Техническая кибернетика это: Техническая кибернетика — это… Что такое Техническая кибернетика?

Содержание

ТЕХНИЧЕСКАЯ КИБЕРНЕТИКА — это… Что такое ТЕХНИЧЕСКАЯ КИБЕРНЕТИКА?

ТЕХНИЧЕСКАЯ ЕДИНИЦА ВЯЗКОСТИ
ТЕХНИЧЕСКАЯ ПОЗИЦИЯ

Смотреть что такое «ТЕХНИЧЕСКАЯ КИБЕРНЕТИКА» в других словарях:

ТЕХНИЧЕСКАЯ КИБЕРНЕТИКА — отрасль науки, изучающая технические системы управления. Важнейшие направления исследований разработка и создание автоматических и автоматизированных систем управления, а также автоматических устройств и комплексов для передачи, переработки и… … Большой Энциклопедический словарь
техническая кибернетика — отрасль науки, изучающая технические системы управления. Важнейшие направления исследования разработка и создание автоматических и автоматизированных систем управления, а также автоматических устройств и комплексов для передачи, переработки и… … Энциклопедический словарь
Техническая кибернетика — отрасль науки, изучающая технические системы управления. Важнейшие направления исследований разработка и создание автоматических и автоматизированных систем управления, а также автоматических устройств и комплексов для передачи, переработки и… … Википедия
КИБЕРНЕТИКА — (от греч. kybernetike [techne] – искусство управления) – наука о самоуправляющихся машинах, в частности о машинах с электронным управлением («электронный мозг»). Кибернетика получила самое широкое распространение в последней трети 20 в. и сейчас… … Философская энциклопедия
КИБЕРНЕТИКА ТЕХНИЧЕСКАЯ — см. Техническая кибернетика … Большой Энциклопедический словарь
Кибернетика техническая — научное направление, связанное с применением единых для кибернетики (См. Кибернетика) идей и методов при изучении технических систем управления. К. т. научная основа комплексной автоматизации производства, разработки и создания систем… … Большая советская энциклопедия
кибернетика техническая — см. Техническая кибернетика. * * * КИБЕРНЕТИКА ТЕХНИЧЕСКАЯ КИБЕРНЕТИКА ТЕХНИЧЕСКАЯ, см. Техническая кибернетика (см. ТЕХНИЧЕСКАЯ КИБЕРНЕТИКА) … Энциклопедический словарь
Кибернетика — I Кибернетика (от греч. kybernetike искусство управления, от kybernáo правлю рулём, управляю) наука об управлении, связи и переработке информации (См. Информация). Предмет кибернетики. Основным объектом исследования в К. являются … Большая советская энциклопедия
Кибернетика — I Кибернетика (от греч. kybernetike искусство управления, от kybernáo правлю рулём, управляю) наука об управлении, связи и переработке информации (См. Информация). Предмет кибернетики. Основным объектом исследования в К. являются … Большая советская энциклопедия
Кибернетика — (от др. греч. κυβερνητική «искусство управления»[1]) наука об общих закономерностях процессов управления и передачи информации в различных системах, будь то машины, живые организмы или общество. Содержание 1 Обзор … Википедия

Кибернетика, ТАУ (теория автоматического управления) и НЕтехнические системы

В одной из дискуссий была поднята интересная тема о проблемах «технарей» — людей с техническим образованием и складом ума в рамках управления ими НЕтехническими системами. То есть, вчерашний инженер становится руководителем: какие при этом возникают проблемы. Одно из мнений было выражено следующим образом (цитирую выжимку):

«Технари» часто переоценивают кибернетику и системную теорию когда пытаются строить по ним свою управленческую практику…

В случае попыток приложения кибернетического управления к социальным системам пытающийся управлять просто неверно понимает онтологию того, что он считает объектом управления. Еще раз повторю — к техническим системам кибернетика и ТАУ применимы. Для объяснения некоторых физиологических и психических процессов, происходящих в теле животных и человека — использовать их можно. А вот для осуществления практического управления в организациях — только в очень и очень ограниченных ситуациях, связанных с вопросами техники и технологии, а так же, возможно, с регламентацией…

