошо известно, что свет имеет дискретную, квантовую природу. Тем не менее, такие параметры, как величина светового потока, уровень освещённбсти и др. принято обычно характеризовать непрерывными величинами постольку, поскольку обеспечена возможность достаточного плавного их изменения. Другой пример — обычный проволочный реостат. Хотя величина его сопротивления меняется скачкообразно, при достаточной малости этих скачков оказывается возможным и удобным считать изменение непрерывным.

Обратные примеры ещё более многочисленны. Так, выделительная функция почки на обычном (неквантовом) уровне изучения является непрерывной величиной. Однако во многих случаях довольствуются пятибалльной характеристикой этой функции, рассматривая её тем самым как дискретную величину. Более того, при любом фактич. вычислении значений непрерывных параметров приходится ограничиваться определённой точностью вычислений. А это означает, что соответствующая величина рассматривается как дискретная.

Последний пример показывает, что дискретный способ представления величин является универсальным способом, ибо, имея в виду недостижимость абсолютной точности измерений, любые непрерывные величины сводятся в конечном счёте к дискретным. Обратное сведение для дискретных величин, принимающих небольшое число различных значений, не может привести к удовлетворительным (с точки зрения точности представления) результатам и поэтому на практике не употребляется. Т. о., дискретный способ представления величины является в определённом смысле более общим, чем непрерывный.

Разделение кибернетич. систем на непрерывные и дискретные имеет большое значение с точки зрения используемого для их изучения математич. аппарата. Для непрерывных систем таким аппаратом является обычно теория систем обыкновенных дифференциальных уравнений, для дискретных систем — алгоритмов теория и автоматов теория. Ещё одной базовой математич. теорией, используемой как в случае дискретных, так и в случае непрерывных систем (и развивающейся соответственно в двух аспектах), является информации теория.

Сложность кибернетич. систем определяется двумя факторами. Первый фактор — это т. н. размерность системы, т. е. общее число параметров, характеризующих состояния всех её элементов. Второй фактор — сложность структуры системы, определяющаяся общим числом связей между её элементами и их разнообразием. Простая совокупность большого числа не связанных между собой элементов, равно как и множество однотипных элементов с повторяющимися от элемента к элементу простыми связями, ещё не составляет сложной системы. Сложные (большие) кибернетич. системы — это системы с описаниями, не сводящимися к описанию одного элемента и указанию общего числа таких (однотипных) элементов.

При изучении сложных кибернетич. систем, помимо обычного разбиения системы на элементы, используется метод укрупнённого представления систем в виде совокупности отдельных блоков, каждый из к-рых является отдельной системой. При изучении систем большой сложности -употребляется целая иерархия подобных блочных описаний: на верхнем уровне такой иерархии вся система рассматривается как один блок, на нижнем уровне в качестве составляющих системы блоков выступают отдельные элементы системы.

Необходимо подчеркнуть, что само понятие элемента системы является до известной степени условным, зависящим от ставящихся при изучении системы целей и от глубины проникновения в предмет. Так, при феноменологич. подходе к изучению мозга, когда предметом изучения является не строение мозга, а выполняемые им функции, мозг может рассматриваться как один элемент, хотя и характеризуемый достаточно большим числом параметров. Обычный подход заключается в том, что в качестве составляющих мозг элементов выступают отдельные нейроны. При переходе на клеточный или молекулярный уровень каждый нейрон может, в свою очередь, рассматриваться как сложная кибернетич. система и т. д.

Если обмен сигналами между элементами системы полностью замыкается в её пределах, то система наз. изолированной, или замкнутой. Рассматриваемая как один элемент, такая система не имеет ни входных, ни выходных сигналов. Открытые системы в общем случае имеют как входные, так и выходные каналы, по к-рым они обмениваются сигналами с внешней средой. Предполагается, что всякая открытая кибернетич. система снабжена рецепторами (датчиками), воспринимающими сигналы из внешней среды и передающими их внутрь системы. В случае, когда в качестве рассматриваемой кибернетич. системы выступает человек, такими рецепторами являются различные органы чувств (зрение, слух, осязание и др.). Выходные сигналы системы передаются во внешнюю среду через посредство эффекторов (исполнительных механизмов), в качестве к-рых в рассматриваемом случае выступают органы речи, мимика, руки и др.

Поскольку каждая система сигналов, независимо от того, формируется она разумными существами или объектами и процессами неживой природы, несёт в себе ту или иную информацию, то всякая открытая кибернетич. система, равно как и элементы любой системы (открытой или замкнутой), может рассматриваться как преобразователь информации. При этом понятие информации рассматривается в очень общем смысле, близком к физич. понятию энтропии (см. Информация в кибернетике).

Кибернетический подход к изучению объектов различной природы. Рассмотрение различных объектов живой и неживой природы как преобразователей информации или как систем, состоящих из элементарных преобразователей информации, составляет сущность т. н. кибернетич. подхода к изучению этих объектов. Этот подход (равно как и подход со стороны др. фундаментальных наук — механики, химии и т.п.) требует определённого уровня абстракции. Так, при кибернетич. подходе к изучению мозга как системы нейронов обычно отвлекаются от их размеров, формы, химич. строения и др. Предметом изучения становятся состояния нейронов (возбуждённое или нет), вырабатываемые ими сигналы, связи между нейронами и законы изменения их состояний.

Простейшие преобразователи информации могут осуществлять преобразование информации лишь одного определённого вида. Так, напр., исправный дверной звонок при нажатии кнопки (рецептора) отвечает всегда одним и тем же действием — звонком или гудением зуммера. Однако, как правило, сложные кибернетич. системы обладают способностью накапливать информацию в той или иной форме и в зависимости от этого менять выполняемые ими действия (преобразование информации). По аналогии с человеческим мозгом подобное свойство кибернетич. систем наз. иногда памятью.

«Запоминание» информации в кибернетич. системах может производиться двумя осн. способами — либо за счёт изменения состояний элементов системы, либо за счёт изменения структуры системы (возможен, разумеется, и смешанный вариант). Между этими двумя видами «памяти» по существу нет принципиальных различий. В большинстве случаев это различие зависит лишь от принятого подхода к описанию системы. Напр., одна из совр. теорий объясняет долговременную память человека изменениями проводимости синаптических контактов, т. е. связей между отдельными составляющими мозг нейронами. Если в качестве элементов, составляющих мозг, рассматриваются лишь сами нейроны, то изменение синаптич. контактов следует рассматривать как изменение структуры мозга. Если же наряду с нейронами в число составляющих мозг элементов включить и все синаптич. контакты (независимо от степени их проводимости), то рассматриваемое явление сведётся к изменению состояний элементов при неизменной структуре системы.

ЭВМ как преобразователи информации. Из числа сложных технич. преобразователей информации наибольшее значение для К. имеют ЭВМ. В более простых вычислительных машинах — цифровых электромеханических или аналоговых — перенастройка на различные задачи осуществляется с помощью изменения системы связей между элементами на специальной коммутационной панели. В совр. универсальных ЭВМ такие изменения производятся с помощью «запоминания» машиной в специальном устройстве, накапливающем информацию, той или иной программы её работы.

В отличие от аналоговых машин, оперирующих с непрерывной информацией, совр. ЭВМ имеют дело с дискретной информацией. На входе и выходе ЭВМ в качестве такой информации могут выступать любые последовательности десятичных цифр, букв, знаков препинания и др. символов. Внутри машины эта информация обычно представляется (или, как говорят, кодируется) в виде последовательности сигналов, принимающих лишь два различных значения.

В то время как возможности аналоговых машин (равно как и любых других искусственно созданных устройств) ограничены преобразованиями строго ограниченных типов, совр. ЭВМ обладают свойством универсальности. Это означает, что любые преобразования буквенно-цифровой информации, к-рые могут быть определены произвольной конечной системой правил любой природы (арифметических, грамматических и др. ), могут быть выполнены ЭВМ после введения в неё составленной должным образом программы. Эта способность ЭВМ достигается за счёт универсальности её системы команд, т. е. элементарных преобразований информации, к-рые закладываются в структуру ЭВМ. Подобно тому как из одних и тех же деталей собираются любые дома, из элементарных преобразований могут складываться любые, сколь угодно сложные’ преобразования буквенно-цифровой информации. Программа ЭВМ как раз и представляет собой последовательность таких элементарных преобразований.

Свойство универсальности ЭВМ не ограничивается одной лишь буквенноцифровой информацией. Как показывается в теории кодирования, в буквенноцифровой (и даже просто цифровой) форме может быть представлена (закодирована) любая дискретная информация, а также — с любой заданной степенью точности — произвольная непрерывная информация. Т о., совр. ЭВМ могут рассматриваться как универсальные преобразователи информации. Др. известным примером универсального преобразователя информации (хотя и основанного на совершенно иных принципах) является человеческий мозг.

Свойство универсальности совр. ЭВМ открывает возможность моделирования с их помощью любых др. преобразователей информации, в т. ч. любых мыслительных процессов. Такая возможность ставит ЭВМ в особое положение: с момента своего возникновения они представляют осн. технич. средство, осн. аппарат исследования, к-рым располагает К.

Управление в кибернетических системах. В рассмотренных до сих пор случаях изменение поведения ЭВМ определялось человеком, меняющим программы её работы. Можно, однако, составить программу изменения программы работ ЭВМ и организовать её общение с внешней средой через соответствующую систему рецепторов и эффекторов. Т. о., можно моделировать различные формы изменения поведения и развития, наблюдающиеся в сложных биологич. и социальных системах. Изменение поведения сложных кибернетич. систем есть результат накопления обработанной соответствующим образом информации, которую эти системы получили в прошлом.

В зависимости от формы, в к-рой происходит «запоминание» информации, различают два осн. типа изменения поведения систем — самонастройку и самоорганизацию. В самонастраивающихся системах накопление опыта выражается в изменении значений тех или иных параметров, в самоорганизующихся — в изменении структуры системы. Как указывалось выше, это различие является до нек-рой степени условным, зависящим от способа разбиения системы на элементы. На практике обычно самонастройка связывается с изменениями относительно небольшого числа непрерывных параметров. Что же касается глубоких изменений структуры рабочих программ ЭВМ (к-рые можно трактовать как изменения состояний большого числа дискретных элементов памяти), то их более естественно рассматривать как пример самоорганизации.

Целенаправленное изменение поведения кибернетич. систем происходит при наличии управления. Цели управления сильно меняются в зависимости от типа систем и степени их сложности. В простейшем случае такой целью может быть поддержание постоянства значения того или иного параметра. Для более сложных систем в качестве целей возникают задачи приспособления к меняющейся среде и даже познания законов таких изменений.

Наличие управления в кибернетич. системе означает, что её можно представить в виде двух взаимодействующих блоков — объекта управления и управляющей системы. Управляющая система по каналам прямой связи через соответствующее множество эффекторов передаёт управляющие воздействия на объект управления. Информация о состоянии объекта управления воспринимается с помощью рецепторов и передаётся по каналам обратной связи в управляющую систему (см. схему).

Описанная система с управлением может, как и всякая кибернетич. система, иметь также каналы связи (с соответствующими системами рецепторов и эффекторов) с окружающей средой. В простейших случаях среда может выступать как источник различных помех и искажений в системе (чаще всего в канале обратной связи). В задачу управляющей системы входит тогда фильтрация помех. Особо важное значение эта задача приобретает при дистанционном (телемеханическом) управлении, когда сигналы передаются по длинным каналам связи.

Осн. задачей управляющей системы является такое преобразование поступающей в систему информации и формирование таких управляющих воздействий, при которых обеспечивается достижение (по возможности наилучшее) целей управления. По виду таких целей и характеру функционирования управляющей системы различают следующие осн. типы управления.

Одним из простейших видов управления является т. н. программное управление. Цель такого управления состоит в том, чтобы выдать на объект управления ту или иную строго определённую последовательность управляющих воздействий. Обратная связь при таком управлении отсутствует. Наиболее простым примером подобного программного управления является светофор-автомат, переключение к-рого происходит в заданные заранее моменты времени. Более сложное управление светофором (при наличии счётчиков подъезжающих машин) может включать простейший «пороговый» сигнал обратной связи: переключение светофора происходит всякий раз, когда количество ждущих автомашин превысит заданную величину.

Весьма простым видом управления является также классическое авторегулирование (см. Автоматическое управление), цель к-рого состоит в поддержании постоянного значения того или иного параметра (или неск. независимых параметров). Примером может служить система автоматич. регулирования темп-ры воздуха в помещении: специальный термометр-датчик измеряет темп-ру воздуха Т, управляющая система сравнивает эту темп-ру с заданной величиной То и формирует управляющее воздействие — k(T — То) на задвижку, регулирующую приток тёплой воды в батареи центр, отопления. Знак минус при коэффициенте k означает, что регулирование происходит по закону отрицательной обратной связи, а именно: при увеличении темп-ры Т выше установленного порога То приток тепла уменьшается, при её падении ниже порога — возрастает. Отрицательная обратная связь необходима для обеспечения устойчивости процесса регулирования. Устойчивость системы означает, что при отклонении от положения равновесия (когда Т = То) как в одну, так и в другую сторону система стремится автоматически восстановить это равновесие. При простейшем предположении о линейном характере зависимости между управляющим воздействием и скоростью притока тепла в помещение работа такого регулятора описывается дифференциальным уравнением dT/dt = — k(T — То), решением к-рого служит функция Т = То + + бе-kt, где 8 — отклонение температуры Т от заданной величины То в начальный момент времени. Поскольку рассмотренная система описывается линейным дифференциальным уравнением 1-го порядка, она носит назв. линейной системы 1-го порядка. Более сложным поведением обладают линейные системы 2-го и более высоких порядков и особенно нелинейные системы.

Возможны системы, в к-рых принцип программного управления комбинируется с задачей регулирования в смысле поддержания устойчивого значения той или иной величины. Так, напр., в описанный регулятор комнатной температуры может быть встроено программное устройство, меняющее значение регулируемого параметра. Задачей такого устройства может быть, скажем, поддержание температуры + 20 °С в дневное время и снижение её до +16 °С в ночные часы. Функция простого регулирования перерастает здесь в функцию слежения за значением программно изменяемого параметра.

В более сложных следящих системах задача состоит в поддержании (возможно более точном) нек-рой фиксированной функциональной зависимости между множеством самопроизвольно меняющихся параметров и заданным множеством регулируемых параметров. Примером может служить система, непрерывно сопровождающая лучом прожектора маневрирующий произвольным образом самолёт.

В т. н. системах оптимального управления осн. целью является поддержание максимального (или минимального) значения нек-рой функции от двух групп параметров, называемой критерием оптимального управления. Параметры первой группы (внешние условия) меняются независимо от системы, параметры второй группы являются регулируемыми, т. е. их значения могут меняться под воздействием управляющих сигналов системы.

