Кибернетический метод это: Система методов теории государства и права

Содержание

Система методов теории государства и права

Определим состав и систему методов теории государства и права.

Учение о методах и их классификации, теоретическое обоснование используемых в науке системы методов познания окружающей мира называют методологией. Термин «методология» обозначает систему методов, применяемых данной наукой.

Под методом науки понимается совокупность приемов и средств, при помощи которых познается предмет и приобретаются новые знания. Метод представляет собой подход к изучаемым явлениям, предметам и процессам.

Всю систему методов теории государства и права в зависимости от степени их распространенности можно подразделить на следующие группы: всеобщие, общенаучные и частнонаучные.

Всеобщие методы – это система философских и мировоззренческих подходов, которые выражают наиболее универсальные принципы мышления.

В системе всеобщих методов выделяют: метафизику (государство и право рассматриваются как неизменные институты, которые не связаны друг с другом и с иными общественными явлениями) и диалектику (государство и право рассматриваются как динамичные категории, которые находятся в определенных взаимосвязях с иными общественными явлениями).

Общенаучные методы – это приемы, которые в отличие от всеобщих методов не включают все научное познание, а используются лишь на отдельных его этапах. К общенаучным методам относят: анализ, синтез, индукцию, дедукцию, системный и функциональный подходы, социальный эксперимент

Анализ означает условное разделение изучаемого государственно-правового явления на отдельные части и их последующее рассмотрение как самостоятельных объектов.

Синтез, напротив, предполагает изучение явления путем условного объединения его составных частей в одну систему. Анализ и синтез, как правило, применяются в единстве.

Индукция предполагает вывод умозаключений путем рассуждений от частного к общему, а дедукция – от общего к частному.

Системный подход предполагает раскрытие целостности и системности объекта, выявление многообразных связей в нем.

Функциональный подход предполагает выяснение форм и способов воздействия одних социальных явлений (например, государства и права) на другие.

Метод социального эксперимента предполагает проверку того или иного способа решения проблемы с целью не допустить ущерб от ошибочных подходов правового регулирования.

Частнонаучные методы – это система приемов, которые являются результатом усвоения теорией государства и права научных достижений частных технических, естественных и гуманитарных наук. К ним относят конкретно-социологический, статистический, кибернетический, математический и иные методы.

Социологический метод позволяет путем анкетирования, опроса, наблюдения и иных приемов получить информацию о фактическом поведении субъектов в государственной и правовой системе. Он используется для установления эффективности воздействия государственно-правовых систем на общественные отношения, выявления противоречий между законодательством и потребностями общественного развития, эффективностью функционирования государства и права.

Статистический метод позволяет получить количественные показатели о различных правовых явлениях (отношение населения к государству как системе государственных органов, эффективность действующего законодательства и права, правонарушения и т.д.). Статистические исследования предполагают наличие следующих стадий: сбор статистического материала, сведение его на основе единого критерия в систему и их обработка. На основе полученной статистической информации осуществляется научный поиск причин, сформировавших определенные тенденции.

Кибернетический метод – это прием, который позволяет при помощи системы понятий, законов и технических средств кибернетики понять государственно-правовые явления.

Математический метод – это совокупность приемов работы с количественными характеристиками. Математические методы используются не только в криминалистике и судебной экспертизе, но и при квалификации преступлений, в правотворчестве и других сферах правовой действительности.

Следует выделить два исключительно юридических частноправовых метода: формально-юридический и сравнительно-правовой.

Формально-юридический метод позволяет определять юридические понятия, выявлять их черты, проводить классификацию и т.п. Его специфической характеристикой является отвлечение от сущностных сторон теории права. Цель состоит в понимании и объяснении законодательства, в его систематическом изложении и истолковании для правотворческой и правоприменительной практики.

В содержание формально-юридического метода включены законодательная техника и система приемов толкования норм права, изучение тех факторов и условий, в которых действуют данные нормы права.

Сравнительно-правовой метод предоставляет возможность сопоставить различные теории, системы и их элементы (законы государства, юридическую практику, право и т.д.) для установления их общих и специфичных свойств. Он применяется в исследовании различных теорий, правовых систем (макросравнение) или их отдельных элементов (микросравнение).

Система методов исследования представляет для теории государства и права особое значение, так как данная наука является методологической по отношению к иным юридическим наукам.

Кибернетический подход — Студопедия

Необходимо отметить, что в рамках общей теории систем возникла новая область современной науки — кибернетика, как одно из ее ответвлений. Кибернетический подход решает системные задачи с помощью математических и иных формальных методов.

Это обусловило появление новых системных понятий, таких как «входы и выходы», «иерархия», «модель», «саморегуляцию», «вектор», «матрица» и др., с помощью которых можно описать практически безграничное множество процессов.

Кибернетика возникла как наука о процессах и связях управления, которые строятся на основе определенной программы и представляют собой способ ее реализации. Это значит, что над функционирующей системой всегда есть нечто, заключающее в себе в том или ином виде общую схему соответствующего процесса. Данное «нечто» и есть в собственном смысле система управления, где разнотипность (разнокачественность) связей объекта обеспечивает многообразие форм управления.

Начальные идеи кибернетики были изложены в исторической статье А. Розенблата, Н. Вин ера, Дж. Бигеолоу «Поведение, целенаправленность и телеология» (1943 г.). В ней впервые было показано принципиальное единство проблем связи и управления в природе и технике. Основная мысль Н. Винера, высказанная в его книге, изданной в 1948 г., «Кибернетика или управление и связь в животном и машине» — это то, что о живых организмах можно говорить на том же языке, что и о целенаправленных машинах. Возникает формальная общая схема, позволяющая не только говорить о поведении в терминах систем в целом, но и дающая возможность динамического объяснения этого поведения. Такая схема приводит к общему понятию управляемой (целенаправленной) системы, не зависящему от того, существует ли такая система в «живом» виде или нет. Таким образом, кибернетика охватывает разные по качеству системы, не интересуясь свойствами материала, из которого они сделаны, если только он не влияет на организацию. Далее, Винер показал, что как животные, так и машины могут быть включены в новый и более обширный класс вещей. Их отличительным свойством он считал наличие гомеостатических и управленческих систем, науку о которых он и назвал «кибернетикой» (искусством кормчего). Функционирующие части правильно работающей машины или организма поддерживают равновесие, гомеостаз всей системы. Итак, о животных (включая человека) и о машинах оказалось возможным говорить на одном языке, который годится для описания любых «целесообразных» систем.