Мы упираемся не в вопрос познаваемости процессов управления людьми, а в вопрос о том, какие онтологические и теоретические представления этим процессам адекватны. Представления, предложенные кибернетикой — НЕ адекватны. Кибернетика претендовавшая на то, что она предлагает ОБЩУЮ теорию управления, на самом деле разработала ЧАСТНУЮ теорию, применимую к ограниченной области, а именно к технике и к физиологии…

Если рассматривать ПРАКТИКУ менеджмента, то ни кибернетика, ни формальная логика не являются ни достаточной, ни необходимой частью, так как в большинстве ситуаций управления в организациях они не применимы. И использование этих представлений в ПРАКТИКЕ менеджмента как раз является слабостью использующего их.

Я вначале попытаюсь уточнить предмет обсуждения. Кибернетика и ТАУ не являются синонимами. Кибернетика — наука об управлении, о его общих принципах. Один из ее разделов, по-видимому, наиболее исследованный в научном плане и проработанный в инженерном — техническая кибернетика. ТАУ — основная часть технической кибернетики, охватывающая все теоретические аспекты автоматики. Причем основы ТАУ существовали еще в 19 веке и в виде теории автоматического регулирования оформились к 1940-м гг. Т.е. структура примерно такова:

Кибернетика
 \-- Техническая кибернетика
      \-- ТАУ
      \-- ...
 \-- Биологическая кибернетика
 \-- Экономическая кибернетика
 \-- ...

Отсюда первый вывод: замечание по поводу ограниченности использования ТАУ вне технических систем верно. Неверно распространение замечания на всю кибернетику.

Попробуем сформулировать принципиальные отличия подхода технической кибернетики и ТАУ в частности от общего кибернетического подхода.

Техническая кибернетика занимается проблемой на уровне «человек — машина», охватывая вопросы рационального распределения функций между человеком и автоматически действующими устройствами в сложных системах управления.

Это значит, что если кибернетическую систему удается свести к человеко-машинной, то принципы ТАУ могут быть успешно применены (в сочетании с методами смежных дисциплин, как то инженерной психологии). Именно поэтому ТАУ работает на производстве, где функции человека достаточно жестко детерминированы, а т.н. «человеческий фактор» снижен до минимума. (Дополнение из обсуждения ниже: т.е. «человеческое звено» по сути является лишь элементом автоматической системы).

Свести к человеко-машинной среде производственного предприятия, например, коллектив издательства журнала, службу по работе с клиентами или организацию средней школы/ВУЗа более чем проблематично. Несмотря на использование компьютеров, среда является типовой для уровня «человек-человек» с превалированием человеческого фактора.

Принципиальное отличие подобной среды отмечает один из классиков кибернетики Стаффорд Бир, рассуждая в своей книге «Мозг фирмы» о разнообразии (число различаемых объектов или различаемых состояний одного и того же объекта). Пространство состояний такой кажущейся с виду простой системы, как фирма практически бесконечно. …следствие закона Эшби о разнообразии систем… гласит, что управление может быть обеспечено только в том случае, если разнообразие средств управляющего (в данном случае всей системы управления) по крайней мере не меньше, чем разнообразие управляемой им ситуации.

Исходя из классификации систем в осях «сложность — детерминированность», приведенной С. Биром в его более ранней книге «Кибернетика и менеджмент», предметом изучения кибернетики являются сверхсложные вероятностные системы (мозг, фирма, экономика…). Возможность сведения сверхсложной системы к сложной верятностной или детерминированной и дает основания к использованию ТАУ. Для технических и человекомашинных систем это удается благодаря широким возможностям конструирования и формализации. В пределе функция человека в процессе может быть жестко детерминирована, а сам исполнитель замещен автоматическим устройством.

Разумеется, руководитель фирмы также может внесить изменения в структуру и процессы, и если эта процедура не упрется в человеческий фактор, то можно достичь хорошей управляемости, воспроизводимости и прогнозируемости. Но много ли софтверных фирм достигло хотя бы 3-го уровня СММ?