Простейший пример оптимального управления снова даёт задача регулирования темп-ры комнатного воздуха при дополнит, условии учёта изменений его влажности. Величина темп-ры воздуха, дающая ощущение наибольшего комфорта, зависит от его влажности. Если влажность всё время меняется, а система может управлять лишь изменением темп-ры, то естественно в качестве цели управления поставить задачу поддержания темп-ры, к-рая давала бы ощущение наибольшего комфорта. Это и будет задача оптимального управления. Системы оптимального управления имеют большое значение в задачах управления экономикой.

В простейшем случае оптимальное управление может сводиться к задаче поддержания наибольшего (или наименьшего) возможного при заданных условиях значения регулируемого параметра. В этом случае говорят о системах экстремального регулирования.

В случае, когда нерегулируемые параметры в системе оптимального управления на том или ином отрезке времени меняются, функция системы сводится к поддержанию таких постоянных значений регулируемых параметров, к-рые обеспечивают максимизацию (или минимизацию) соответствующего критерия оптимального управления. Здесь, как и в случае обычного регулирования, возникает задача устойчивости управления. При проектировании относительно несложных систем подобная устойчивость достигается за счёт соответствующего выбора параметров проектируемой системы. В более сложных случаях, когда количество возмущающих воздействий и размерность системы очень велики, иногда оказывается удобным для достижения устойчивости прибегать к самонастройке и самоорганизации систем. При этом некоторая часть параметров, определяющая характер существующих в системе связей, не фиксируется заранее и может изменяться системой в процессе её функционирования. Система имеет специальный блок, регистрирующий характер переходных процессов в системе при выведении её из равновесия. При обнаружении неустойчивости переходного процесса система меняет значения параметров связей, пока не добьётся устойчивости. Системы такого рода принято называть ультраустойчивыми.

При большом числе изменяемых параметров связей случайный поиск устойчивых режимов может занимать слишком много времени. В таком случае применяются те или иные способы ограничения случайного перебора, напр, разбиение параметров связей на группы и осуществление перебора лишь внутри одной группы (определяемой по тем или иным признакам). Такого рода системы наз. обычно мультиустойчивыми. Большое разнообразие ультраустойчивых и мультиустойчивых систем даёт биология. Примером может служить система регулирования темп-ры крови у человека и теплокровных животных.

Задача группировки внешних воздействий, необходимая для успешного выбора способа самонастройки в мультиустойчивых системах, входит в число задач узнавания, или, иначе, задач распознавания образов. Для определения типа поведения (способа управления) у человека особую роль играют зрительные и звуковые образы. Возможность их распознавания и объединения в те или иные классы позволяет человеку создавать абстрактные понятия, являющиеся непременным условием сознательного познания действительности и началом абстрактного мышления. Абстрактное мышление позволяет создавать в управляющей системе (в данном случае в человеческом мозге) модели различных процессов, осуществлять с их помощью экстраполяцию действительности и определять свои действия на основе такой экстраполяции.

Т. о., на высших уровнях иерархии управляющих систем задачи управления оказываются тесно переплетёнными с задачами познания окружающей действительности. В чистом виде эти задачи проявляются в абстрактных познающих системах, также являющихся одним из классов кибернетических систем.

Существенное место в К. занимает надёжности теория кибернетич. систем. Её задачей является разработка методов построения систем, обеспечивающих правильное функционирование систем при выходе из строя части их элементов, разрыве тех или иных связей и др.возможных случайных сбоях или неисправностях.

Методы кибернетики. Имея в качестве осн. объекта исследования кибернетич. системы, К. использует для их изучения три принципиально различных метода. Два из них — математико-аналитический и экспериментальный — широко применяются и в др.» науках. Сущность первого состоит в описании изучаемого объекта в рамках того или иного математич. аппарата (напр., в виде системы уравнений) и последующего извлечения различных следствий из этого описания путём математич. дедукции (напр., путём решения соответствующей системы уравнений). Сущность второго метода состоит в проведении различных экспериментов либо с самим объектом, либо с его реальной физич. моделью. В случае уникальности исследуемого объекта и невозможности существенного влияния на него (как, напр. , в случае Солнечной системы или процесса биологич. эволюции) активный эксперимент переходит в пассивное наблюдение.

Одним из важнейших достижений К. является разработка и широкое использование нового метода исследования, получившего назв. математического (машинного) эксперимент а, или математического моделирования. Смысл его состоит в том, что эксперименты производятся не с реальной физич. моделью изучаемого объекта, а с его описанием. Описание объекта вместе с программами, реализующими изменения характеристик объекта в соответствии с этим описанием, помещается в память ЭВМ, после чего становится возможным проводить с объектом различные эксперименты: регистрировать его поведение в тех или иных условиях, менять те или иные элементы описания и т. п. Огромное быстродействие совр. ЭВМ зачастую позволяет моделировать мн. процессы в более быстром темпе, чем они происходят в действительности.

Первым этапом математич. моделирования является разбиение изучаемой системы на отдельные блоки и элементы и установление связей между ними. Эту задачу решает так наз. системный анализ. В зависимости от целей исследования глубина и способ такого разбиения могут варьироваться. В этом смысле системный анализ представляет собой скорее искусство, чем точную науку, ибо при анализе действительно сложных систем приходится априори отбрасывать несущественные (с точки зрения поставленной цели) детали и связи.

После разбиения системы на части и характеристики их теми или иными множествами параметров (количественных или качественных) для установления связи между ними привлекают обычно представителей различных наук. Так, при системном анализе человеческого организма типичные связи имеют следующую форму: «При переходе органа А из состояния ki в состояние N2 и сохранении органа В в состоянии М орган С через N месяцев с вероятностью р перейдёт из состояния ni в состояние n2». В зависимости от вида органов, к к-рым относится указанное высказывание, оно может быть сделано эндокринологом, кардиологом, терапевтом и др. специалистами. В результате их совместной работы возникает комплексное описание организма, представляющее искомую математич. модель.

Т. н. системные программисты переводят эту модель в машинное представление, программируя одновременно средства, необходимые для экспериментов с ней. Проведение самих экспериментов и получение различных выводов из них составляют предмет операций исследования. Впрочем, исследователи операций в случае, когда это оказывается возможным, могут применить дедуктивно-математич. построения и даже воспользоваться натурными моделями всей системы или её отдельных частей. Задача построения натурных моделей, равно как и задача проектирования и изготовления различных искусств, кибернетич. систем, относится к области системотехники.

Историческая справка. Первым, кто применил термин «К.» для управления в общем смысле, был, по-видимому, др.-греческий философ Платон. Однако реальное становление К. как науки произошло много позже. Оно было предопределено развитием технических средств управления и преобразования информации. Ещё в ср. века в Европе стали создавать т. н. андроиды — человекоподобные игрушки, представляющие собой механические, программно управляемые устройства.

Первые промышленные регуляторы уровня воды в паровом котле и скорости вращения вала паровой машины были изобретены И. И. Ползуновым (Россия) и Дж. Уоттом (Англия). Во 2-й пол. 19 в. требовалось построение всё более совершенных автоматич. регуляторов. Наряду с механич. блоками в них всё чаще начинают применяться электромеханич. и электронные блоки. Большую роль в развитии теории и практики автоматич. регулирования сыграло изобретение в нач. 20 в. дифференциальных анализаторов, способных моделировать и решать системы обыкновенных дифференциальных уравнений. Они положили начало быстрому развитию аналоговых вычислит, машин и их широкому проникновению в технику.

Немалое влияние на становление К. оказали успехи нейрофизиологии и особенно классич. труды И. П. Павлова по условным рефлексам. Можно отметить также оригинальные работы украинского учёного Я. И. Грдины по динамике живых организмов.

В 30-х гг. 20 в. всё большее влияние на становление К. начинает оказывать развитие теории дискретных преобразователей информации. Два основных источника идей и проблем направляли это развитие. Во-первых, задача построения оснований математики. Ещё в середине прошлого века Дж. Буль заложил основы совр. математический логики. В 20-е гг. 20 в. были заложены основы современной теории алгоритмов. В 1934 К. Гёдель показал ограниченность возможностей замкнутых познающих систем. В 1936 А. М. Тьюринг описал гипотетический универсальный преобразователь дискретной информации, получивший впоследствии назв. Тьюринга машины. Эти два результата, будучи полученными в рамках чистой математики, оказали и продолжают оказывать огромное влияние на становление осн. идей К.

Вторым источником идей и проблем К. служила практика создания реальных дискретных преобразователей информации. Простейший механич. арифмометр был изобретён Б. Паскалем (Франция) ‘ ещё в 17 в. Лишь в 19 в. Ч. Беббидж (Англия) предпринял первую попытку создания автоматич. цифрового вычислителя — прообраза совр. ЭВМ. К началу 20 века были созданы первые образцы электромеханич. счётно-аналитических машин, позволивших автоматизировать простейшие преобразования дискретной информации. Резкое усиление интереса к теории дискретных преобразователей информации в 30-х гг. было обусловлено необходимостью создания сложных релейно-контактных устройств, прежде всего для нужд автоматич. телефонных станций. В 1938 К. Шеннон (США), а в 1941 В. И. Шестаков (СССР) показали возможность использования для синтеза и анализа релейно-контактных схем аппарата математич. логики. Тем самым было положено начало развитию совр. теории автоматов.

Решающее значение для становления К. имело создание в 40-х гг. 20 в. электронных вычислит, машин (Дж. фон Нейман и др.). Благодаря ЭВМ возникли принципиально новые возможности для исследования и фактического создания действительно сложных управляющих систем. Оставалось объединить весь полученный к этому времени материал и дать название новой науке. Этот шаг был сделан Н. Винером, опубликовавшим в 1948 свою знаменитую книгу «Кибернетика».

Н. Винер предложил называть К. «науку об управлении и связи в животном и машине». В первой и во второй своей книге («Кибернетика и общество», 1954) Винер уделил большое внимание общефилософским и социальным аспектам новой науки, трактуя их зачастую весьма произвольно. В результате дальнейшее развитие К. пошло двумя различными путями. В США и в Зап. Европе стало преобладать узкое понимание К., концентрирующее внимание на спорах и сомнениях, поднятых Винером, на аналогиях между процессами управления в технических средствах и живых организмах. В СССР после первоначального периода отрицания и сомнений утверждалось более естественное и содержательное определение К., включившее в неё все достижения, накопленные к тому времени в теории преобразования информации и управляющих систем. При этом особое внимание уделялось новым проблемам, возникающим в связи с широким внедрением ЭВМ в теорию управления и теорию преобразования информации.

На Западе подобные вопросы развивались в рамках специальных разделов науки, получивших назв. «информатика», «вычислительная наука», «системный анализ» и др. Лишь к концу 60-х гг. наметилась тенденция расширения понятия «К» и включения в- неё всех указанных разделов.

Основные разделы кибернетики. Совр. К. в широком понимании состоит из большого числа разделов, представляющих собой самостоятельные научные направления. Теоретич. ядро К. составляют такие разделы, как теория информации, теория кодирования, теория алгоритмов и автоматов, общая теория систем, теория оптимальных процессов, методы исследования операций, теория распознавания образов, теория формальных языков. На практике центр тяжести интересов К. сместился в область создания сложных систем управления и различного рода систем для автоматизации умственного труда. В чисто познавательном плане одной из наиболее интересных перспективных задач К, является моделирование мозга и его различных функций.

Осн. технич. средством для решения всех указанных задач являются ЭВМ. Поэтому развитие К. как в теоретич., так и в практич. аспектах тесно связано с прогрессом электронной вычислит, техники. Требования, к-рые предъявляет К. к развитию своего математич. аппарата, определяются указанными выше осн. практич. задачами.

Определённая практич. целенаправленность исследований по развитию математич. аппарата как раз и является той гранью, к-рая отделяет общематематич. от собственно кибернетич. части подобных исследований. Так, напр., в той части теории алгоритмов, которая строится для нужд оснований математики, стремятся по возможности уменьшить число типов элементарных операций и сделать их достаточно мелкими. Возникающие таким образом алгоритмич. языки удобны как объект исследования, но в то же время ими практически невозможно пользоваться для описания реальных задач преобразования информации. Кибернетич. аспект теории алгоритмов имеет дело с алгоритмич. языками, специально ориентированными на те или иные классы подобных практич. задач. Имеются языки, ориентированные на задачи вычислит, характера, на форму льные преобразования, на обработку графич. информации и т. п.

Аналогичное положение имеет место и в др. разделах, составляющих общетеоретич. фундамент К. Они представляют собой аппарат для решения практич. задач изучения кибернетич. систем, их анализа и синтеза, нахождения оптимального управления.

Особенно большое значение применение кибернетич. методов имеет в тех науках, где методы классич. математики могут применяться лишь в ограниченных масштабах, для решения отдельных частных задач. К числу таких наук относятся в первую очередь экономика, биология, медицина, языкознание и те области техники, к-рые имеют дело с большими системами. В результате большого объёма применения кибернетич. методов в этих науках произошло выделение самостоятельных науч. направлений, к-рые было бы естественно называть кибернетич. экономикой, кибернетич. биологией и т. д. Однако в силу ряда причин первоначальное становление указанных направлений происходило в рамках К. за счёт специализации объектов исследования, а не в рамках соответствующих наук за счёт применения методов и результатов К. Поэтому указанные направления получили назв. кибернетика экономическая, кибернетика биологическая, кибернетика медицинская, кибернетика техническая. В языкознании соответствующее науч. направление получило наименование математической лингвистики.

Задачи реального создания сложных управляющих систем (в первую очередь в экономике), а также основанных на использовании ЭВМ сложных справочноинформационных систем, систем автоматизации проектирования, систем для автоматического сбора и обработки экспериментальных данных и др. относятся обычно к разделу науки, получившему назв. системотехники. При широком толковании предмета К. значительная часть системотехники органически входит в неё. То же положение имеет место в электронной вычислит, технике. Разумеется, К. не занимается расчётами элементов ЭВМ, конструктивным оформлением машин, технологич. проблемами и т. п. Вместе с тем подход к ЭВМ как к системе, общеструктурные вопросы, организация сложных процессов переработки информации и управление этими процессами относятся по существу к прикладной К. и составляют один из её важных разделов.

В. М. Глушков.

Литература:

Винер Н., Кибернетика, пер. с англ., 2 изд., М., 1968;

его же. Кибернетика и общество, пер. с англ., М., 1958;

Цянь Сюэ-сэнь, Техническая кибернетика, пер. с англ., М., 1956;

Эшби У.Р., Введение в кибернетику, пер. с англ., М., 1959;

Глушков В. М., Введение в кибернетику, К., 1964.

Большая советская энциклопедия.  В 30 т. Гл. ред. А.М. Прохоров. Изд. 3-е. Т. 12. Кварнер – Конгур. – М., Советская энциклопедия. – 1973. – 624 с.