Кибернетика при исследовании реальных систем стремится не просто к описанию их с помощью формальных систем, а к тому, чтобы, используя такое описание, помочь понять (объяснить), как работают реальные системы. Обычно это делается путем построения эффективных и динамических моделей, с разбивкой способов их функционирования в виде алгоритмических процедур. Особенностью моделирования является то, что в нем модели, в отличие от гипотез, не конкурируют, а дополняют друг друга. Этим они позволяют изучать многомерные явления с помощью совокупности маломерных представлений. С помощью ЭВМ строятся модели как вероятностные картины мира, вытесняющие детерминистические. Это означает, что, помимо действительного, исследователю становится доступным и возможное, тесно не связанное с наблюдаемыми фактами. Данный момент носит эвристический характер: исследователь имеет возможность рассмотреть гораздо больше ситуации, чем их существует в действительности, и прогнозировать варианты сценариев будущего.

При этом отрицательная обратная связь как бы заставляет поведение системы стремиться к предписанному пределу (моделям как прототипам) и, следовательно, нет ничего абсурдного или сверхъестественного в том, что поведение системы определяется

скорее будущим, чем прошлым ее состоянием. При таком понимании телеология (целенаправленность) быстро перестает быть пугалом для биологических и социальных наук.

Кибернетический метод как интеллектуальная процедура познания действительности может рас сматриваться как метод аналогий. В качестве примера можно привести блок-схему 3, — применения данного метода при изучении моделей, предложенной А. Молем. На этой схеме, напоминающей блок-схему программы ЭВМ, отражены различные этапы кибернетического исследования. Последнее начинается с нахождения аналогии, на которую затем налагается определенное число ограничительных условий, характеризующимися следующими особенностями.

1. Создатель модели начинает с нахождения умозрительной конструкции, образа некоторой реальности, и исследует, насколько он обоснован. Затем исследователь формулирует вытекающие из этого представления выводы и проверяет соответствие хотя бы некоторых из них наблюдаемой реальности и фактам, собранным специалистами в данной области.

2. Исследователь переходит к установлению того, насколько рассматриваемая им аналогия далека от действительности. Он должен понять, почему она именно такова, какова она есть (недостаточно полное соответствие реальным фактам, ложное и т. д.). Для этого исследователь должен интеллектуально

дисциплинировать свое интуитивное мышление ввести экспликацию: истолкование, замещение неточного образа, понятия, символа более точным.

3. Возведя рассматриваемый образ в ранг аналогии (модель-аналогия), исследователь проверяет его: не обладают ли явления, которые он временно принял во внимание, столь большим «весом», что необходимо внести существенные поправки в образ основного явления. Таким путем он устанавливает степень эвристической ценности данной аналогии (ситуация проверки существенности). Если эта ситуация имеет место, то обнаруженная ценность является свидетельством ценности лежащего в её основе образа.

4. Теперь исследователь устанавливает масштабы (например, статистические величины), при которых данная аналогия является справедливой. При этом устанавливаются и пределы изменчивости этих величин (область валидности), за которыми исследуемое явление меняет характер и нуждается в других типах аналогий, предваряющих структурные исследования на других уровнях.

5. Далее исследователь развивает аналогию применительно к основной области. При этом на всех этапах он стремится свести описание к механизмам, реальные примеры которых ему известны и которые он в состоянии промоделировать во всех деталях. Исследователь как бы «очищает», упрощает их и делает это, в частности, с помощью схем, графов того типа, которые применяются программистами для выражения процедур, реализуемых на ЭВМ.

6. Формулировка и подробное описание предложенной модели составляют первый результат, получаемый при таком подходе. Последний служит интеграции разных понятий, «упрощению» мысли, благодаря которому большое число разрозненных сводится к небольшому числу элементарных сущностей в соответствии с принципом Оккама: «Сущности не следует увеличивать без необходимости». Применяемые модели (математические, графические) обеспечивают существенное сжатие (кодирование) информации и возможность ‘её использования для описания широкого класса явлений. Такое описание является, наконец, средством качественной характеристики изучаемого феномена и средством воздействия на него, т. е. орудием овладения действительностью.

7. Вместе с тем рассмотрение модели сразу ставит некоторые вопросы, требующие ответов и уточнений. Это способствует дальнейшей экспериментальной работе, новому поиску фактов.

Итак, стремление к созданию обобщающих теорий и учений обусловило появление системного подхода, связанного с переходом к структурно-функциональному изучению различных социальных систем с точки зрения выполняемых ими функций по отношению к более широкому целому. Этим были предопределены два его основных принципа.

1. Выделение структуры объекта как некоего инварианта, характеризующего принципы строения этого объекта.

2. Функциональное описание этой структуры.

При этом заслуга Т. Парсонса заключается в том, что он связал данные принципы для изучения социальных систем, развил кибернетическую идею общего в универсуме.

5.3. Кибернетический метод

5. Методы правовой информатики

113

При использовании метода социально-правового моделирования в правовой информатике моделируются с информационных позиций правовая система общества в целом, механизмы правового регулирования, правотворчества, правопорядка и др.; моделируются протекающие в указанных системах, механизмах процессы сбора, обработки и использования правовой и иной информации.