С кибернетической точки зрения человеческий фактор есть ни что иное, как столкновение с разнообразием системы «человек» при отсутствии средств его, разнообразия, снижения, с одной стороны, и при недостаточном разнообразии управления с другой. В армии вы можете повесить на человека погоны и обязать руководиться уставом на принципах единоначалия, но в реальной жизни подобные методы редко применимы. Возникают паллиативы вроде стимуляции персонала (она же по недоразумению часто называется «мотивацией»), формированию «корпоративного духа» и прочие техники. «Урри, где у него кнопка?!!» (с) кино.

В качестве предварительного итога: я вижу проблему кибернетического подхода в управлении сложными нетехническими системами в отсутствии адекватных инструментов и доведенных до инженерного уровня методик. Даже 5-уровневая модель жизнспособной системы (VSM), предложенная С. Биром, практически нигде не реализована, если не учитывать прерванный широкомасштабный чилийский эксперимент.

На этом я пока закончу рассуждения и с удовольствием приму дополнения, возражения и пожелания.

★ Кибернетика — технические науки .. Информация

3.1. История. XX возраст. (XX age)

Современная кибернетика началась в 1940-х как междисциплинарная область исследований, которая объединяет системы управления, теории электрических цепей, машиностроения, логического моделирования, эволюционной биологии, нейробиологии. электронная система управления берет свое начало с работы инженера Bell Labs (Лаборатории Белла) Гарольд черный в 1927 году с помощью отрицательной обратной связи для управления усилителями. идеи также имеют отношение к биологической работе Людвига фон Берталанфи в общей теории систем.

Ранние применения отрицательной обратной связи в электронных цепях входит управление артиллерийскими установками и антенны радара во время Второй мировой войны. Джей Форрестер, аспирант в лаборатории сервомеханизмы в Массачусетском технологическом институте, работавший во время Второй мировой войны, Гордон С. коричневый на совершенствование электронных систем управления для ВМС США, позже применил эти идеи к общественным организациям, таким как корпорации и города как первоначальный организатор школы индустриального управления Массачусетского технологического института MIT Sloan School of Management (Управление). Также известен как основатель системной динамики Форрестера.

У. Деминг, гуру комплексного управления качеством, в чью честь Япония в 1950 году и создал свои главные промышленные награды, в 1927 году был молодым специалистом в Bell Telephone Labs (Белл Телефон Лаборатории) и, возможно, были под влиянием работы в области сетевого анализа. Деминг сделал «понимающие системы» один из четырех столпов того, что он описал как глубокое знание в своей книге «Новая экономика».

Многочисленные работы, появившиеся в смежных областях. В 1935 году советский 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. это «поведение, цель и телеология», Н. Винера и Дж. Бигелоу. и работы «логическое исчисление идей, относящихся к нервной активности» У. Мак-Kalloky и У. Питтс.

Кибернетика как научная дисциплина была основана на работах Винера, МАК-Colloca и другие, такие как У. Р. Эшби и У. Г. Уолтер.

Уолтер был одним из первых, чтобы построить автономные роботы, которые помогают изучить поведение животных. вместе с Соединенным Королевством и Соединенными Штатами, важно географическое расположение ранняя кибернетика была Франция.

Весна 1947 года Винер был приглашен на конгресс по гармоническому анализу, провел в Нанси, Франция. мероприятие было организовано группой математиков Николя Бурбаки, где большую роль сыграл математик Ш. Мандельбройт.

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. Процесс Винера и теории телекоммуникаций. следующим летом, в Соединенных Штатах, он использовал термин «кибернетика» как название научной теории. это название было призвано описать изучение «целенаправленных механизмов» и была популяризирована в книге «кибернетика, или управление и связь в животном и машине. В Великобритании вокруг этого в 1949 году образуется Ratio Club (Коэффициент Клуба).

В начале 1940-х Джон фон Нейман, известный работами по математике и информатике, внес 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 применяются к социальному миру, живых клеток и даже компьютерным вирусам, является дальнейшим доказательством универсальности кибернетических исследований.

Винер популяризировал социальные значения кибернетики, проводя аналогии между автоматическими системами, такими как регулируемый паровой двигатель и человеческими институтами в его бестселлере «Кибернетика и общество» The Human Use of (Использование человеком) Human Beings: Cybernetics and Society (Человеческих существ: кибернетика и общество) Хафтон-Миффлин, 1950.