Кибернетика — обзор | ScienceDirect Topics

Середина и конец 20-го века

К середине 1940-х все, от инженеров до социологов, изучали различные аспекты контроля, включая измерение производительности. Математик Норберт Винер ввел термин «кибернетика» как теорию систем управления, основанных на коммуникации. Это была работа ряда людей, в том числе У. Росса Эшби и К. Уэста Черчмана, которые расширили эту идею до сложных систем. В их работе решение используется как единица анализа.Затем переменная решения становится важным элементом модели проектирования системы для управления производительностью (SDPC).

Модель SDPC, основанная на кибернетике и теории систем, может быть описана как модель для управления действиями специалистов по организационному планированию с использованием следующих семи фаз:

1.

Определение цели: параметры.

2.

Формулирование стратегии: Составление контролируемых и неконтролируемых переменных.

3.

Организация структуры: Разложение зависимых и независимых контролируемых переменных.

4.

Обучение лиц, принимающих решения: Расширение возможностей регулирования зависимых и независимых контролируемых переменных.

5.

Координация фирмы: Перекомпоновка зависимых и независимых контролируемых переменных.

6.

Мониторинг окружающей среды: Синхронизация контролируемых и неконтролируемых переменных.

7.

Оценка производительности: Оценка переменных и параметров.

Чтобы процесс SDPC был эффективным, он должен быть частью текущего цикла планирования, постоянно применяемого в организации. Особый интерес представляет последняя фаза процесса SDPC, которая касается необходимости оценки прошлой производительности системы и ценности этой информации, поскольку она применима к будущим приложениям. На этом этапе требуются надежные данные из различных источников.Учитывая системную основу процесса SDPC, собранные данные после их анализа можно использовать как часть общей оценки объекта. Во-первых, данные можно использовать для обеспечения правильной работы процессов проектирования и принятия решений. Во-вторых, данные предоставляют акционерам информацию для определения соответствующих ресурсов, выделяемых на конкретные процессы или системы. Наконец, данные могут использоваться для сообщения результатов деятельности организации лицам, не являющимся акционерами.Хотя SDPC разработан в рамках теории систем, он в значительной степени, но не исключительно, опирается на учетные данные.

Использование финансовых данных было важным в этот период не только в таких моделях, как SDPC, но и в модели возврата инвестиций. Одним из вариантов модели возврата инвестиций, которая использовалась на протяжении десятилетий, был остаточный доход. Хотя во второй половине 20-го века использование этого показателя уменьшилось, в 1990-х годах использование остаточного дохода возродилось в форме экономической добавленной стоимости (EVA), продвигаемой Stern Stewart & Co.в таких публикациях, как Г. Беннетт Стюарт В поисках ценности .

Возврат инвестиций и SDPC оказались очень полезными в середине 1900-х годов. Однако проблемы начали возникать с использованием более краткосрочных финансовых показателей. Менеджеры поняли, что в трудные времена, когда продажи падали, а маржа была не такой приемлемой, как раньше, прибыль и окупаемость инвестиций все же можно было достичь, немного усерднее работая в финансовом отделе. Например, свобода выбора, которая существовала в отношении сроков признания доходов и расходов за текущий отчетный период, могла повлиять на результаты, измеряемые системой учета.

Другой подход рассматривал проблему краткосрочной направленности и возможности манипулировать финансовыми показателями. При таком подходе акцент на показателях эффективности сместился в сторону нефинансовых показателей. Меры, которые были сосредоточены на стратегии организации и оценивали такие области, как исследования, разработки и производство, приобретали все большее значение в 1980-х и 1990-х годах. Например, компания может решить измерять информацию о производительности, чтобы повысить эффективность производственного процесса и, таким образом, стать более конкурентоспособной на рынке.Другие подходы признавали необходимость гибкости как в проектировании, так и в производстве, а также необходимость разработки способов измерения последствий дизайна продукта в рамках общего процесса исследований и разработок.

Внедрение как финансовых, так и нефинансовых показателей потенциально могло наложить на организацию непосильную задачу по управлению слишком большим количеством различных измерений. Тем не менее такой подход давал возможность охватить несколько аспектов производительности.Однако в любой момент времени, вероятно, лишь некоторые из показателей будут иметь значение для организации. Необходимость сочетания или баланса мер не была новой идеей. Tableau de Bord , используемый французами, по крайней мере, с начала 1900-х годов, является именно таким сочетанием мер.

В 1990-е годы продолжалась дискуссия об актуальности как финансовых, так и нефинансовых измерений, но с упором на роль работника в улучшении организации на основе данных, собранных в процессе измерения.В Relevance Regained (1992) Джонсон, сосредоточив внимание на глобальном рынке, утверждал, что если организация хочет добиться успеха, необходимо извлечь выгоду из потенциала сотрудников и исключить любые показатели эффективности или другую управленческую информацию, которые могут помочь. не поддерживать поведение, соответствующее императивам глобальной конкурентоспособности. Джонсон заявил, что императивы для глобальной конкурентоспособной организации создают среду, которая позволяет сотрудникам использовать свои навыки и таланты в полной мере.Глобально конкурентоспособная организация создает среду, в которой сотрудники могут начать понимать, как вся организация влияет на то, как клиенты оценивают производительность, и понимать свои индивидуальные обязанности по удовлетворению этих потребностей клиентов.

Различные модели, появившиеся в 1990-е годы, включали как финансовые, так и нефинансовые показатели. Например, в 1991 году Линч и Кросс представили пирамиду производительности. Пирамида содержала четыре уровня целей и мер, чтобы связать стратегию и операции путем перевода стратегических целей сверху вниз и мер снизу вверх.Верхний уровень пирамиды — это видение организации, сформулированное высшим руководством компании. Второй уровень содержит цели для каждой бизнес-единицы с точки зрения рынков и финансовых данных. Третий уровень представляет основные процессы, поддерживающие организационную стратегию, с реальными целями и приоритетами, поскольку они связаны с такими областями, как удовлетворенность клиентов и производительность. Наконец, основание пирамиды представляет собой преобразование целей в конкретные критерии, такие как качество и время цикла для каждого отдела или организационного компонента.Модель Линча и Кросса позволяет членам организации сообщать сотрудникам о тех мерах, которые важны, а также обеспечивает понимание того, как эти меры соотносятся с целями организации.

В 1992 году Каплан и Нортон популяризировали инструмент, разработанный Advanced Micro Devices (AMD). Инструмент был разработан, чтобы предоставить менеджерам информацию, которую они считают необходимой для достижения успеха в современной бизнес-среде. Каплан и Нортон на первых страницах своей книги The Balanced Scorecard утверждали, что «Сбалансированная система показателей переводит миссию и стратегию организации в всеобъемлющий набор показателей эффективности, который обеспечивает основу для системы стратегических измерений и управления.Система показателей измеряет эффективность организации по четырем сбалансированным аспектам: финансы, клиенты, внутренние бизнес-процессы, а также обучение и рост». Подходы к разработке пирамиды эффективности и сбалансированной системы показателей немного отличаются. Хотя обе модели предусматривают участие сотрудников на всех уровнях организации, сбалансированная система показателей имеет более нисходящий подход по сравнению с пирамидой.

Поскольку бизнес и технологии продолжают меняться, потребность в информации для понимания эффективности организаций будет продолжать меняться.Эволюция измерения производительности — это постоянные усилия по моделированию производительности таким образом, чтобы помочь заинтересованным сторонам понять организацию.

Полное руководство по кибернетике

Что такое кибернетика? – Полное объяснение

Кибернетика – это изучение целенаправленных систем, как живых, так и неживых, и того, как они регулируют себя. Основное внимание уделяется роли механизмов обратной связи в циклической причинности сложных систем с замкнутыми сигнальными петлями.

В таких закрытых системах самогенерируемые действия вызывают преобразования в системной среде, которые затем вызывают изменения в самой системе. И действие, и его реакции происходят внутри системы.

Кибернетика особенно интересуется потоком информации через систему и тем, как система использует эту информацию для самоконтроля. Мы могли бы описать ее как науку об организации, особенно подчеркивая динамические характеристики систем, которые организуются.

В современном английском языке слово «кибернетика» впервые было использовано в 1948 году американским математиком Норбертом Винером для описания того, что он назвал «теорией управления и связи, будь то в машине или в животном». Он рос вместе с теорией информации Клода Шеннона, которая была разработана для улучшения передачи информации и использовала концепцию обратной связи в разработке цифровых систем автоматического управления.

Кибернетика происходит от греческого слова Kubernetes, что означает рулевой.Слово «губернатор» происходит от латинского перевода того же греческого слова.

В Древней Греции Кубернеты отвечали за управление греческими ладьями. Корабли должны были пройти через всевозможные непредсказуемые силы, включая ветер, волны, штормы, течения и приливы. Греки обнаружили, что могут игнорировать все это и управлять кораблем с помощью небольшого румпеля, соединенного с большим рулем корабля, просто направляя румпель на неподвижный объект на расстоянии, например маяк, и внося коррективы в режиме реального времени.

Как наука кибернетика является антидисциплинарной или трансдисциплинарной. Он исследует все виды стратегического поведения, возникающие в результате системных процессов, включая обработку и хранение информации, адаптацию, самовоспроизведение и регулирующие системы самоорганизации. Кибернетический взгляд на мир послужил трамплином для многих других теоретических областей, таких как:

• Теория систем
• Теория игр
• Теория коммуникации
• Системная психология
• Теория принятия решений

9005 Норберт Винер сидит его офис.Слово «кибернетика» впервые было использовано Норбертом Винером для описания того, что он назвал «полем теории управления и связи, будь то в машине или в животном».

Кибернетика: точное определение

Кибернетика — это антидисциплинарная наука, изучающая процессы управления в живых и неживых системах, машинах и организмах, ориентированная на саморегуляцию, достигаемую посредством круговой причинности обратной связи.

Как работает кибернетика?

Проще говоря, целью любой кибернетической системы является организация системы таким образом, чтобы ее действия соответствовали выбранному управляющему сигналу, известному как эталон.Он делает это с помощью системы автоматического управления на основе обратной связи, которая определяет, какие действия нуждаются в мониторинге, какие поведения нуждаются в корректировке, как сравнивать действия с эталоном и как наилучшим образом настроить соответствующее поведение.

Естественные кибернетические системы развивают или самоорганизуют эту регулирующую систему. Искусственные кибернетические системы реагируют на автоматизированные системы управления, созданные человеком.

Кибернетические системы состоят из двух основных частей: контроллера и объекта, которым он управляет.Как естественные, так и искусственные кибернетические системы имеют тенденцию начинать с управляемого объекта, содержащего все возможности, необходимые для его функций, а затем развивать контроллер, как только объект может быть точно смоделирован.

Как только эти две части связаны, система начинает вести себя целенаправленно. Цель состоит в том, чтобы поддерживать все соответствующие характеристики системы в соответствии с эталонным входом, независимо от каких-либо возмущений в системе. Для достижения этой цели контроллер должен иметь возможность побуждать систему к выполнению соответствующих действий, которые будут манипулировать соответствующими переменными.

Когда его регулирующая система обнаруживает аберрацию в поведении системы, она пытается исправить ситуацию, исследуя различия между своей гипотетической целью и аберрантным поведением и корректируя систему, чтобы компенсировать это различие. Этот процесс обнаружения и исправления ошибок повторяется по мере того, как целеустремленная система начинает маленькими шажками приближаться к своей цели.

Информация, циркулирующая между контролируемым объектом и его контроллером, быстро теряет всякое подобие иерархии.Каждое звено в этом замкнутом контуре играет роль в управлении системой в целом. Каждая часть имеет какой-то контролирующий эффект по отношению к любой другой части. По мере развития системы различие между контролируемым и контролирующим начинает исчезать, и начинает проявляться круговая причинно-следственная связь.

Как создать кибернетическую систему?

Чтобы сделать любую систему кибернетической, вам необходимо наделить ее тремя основными концептуальными компонентами:

• Способ представить ее текущее состояние
• Способ представить ее целевое состояние
• Способ разработать стратегию достижения цели. целевое состояние из текущего состояния

Текущее состояние может быть установлено и представлено с помощью любого сенсорного механизма.Оптические датчики, такие как камеры, датчики эхолокации, такие как сонар, или датчики положения, такие как GPS, могут быть полезны для информирования системы о ее собственном текущем состоянии.

Целевое состояние может исходить как извне, так и внутри системы. Естественные кибернетические системы ставят перед собой собственные цели, обычно оптимизированные для выживания и гомеостаза. В искусственных кибернетических системах целевые состояния могут вводиться извне. Циферблат на вашем термостате и ввод пункта назначения на вашем GPS — это два способа ввода целевого состояния извне системы.

Теперь, когда у вашей системы есть способ понять, где она находится и где она хочет быть, она становится целенаправленной системой. Он может сравнить два состояния и проверить, совпадают ли они. Если они не совпадают, системе нужен последний компонент, стратегия действий, которая приведет ее туда, где она хочет быть.

В двухмерной кибернетической системе, подобной термостату, стратегия действия бинарна и проста. Одним из лучших примеров, который поможет вам представить это, является система регулирования, которую придумал Джеймс Уатт в 1700-х годах для управления мощностью новомодной паровой машины.

Ватт превратил паровой двигатель в кибернетическую систему, разработав центробежный регулятор, который позволял любому пользователю устанавливать мощность двигателя в определенном диапазоне, а затем отступать и позволять машине оставаться в этом диапазоне. Он сделал это, подключив выход пара к регулирующему клапану, а регулирующий клапан — к сенсорному механизму, основанному на центробежной силе. Датчик был сделан из вращающегося стержня, прикрепленного сверху к двум свинцовым шарикам, наподобие тяжелого набора тросовых шариков. Чем больше выходило пара, тем быстрее вращался шест и тем выше крутились шары.Если шары вращались слишком высоко, прикрепленные рычаги начинали закрывать регулирующий клапан до тех пор, пока не было достигнуто удовлетворительное равновесие в заданном пользователем диапазоне скоростей.

В системе с несколькими степенями свободы, такой как навигационное приложение на основе GPS, стратегия действий немного сложнее, но общая идея остается прежней. Система должна пробовать различные действия и оценивать свое новое текущее состояние после каждого действия, чтобы обнаруживать изменения, производимые его действиями. Чем больше он будет повторять этот цикл, тем лучше он поймет, какие действия приблизят его к целевому состоянию.

Откуда взялась кибернетика?

Кибернетика сделала свой первый последовательный шаг в современный мир в 1948 году, когда математик Норберт Винер опубликовал свою первую книгу на эту тему «Кибернетика: или управление и связь в животном и машине».