Информационный подход к праву, правовым явлениям и процессам предполагает как структурное, так и функциональное моделирование. Например, строение механизма работы с правовой информацией в суде может быть представлено в виде такой модели: цели работы с правовой информацией в суде; работники суда, занимающиеся сбором, обработкой и использованием правовой информации, — субъекты информационно-правового воздействия; осуществляемые в суде информационные действия, документы и проч. — объекты информационно-правового воздействия; каналы прямых и обратных связей между субъектами и объектами информационно-правового воздействия; схемы работы

справовой информацией в суде.

Винформационно-правовой работе широко используется и моделирование на ЭВМ.

Естественно, что в правовой системе большинство информационных систем являются системами управления. Следовательно, при их исследовании можно применять методы кибернетики — науки об управлении.

Метод единства прямой и обратной информационных связей играет огромную роль в информационно-правовой деятельности. Прямая информационная связь определяет поведение правового образования (субъекта правоотношений) в зависимости от какихлибо юридических воздействий, а обратная информационная связь определяет выбор юридического воздействия в зависимости от прошлого поведения этого образования.

Рассмотрим механизм правового регулирования как кибернетическую систему. В этом механизме субъект воздействия (правотворческий орган) в соответствии со стоящими перед ним целями (урегулировать существующие общественные отношения),

114	5. Методы правовой информатики

на основе всего массива нормативной правовой информации и постоянно получаемой из различных источников ненормативной информации о состоянии и поведении субъекта управления (юридическое или физическое лицо) воздействует на него (вырабатывает нормативно-правовое предписание).

Если в данном механизме остается только прямая информационная связь, то перед законотворческим органом стоит задача выбора некоторого правового воздействия без наличия у него необходимой информации, так как обратный поток информации о состоянии общественных отношений и реальном поведении субъектов управления не поступает. Отсутствует вторая половина контура регулирования, которая называется обратной информационной связью, и поэтому выработка адекватных регулирующих воздействий становится невозможной.

Допустим, в механизме правового регулирования разорвана прямая информационная связь: правотворческий орган не может опубликовать информацию в виде нового правового акта. В этом случае механизм правового регулирования реализовать невозможно.

Таким образом, в информационно-правовой реальности прямая и обратная информационные связи едины и зачастую не существуют одна без другой.

5.4. Метод формализации

Формализация — представление какой-либо содержательной области (рассуждений, доказательств, процедур классификации информации и т.п.) в виде формальной системы. Формальная система — это знаковая модель, задающая множество объектов путем описания исходных объектов и правил построения новых.

Язык является той знаковой системой, которая позволяет осуществлять информационный обмен в любой социальной системе. Наряду с естественными языками в информатике разработаны и формальные языки: системы счисления, алгебры высказываний, языки программирования.

С помощью формальных языков строятся формально-логичес- кие модели.

В общей теории права существует направление, которое называют «формализация правовых норм». Формализация правовой

5. Методы правовой информатики

115

нормы — это выявление ее логической структуры, логических правил вывода суждений.

Формализация позволяет систематизировать, уточнить и методологически прояснить правовую теорию, выявить характер взаимосвязей между различными ее правовыми предписаниями, выявить и сформулировать существующие нерешенные проблемы.

Формализация предполагает усиление роли формальной логики как основания правовой науки. Формализация используется при обработке правовой информации с помощью компьютерной техники.

5.5. Метод алгоритмизации и программирования

Само слово «алгоритм» появилось как результат латинской транскрипции имени великого ученого IX в. Аль Хорезми, который сформулировал общие правила (алгоритмы) выполнения арифметических операций над десятичными числами.

Алгоритм — это определенная последовательность действий, выполнение которой приводит к достижению поставленной цели.

Укажем на те существенные требования к алгоритмам, которые следует обеспечить при их разработке.

Дискретность. Процесс решения задачи описывается некоторым набором действий. Выполнение того или иного действия представляет собой один шаг на пути от исходных данных к искомым результатам. Объектами действия на каждом шаге являются конечные величины.

Таким образом, свойство дискретности алгоритмов проявляется в том, что сама процедура решения задачи распадается на последовательность шагов (дискретизация во времени), а на каждом шаге обрабатывается порция информации конечного объема (дискретизация по величине).

Конечность. Во-первых, выполнение алгоритма должно завершаться получением искомого результата за конечное число шагов. Во-вторых, набор действий, из которых можно построить любой алгоритм, тоже конечен.

Определенность. Действия на каждом шаге алгоритма должны быть строго определены, т.е. описание того или иного этапа вычислений не может допускать произвольного толкования. Кроме того, взаимосвязь между этапами (порядок их следования)

116	5. Методы правовой информатики

должна быть определена для любых возможных вариантов развития вычислительного процесса. Именно определенность алгоритма обеспечивает возможность поручить его реализацию автомату, который не умеет действовать в ситуациях, не до конца определенных.

Каждому алгоритму ставится в соответствие множество величин, допустимых для него в качестве исходных данных. Точно так, выполнение алгоритма завершается получением результатов, относящихся к множеству допустимых для решаемой задачи выходных значений.

Программирование — это реализация заданного алгоритма на формальном языке программирования. Программирование позволяет переложить проведение и анализ информационных процессов на современную вычислительную технику.

5.6. Синтаксический и семантический анализ

Синтаксический анализ устанавливает важнейшие параметры информационных потоков, включая необходимые количественные характеристики, для выбора комплекса технических и программных средств сбора, регистрации, передачи, обработки, накопления и хранения информации. Семантический анализ позволяет изучить информацию с точки зрения смыслового содержания ее отдельных элементов, находить способы языкового соответствия (язык человека, язык ЭВМ) при однозначном распознавании вводимых в систему сообщений.

Анализ зарегистрированной в цифровой форме информации естественного языка с семантической точки зрения является вопросом значительной сложности, и он лежит в основе таких приложений, как автоматические ответы на вопросы из базы данных или восстановление информации посредством неограниченных запросов естественного языка.

Семантический анализ призван проводить смысловой анализ информации на основе изучения значений единиц языка: выявление синонимов, омонимов, антонимов, многозначных слов, анализ изменения значений единиц языка при их различных сочетаниях.