Одним из главных центров исследований в те времена была биологическая компьютерная лаборатории в Университете Иллинойса Конституции, которая вот уже почти 20 лет начиная с 1958 года, светодиод Х. Ферстер.

Экономическая кибернетика саморазвивающихся сред (кибернетика третьего порядка) Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

УДК 330.46 (045)

Экономическая кибернетика саморазвивающихся сред (кибернетика третьего порядка)*

ЛЕПСКИЙ ВЛАДИМИР ЕВГЕНЬЕВИЧ, доктор психологических наук, главный научный сотрудник Института философии РАН E-mail: [email protected]

Аннотация. В настоящее время экономическая кибернетика находится в состоянии поиска новой парадигмы развития, идею которой может подсказать современная философия науки. В статье раскрывается органичная связь развития представлений о научной рациональности с развитием экономической кибернетики. Классическая научная рациональность, центрируя внимание на объекте, стремится при теоретическом объяснении и описании элиминировать все, что относится к субъекту средствам и операциям его деятельности. Неклассический тип научной рациональности учитывает связи между знаниями об объекте и характером средств и операций деятельности. Постнеклассический тип научной рациональности расширяет поле рефлексии над научной деятельностью. В нем учитывается соотнесенность получаемых знаний об объекте не только с особенностью средств и операций деятельности, но и с ценностно-целевыми структурами. При этом эксплицируется связь внутринаучных целей с вненаучными, социальными ценностями и целями, решается задача их соотнесения с осмыслением ценностно-целевых ориентаций субъекта научной деятельности. Рассмотрение эволюции представлений об экономической кибернетике в контексте научной рациональности позволило сформировать целостное видение этой проблематики и выявить тренды развития. В экономической кибернетике четко прослеживаются этапы классической кибернетики и кибернетики второго порядка. Классическая кибернетика базируется на идеях классической научной рациональности, кибернетика второго порядка — на идеях неклассической научной рациональности. Естественно предположить, что кибернетика третьего порядка должна базироваться на идеях постнеклассической научной рациональности. Обосновывается актуальность проблемы становления и институционализации кибернетики третьего порядка и соответствующей ей экономической кибернетики саморазвивающихся полисубъектных сред, базирующейся на идеях и социогуманитарных технологиях постнеклассической научной рациональности. В качестве практических иллюстраций используются Нобелевские премии по экономике. Предлагаемый подход мог бы позволить российской науке стать мировым лидером в формировании нового направления экономической кибернетики саморазвивающихся полисубъектных сред, соответствующего перспективным трендам мировых процессов XXI в. Ключевые слова: экономическая кибернетика; кибернетика третьего порядка; классическая, неклассическая, постнеклассическая рациональность; саморазвивающиеся среды; субъектно-ориентированный подход.

Economic cybernetics of the self-developing environments (the third order cybernetics)

LEPSKIY VLADIMIR E., Doctor of Psychological Sciences, Leading Research Officer of the Institute of Philosophy, the Russian Academy of Sciences E-mail: [email protected]

‘ Статья подготовлена по материалам ХУШ Международной конференции по мягким вычислениям и измерениям 8СМ’2015.

Abstract. Economic cybernetics is currently seeking out a new evolution paradigm the idea of which may be suggested by the modern philosophy of science. The article reveals the organic linkage of the evolution of the ideas of scientific rationality and that of economic cybernetics. Classical scientific rationality centers attention on the object aims, with theoretical explanation and description, to eliminate everything that relates to the subject, means and operations of the subject’s activity. Non-classical type of scientific rationality takes into account the link between the knowledge of the object and the nature of the means and operation activities. Post-non-classical type of scientific rationality extends the field of reflection over scientific activities. It takes into account the interrelationship of acquired knowledge about the object not only with the peculiarity of means and activity operations, but with value-oriented structures. At the same time the linkage of intra-scientific goals with the non-scientific social values and goals is explicated; the problem of their correlation with the comprehension of value-and-purpose orientations of the subject of scientific activity is solved. A review of the evolution of ideas of economic cybernetics in the context of scientific rationality allowed us to form a holistic vision of the issue and to identify development trends. In economic cybernetics the stages of classical cybernetics and the second order cybernetics are clearly identifiable. Classical cybernetics is based on the ideas of classical scientific rationality, whereas cybernetics of the second order is based on the ideas of non-classical scientific rationality. It is natural to assume that the third order cybernetics should be based on the ideas of post-nonclassical scientific rationality. The author substantiates the urgency of the problem of formation and institutionalization of cybernetics of the third order and the corresponding to it economic cybernetics of self-evolving poly-subjectival environments; the latter is based on the ideas and social and humanitarian technologies of post-non-classical scientific rationality. The author uses the Nobel prizes in Economics as practical illustrations. The offered approach would allow the Russian science to become the world leader in the formation of a new trend in the economic cybernetics of self-evolving poly-subjectival environments, which is in line with the promising trends of the XXI century’s global processes. Keywords: economic cybernetics; the third order cybernetics; classical, non-classical, post-non-classical rationality; self-evolving environments; subject-oriented approach.