В детстве Винер был математическим вундеркиндом. Его отец, работавший профессором литературы в Гарвардском университете, с раннего возраста подталкивал маленького Норберта к тому, чтобы вкладывать средства в свое образование. В 14 лет Норберт Винер получил степень бакалавра математики в Университете Тафтса.Четыре года спустя он получил докторскую степень в Гарварде. После Гарварда он поступил в Кембриджский университет, чтобы изучать математическую логику у Бертрана Рассела, а затем в Геттингенском университете Германии, где учился у математика Давида Гильберта.

Когда началась Вторая мировая война, Винер начал работать над сложной математической задачей наведения оружия на движущиеся цели. Он помог создать электронные системы наведения, которые могли определять местоположение ракеты относительно ее цели в режиме реального времени и при необходимости направлять ракету для изменения направления в полете.Его работа по физике баллистики и технологии управляемых ракет зажгла искру, которая позже переросла в его страсть к изучению систем с обратной связью, которые мы теперь называем кибернетикой.

Именно во время работы над этими баллистическими системами наведения Винер впервые понял, насколько важен междисциплинарный принцип обратной связи для каждой существующей целенаправленной системы, как живой, так и чисто механистической. В своей книге 1948 года «Кибернетика» Винер взял эту идею из узких электронных приложений, для которых он ее использовал, и экстраполировал ее на более широкий универсальный принцип, который можно найти в биологии, экономике, политологии, психологии и многом другом.

Ракета воздух-воздух, установленная на крыле самолета. Первая ветвь кибернетики посвящена системам управления машинами. Кибернетические системы сделали возможными новые технологии и улучшения в навигации космических кораблей, компьютерах, управляемых ракетах и ​​радарах.

Каковы применения кибернетики?

Кибернетика делает шаг назад и смотрит на системы не как на существительные, а как на глаголы. Вместо того, чтобы пытаться точно определить, где лежат границы вещи, он определяет вещь по тому, что она делает и на что способна.

Взгляд на мир с точки зрения потенциала действия дает кибернетике интересные приложения во многих различных традиционных дисциплинах. Существуют системы в биологическом, технологическом, социальном и многих других мирах, которые можно определить по их действиям. Вот почему мы думаем о кибернетике как о междисциплинарном языке, который помогает нам понимать и модифицировать процессы в различных науках. Есть приложения для кибернетики в естественных и политических науках, в образовании, управлении бизнесом и т.д.

Простые самоуправляемые машины

Первая ветвь кибернетики посвящена системам управления машинами. Изучение того, как установить приемлемую дальность, а затем снять руки с управления, началось с предоставления нам новых технологий и улучшений в навигации космических кораблей, компьютерах, управляемых ракетах и ​​радарах. Изобретатели во время Второй мировой войны применили принцип обратной связи, используя информацию от радарных устройств, чтобы повысить точность своего нового интеллектуального оружия.

После войны идеи кибернетики были применены в радио- и телефонной технике.Инженеры связи смогли использовать принцип обратной связи для создания шумовых фильтров и улучшения качества звука многих устройств связи. Сегодня принципы из первой ветви кибернетики лежат в основе области машинного обучения, поскольку мы продолжаем учиться устанавливать допустимые диапазоны для наших машин, а затем отказываться от все большего и большего количества элементов управления.

Сложные самоорганизующиеся системы

Вторая ветвь кибернетики фокусируется на изучении того, как самоорганизующиеся системы заканчивают сложными процессами, которые позволяют им регулировать себя и выживать, адаптируясь к окружающей среде.

В экономике, например, туманная система спроса и предложения коррелирует с аморфной системой ценообразования. Неизвестно, кто что контролирует в любой момент времени, но если предложение превышает спрос, цены начинают падать, как и наоборот. Наша экономическая система достигает комфортного равновесия, когда предложение примерно равно спросу.

Нишевые товары с небольшим спросом и предложением, как правило, приносят более высокую прибыль. Товары массового спроса не нуждаются в высокой прибыли, потому что всегда есть большой спрос и предложение на зубную пасту, лапшу, обувь и т. д.Система ценообразования помогает нам думать и воздействовать на более крупные и более абстрактные экономические подсистемы, не слишком углубляясь в сорняки.

Цены позволяют производителям и продавцам общаться с покупателями простыми словами, а готовность или нежелание потребителей платить по этим ценам позволяет конечным пользователям общаться в ответ. Этот сложный танец влияет на характеристики всей экономической системы в торговом кругу, о котором сплетничает вся планета.

Примеры кибернетики в реальном мире

В вашей голове

Один из лучших примеров кибернетики мы можем найти прямо внутри нас, в частности, в нашей нервной системе.

В этом случае автоматической системой управления, которая регулирует ваш организм, может быть ваш мозг. Он получает сигналы от своих оптических датчиков, ваших глаз, оценивая расстояние между желаемым объектом и вашей рукой.

Информация, которую ваши датчики отправляют на ваш контроллер, является обратной связью, о которой мы говорили. Ваш контроллер принимает во внимание эту информацию, когда выдает поведенческие инструкции вашей протянувшейся руке, чтобы заставить ее успешно поднять объект.

Ваше приложение GPS

Еще один простой пример — когда вы используете свой смартфон для определения направления.Когда вы открываете приложение GPS, оно триангулирует ваше текущее положение, используя свои спутниковые датчики. Когда вы вводите пункт назначения, система теперь имеет текущее состояние и целевое состояние, поэтому она может рассчитать наилучшую стратегию действий, используя свои алгоритмы маршрута и трафика. По мере того, как вы продвигаетесь к месту назначения, он продолжает проверять свои отзывы и соответствующим образом обновлять стратегию действий.

Определения

— Американское общество кибернетики

Определения кибернетики

Обзор

Стюарт Амплби, 1982 г.; пересмотренный 2000

Существует множество определений кибернетики и множество личностей, которые повлияли на направление кибернетики.Кибернетика считает своей областью разработку или открытие и применение принципов регулирования и коммуникации. Кибернетика рассматривает не вещи, а способы поведения. Он не спрашивает: «Что это за штука?» но «что он делает?» и «что он может сделать?» Поскольку многие системы в живом, социальном и технологическом мире могут быть поняты таким образом, кибернетика преодолевает многие традиционные дисциплинарные границы. Таким образом, концепции, которые разрабатывают кибернетики, образуют метадисциплинарный язык, с помощью которого мы можем лучше понять и изменить наш мир.

Несколько традиций в кибернетике сосуществовали бок о бок с самого начала. Одна связана с круговой причинностью, проявляющейся в технологических разработках, особенно в конструкции компьютеров и автоматов, и находит свое интеллектуальное выражение в теориях вычислений, регулирования и контроля. Другая традиция, возникшая из человеческих и социальных интересов, делает упор на эпистемологию — то, как мы познаем, — и исследует теории самореференции для понимания таких явлений, как автономия, идентичность и цель.Некоторые кибернетики стремятся создать более гуманный мир, в то время как другие стремятся просто понять, как люди и их среда эволюционировали вместе. Некоторых интересуют системы, как мы их наблюдаем, других — системы, которые наблюдают. Некоторые стремятся разработать методы моделирования взаимосвязей между измеряемыми переменными. Другие стремятся понять диалог, который происходит между моделями или теориями и социальными системами. Ранние работы стремились определить и применить принципы, с помощью которых можно управлять системами.В более поздних работах была предпринята попытка понять, как системы описывают себя, контролируют себя и организуются. Несмотря на свою короткую историю, кибернетика развила интерес к широкому кругу процессов, в которых люди участвуют в качестве активных организаторов, коммуникаторов и автономных ответственных личностей.

Введение

1987 ASC Сборник определений по кибернетике; Ларри Ричардс, октябрь 1999 г.

В 1987 году, когда я был президентом ASC, я разработал список определений/описаний, которые с тех пор добавлялись и распространялись на конференциях ASC.
При подготовке этого списка я преследовал две цели:

1. , чтобы продемонстрировать, что одной из отличительных особенностей кибернетики может быть то, что она может законно иметь несколько определений, не противореча себе, и
2. , чтобы стимулировать диалог о том, каковы могут быть мотивы (намерения, желания и т. д.) тех, кто предложил разные определения.

Я по-прежнему хочу, чтобы о кибернетике говорили как о динамическом наборе идей, динамике, которая реализуется в диалоге между людьми.То есть я хочу, чтобы ярлык «кибернетика» привлекал людей, интересующихся как предметом, так и практикой разговора, и создания «нового» из этой формы динамического взаимодействия, независимо от того, относятся ли их интересы к электронике, жизни, общества или разума, и исходят ли они из науки, искусства или политики.

Сложность определения кибернетики

Шутка, рассказанная Стаффордом Биром, октябрь 2001 г. (источник: Что такое кибернетика?):

«…это касается трех мужчин, которых собираются казнить.Начальник тюрьмы вызывает их в свой кабинет и объясняет, что каждому будет предоставлена ​​последняя просьба. Первый признается, что вел грешную жизнь и хотел бы видеть священника. Губернатор говорит, что, по его мнению, он может это устроить. А второй мужчина? Второй мужчина объясняет, что он профессор кибернетики. Его последняя просьба — дать окончательный и окончательный ответ на вопрос: что такое кибернетика? Губернатор присоединяется и к этой просьбе. А третий мужчина? Ну, он докторант профессора — его просьбу исполнять во вторую очередь.

О неоднозначности термина кибернетика

«Используй слово «кибернетика», Норберт, потому что никто не знает, что оно означает. Это всегда даст вам преимущество в спорах».
Широко цитируется; приписывается Клоду Шеннону в письме Норберту Винеру в 1940-х годах.

Избранные определения для кибернетики

Предыдущая версия Устава ASC

«Кибернетика стремится разработать общие теории коммуникации внутри сложных систем…. Абстрактная и часто формальная математическая природа ее цели … делает кибернетику применимой к любой эмпирической области, в которой происходят процессы коммуникации и их многочисленные корреляты. Приложения кибернетики широко распространены, особенно в компьютерных и информационных науках, в естественных и социальных науках, в политике, образовании и управлении».

Объявление конференции ASC 1987 г.

«Кибернетика: когда я размышляю о динамике наблюдаемых систем и о динамике наблюдателя-откуда «творческая кибернетика»: когда я проецирую динамику системы, которую я хотел бы наблюдать»

Андре-Мари Ампер

«Кибернетика = искусство управления или наука управления»

Вт.Росс Эшби

• «Искусство управления автомобилем»
• «Изучение систем, открытых для энергии, но закрытых для информации и систем управления, информативно непроницаемых»
• «Кибернетика лечит не вещи, а способы поведения. Он не спрашивает: «Что это за вещь?», но «Что она делает?»… Таким образом, она по существу функциональна и бихевиористична… Материальность не имеет значения, равно как и соблюдение или неприменение обычного закона физики»
• «относится ко всем формам поведения в той мере, в какой они регулярны, детерминированы или воспроизводимы»
• «относится к реальной машине — электронной, механической, нейронной или экономической — примерно так же, как геометрия относится к реальному объекту в нашем земном пространстве»
• «предлагает метод научной обработки системы, в которой сложность является выдающейся и слишком важной, чтобы ее можно было игнорировать»
• «предлагает единый словарь и единый набор понятий для представления самых разных типов систем»

Грегори Бейтсон

• «раздел математики, занимающийся проблемами управления, рекурсивности и информации»
• «Изучение формы и узора»
• «самый большой кусочек плода Древа познания, который человечество откусило за последние 2000 лет.
• «В кибернетике скрыты средства достижения нового и, возможно, более человеческого мировоззрения, средства изменения нашей философии контроля и средства видеть наши собственные глупости в более широкой перспективе».

Бихевенет

«Термин «кибернетический» [от греч. kybernetes, пилот, рулевой] был придуман математиком Норбертом Винером в 1948 году, чтобы охватить «всю область теории управления и связи, будь то в машине или в животном»… Кибернетика занимается научное исследование системных процессов самой разнообразной природы, включая такие явления, как регуляция, обработка информации, хранение информации, адаптация, самоорганизация, самовоспроизведение, стратегическое поведение.В рамках общего кибернетического подхода получили развитие следующие теоретические направления: теория систем (систем), теория коммуникаций, теория игр и теория принятия решений».

Людвиг фон Берталанфи

«Таким образом, великое множество систем в технике и в живой природе следуют схеме обратной связи, и хорошо известно, что для изучения этих явлений Норберт Винер ввел новую дисциплину, названную кибернетикой. Теория пытается показать, что механизмы обратной связи являются основой телеологического или целенаправленного поведения как в рукотворных машинах, так и в живых организмах, и в социальных системах.(источник: Общая теория систем, глава 2)

Пиво Стаффорд

«Наука эффективной организации»

«…кибернетика изучает поток информации вокруг системы и то, как эта информация используется системой как средство управления собой: она делает это одинаково для живых и неживых систем. Ибо кибернетика является междисциплинарной наукой, во многом обязанной как биологии, так и физике, изучению мозга и компьютерам, а также во многом благодаря формальным языкам науки, предоставляющим инструменты, с помощью которых поведение всех этих систем можно объективно описать.

«Возможно, первое ясное понимание глубинной природы контроля… заключалось в том, что речь идет не о том, чтобы дергать за рычаги для достижения намеченных и неумолимых результатов. Это понятие управления применимо только к тривиальным машинам. Он никогда не применяется ко всей системе, включающей какой-либо вероятностный элемент — от погоды до людей; от рынков к политической экономии. Нет: характеристика нетривиальной системы, находящейся под контролем, заключается в том, что, несмотря на работу с переменными, которых слишком много для подсчета, слишком неопределенных для выражения и слишком сложных даже для понимания, можно что-то сделать для достижения предсказуемой цели.Винер нашел именно то слово, которое ему было нужно, в эксплуатации длинных кораблей Древней Греции. В море длинные корабли боролись с дождем, ветром и приливами — событиями, которые нельзя было предсказать. Однако, если человек, управляющий рулем, не сводил глаз с отдаленного маяка, он мог манипулировать румпелем, постоянно настраиваясь в режиме реального времени по направлению к свету. Это функция рулевого управления. Еще у Гомера греческое слово для рулевого было kubernetes, которое транслитерируется на английский язык как cybernetes.

«Предмет, которому я посвятил свою профессиональную жизнь, — кибернетика. Я слишком хорошо знаю, что большинство людей имеют лишь смутное представление о том, что это такое. Меня часто уверяли, что речь идет о замораживании людей, но они думали о криогенике. Более информированные понимают, что речь идет о системах и их регулировании. Но даже тогда есть так много способов приблизиться к этому понятию».

«Шокирует то, что в каждом из этих представлений есть истина, и причина в том, что кибернетика является междисциплинарным предметом.Это должно быть сложно».

Герберт Брюн

«способность излечить всю временную правду от вечной пошлости»

Брюс Бьюкенен

«иногда также используется как общий термин для большого количества связанных дисциплин: общей теории систем, теории информации, системной динамики, теории динамических систем, включая теорию катастроф, теорию хаоса и т. д.».