С середины 1960-х г. проводились эксперименты с методикой, которая назначала каждому документу одну или большее количество «ролей» (функций) и одну или большее количество «связей»

Кибернетический метод — Большая Энциклопедия Нефти и Газа, статья, страница 1

Кибернетический метод

Cтраница 1

Кибернетический метод как интеллектуальная процедура познания действительности может рассматриваться как метод аналогий.
[1]

Применение кибернетических методов при синтезе и анализе технических систем обсуждается в IV части книги ( гл. Одной из важных проблем здесь является эффективное использование электронных вычислительных машин, но Холл, признавая ее важность, опускает этот материал, как более известный, и предпочитает говорить о теориях обратной связи и информации.
[2]

Сторонники кибернетических методов утверждают, что регулировка, градуировка и калибровка средств измерений давно исчерпали себя. Прежде, чем разделить их точку зрения, рассмотрим, что означают эти новые для нас термины.
[3]

Внедрение кибернетических методов исследования не означает, что исследование физики процесса потеряло свою актуальность. Этот вывод вытекает из положений материалистической теории познания, согласно которой математика является лишь приближенным отражением действительности реального мира; для развития, уточнения или упрощения математических моделей необходимо изучение физической сущности процесса.
[4]

Таким образом, кибернетический метод создания моделей неопределенности в настоящее время сводится к расчленению случайного поведения, моделированию закономерного компонента ( что может быть изящно выполнено различными способами) и выборке из этой закономерности чистой случайности. Этот метод может быть эффективным для кибернетических машин, но он недостаточен для устройств, работающих по принципу Монте-Карло.
[5]

Внедрение и развитие кибернетических методов в области телевизионных измерений привели 1к выводу о необходимости объединения независимых контрольно-измерительных средств в тесно связанные-между собой системы.
[6]

Книга посвящена применению кибернетических методов классификации объектов при помощи ЭВМ для анализа данных химического эксперимента. Эта монография — первая по автоматизации обработки данных научных исследований в области химического анализа как в отечественной, так и в переводной литературе. Используются данные распространенных аналитических методов: масс-спектрометрии низкого разрешения, ИК-спектроскопии, спектроскопии ЯМР, полярографии.
[7]

Говоря о перспективах применения кибернетических методов и средств, следует подчеркнуть, что автоматизация производства является одним из важнейших направлений научно-технической революции, отражающим в значительной степени ее сущность. Достижение полной автоматизации производства возможно только в условиях коммунистических производственных отношений.
[8]

Книга посвящена применению одного из кибернетических методов для анализа химического эксперимента.
[9]

Как показывают исследования, использование кибернетических методов позволит коренным образом улучшить планирование и организацию материально-технического снабжения народного хозяйства.
[10]

Применение к исследованию нефтепродуктопроводних управлений кибернетических методов позволяет решить задачи планирования, анализа, контроля их производственной деятельности, прогнозирования развития ТЭП, технического совершенствования трубопроводных систем.
[11]

Для этих целей предлагается использование кибернетических методов.
[13]

Здесь требуется более гибкое применение кибернетических методов и общих положений, а в ряде случаев использование не кибернетики, а ее аналогий применительно к обучению.
[14]

Эта работа дает хорошую иллюстрацию кибернетического метода исследования и служит также заключительным примером более сложных форм, в которые может воплощаться идея обратной связи.
[15]

Страницы:

1

2

3

Предмет, методы и цели кибернетики — Студопедия

Специфика этой науки заключается в том, что она изучает не вещественный состав систем и не их структуру, а результат работы данного класса систем.

Кибернетика как наука об управлении объектом своего изучения имеет управляющие системы. Для того чтобы в системе могли протекать процессы управления, она должна обладать определенной степенью сложности. С другой стороны, осуществление процессов управления в системе имеет смысл только в том случае, если эта система изменяется, движется, т. е. если речь идет о динамической системе. Поэтому можно уточнить, что объектом изучения кибернетики являются сложные динамические системы. К сложным динамическим системам относятся и живые организмы (животные и растения), и социально-экономические комплексы (организованные группы людей, бригады, подразделения, предприятия, отрасли промышленности, государства), и технические агрегаты (поточные линии, транспортные средства, системы агрегатов).

Однако, рассматривая сложные динамические системы, кибернетика не ставит перед собой задач всестороннего изучения их функционирования. Хотя кибернетика и изучает общие закономерности управляющих систем, их конкретные физические особенности находятся вне поля ее зрения. Так, при исследовании с позиций кибернетической науки такой сложной динамической системы, как мощная электростанция, мы не сосредоточиваем внимание непосредственно на вопросе о коэффициенте ее полезного действия, габаритах генераторов, физических процессах генерирования энергии и т. д. Рассматривая работу сложного электронного автомата, МЫ не интересуемся, на основе каких элементов (электромеханические реле, ламповые или транзисторные триггеры, ферритовые сердечники, полупроводниковые интегральные схемы) функционируют его арифметические и логические устройства, память и др. Нас интересует, какие логические функции выполняют эти устройства, как они участвуют в процессах управления. Изучая, наконец, с кибернетической точки зрения работу некоторого социального коллектива, мы не вникаем в биофизические и биохимические процессы, происходящие внутри организма индивидуумов, образующих этот коллектив.

Изучением всех перечисленных вопросов занимаются механика, электротехника, физика, химия, биология. Предмет кибернетики составляют только те стороны функционирования систем, которыми определяется протекание в них процессов управления, т. е. процессов сбора, обработки, хранения информации и ее использования для целей управления. Однако когда те или иные частные физико-химические процессы начинают существенно влиять на процессы управления системой, кибернетика должна включать их в сферу своего исследования, но не всестороннего, а именно с позиций их воздействия на процессы управления. Таким образом, предметом изучения кибернетики являются процессы управления в сложных динамических системах.