Луи Куффиньяль

«Искусство обеспечения эффективной работы»

Питер Корнинг

«Единственным наиболее важным свойством кибернетической системы является то, что она управляется отношениями между эндогенными целями и внешней средой.Источник: Питер Корнинг (2005), Целостный дарвинизм. Синергия, кибернетика и биоэкономика эволюции , University Of Chicago Press, Чикаго, с. 147

«Наука кибернетика не о термостатах или машинах; эта характеристика является карикатурой. Кибернетика — это целеустремленность, цели, информационные потоки, процессы управления принятием решений и обратная связь (правильно определенная) на всех уровнях живых систем». источник

Феликс фон Куб

«…[] математическое и конструктивное рассмотрение общих структурных отношений, функций и систем.

Джефф Дули

«Кибернетика — это наука о целенаправленном поведении. Это помогает нам объяснить поведение как непрерывное действие кого-то (или предмета) в процессе, как мы его видим, поддержания определенных условий вблизи целевого состояния или цели».

«По крайней мере (есть, конечно, больше), кибернетика подразумевает новую философию о (1) том, что мы можем знать, (2) о том, что значит для чего-то существовать, и (3) о том, как добиться цели. Кибернетика подразумевает, что знание должно быть построено посредством эффективных процессов поиска цели и, возможно, не обязательно путем раскрытия вневременных, абсолютных атрибутов вещей, независимо от наших целей и потребностей.» источник

Чарльз А. Финк

«Кибернетика — это наука о невидимых процессах, которые питают энергией динамические сущности: рукотворные, природные и духовные. С более узкой технической точки зрения, кибернетика — это то, что заставляет системы функционировать».

Хайнц фон Ферстер

«Вот что интересно в кибернетике. Вы просите нескольких человек дать вам определение, и хотя вы не узнаете от них многого о кибернетике, вы многое узнаете о человеке, дающем определение, включая область его знаний, его отношение к миру, их желание играть с метафорами, их энтузиазм в отношении управления и их интерес к коммуникациям или теории сообщений.

«Если бы кто-то назвал одно центральное понятие, первый принцип кибернетики, это была бы цикличность».

Fusionanomaly.net

«[К]ибернетика изучает организацию, коммуникацию и управление в сложных системах, сосредотачиваясь на круговых (обратных) механизмах. Кибернетика, происходящая от греческого слова, обозначающего рулевого (kybernetes), была впервые введена математиком Винером как наука о коммуникации и контроль в животном и машине (к которому мы теперь можем добавить: в обществе и в отдельных людях).Она выросла из теории информации Шеннона, призванной оптимизировать передачу информации по каналам связи, и концепции обратной связи, используемой в технических системах управления. В своем нынешнем воплощении «кибернетики второго порядка» основное внимание уделяется тому, как наблюдатели строят модели систем, с которыми они взаимодействуют».

Фрэнк Хонивилл Джордж

«Кибернетику можно рассматривать как недавно возникшую науку, хотя в некоторой степени она пересекается с существующими науками.Если считать физику, химию, биологию и т. д. традиционными науками, то кибернетика — это классификация, объединяющая их все. …Кибернетика формально определяется как наука об управлении и коммуникации у животных, людей и машин. Он извлекает из любого контекста то, что связано с обработкой информации и контролем. … Одной из основных характеристик кибернетики является ее озабоченность построением моделей, и здесь она пересекается с операционными исследованиями. Кибернетические модели обычно отличаются иерархичностью, адаптивностью и постоянным использованием петель обратной связи.… Кибернетика в некотором роде подобна науке об организации, с особым упором на динамическую природу организуемой системы». источник

Ранульф Гланвилл

«Кибернетика — это, по сути, цикличность». источник

Эрнст фон Глазерсфельд

«способ мышления»

«Кибернетику, как мы все знаем, можно описать по-разному. Моя кибернетика не является ни математической, ни формализованной. Сегодня я бы описал это так: кибернетика — это искусство создания равновесия в мире возможностей и ограничений.

Виктор Михайлович Глушков

«…общая теория преобразования информации, а также теория и принципы построения различных преобразователей информации»

Георг Клаус

«Теория взаимосвязи возможных динамических саморегулирующихся систем с их подсистемами»

Андрей Колмогоров

«наука, занимающаяся изучением систем любой природы, способных получать, хранить и обрабатывать информацию с целью использования ее для управления»

Крис Лукас

«Кибернетика — это наука об эффективной организации, управлении и связи в животных и машинах.Это искусство управления, регулирования и устойчивости. Здесь речь идет о функции, а не о конструкции, в обеспечении регулярного и воспроизводимого поведения при наличии нарушений. Здесь акцент делается на семействе решений, способах упорядочивания вещей, которые могут применяться ко всем формам систем, независимо от используемого материала или конструкции. … Эта наука касается влияния входных данных на выходные, но в том смысле, что желательно, чтобы выходное состояние было постоянным или предсказуемым — мы хотим, чтобы система поддерживала состояние равновесия.Он применим в основном к сложным системам и связанным системам и использует концепции обратной связи и преобразований (отображения от входа к выходу), чтобы добиться желаемой неизменности или стабильности результата». источник

Lycos.com Технический глоссарий

«Изначально изучая биологические и искусственные системы управления, кибернетика превратилась во множество разрозненных областей исследования с исследованиями во многих дисциплинах, включая информатику, социальную философию и эпистемологию.В целом кибернетика занимается выяснением того, какие механизмы контролируют системы и, в частности, как системы регулируют сами себя».

Умберто Матурана

«Я предложил термин «искусство и наука человеческого понимания» для кибернетики. Почему? Человек, который ведет корабль, шкипер, действует как на основе практических знаний, так и интуиции. Таким образом, шкипер выступает и как ученый, и как художник.

Понимание системы требует как интуиции как гештальтического схватывания системных когерентностей рассматриваемой системы, так и видения структурных (каузальных) когерентностей местности, где находится наблюдатель.Дальнейшее понимание включает в себя соотнесение этих двух различных операционных точек зрения таким образом, который, хотя и не является дедуктивным, показывает динамическую связанность любой части системы с динамической тотальностью, которой является система. Итак, в той мере, в какой кибернетика имеет дело с управлением системами, а также с их научным объяснением по мере того, как они возникают в нашем понимании как наблюдателей, я называю кибернетику искусством и наукой понимания».

Уоррен МакКаллох

«…Большинство людей слышали о кибернетике от Норберта Винера или его последователей.В узком смысле это не что иное, как искусство рулевого держать курс, поворачивая руль так, чтобы компенсировать любое отклонение от этого курса. Для этого рулевой должен быть настолько проинформирован о последствиях своих предыдущих действий, чтобы корректировать их — инженеры связи называют это «отрицательной обратной связью», — поскольку вывод рулевого снижает вклад рулевого. Внутреннее управление нервной деятельностью, нашими рефлексами и нашими аппетитами иллюстрирует этот процесс. Во всех них, как и при управлении кораблем, должна возвращаться не энергия, а информация.Следовательно, в широком смысле можно сказать, что кибернетика включает самые актуальные приложения количественной теории информации». источник: Embodiments of Mind , с. 158

Маргарет Мид

«…[T]он набор междисциплинарных идей, которые мы сначала назвали «обратной связью», затем назвали «телеологическими механизмами», а затем назвали… «кибернетикой» — форма междисциплинарного мышления, которая сделала возможным для членов многих дисциплин, чтобы легко общаться друг с другом на языке, понятном всем.

Новая Британская энциклопедия

«Теория управления в применении к сложным системам»

Майкл О’Каллаган

«Слово кибернетика происходит от греческого слова «рулевой» — тот, кто управляет кораблем. Кибернетика определяется как наука о связи и управлении. Он отображает пути передачи информации, с помощью которых системы могут либо регулироваться извне, либо регулировать себя изнутри. Таким образом, наука имеет две основные ветви: первая занимается управлением машинами и привела к разработке таких вещей, как компьютеры, автоматические навигационные системы для космических кораблей, управляемые ядерные ракеты и так называемое «умное» оружие.… Вторая ветвь имеет дело с более сложными процессами контроля, посредством которых самоорганизующиеся биологические и социальные системы регулируют себя и приспосабливаются к окружающей среде, от которой зависит их выживание. … Биологическая и социальная ветвь кибернетики сегодня все еще рассматривается как второстепенная дисциплина, редко преподается в университетах и ​​ошибочно считается даже образованной публикой неким эзотерическим занятием, имеющим отношение только к академическим эпистемологам и теоретикам сложности». источник

Пол Пангаро

«Кибернетика — одновременно и важнейшая наука века, и наименее признанная и понятая.Это не робототехника и не замораживание мертвецов. Он не ограничивается компьютерными приложениями и может сказать столько же о человеческих взаимодействиях, сколько и о машинном интеллекте. Сегодняшняя кибернетика лежит в основе крупных революций в биологии, искусственном интеллекте, нейронном моделировании, психологии, образовании и математике. Наконец-то появилась объединяющая структура, которая стирает давние различия между наукой и искусством, а также между внешней реальностью и внутренней верой». источник

Гордон Паск

«искусство и наука манипулирования оправданными метафорами»

«…[I]t определяется по-разному.На одном полюсе находится первоначальное определение «наука об управлении и коммуникации в животном и машине», предложенное Норбертом Винером, когда он использовал это слово в 1948 году в книге «Кибернетика», которая является первым полным изложением дисциплины… Другой крайностью является предложение Луи Куффиньяля, выдвинутое в качестве расширения в 1956 г.: «Кибернетика — это искусство, обеспечивающее эффективность действия». Таким образом, Стаффорд Бир рассматривает кибернетику как науку о надлежащем контроле внутри любого узла, рассматриваемого как органическое целое.… Росс Эшби, с другой стороны, делает акцент на абстрагировании управляемой системы от потока реального мира…, и он занимается полностью общими синтетическими операциями, которые могут быть выполнены с абстрактным образом. Он указывает, что кибернетика не более ограничена управлением наблюдаемыми совокупностями и абстрактными системами, которые им соответствуют, чем геометрия ограничена описанием фигур в евклидовом пространстве, которое моделирует нашу среду. … Со своей стороны, я присоединяюсь к точке зрения как Эшби, так и Бира, находя их совместимыми.Оба их определения включены в глобальное изречение Винера». источник: Подход к кибернетике , 1961, с. 15

Эндрю Пикеринг

«…[T]в кибернетике есть что-то философски или теоретически насыщенное. С ним связана какая-то соблазнительная тайна или гламур. И причина этого, я думаю, в том, что кибернетика является воплощением парадигмы, отличной от той, в которой выросло большинство из нас, редуктивной, линейной, ньютоновской парадигмы, которая до сих пор характеризует большую часть академической работы в области естественных и социальных наук. (и инженерные, и гуманитарные тоже) — классические науки, как их называют Илья Пригожин и Изабель Стенгерс (1984).… Однако мне кажется, что историкам еще предстоит серьезно заняться этим аспектом кибернетики». источник

Психо-Онтология.Net

«Слово было впервые использовано Платоном для обозначения «искусства управления» или «искусства управления». Он был принят в 1940-х годах в Массачусетском технологическом институте для обозначения способа мышления о том, как сложные системы координируют себя в действии: «наука об управлении и коммуникации в животном и машине», как выразился Винер. Кибернетика первоначально была сформулирована как способ создания математических описаний систем и машин.Он разрешил парадокс того, как вымышленные цели могут иметь последствия в реальном мире, показав, что одна только информация (обнаруживаемые различия) может навести порядок в системах, когда эта информация находится в обратной связи с этой системой. По сути, это переводит восприятие (обнаружение различий) в цель.

В широком смысле кибернетика включает следующие три ключевые идеи: системная динамика; гомеостаз вокруг ценности; и рекурсивная обратная связь».

Ларри Ричардс

«способ мышления о способах мышления»; «предлагает словарь для разговоров и, следовательно, размышлений о динамике отношений и поведения»; отсюда «кибернетик»: «мастер во времени»

Алан Скривенер

«Кибернетика — это исследование систем, которые могут быть отображены с использованием петель (или более сложных циклических структур) в сети, определяющей поток информации.Системы автоматического управления в обязательном порядке будут использовать хотя бы один контур информационного потока, обеспечивающий обратную связь». источник

Times of London, 11 мая 1959 г. (цитируется по OED)

«Кибернетика — это изучение человека по отношению к его конкретной работе или машине с особым упором на психические процессы и механизмы управления».

Бронислав Трентовски

Cybernetica : «искусство управления нацией» (около 1849 г.)

Университет Брэдфорда, кафедра кибернетики, Интернета и виртуальных систем

«Кибернетика — это общее слово для описания изучения систем — роботов, компьютеров, машин и людей, которые их используют.

Университет Рединга

«Название было придумано Норбертом Винером в 1948 году в результате сотрудничества Винера, математика, и его коллег из других дисциплин: они заметили, что у них схожие интересы, но где не было имени, чтобы сгруппировать их интересы. Они выбрали кибернетику, управление субтитрами и коммуникацию в животном и машине, тем самым отражая, что и технологические, и биологические системы имеют много общих характеристик». источник

Франсиско Варела

«Кибернетика первого порядка: кибернетика наблюдаемых систем.
Кибернетика второго порядка: кибернетика систем наблюдения».

Веб-словарь по кибернетике и системам — Principia Cybernetica Web

«…междисциплинарный подход к организации, независимо от материальной реализации системы. В то время как общая теория систем привержена холизму, с одной стороны, и стремлению обобщить структурные, поведенческие и эволюционные особенности живых организмов, с другой, кибернетика привержена эпистемологической перспективе, рассматривающей материальные целостности как поддающиеся анализу без потерь в терминах набора компонентов плюс их организация.

WhatIs.com

«На основе греческого слова «kybernetes», что означает рулевой или губернатор, кибернетика — это наука или исследование механизмов управления или регулирования в человеческих и машинных системах, включая компьютеры».

Рэндалл Уитакер

«Кибернетика представляет собой поиск последовательных и невиталистических объяснений тех постоянно упорядоченных явлений (например, регуляризованного поведения; познания), чьи чудеса исторически побеждали наш аналитический склад ума и заставляли нас отступать в виталистические вымыслы.Поиски все еще продолжаются, в значительной степени потому, что некоторые конструкции, обычно ассоциируемые с кибернетикой, в первую очередь «контроль», «информация» и «коммуникация», остаются такими виталистическими фикциями в разговорном употреблении».

«Что отличает нечто с точки зрения его кибернетики от всего остального, так это не столько контроль как таковой или коммуникация как таковая, сколько представление о том, что траектория или поведение опосредуются ссылкой на что-то еще. И «чем-то другим» может быть отдельный компонент, может быть, отдельная сущность или единица, может быть, орган или компонент в интересующей нас системе, или, в случае нервной системы, она по существу виртуальна, она находится внутри или в вас. можно сказать, ортогональная область взаимодействий и поведения, или под ортогональной я имею в виду ортогональную к той, в которой проявляются интересующая структура и операционная система.Другими словами: своего рода двойственность. [..] Траектория/поведение управляемой системы (я не люблю говорить об управлении и контроле и тому подобном, но я буду использовать это в данном случае)… Конкретная интересующая система, чье поведение кажется, что он следует, так сказать, неслучайному пути — этот неслучайный путь опосредуется чем-то другим, чем наблюдаемая операция. Он находится в ортогональном измерении или в отдельной, может быть, отдельной сущности или подсистеме, динамика которой определяет, что это такое.Но это другое. Всегда разное». Источник: От Розенблюта до Ричмонда (учебное видео) — части 6/6, с 4:30 до 5:59.

Норберт Винер

«Наука об управлении и связи в животном и машине»

Джеймс Уилк

«Исследование обоснованного вмешательства»

Информация, кибернетика и вторая промышленная революция

Цель, которая мотивирует Рональда Р. Клайна Момент кибернетики — это попытка ответить на вопрос, «почему мы пришли к выводу, что живем в век информации» [6].Клайн работает в этом направлении, прослеживая историю концепции информации с первых дней кибернетики и теории информации в 1940-х годах и во время Второй мировой войны, через «кибернетическое увлечение» 1950-х, закат кибернетики в 1960-х, контркультурный ажиотаж вокруг информации в 1970-х и, в конечном счете, наступление «информационного века» в 1980-х. Книга представляет собой убедительное историческое повествование, которое иллюстрирует, как высокотехнологичные описания информации в работах Норберта Винера и Клода Шеннона распространились на народное воображение.Книга Клайна важна из-за исторических подробностей, которые она привносит в развитие кибернетики и теории информации. Клайн, профессор истории и инженерной этики в Корнельском университете, сплетает воедино углубленное изучение технических аспектов кибернетики и теории информации, в то же время стараясь поместить их в политический контекст дня. История, которую он рассказывает, наполнена личными отношениями, конфликтами, враждой и проблемами, в которые были вовлечены и с которыми столкнулись создатели этих идей.

Информация как количество и информация как данные

Центральное место в отчете Клайн занимает история того, как информация трансформировалась в понятие. В руках Винера и Шеннона информация относилась к степени случайности или потенциальной неопределенности, которую имеет источник передачи при выборе сообщения для передачи. Винер работал над системами радиолокационного слежения во время Второй мировой войны, но после войны выступил против милитаризма и сосредоточился на автоматизированных процессах обратной связи в механике и ранней робототехнике.Шеннон, который некоторое время учился у Винера, был инженером-электриком, и его работа была связана с информационными каналами и тем, как сделать их более эффективными при передаче сигналов. После того, как Винер и Шеннон определили понятие информации, оно стало широко использоваться для обозначения содержимого передач, данных, которые передаются между передатчиком и приемником или, что важно, хранятся на диске.

«Приняв язык и концепции кибернетики и теории информации, — пишет Клайн, — ученые превратили метафору информации в фактическое описание того, что обрабатывается, хранится и извлекается» [6].В то время как в 1972 году в игре было по крайней мере тридцать девять значений информации, со временем она «в популярном дискурсе была сведена к передаче коммодифицированных равновероятных битов в компьютерных сетях» [, там же. ]. Конечно, именно в этом смысле мы используем информацию сегодня. Пол Мейсон в своей недавней книге Postcapitalism (2015) понимает информацию как ресурс, родственный материи, но с той важной разницей, что информация не подвержена дефициту и может копироваться до бесконечности (Mason, 2015).Винер осуждал такой подход к информации, заявляя, что

Информация есть информация, а не материя или энергия. Никакой материализм, который этого не признает, не может выжить в наши дни. [14]

Суть Винера в том, что информация не является чем-то, что производится ни человеческим мозгом, ни электрической или механической системой при общении. Так что же это?

Хотя между теориями Винера и Шеннона существовали различия, они согласились, что информацию следует понимать как меру того, «что было передано в сообщениях, протекающих через петли управления с обратной связью, которые позволяют всем организмам, живым и неживым, адаптироваться». к окружающей их среде» [12-13].Вместо того, чтобы измерять содержание этих сообщений (о чем говорится в сообщении), соглашение между Винером и Шенноном сводилось к тому, что можно описать как несемантический элемент сообщения. Они утверждали, что информация является мерой неопределенности сообщения в момент его передачи или, другими словами, объемом выбора, который имеет передатчик при построении сообщения. Как пишет Клайн [16]:

Шеннон определил информацию как степень неопределенности, связанную с выбором сообщений источником информации, а не как количество данных, выбранных для передачи.Чем больше неопределенность того, что источник информации выберет из множества сообщений, тем больше информации он выдаст. Максимальное количество информации генерируется при случайном выборе сообщения (т. е. при равной вероятности выбора любого сообщения). Никакая информация не генерируется, когда известен выбор сообщений.

Это может показаться странным способом описания информации, но с точки зрения инженера это жизненно важно. При проектировании или оценке пригодности канала, по которому будет передаваться сигнал, потенциальная неопределенность или случайность в сообщении будут определять максимальную пропускную способность канала.Если у передатчика мало информации (т. е. точно известно, каким будет сообщение), то канал можно спроектировать соответствующим образом. Если передатчик имеет более высокую информацию (т. е. он менее уверен в том, каким будет сообщение), каналу потребуется более высокая пропускная способность.

Хотя критики часто отвергают такой способ мышления об информации, следует отметить, что и для Шеннона, и для Винера другие, более всеобъемлющие определения действительно имели широкое значение, но не имели конкретного отношения к инженерной проблеме, которой они занимались.Шеннон, с одной стороны, признавал иное понятие информации, даже утверждая, что это слово не следует использовать для его количественного понятия, но не находя подходящей замены [60]. Винер, с другой стороны, ясно дал понять, что сигналы имеют как семантическое, так и информационное содержание [80]. Книга Клайна помогает подчеркнуть тот факт, что критика Винера и Шеннона должна учитывать точную природу их работы: они не стремились к общей теории того, что важно в общении; скорее, они стремились определить величину неопределенности сигналов и сделали это как инженеры-электрики.Этот отчет об информации часто приписывают Шеннону (и Уоррену Уиверу, который помог его популяризировать (например, Уивер, [1949] 1973)) [112], но в то время и Винер, и Шеннон согласились, что он был разработан независимо, но более или менее одновременно, и, как отмечает Клайн, многие называют это моделью информации и коммуникации «Шеннон-Винер» или «Винер-Шеннон» [16].

На протяжении всей книги Клайн утверждает, что это определение информации в какой-то момент было заменено как в научном, так и в популярном воображении идеей информации как данных, как того, что обрабатывают компьютеры, мозг и другие системы.Социолог Дэниел Белл, например, уловил ажиотаж вокруг информации и информационного общества в 1970-х годах и, обсуждая работу Шеннона, переопределил информацию как «обработку данных в самом широком смысле» [224]. Однако многое в книге Клайна позволяет предположить, что это был не столько сдвиг в определении информации, сколько симбиотические отношения, в которых техническая и научная важность работ Винера и Шеннона по кибернетике и теории информации, а также последующее развитие электронные компьютеры позволили понятию информации как данных стать риторическим ориентиром конца 20-го ^-го -го века.Клайн отмечает, например, что представление об информации как о данных или содержании было преобладающим примерно в то время, когда Винер и Шеннон работали над своими соответствующими количественными информационными теориями [73]. Действительно, еще в конце 1940-х годов, сразу после публикации книги Винера «Кибернетика », ученый-компьютерщик Эдмунд Беркли «много говорил о «хранении информации» и «обработке информации» [121]. То, что мы имеем, — это не переход от информации как количества к понятию информации как данных, которое имело большую значимость, а, как выразился Клайн, популяризация таких писателей, как Винер и Шеннон (« Кибернетика » Винера стала неожиданным хитом [68]. 69]), которые были связаны с «информационным дискурсом, возникшим для объяснения публике вновь изобретенных электронно-вычислительных машин» [121].

Это не означает, что те, кто работал над кибернетикой и теорией информации, ничего не привнесли в более широкие дебаты об информации и идее информационного общества. Винеру, например, в книге приписывают введение связи между информацией и идеей второй промышленной революции. Клайн описывает это как «создание риторической основы для того, что позже назовут «информационным веком»» [73]. В то время как Шеннон был гораздо более скромным и неохотно говорил о применении своей работы за пределами своей области, Винер был заядлым публицистом и популяризатором как кибернетики, так и теории информации.Для него, в то время как промышленная революция 19 века была основана на передаче энергии, промышленная революция 20 века была основана на передаче информации [14].

Взлет, упадок и снова подъем кибернетики

В основе повествования Клайна о том, как мы дожили до того, что обычно называют информационным веком, лежит история о том, как кибернетика поднялась вместе с шумихой, связанной с информацией, но в конечном итоге проиграла и осталась позади.Таким образом, хотя концепция информации в той или иной форме повлияла на многие представления современного общества, кибернетика была дискредитирована в 1950-х и 1960-х годах. То, как кибернетика сначала стала популяризироваться, а затем отвергнута, — это один из способов, которым Клайн помещает повествование вокруг кибернетики и теории информации в более широкие изменения в обществе и, что важно, в политическом климате холодной войны. Термин «кибернетика», введенный Винером, относится к изучению процессов управления и коммуникации в организме, машинах и социальных группах.Он вырос из работы Винера по автоматизированному радиолокационному слежению во время Второй мировой войны и быстро стал заниматься робототехникой и даже, в Советском Союзе, экономическим планированием. В конечном счете, ценность кибернетики заключается в том, как она стремится пролить свет на процессы самоорганизации, которые избегают необходимости в централизованных контролерах, будь то мозги, комитеты по планированию или правительства.

Помимо общего всплеска дискуссий об информации и электронных вычислениях, которые способствовали проникновению кибернетики в 1940-х и начале 50-х годов, Клайн подчеркивает, как структуры военного финансирования научных исследований США и популярность научной фантастики помогли кибернетике .Что касается последнего, Клайн пишет о работах таких авторов, как Айзек Азимов и Курт Воннегут, которые рекламируются вместе с такими книгами, как « Кибернетика » Винера. I Азимова, Робот и Player Piano Воннегута, кроме того, выделяются (наряду с Limbo Бернарда Вулфа) как опирающиеся на кибернетику в своих сюжетных линиях [88-89]. Хотя Клайн не упоминает об этом, работы Фрэнка Герберта, хотя и написанные позже, в конце 1950-х и 60-х годах, также могут быть засчитаны здесь.Сам Винер (не очень успешно) писал научную фантастику, но отчаивался из-за тривиализации кибернетики как научной прихоти. Клайн цитирует его слова: «[Я] внимательно следил за периодом, когда то, что я намеревался сделать серьезным вкладом в науку, интерпретировалось широкой публикой как научная фантастика и сенсационность» [88]. Винер так же скептически отнесся к тому, что кибернетикой занялся основатель саентологии Л. Рон Хаббард, потребовавший через своего адвоката, чтобы Дианетический фонд прекратил использовать его имя и исключил его из списка ассоциированных членов [91-92].Как отмечает Клайн, Шеннон был другого мнения и «высоко ценил» Хаббарда. Шеннон ссылался на Хаббарда как на друга и способствовал установлению связей между ним и Уорреном МакКаллохом, одним из грандов кибернетики в США [92-93].

Это было не единственное расхождение во мнениях между Винером и МакКаллохом. Хотя кибернетика связана с военным финансированием исследований, особенно во время Второй мировой войны, Винер считал себя антимилитаристом, написав в Atlantic Monthly (1947) статью, осуждающую использование науки на войне.Он встречался с лидерами профсоюзов в США для обсуждения приложений кибернетики [73] и находился под наблюдением ФБР в связи с его антимилитаристскими заявлениями и дружбой с коммунистами [87]. Писая о потенциале автоматизации производства, который принесла кибернетика, Винер явно сосредоточился на социальной стороне этого вопроса и посвятил свою вторую книгу, «Человеческое использование людей» , «протесту против [] существ на сборочных конвейерах [цитируется по 80]. В этой книге, как выразился Клайн, «Винер подверг критике дегуманизирующие последствия фашизма, большого бизнеса [и] большого правительства» [, там же.]. Возможно, Винер был ближе к радикальной политике, с которой были связаны более поздние направления кибернетики (например, Duda, 2013; Swann, 2014), чем можно было бы предположить на первый взгляд. По этим пунктам Винер считал себя отличным от других представителей кибернетического сообщества, особенно от антикоммуниста МакКаллоха, но также и от Шеннона, которого он назвал воином холодной войны [86]. В то время как кажется, что за столкновением между Винером и Маккаллохом стояли и личные причины [66-67], доминирование Маккаллоха в академических кибернетических кругах США из-за его связей с правительством и военными определенно не устраивало Винера, и вражда была сохранялся до смерти последнего в 1964 году.

Связи, нарисованные Клайном между правительством/военными и кибернетикой, с одной стороны, и научной фантастикой и кибернетикой, с другой, идут дальше. Кибернетика пережила упадок в конце 1950-х и 1960-х годах. Клайн подчеркивает иронию роли научной фантастики в этом, поскольку кибернетика стала ассоциироваться со страхом перед автоматизированным управлением сверху вниз и, что более важно, в научном сообществе считалась научной причудой [183]. кое-что, о чем Винер беспокоился. В более общем плане кибернетики, такие как Грей Уолтер, и те, кто был близок к движению, такие как Маргарет Мид, отражая более широкое академическое мнение, видели, что кибернетика теряет лицо как количественная наука [180-182].Клайн цитирует Уолтера, который сказал, что «кибернетическая теорема так редко предсказывала новый эффект или объясняла загадочный эффект» [цит. по: 181]. Как ни странно, именно правительственная и военная поддержка снова поддержала кибернетику. Кибернетика в США была возрождена, как обсуждает Клайн, в ответ на ее принятие в Советском Союзе, и большая часть финансовой поддержки исходила от ЦРУ [185]. И Американское общество кибернетики, и журнал «Информационное общество » (выпущенный намного позже, в 1981 году, как часть более общей шумихи вокруг информации) в книге связаны с ЦРУ, как и соперник Винера Маккаллох [185, 222].Однако, с другой стороны, кибернетика и теория информации также пользовались определенной популярностью среди Новых левых 1960-х годов [216], и деятели контркультуры, такие как Стюарт Брэнд, подхватили эти теории, часто благодаря работам Грегори Бейтсона.