Теория и практика кибернетики непосредственно базируются на применении математических методов при описании и исследовании систем и процессов управления, на построении адекватных им математических моделей и решении этих моделей на быстродействующих ЭВМ. Таким образом, одним из основных методов кибернетики является метод математического моделирования систем и процессов управления.

Системы изучаются в кибернетике по их реакциям на внешние воздействия, другими словами, по тем функциям, которые они выполняют. Наряду с вещественным и структурным подходами, кибернетика ввела в научный обиход функциональный подход как вариант системного подхода в широком смысле слова. Применение системного и функционального подходов при описании и исследовании сложных систем относится к основным методологическим принципам кибернетики.

Системный подходвыражается в комплексном изучении системыс позиций системного анализа, т. е. анализа проблем и объектов как совокупности взаимосвязанных элементов, исходя из представлений об определенной целостности системы.

Функциональный анализимеет своей целью выявление и изучение функциональных последствий тех или иных явлений или событий для исследуемого объекта. Соответственно, функциональный подход предполагает учет результатов функционального анализа при исследовании и синтезе систем управления.

Основная цель кибернетики как науки об управлении —добиваться построения на основе изучения структур и механизмов управления таких систем, такой организации их работы, такого взаимодействия элементов внутри этих систем и такого взаимодействия с внешней средой, чтобы результаты функционирования этих систем были наилучшими, т. е. приводили бы наиболее быстро к заданной цели функционирования при минимальных затратах тех или иных ресурсов. Все это можно определить кратко термином «оптимизация». Таким образом, основной целью кибернетики является оптимизация систем управления.

Для исследования систем кибернетика использует три принципиально различных метода:

1. математический анализ,

2. физический эксперимент и

3. вычислительный эксперимент.

Первые два из них 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.

Достижением кибернетики является разработка и широкое использование нового метода исследования, получившего название вычислительного или машинного эксперимента, иначе называемого математическим моделированием. Смысл его 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.

Кибернетика — Википедия

Киберне́тика (от др.-греч. κυβερνητική «искусство управления»^[1]) — наука об общих закономерностях получения, хранения, преобразования и передачи информации в сложных управляющих системах, будь то машины, живые организмы или общество^[2].

Обзор

Термин «кибернетика» изначально ввёл в научный оборот Ампер, который в своём фундаментальном труде «Опыт о философии наук, или аналитическое изложение естественной классификации всех человеческих знаний», первая часть которого вышла в свет в 1834 году, вторая в 1843 году, определил кибернетику как науку об управлении государством, которая должна обеспечить гражданам разнообразные блага. В современном понимании — как наука об общих закономерностях процессов управления и передачи информации в машинах, живых организмах и обществе, термин впервые был предложен Норбертом Винером в 1948 году^[3].

Кибернетика включает изучение обратной связи, чёрных ящиков и производных концептов, таких как управление и коммуникация в живых организмах, машинах и организациях, включая самоорганизации. Она фокусирует внимание на том, как что-либо (цифровое, механическое или биологическое) обрабатывает информацию, реагирует на неё и изменяется или может быть изменено, для того чтобы лучше выполнять первые две задачи^[4]. Стаффорд Бир назвал её наукой эффективной организации, а Гордон Паск расширил определение, включив потоки информации «из любых источников», начиная со звёзд и заканчивая мозгом.

Согласно другому определению кибернетики, предложенному в 1956 году Л. Куффиньялем (англ.), одним из пионеров кибернетики, кибернетика — это «искусство обеспечения эффективности действия»^[5].

Ещё одно определение предложено Льюисом Кауфманом (англ.): «Кибернетика — это исследование систем и процессов, которые взаимодействуют сами с собой и воспроизводят себя».

По словарю Ожегова: «Кибернетика — наука об общих закономерностях процессов управления и передачи информации в машинах, живых организмах и обществе».^[6]

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

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

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

Сфера кибернетики

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

Кроме средств анализа, в кибернетике используются мощные инструменты для синтеза решений, предоставляемые аппаратами математического анализа, линейной алгебры, геометрии выпуклых множеств, теории вероятностей и математической статистики, а также более прикладными областями математики, такими как математическое программирование, эконометрика, информатика и прочие производные дисциплины.

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

Направления

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

Чистая кибернетика

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

ASIMO использует датчики и интеллектуальные алгоритмы, чтобы избежать препятствий и перемещаться по лестнице

В биологии

Кибернетика в биологии — это исследование кибернетических систем в биологических организмах, изучающее то, как животные приспосабливаются к окружающей их среде, и, как информация в форме генов может перейти от поколения к поколению.
Также имеется второе направление — киборги.

Теория сложных систем

Теория сложных систем анализирует природу сложных систем и причины, лежащие в основе их необычных свойств.

Способ моделирования сложной адаптивной системы

В вычислительной технике

В вычислительной технике методы кибернетики применяются для управления устройствами и анализа информации.

В инженерии

Кибернетика в инженерии используется, чтобы проанализировать отказы систем, в которых маленькие ошибки и недостатки могут привести к сбою всей системы.

В экономике и управлении

В математике

В психологии

В социологии

История

В Древней Греции термин «кибернетика», изначально обозначавший искусство кормчего, стал использоваться в переносном смысле для обозначения искусства государственного деятеля, управляющего городом. В этом смысле он, в частности, используется Платоном в «Законах».