В целом, частичной реабилитации кибернетики оказалось недостаточно, чтобы закрепить ее в массовом сознании, и дискурс об информации и информационном обществе захлестнул кибернетику в 1980-х и позже. Как пишет Клайн, «у альтернативного дискурса кибернетики было гораздо меньше сторонников, несмотря на роль кибернетики в создании информационного дискурса» [227].Кибернетика теперь обычно сокращается до префикса «кибер» (в «киберпространстве» и «киберпанке»). « Кибер» , отмечает Клайн, «стало излюбленным прилагательным для описания мира информации, проходящей через обширную компьютерную сеть». Далее он отмечает, что это «усеченный остаток того, что осталось от богатого дискурса кибернетики в век информации» [228]. Сочетание этих факторов — негативный образ в научной фантастике и общественном сознании, подъем нарратива об информационном обществе, положение Винера как аутсайдера и его неудача в укреплении своего положения в качестве количественной науки — привели к окончательному упадку кибернетики в США.

Кибернетика и организация

Клайн фокусирует книгу на событиях в США, и одна из возможных критических замечаний заключается в том, что в ней упускается большая часть самого интересного в том, как кибернетика развивалась за пределами ее первоначальной области электротехники и механики. С одной стороны, такие кибернетики, как Винер и Шеннон, были непреклонны в том, что их описание информации и обратной связи нельзя применить к другим дисциплинам, а именно к общественным наукам. В то время как антропологи Мид и Бейтсон присутствовали на конференциях Мейси, положивших начало кибернетике, лидеры в этой области были против включения социологов.Винер, например, заявлял, что, по словам Клайна, «социальная наука не располагала достаточно длинными рядами непротиворечивых данных, к которым можно было бы применить его математическую теорию предсказания» [37]. Винер стремился расширить кибернетику для решения социальных проблем [81], но для него это не должно означать ее распространение на социальные науки. Следует отметить, что Винер не выступал против социальных наук, использующих кибернетические принципы. Это было, скорее, противостояние общественным наукам с использованием математики кибернетики [153].Тем не менее, через историю применения кибернетики в области социальных наук и, что более важно, учитывая направленность этого журнала, в вопросы организации, проходит богатая линия.

Клайн упоминает работу Карла Дойча по кибернетике и правительству и отмечает, что Дойч ссылался непосредственно на письмо, полученное им от Винера, в котором он заявил, что, по выражению Клайна, «хотя социальные системы имеют более сложный процесс коммуникации, чем машинах, оба случая подчинялись «одной и той же грамматике»» [144].Это обозначило способ применения принципов кибернетики к таким вопросам социальных наук, как организация. Однако более того, Клайн не вникает в эти приложения. Кратко обсуждаются управление и совместная самоорганизация, а также системы управления информацией [206-208], но, например, Стаффорд Бир, который в Европе выделяется как одна из самых важных фигур в кибернетике и разработал ее как теорию организации. (например, Beer, 1972), упоминается только один раз и только в связи с «неразрешимой проблемой моделирования […] сложных, нелинейных систем с обратной связью», таких как население и ресурсы [193].Конечно, было бы несправедливо поднимать это как критику, поскольку Клайн совершенно ясно говорит о сосредоточении внимания на дискурсе информации и информационном обществе, и его описание кибернетики справедливо ограничено этим контекстом. Я бы предположил, что книга может быть полезна ученым-организаторам, поскольку она дает богатую картину развития кибернетики и теории информации в США и освещает большую часть предыстории того, как кибернетика применялась в других местах и ​​в других областях. . Таким образом, хотя Клайн может сосредоточиться преимущественно на публичном дискурсе и электронных вычислениях в той мере, в какой они относятся к кибернетике, его книга будет представлять интерес и подлинную пользу для тех, кто исследует потенциал кибернетики для теории организации.Центральное место в таком проекте, конечно, занимают разработки в области кибернетики второго порядка, которые, опять же, лишь кратко представлены в книге Клайна [196–101].

В то время как Кибернетический момент не имеет ни повествовательного стержня отдельной исторической ситуации, чтобы сфокусировать дискуссию (как это делает Eden Medina Кибернетические революционеры (2011)), ни теоретического исследования, которое могло бы прояснить важность разговоров о кибернетике и информации. Теория (как в случае с Кэтрин Хейлс « Как мы стали постчеловеком » (1999) или Эндрю Пикеринга « Кибернетический мозг » (2010)) тем не менее удается рассказать историю, которая подчеркивает развитие и изменение концепции информации и его использование в кибернетике и теории информации вплоть до повседневного использования в контексте так называемого информационного века.

Однако многое из того, что увлекательно в книге, — это не технические детали или грандиозное историческое повествование, а личные истории и первоисточники, которые Клайн использует для иллюстрации. Они представляют собой контекст, который является не только фоном для кибернетики и теории информации, но и каркасом, в котором они были построены. Некоторые из самых интересных элементов книги — это те, которые мимолетны в истории. Выше я упомянул роль научной фантастики в взлете и падении кибернетики, но более важными являются социальные и политические ограничения, которые во время холодной войны применялись к тем, кто работал в кибернетике.В одном показательном случае Клайн пишет о том, как Маргарет Мид, которая с самого начала занималась кибернетикой (и действительно является первым историческим персонажем, которого мы встречаем в книге), была лишена финансирования для участия в ключевой конференции по теории информации. Транспорт должен был быть предоставлен Управлением военно-морских исследований, и правила запрещали женщинам быть пассажирами. В конце концов Мид пришлось оплачивать свое путешествие самостоятельно. Именно эти личные (но также и политические) истории проходят через более широкое повествование Клайна и придают книге большую часть ее глубины и богатства и заставляют нас читать кибернетику и теорию информации не как абстрактные академические теории, а как полностью помещенные в их конкретный контекст. .

Момент кибернетики: или почему мы называем наш век информационным веком (Новые исследования американской интеллектуальной и культурной истории): 9781421424248: Клайн, Рональд Р.: Книги

Нигде в растущей вторичной литературе по кибернетике за последние два десятилетия нет есть краткая история кибернетики, науки о связи и управлении, которая помогла вступить в нынешний информационный век в Америке. Нигде, то есть до сих пор. . . Читатели имеют в Момент Кибернетики первую авторитетную историю американской кибернетики.

― Информация и культура

Чрезвычайно интересная и вдохновляющая история концепций кибернетики. . . Это книга для всех, чтобы читать, наслаждаться и думать.

― Choice

В целом книга представляет собой всесторонний и глубокий ретроспективный анализ вклада американской научной школы в становление, становление и развитие кибернетики и теории информации. Несомненным достоинством книги является умелое использование автором многочисленных библиографических источников, отражающих научную, инженерную и общественную значимость рассматриваемых вопросов, соперничество идей и разработок, а также взаимоотношения между учеными.

― Кибернетика и системный анализ

Возможно, доктор Клайн имеет уникальную возможность взяться за такую ​​обширную и сложную тему, как кибернетика. . . Читателям, незнакомым с Винером и его работами, рекомендуется начать с этой хорошо написанной и тщательной книги. Те, кто уже знаком, еще найдут много нового и познавательного в тщательном исследовании и аргументированных интерпретациях.

― IEEE History Center

Наиболее полная интеллектуальная история кибернетики в Америке холодной войны.

― Journal of American History

Эта книга будет очень ценной в качестве исторического фона для большого количества дисциплин, которые были вовлечены в кибернетический момент: информатика, техника связи, теория информации и социальные науки социологии и антропологии.

― IEEE Technology and Society Magazine

Хроника кибернетики Рональда Клайна, безусловно, делает то, что должна делать превосходная история науки. Он перенесет вас туда—в золотой век новой захватывающей области.Вы почти почувствуете запах этой сигары.

― Кибернетика второго порядка

Книга Клайна Момент кибернетики отслеживает взлеты и падения кибернетического движения более подробно, чем любой исторический отчет на сегодняшний день.

― Los Angeles Review of Books

Клайн оказывает ценную услугу, прослеживая противоречивые судьбы кибернетики и теории информации.

― Анналы науки

. . . Знания, предлагаемые в «Моменте кибернетики», в значительной степени помогут любому читателю, стремящемуся к расширенному или более полному пониманию нашего современного дискурса, связанного с информацией, а также предоставят подробную и хорошо обоснованную историю науки о кибернетике.

― Canadian Journal of Academic Librarianship

После прочтения его книги невозможно игнорировать тот вклад, который кибернетика внесла в вычислительные модели и методы, используемые во многих академических дисциплинах, а также во многие из этих дисциплин — от биологии до инженерии. к социальным наукам и гуманитарным наукам―действовали даже в количественной и социальной истории. В «Моменте кибернетики» Клайн вывел кибернетику из тени интеллектуальной истории в центр внимания.

― Американское историческое обозрение

. . . ценное дополнение к истории кибернетики. . .

― ЗНАЧОК

Эта книга наверняка станет классикой для историков, работающих во все более широком диапазоне научных и технических дисциплин, на которые кибернетика бросила свою длинную тень.

― Исида

. . . Книга Клайна представляет собой бесценный ресурс, который проливает свет на концептуальные основы некоторых из наиболее убедительных исследований взаимодействия между человеческой цивилизацией и планетарной экологией.

― Британское общество литературы и науки

Момент кибернетики предлагает более чем убедительную историю сложных способов, которыми одна конкретная область сформировала сегодняшний «информационный век». Книга Клайна также способствует более широкому междисциплинарному аргументу в пользу практики (и важности) строгого дискурсивного обмена между, с одной стороны, риторикой, СМИ, общественным восприятием и гуманитарными науками, а с другой — миром прикладных наук. математика, компьютеры и технологии.

― Конфигурации

Момент кибернетики представляет собой углубленное исследование области кибернетики. Это также полезный пример того, как исследователи проясняют вопросы и границы области, предлагая объяснение успеха теории информации и относительного отсутствия успеха кибернетики. Наконец, для ученых, изучающих социальные последствия вычислений, алгоритмов и автоматизации, эта книга предлагает взглянуть на некоторые из первых формулировок этих вопросов и на то, как они решались на заре информационной эры.

― Обзоры H-Net

Момент кибернетики основан на глубоком и тщательном анализе первичных исторических источников в сочетании с широким и контекстуальным обзором вторичной исторической литературы и соответствующим уровнем внимания к связанным с ней популярным культурным повествованиям. С вниманием историка к деталям и непредвиденным обстоятельствам и социологическим пониманием дискурса и значения, Клайн демонстрирует в этой богатой истории, что за многолетним внедрением вычислительных моделей, методов и видений в естественные науки стоит нечто большее, чем мы думали. социальные науки, гуманитарные науки.

— Грегори Дж. Дауни

Пионер кибернетики Норберт Винер о коммуникации, управлении и морали наших машин – Маргинальский

«Информация никогда не заменит озарение», Сьюзан Зонтаг, рассуждая о совести слов. «Слова — это события, они делают вещи, изменяют вещи», — писала Урсула К. Ле Гуин в ту же эпоху в своих изысканных размышлениях о магии реального человеческого общения. «Они преображают и говорящего, и слушающего; они подают энергию туда и обратно и усиливают ее.Они передают понимание или эмоции вперед и назад и усиливают их». Но что происходит, когда слова лишены своей человечности, загружаются в бесчувственные машины и используются в качестве валюты информации, которая больше не освещает?

За полвека до золотого века алгоритмов и за два десятилетия до рождения Интернета математик и философ Норберт Винер (26 ноября 1894 г. — 18 марта 1964 г.) пытался защитить нас от этого тогда еще гипотетического сценария в его чрезвычайно проницательная и проницательная книга 1950 года «Использование человеком человеческих существ: кибернетика и общество» ( публичная библиотека ) — книга, которую Винер описал как посвященную «пределам общения внутри и между людьми», которая продолжилась влиять на поколения мыслителей, творцов и предпринимателей, таких как любимый писатель Курт Воннегут, антрополог Мэри Кэтрин Бейтсон и пионер виртуальной реальности Джарон Ланье.

Норберт Винер

Винер придумал слово кибернетика двумя годами ранее, опираясь на греческое слово, означающее «рулевой» — kubernētēs , от которого также происходит слово «управляющий», — для описания «научного изучения управления и коммуникации». в животном и машине», предложив новый способ мышления о причинно-следственных цепочках и о том, как петля обратной связи, происходящая внутри системы, изменяет саму систему. (Сегодняшняя экосистема социальных сетей — поверхностный, но весьма наглядный пример этого.)

В дополнение к современному взгляду Ханны Арендт на то, как тираны используют изоляцию как оружие подавления и манипуляции, Винер объясняет, почему в этой модели информационных систем коммуникация и контроль неразрывно связаны:

Информация — это название содержания того, чем мы обмениваемся с внешним миром, когда мы приспосабливаемся к нему и делаем так, чтобы наше приспособление ощущалось на нем. Процесс получения и использования информации — это процесс нашего приспособления к непредвиденным обстоятельствам внешней среды и нашей эффективной жизни в этой среде.Потребности и сложность современной жизни предъявляют более высокие требования к этому процессу информации, чем когда-либо прежде, и наша пресса, наши музеи, наши научные лаборатории, наши университеты, наши библиотеки и учебники обязаны удовлетворять потребности этого процесса или не в их цели. Чтобы жить эффективно, нужно жить с адекватной информацией. Таким образом, общение и контроль принадлежат сущности внутренней жизни человека, точно так же, как они принадлежат его жизни в обществе.

Рисунок Ральфа Стедмана из редкого издания «Приключения Алисы в Стране чудес»

Столпом понимания Винера является второй закон термодинамики и его центральная предпосылка о том, что энтропия — растущая тенденция к беспорядку, хаосу и непредсказуемости — увеличивается со временем в любой закрытая система.Но даже если бы мы рассматривали саму вселенную как закрытую систему — предположение, игнорирующее возможность того, что наша вселенная может быть одной из многих вселенных, — ни отдельных людей, ни общества, которые они образуют, нельзя рассматривать как закрытые системы. Скорее, это очаги попыток порядка и убывающей энтропии среди бескрайних просторов космического хаоса — попыток, закодированных в наших системах организации и передачи информации. Винер исследует параллель между организмами и машинами в этом отношении — радикальное понятие в его время и совершенно очевидное, хотя и плохо понятое, в наше время:

Если мы хотим использовать слово «жизнь» для обозначения всех явлений, которые локально плывут против течения возрастающей энтропии, мы вольны это сделать.Однако затем мы включим многие астрономические явления, которые имеют лишь самое отдаленное сходство с жизнью, какой мы ее обычно знаем. Поэтому, по моему мнению, лучше избегать всех вызывающих вопросы эпитетов, таких как «жизнь», «душа», «витализм» и т. напоминают людей в представлении очагов убывающей энтропии в структуре, в которой большая энтропия имеет тенденцию к увеличению.

Когда я сравниваю живой организм с такой машиной, я ни на мгновение не имею в виду, что специфические физические, химические и духовные процессы жизни, как мы ее обычно знаем, такие же, как у машин, имитирующих жизнь.Я просто имею в виду, что они оба могут иллюстрировать локально антиэнтропийные процессы, которые, возможно, также могут быть иллюстрированы многими другими способами, которые мы, естественно, не должны называть ни биологическими, ни механическими.