Слово фр. «cybernétique» использовалось практически в современном значении в 1834 году французским физиком и систематизатором наук Андре Ампером (фр. André-Marie Ampère, 1775—1836), для обозначения науки управления в его системе классификации человеческого знания:

Андре Мари Ампер

«КИБЕРНЕТИКА. Отношения народа к народу, изучаемые <…> предшествующими науками, — лишь небольшая часть объектов, о которых должно печься правительство; его внимания также непрерывно требуют поддержание общественного порядка, исполнения законов, справедливое распределение налогов, отбор людей, которых оно должно назначать на должности, и всё, способствующее улучшению общественного состояния. Оно постоянно должно выбирать между различными мерами, наиболее пригодными для достижения цели; и лишь благодаря глубокому изучению и сравнению разных элементов, предоставляемых ему для этого выбора знанием всего, что имеет отношение к нации, оно способно управлять в соответствии со своим характером, обычаями, средствами существования процветания организацией и законами, которые могут служить общими правилами поведения и которыми оно руководствуется в каждом особом случае.
Итак, только после всех наук, занимающихся этими различными объектами, надо поставить эту, о которой сейчас идёт речь и которую я называю кибернетикой, от слова др.-греч. κυβερνητιχη; это слово, принятое в начале в узком смысле для обозначения искусства кораблевождения, получило употребление у самих греков в несравненно более широком значении искусства управления вообще».^[7]

Первая искусственная автоматическая регулирующая система, водяные часы, была изобретена древнегреческим механиком Ктезибием. В его водяных часах вода вытекала из источника, такого как стабилизирующий бак, в бассейн, затем из бассейна — на механизмы часов. Устройство Ктезибия использовало конусовидный поток для контроля уровня воды в своём резервуаре и регулировки скорости потока воды соответственно, чтобы поддержать постоянный уровень воды в резервуаре, так, чтобы он не был ни переполнен, ни осушен. Это было первым искусственным действительно автоматическим саморегулирующимся устройством, которое не требовало никакого внешнего вмешательства между обратной связью и управляющими механизмами. Хотя они, естественно, не ссылались на это понятие как на науку кибернетику (они считали это областью инженерного дела), Ктезибий и другие мастера древности, такие как Герон Александрийский или китайский учёный Су Сун, считаются одними из первых, изучавших кибернетические принципы.
Исследование механизмов в машинах с корректирующей обратной связью датируется ещё концом XVIII века, когда паровой двигатель Джеймса Уатта был оборудован управляющим устройством, центробежным регулятором обратной связи для того, чтобы управлять скоростью двигателя. А. Уоллес описал обратную связь как «необходимую для принципа эволюции» в его известной работе 1858 года. В 1868 году великий физик Дж. Максвелл опубликовал теоретическую статью по управляющим устройствам, одним из первых рассмотрел и усовершенствовал принципы саморегулирующихся устройств. Я. Икскюль применил механизм обратной связи в своей модели функционального цикла (нем. Funktionskreis) для объяснения поведения животных.

XX век

Современная кибернетика началась в 1940-х как междисциплинарная область исследования, объединяющая системы управления, теории электрических цепей, машиностроение, логическое моделирование, эволюционную биологию, неврологию. Системы электронного управления берут начало с работы инженера Bell Labs Гарольда Блэка в 1927 году по использованию отрицательной обратной связи, для управления усилителями. Идеи также имеют отношения к биологической работе Людвига фон Берталанфи в общей теории систем.

Ранние применения отрицательной обратной связи в электронных схемах включали управление артиллерийскими установками и радарными антеннами во время Второй мировой войны. Джей Форрестер, аспирант в Лаборатории Сервомеханизмов в Массачусетском технологическом институте, работавший во время Второй мировой войны с Гордоном С. Брауном над совершенствованием систем электронного управления для американского флота, позже применил эти идеи к общественным организациям, таким как корпорации и города как первоначальный организатор Школы индустриального управления Массачусетского технологического института в MIT Sloan School of Management (англ.). Также Форрестер известен как основатель системной динамики.

У. Деминг, гуру комплексного управления качеством, в чью честь Япония в 1950 году учредила свою главную индустриальную награду, в 1927 году был молодым специалистом в Bell Telephone Labs и, возможно, оказался тогда под влиянием работ в области сетевого анализа. Деминг сделал «понимающие системы» одним из четырёх столпов того, что он описал как глубокое знание в своей книге «Новая экономика».

Многочисленные работы появились в смежных областях. В 1935 году российский физиолог П. К. Анохин издал книгу, в которой было изучено понятие обратной связи («обратная афферентация»). Исследования продолжались, в особенности в области математического моделирования регулирующих процессов, и две ключевые статьи были опубликованы в 1943 году. Этими работами были «Поведение, цель и телеология» , Норберта Винера и Дж.Бигелоу (англ.) и работа «Логическое исчисление идей, относящихся к нервной активности» У. Мак-Каллока и У. Питтса.

Кибернетика как научная дисциплина была основана на работах Винера, Мак-Каллока и других, таких как У. Р. Эшби и У. Г. Уолтер.

Уолтер был одним из первых, кто построил автономные роботы в помощь исследованию поведения животных. Наряду с Великобританией и США, важным географическим местоположением ранней кибернетики была Франция.

Весной 1947 года Винер был приглашён на конгресс по гармоническому анализу, проведённому в Нанси, Франция. Мероприятие было организовано группой математиков Николя Бурбаки, где большую роль сыграл математик Ш. Мандельбройт.

Норберт Винер

Во время этого пребывания во Франции Винер получил предложение написать сочинение на тему объединения этой части прикладной математики, которая найдена в исследовании броуновского движения (т. н. винеровский процесс) и в теории телекоммуникаций. Следующим летом, уже в Соединённых Штатах, он использовал термин «кибернетика» как заглавие научной теории. Это название было призвано описать изучение «целенаправленных механизмов» и было популяризировано в книге «Кибернетика, или управление и связь в животном и машине» (Hermann & Cie, Париж, 1948). В Великобритании вокруг этого в 1949 году образовался Ratio Club (англ.).

В начале 1940-х Джон фон Нейман, более известный работами по математике и информатике, внёс уникальное и необычное дополнение в мир кибернетики: понятие клеточного автомата и «универсального конструктора» (самовоспроизводящегося клеточного автомата). Результатом этих обманчиво простых мысленных экспериментов стало точное понятие самовоспроизведения, которое кибернетика приняла как основное понятие. Понятие, что те же самые свойства генетического воспроизводства относились к социальному миру, живым клеткам и даже компьютерным вирусам, является дальнейшим доказательством универсальности кибернетических исследований.

Винер популяризировал социальные значения кибернетики, проведя аналогии между автоматическими системами (такими как регулируемый паровой двигатель) и человеческими институтами в его бестселлере «Кибернетика и общество» (The Human Use of Human Beings: Cybernetics and Society Houghton-Mifflin, 1950).

Одним из главных центров исследований в те времена была Биологическая компьютерная лаборатория в Иллинойском университете, которой в течение почти 20 лет, начиная с 1958 года, руководил Х. Фёрстер.

Кибернетика в СССР

Развитие кибернетики в СССР было начато в 1940-х годах.

В «Философский словарь» 1954 года издания попала характеристика кибернетики как «реакционной лженауки». Реабилитацией кибернетики в СССР можно считать 1955 год, когда в журнале «Вопросы философии» (№ 4) вышла статья С. Л. Соболева, А. И. Китова и А. А. Ляпунова «Основные черты кибернетики».

В СССР одним из главных борцов за реабилитацию «буржуазной лженауки» кибернетики был А. И. Китов, который был автором первых положительных публикаций о ней и убеждённым пропагандистом её идей. Его научные труды и статьи, написанные им самостоятельно и совместно с А. И. Бергом, А. А. Ляпуновым и С. Л. Соболевым, относящиеся к периоду 1952—1961 гг., сыграли огромную роль в признании кибернетики как науки и развитии информатики в Советском Союзе и в нескольких других странах. В 1951-52 годах А. И. Китов, ознакомившись в библиотеке секретного конструкторского бюро по разработке ЭВМ СКБ-245 с оригиналом книги американского учёного Норберта Винера «Кибернетика», сразу же оценил большую пользу для общества, которую эта новая наука может принести. Не только оценил, но и написал развёрнутую положительную статью «Основные черты кибернетики», что потребовало от него проявления в то сталинское время истинного гражданского мужества. Затем прошло около полутора лет многочисленных публичных выступлений о кибернетике А. И. Китова и А. А. Ляпунова, прежде чем Идеологический отдел ЦК КПСС санкционировал публикацию этой статьи. В середине 1955 года эта статья с подписями академика С. Л. Соболева, А. И. Китова и А. А. Ляпунова была опубликована в главном идеологическом коммунистическом журнале «Вопросы философии». Эта статья вошла в историю российской науки как победный момент в борьбе за кибернетику.

В 60-е и 70-е на кибернетику, как на техническую, так и на экономическую, уже стали делать большую ставку.

Упадок и возрождение

В течение последних 30 лет кибернетика прошла через взлёты и падения, становилась всё более значимой в области изучения искусственного интеллекта и биологических машинных интерфейсов (то есть киборгов), но, лишившись поддержки, потеряла ориентиры дальнейшего развития.

Франсиско Варела
Стюарт А. Амплеби

В 1970-х новая кибернетика проявилась в различных областях, но особенно — в биологии. Некоторые биологи под влиянием кибернетических идей (Матурана и Варела, 1980; Варела, 1979; Атлан (англ.), 1979), «осознали, что кибернетические метафоры программы, на которых базировалась молекулярная биология, представляли собой концепцию автономии, невозможную для живого существа. Следовательно, этим мыслителям пришлось изобрести новую кибернетику, более подходящую для организаций, которые человечество обнаруживает в природе — организаций, не изобретённых им самим»^[8]. Возможность того, что эта новая кибернетика применима к социальным формам организаций, остаётся предметом теоретических споров с 1980-х годов.

В экономике в рамках проекта Киберсин попытались ввести кибернетическую плановую экономику в Чили в начале 1970-х. Эксперимент был остановлен в результате путча 1973 года, оборудование было уничтожено.

В 1980-х новая кибернетика, в отличие от её предшественницы, интересуется «взаимодействием автономных политических фигур и подгрупп, а также практического и рефлексивного сознания предметов, создающих и воспроизводящих структуру политического сообщества. Основное мнение — рассмотрение рекурсивности, или самозависимости политических выступлений, как в отношении выражения политического сознания, так и путями, в которых системы создаются на основе самих себя»^[9].

Голландские учёные-социологи Гейер и Ван дер Зоувен^[nl] в 1978 году выделили ряд особенностей появляющейся новой кибернетики. «Одной из особенностей новой кибернетики является то, что она рассматривает информацию как построенную и восстановленную человеком, взаимодействующим с окружающей средой. Это обеспечивает эпистемологическое основание науки, если смотреть на это с точки зрения наблюдателя. Другая особенность новой кибернетики — её вклад в преодоление проблемы редукции (противоречий между макро- и микроанализом). Таким образом, это связывает индивидуума с обществом»^[10]. Гейер и Ван дер Зоувен также отметили, что «переход от классической кибернетики к новой кибернетике приводит к переходу от классических проблем к новым проблемам. Эти изменения в размышлении включают, среди других, изменения от акцента на управляемой системе к управляющей и фактору, который направляет управляющие решения. И новый акцент на коммуникации между несколькими системами, которые пытаются управлять друг другом»^[11] .

Последние усилия в изучении кибернетики, систем управления и поведения в условиях изменений, а также в таких смежных областях, как теория игр (анализ группового взаимодействия), системы обратной связи в эволюции и исследование метаматериалов (материалов со свойствами атомов, их составляющих, за пределами ньютоновых свойств), привели к возрождению интереса к этой всё более актуальной области^[12].