Искусство Ральфа Стедмана из иллюстрированной биографии Леонардо да Винчи

С чувством поразительной предусмотрительности Винер добавляет:

Общество можно понять только путем изучения сообщений и средств связи, которые ему принадлежат; и что в будущем развитии этих сообщений и средств связи сообщениям между человеком и машиной, между машиной и человеком и между машиной и машиной суждено играть все возрастающую роль.

[…]

В контроле и общении мы всегда боремся с тенденцией природы деградировать организованное и разрушать значимое; тенденция… к увеличению энтропии.

В соответствии с концепцией Нила Геймана истории как «подлинно симбиотических организмов, с которыми мы живем и которые позволяют людям развиваться», Винер рассматривает, как живые организмы напоминают информационные системы и помогают им:

Организм противостоит хаосу, распаду, смерти, как сообщение шуму.Чтобы описать организм, мы не пытаемся определить каждую молекулу в нем и каталогизировать его по крупицам, а скорее ответить на определенные вопросы о нем, раскрывающие его структуру: структуру, которая становится более значимой и менее вероятной по мере того, как организм становится, так сказать, более полно организм.

[…]

Мы не материал, который пребывает, а шаблоны, которые увековечивают себя. Шаблон — это сообщение.

Он добавляет:

Сообщения сами по себе являются формой шаблона и организации.В самом деле, наборы сообщений можно трактовать как имеющие энтропию, подобную наборам состояний внешнего мира. Точно так же, как энтропия является мерой дезорганизации, информация, которую несет набор сообщений, является мерой организации. На самом деле можно интерпретировать информацию, которую несет сообщение, по существу, как отрицательную величину его энтропии и отрицательный логарифм его вероятности. То есть чем вероятнее сообщение, тем меньше информации оно дает.

Винер иллюстрирует эту мысль примером, который порадовал бы Эмили Дикинсон:

Подобно тому, как энтропия имеет тенденцию спонтанно возрастать в замкнутой системе, информация имеет тенденцию к уменьшению; как энтропия является мерой беспорядка, так и информация является мерой порядка.Информация и энтропия не сохраняются и в равной степени не подходят для того, чтобы быть товарами. Клише, например, менее информативны, чем великие стихи.

[…]

Распространенность клише не случайна, а заложена в самой природе информации. Права собственности на информацию страдают от необходимого недостатка, заключающегося в том, что часть информации, чтобы внести свой вклад в общую информацию сообщества, должна сообщать что-то, существенно отличающееся от предыдущего общего запаса информации сообщества.Даже в великих классиках литературы и искусства большая часть очевидной информативной ценности утрачена просто потому, что публика ознакомилась с их содержанием. Школьники не любят Шекспира, потому что он кажется им не чем иным, как массой знакомых цитат. Только когда изучение такого автора проникает на более глубокий слой, чем тот, который был поглощен поверхностными клише того времени, мы можем восстановить с ним информативную связь и дать ему новый и свежий литературный опыт. ценность.

Из этого следует следствие, которое стало еще яснее благодаря технологиям и медийным ландшафтам, до которых Винер так и не дожил и с которыми мы должны жить и живем:

Представление о том, что информация может храниться в изменяющемся мире без чрезмерного обесценивания ее ценности, ложно.

[…]

Информация — это скорее вопрос процесса, чем хранения… Информация важна как этап в непрерывном процессе, с помощью которого мы наблюдаем за внешним миром и эффективно воздействуем на него… Быть живым — значит участвовать в непрерывном потоке влияний извне. внешний мир и воздействует на внешний мир, в котором мы являемся лишь переходной стадией.В переносном смысле быть в курсе того, что происходит в мире, значит участвовать в постоянном развитии знания и его беспрепятственном обмене.

Иллюстрация Мориса Сендака из книги «Открытый дом для бабочек » Рут Краусс

В отрывке, который напоминает ясное противоядие Зэди Смит от иллюзии всеобщего прогресса и предлагает отрезвляющий контрапункт сегодняшнему напряжению социологов, создающих приятные версии « прогресса» с помощью умиротворяющей полуправды высокоизбирательной статистики, умышленно игнорирующей вопрос , для которого , Винер пишет:

Мы погружаемся в жизнь, в которой мир в целом подчиняется второму закону термодинамики: беспорядок увеличивается, а порядок уменьшается.Тем не менее, как мы видели, второй закон термодинамики, хотя и может быть верным утверждением для всей замкнутой системы, определенно не верен для ее неизолированной части. В мире, где энтропия в целом имеет тенденцию к увеличению, есть локальные и временные островки убывающей энтропии, и существование этих островков позволяет некоторым из нас утверждать существование прогресса.

[…]

Таким образом, вопрос о том, интерпретировать второй закон термодинамики пессимистически или нет, зависит от того значения, которое мы придаем Вселенной в целом, с одной стороны, и островам локально убывающей энтропии, которые мы находим в ней, с другой. .Помните, что мы сами составляем такой остров убывающей энтропии и что мы живем среди других таких островов. В результате нормальное предполагаемое различие между ближним и дальним заставляет нас придавать гораздо большее значение областям убывающей энтропии и возрастающего порядка, чем Вселенной в целом.

Изображение понятия не-пространства 1617 года, найденное в Cosmigraphics .

Винер считает центральным недостатком утверждения о том, что стрела исторического времени совпадает со стрелой «прогресса» в универсальном смысле:

Наше преклонение перед прогрессом можно рассматривать с двух точек зрения: с фактической и с этической, т. е. с точки зрения одобрения и неодобрения.Фактически он утверждает, что более ранний прогресс географических открытий, зарождение которого соответствует началу Нового времени, должен продолжаться в течение неопределенного периода изобретательства, открытия новых методов управления человеческой средой. Это, говорят сторонники прогресса, будет продолжаться и продолжаться без какого-либо видимого завершения в будущем, не столь отдаленном для человеческого созерцания. Те, кто придерживается идеи прогресса как этического принципа, считают этот неограниченный и почти спонтанный процесс изменений благом и основой, на которой они гарантируют будущим поколениям рай на земле.Можно верить в прогресс как факт, не веря в прогресс как этический принцип; но в катехизисе многих американцев одно идет за другим.

Этим Винер обращается к самой зияющей пустоте в нарративе о прогрессе — к признанию взаимосвязи существования в различных масштабах и видах, которую первопроходец-натуралист Джон Мьюир столь памятно уловил столетием ранее в своем утверждении, что «когда мы пытаемся выделив что-нибудь само по себе, мы обнаружим, что оно связано со всем остальным во вселенной.За десять лет до того, как Рэйчел Карсон пробудила современное экологическое сознание, Винер считает более крупные планетарные издержки «прогресса» человечества:

Чего многие из нас не понимают, так это того, что последние четыреста лет являются совершенно особым периодом в мировой истории. Скорость, с которой происходили изменения в эти годы, беспрецедентна в более ранней истории, как и сама природа этих изменений. Частично это является результатом более широкого общения, но также и возросшего господства над природой, что на такой ограниченной планете, как Земля, может в долгосрочной перспективе оказаться усилением рабства у природы… Мы так радикально изменили нашу среду, что мы теперь должны изменить себя, чтобы существовать в этой новой среде.Мы больше не можем жить в старом. Прогресс налагает не только новые возможности на будущее, но и новые ограничения… Пусть у нас будет мужество встретить в конечном счете гибель нашей цивилизации, как у нас есть мужество столкнуться с неизбежностью нашей личной гибели. Простая вера в прогресс — это убеждение не силы, а согласия и, следовательно, слабости.

[…]

Новая промышленная революция — это палка о двух концах… Она может быть использована на благо человечества, но только в том случае, если человечество выживет достаточно долго, чтобы вступить в период, когда такая польза возможна.Его также можно использовать для уничтожения человечества, и если его использовать неразумно, то можно очень далеко зайти в этом направлении.

Три десятилетия спустя великий врач, этимолог, поэт и эссеист Льюис Томас сформулирует оборотную сторону того же чувства в своем прекрасном размышлении об опасности и возможности прогресса: «Нас ждут один сюрприз за другим, если мы держись и живи. Мы можем строить структуры для человеческого общества, которых раньше не видели, мысли, о которых никогда раньше не думали, музыку, которую никогда раньше не слышали… При условии, что мы не убьем себя, и при условии, что мы сможем соединить себя привязанностью и уважением, которые, как я считаю, также закодированы в наших генах, нет конца тому, что мы можем делать на этой планете или за ее пределами. Самая дальновидная мысль Винера состоит в том, что если мы хотим не только выжить, но и процветать как цивилизация и вид, мы должны закодировать те же ценности привязанности и уважения в наши машины, наши информационные системы и наши технологии связи, чтобы «новые модальности используются на благо человека, для увеличения его досуга и обогащения его духовной жизни, а не просто для получения прибыли и поклонения машине как новому медному тельцу».

Человек как промышленный дворец (1926) пионера инфографики Фрица Кана

Спустя более века после того, как Мэри Шелли подняла эти непреходящие вопросы инноваций и ответственности в Франкенштейн , Винер выражает чувство удивительного предвидения и актуальности для искусственного интеллекта в пропасти на которой мы сейчас находимся, в эпоху, когда алгоритмы решают за нас, что мы читаем, куда мы идем и какую часть реальности мы видим:

Опасность машины для общества не в самой машине, а в том, что из нее делает человек.

[…]

Современный человек, и особенно современный американец, как бы много у него ни было «ноу-хау», очень мало «знает-что». Он примет превосходную ловкость принимаемых машинами решений, не слишком исследуя мотивы и принципы, лежащие в их основе… Любая машина, созданная для принятия решений, если она не обладает способностью к обучению, будет полностью буквально мыслящей. . Горе нам, если мы позволим ему определять наше поведение, если мы предварительно не изучили законы его действия и не знаем вполне, что его поведение будет осуществляться на приемлемых для нас принципах! С другой стороны, машина, [которая] может учиться и может принимать решения на основе своего обучения, никоим образом не будет обязана принимать такие решения, какие должны были бы принять мы, или будут приемлемы для нас.Для человека, который не осознает этого, бросить проблему своей ответственности на машину, независимо от того, может она учиться или нет, значит бросить свою ответственность по ветру и обнаружить, что она возвращается в вихре.

В основе книги Винера, написанной десятилетиями, лежит момент великой вневременности и безотлагательности, который должен быть запечатлен на материнской плате ума каждого программиста, технолога и предпринимателя. Спустя восемь лет после того, как философ-новатор Сюзанна Лангер задумалась о том, как вопросы, которые мы задаем, формируют ответы, которые мы даем, и мир, который мы строим, он пишет:

Когда человеческие атомы объединены в организацию, в которой они используются не в полной мере как ответственные человеческие существа, а как винтики, рычаги и стержни, не имеет большого значения, что их сырьем является плоть и кровь.То, что используется как элемент машины, на самом деле является элементом машины. Доверяем ли мы наши решения машинам из металла или тем машинам из плоти и крови, которые представляют собой бюро и огромные лаборатории, армии и корпорации, мы никогда не получим правильных ответов на наши вопросы, если не будем задавать правильные вопросы.

Именно потому, что наше существование настолько невероятно на фоне вселенной, управляемой энтропией, оно пронизано исключительной ответственностью — ответственностью, которая является источником и поддержкой смысла человеческой жизни.В духе, который позже подхватила польская поэтесса Вислава Шимборская, лауреат Нобелевской премии, Винер пишет:

Вполне возможно, что жизнь принадлежит ограниченному отрезку времени; что до самых ранних геологических эпох ее не существовало и что вполне может наступить время, когда Земля снова станет безжизненной, выжженной или замерзшей планетой. Для тех из нас, кто осознает чрезвычайно ограниченный диапазон физических условий, при которых могут происходить химические реакции, необходимые для жизни в том виде, в каком мы ее знаем, вывод о том, что счастливая случайность, позволяющая продолжать жизнь в любой форме на Земле, является предрешенным. эта земля, даже не ограничивая жизнь чем-то вроде человеческой жизни, обречена на полный и катастрофический конец.Тем не менее, мы можем преуспеть в том, чтобы сформулировать наши ценности так, чтобы эта временная случайность живого существования и эта гораздо более временная случайность человеческого существования могли быть приняты как важнейшие положительные ценности, несмотря на их мимолетный характер.

В самом прямом смысле мы пассажиры кораблекрушения на обреченной планете. Однако даже при кораблекрушении человеческие приличия и человеческие ценности не обязательно исчезают, и мы должны максимально использовать их. Мы спустимся, но пусть это будет так, как мы можем ожидать, как достойные нашего достоинства.

Почти столетие спустя книга Использование человеком человеческих существ остается чрезвычайно проницательной и все более актуальной книгой. Дополните его словами великого виолончелиста Пабло Казальса о том, как сделать наш мир достойным своих детей, а затем еще раз просмотрите прекрасное письмо Томаса Мертона Рэйчел Карсон о технологиях, мудрости и сложном искусстве цивилизационного самосознания.

Момент кибернетики | Johns Hopkins University Press Books

Как возникли кибернетика и теория информации и как они стали доминировать в таких разных областях, как инженерия, биология и социальные науки?

Лауреат CHOICE Выдающееся академическое звание ACRL

Выдающееся академическое звание, Choice

Кибернетика — наука о связи и управлении применительно к машинам и людям — возникла в результате попыток во время Второй мировой войны строить автоматические зенитные комплексы.После войны эта наука вышла за рамки военных нужд и исследовала все системы, которые полагаются на информацию и обратную связь, от уровня клетки до уровня общества. В Момент кибернетики Рональд Р. Клайн, старший историк технологий, исследует интеллектуальную и культурную историю кибернетики и теории информации, чей язык «информации», «обратной связи» и «контроля» преобразовал идиому науки, ускорили развитие информационных технологий и заложили концептуальную основу того, что мы сейчас называем информационным веком.

Клайн утверждает, что в течение примерно двадцати лет после 1950 года рост кибернетики и теории информации, а также все более мощных компьютеров породил утопический информационный нарратив — энтузиазм в отношении информатики, который повлиял на ученых-естествоиспытателей, социологов, инженеров, гуманитариев, политики, общественные интеллектуалы и журналисты, все из которых изо всех сил пытались понять новые отношения между людьми и интеллектуальными машинами.

Клайн прослеживает связь между изобретением компьютеров и коммуникационных систем и подъемом, упадком и трансформацией кибернетики, анализируя жизнь и работу таких знаменитостей, как Норберт Винер, Клод Шеннон, Уоррен МакКаллох, Маргарет Мид, Грегори Бейтсон и др. Герберт Саймон.В конечном счете, он раскрывает решающую роль, которую сыграл момент кибернетики — когда кибернетика и теория информации рассматривались как универсальные науки — в подготовке почвы для нашей нынешней озабоченности информационными технологиями.