Известные учёные

См. также

Примечания

↑ Словарь по кибернетике / Под редакцией академика В. С. Михалевича. — 2-е. — Киев: Главная редакция Украинской Советской Энциклопедии имени М. П. Бажана, 1989. — С. 259. — 751 с. — (С48). — 50 000 экз. — ISBN 5-88500-008-5.
↑ «Энциклопедия кибернетики» под ред. В. М. Глушкова, т.1., Киев, 1974 — с. 440.
↑ Norbert Wiener. Cybernetics or Control and Communication in the Animal and the Machine. (Hermann & Cie Editeurs, Paris, The Technology Press, Cambridge, Mass., John Wiley & Sons Inc., New York, 1948)
↑ Kelly, Kevin. Out of control: the new biology of machines, social systems and the economic world. — Boston : Addison-Wesley, 1994. — ISBN 0-201-48340-8.
↑ Couffignal, Louis. «Essai d’une définition générale de la cybernétique», The First International Congress on Cybernetics, Namur, Belgium, June 26-29, 1956, Gauthier-Villars, Paris, 1958, pp. 46—54
↑ Толковый словарь Ожегова — значение слова КИБЕРНЕТИКА. slovariki.org. Проверено 25 мая 2016.
↑ Цитируется по сборнику «Кибернетика ожидаемая. Кибернетика неожиданная». — М.: Наука, 1968. — стр. 152.
↑ Jean-Pierre Dupuy. «The autonomy of social reality: on the contribution of systems theory to the theory of society» in: Elias L. Khalil & Kenneth E. Boulding eds., Evolution, Order and Complexity, 1986.
↑ Peter Harries-Jones. «The Self-Organizing Polity: An Epistemological Analysis of Political Life by Laurent Dobuzinskis» in: Canadian Journal of Political Science (Revue canadienne de science politique), Vol. 21, No. 2 (Jun., 1988), pp. 431—433.
↑ Kenneth D. Bailey. Sociology and the New Systems Theory: Toward a Theoretical Synthesis, 1994, p.163.
↑ Kenneth D. Bailey. Sociology and the New Systems Theory: Toward a Theoretical Synthesis, 1994.
↑ Kevin Kelly. «Out of control: The new biology of machines, social systems and the economic world», 1994, Addison-Wesley ISBN 0-201-48340-8

Литература

Винер Н. Кибернетика. — М.: Советское радио, 1968.
Винер Н. Некоторые моральные и технические последствия автоматизации.
С. Л. Соболев, А. И. Китов, А. А. Ляпунов. «Основные черты кибернетики» // «Вопросы философии». — 1955. — № 4. — С. 147.
Китов А. И. Техническая кибернетика // Радио (№ 11), 1955.
Китов А. И., Ляпунов А. А., Полетаев И. А., Яблонский С. В. О кибернетике // Труды 3-го Всесоюзного математического съезда. Том 2. М., 1956.
Китов А. И. Кибернетика и управление народным хозяйством // Кибернетику — на службу коммунизму. Сборник статей под редакцией А. И. Берга. Том 1. М.-Л.: Госэнергоиздат, 1961.
Берг А. И., Китов А. И., Ляпунов А. А. Кибернетика в военном деле // Военная мысль, 1961.
Д. А. Поспелов. Становление информатики в России //Очерки истории информатики в России. Новосибирск. 1998.
Китов А. И. Кибернетика в управлении хозяйством // М. Экономическая газета. Август 1961, № 4.
Китов А. И., Ляпунов А. А. Кибернетика в технике и экономике // Вопросы философии (№ 9), 1961.
Шеннон К. Работы по теории информации и кибернетике. — М.: Изд. иностр. лит., 1963. — 830 с.
Эшби У. Р. Введение в кибернетику. — М.: Изд. иностр. лит., 1959. — 432 с.
Пекелис В. Д. (сост.) Возможное и невозможное в кибернетике, Наука, 1964, 222 с.
Пекелис В. Д. (сост.) Кибернетика ожидаемая и кибернетика неожиданная, Наука, 1968, 311 с.
Пекелис В. Д. (сост.) Кибернетика. Итоги развития, Наука, 1979, 200 с.
Пекелис В. Д. (сост.) Кибернетика. Современное состояние, Наука, 1980, 208 с.
Марков А. А. Что такое кибернетика. — В кн.: Кибернетика, мышление, жизнь. — М.: Мысль, 1964.
Петрушенко Л. А. Самодвижение материи в свете кибернетики. — М.: Наука, 1971.
Кузин Л. Т. Основы кибернетики (в 2-х томах). — М.: Энергия, 1973.
В. М. Глушков, Н. М. Амосов и др. «Энциклопедия кибернетики». Киев. 1975 г.
Герович В. А. Человеко-машинные метафоры в советской физиологии // Вопросы истории естествознания и техники. № 3, 2002. С. 472—506.
Гринченко С. Н. История человечества с кибернетических позиций // История и Математика: Проблемы периодизации исторических макропроцессов. — М.: КомКнига, 2006. — С. 38—52.
Бирюков Б. В., Спиркин А. Г. Кибернетика и логика. — М.: Наука, 1978. — 333 с.
Грэхэм, Л. Естествознание, философия и науки о человеческом поведении в Советском Союзе. — М.: Политиздат, 1991. — 480 с.
Клаус Г. Кибернетика и философия = Kybernetik in philosophischer Sicht / Перевод с немецкого И. С. Добронравова, А. П. Куприяна, Л. А. Лейтес; редактор В. Г. Виноградов; Послесловие Л. Б. Баженова, Б. В. Бирюкова, А. Г. Спиркина. — М.: ИЛ, 1963.
Основы кибернетики. Математические основы кибернетики / Под ред. профессора К. А. Пупкова. — М.: Высшая школа.
Основы кибернетики. Теория кибернетических систем / Под ред. профессора К. А. Пупкова. — М.: Высш. школа, 1976. — 408 с. — (Учеб. пособие для вузов). — 25 000 экз.
Поваров Г. Н. Ампер и кибернетика. — М.: Советское радио, 1977.
Теслер Г. С. Новая кибернетика. — Киев: Логос, 2004. — 401 с.
Кибернетика и информатика // Сборник научных трудов к 50-летию Секции кибернетики Дома учёных им. М. Горького РАН. — Санкт-Петербург, 2006. — 410 с.
Игнатьев М. Б. Информационные технологии в микро-, нано- и оптоэлектронике. — изд. ГУАП, Санкт-Петербург, 2008. — 200 с.

Ссылки

Организации