В экономической кибернетике четко прослеживаются этапы классической кибернетики и кибернетики второго порядка. В настоящее время кибернетика находится в состоянии поиска новой парадигмы развития и обращается за помощью к философии науки. Важно отметить, что классическая кибернетика базируется на идеях классической научной рациональности, кибернетика второго порядка — на идеях неклассической научной рациональности. Что ждет далее кибернетику. Естественно предположить, что кибернетика третьего порядка должна базироваться на идеях постне-классической научной рациональности. Это будет кибернетика саморазвивающихся сред. Соответственно, эти соображения определяют и будущее экономической кибернетики как кибернетики саморазвивающихся экономических сред. К чести ведущих специалистов по кибернетике следует заметить, что они прозорливо предвидели важнейшие черты будущей кибернетики (Кибернетический манифест [1]).

В статье раскрывается органичная связь развития представлений о научной рациональности с развитием кибернетики и экономической кибернетики. Обосновывается становление кибернетики третьего порядка и будущее экономической кибернетики саморазвивающихся сред, базирующейся на постнеклассической научной рациональности. В качестве практических иллюстраций используются Нобелевские премии по экономике, которые дают убедительные доказательства, что это награда не за «технику», а за идеи, определившие развитие науки и в известном смысле опередившие свое время.

Экономическая кибернетика классической научной рациональности (кибернетика первого порядка)

Классическая научная рациональность, центрируя внимание на объекте, стремится при теоретическом объяснении и описании элиминировать все, что относится к субъекту, средствам и

операциям его деятельности. Такая элиминация рассматривается как необходимое условие получения объективно-истинного знания о мире. Цели и ценности науки, определяющие стратегии исследования и способы фрагментации мира на этом этапе, как и на всех остальных, детерминированы доминирующими в культуре мировоззренческими установками и ценностными ориентациями. Но классическая наука не осмысливает этих детерминаций: научные исследования рассматриваются как познание законов Природы, существующих вне человека [2].

На начальном этапе становления экономической кибернетики (40-70-е годы XX в.) наиболее существенное влияние оказывали философские взгляды, связанные с различными направлениями позитивизма, а в части формирования моделей человека — бихевиоризма, базирующегося также на позитивистских представлениях.

Традиционное представление о кибернетике родилось в контексте классической науки, и оно ограничивалось парадигмой «субъект — объект» [3]. Классическое видение субъект-объектного взаимодействия нашло отражение в многочисленных философских работах Декарта, Юма, Канта, Маха, Гуссерля, Витгенштейна и др. [4].

Базовыми объектами в контексте данной научной рациональности и парадигмы «субъект -объект» выступают как простые, так и большие системы. Характерно, что суммарные свойства их частей исчерпывающе определяют свойства целого, связи между элементами подчиняются лапласовской причинности. Эти системы го-меостатичны. В них обязательно имеется программа функционирования, которая формирует управляющие команды и корректирует поведение системы на основе обратных связей [5].

Доминирующим выступает деятельностный подход, в котором свобода субъекта ограничена в рамках заданных целей и норм, регулирующих деятельность.

В экономической кибернетике в контексте классической научной рациональности сложился монодисциплинарный подход. Кибернетика является базовой областью знания, обслуживающей научную проблематику экономики в контексте классической научной рациональности.

В рамках парадигмы «субъект — объект» для моделирования экономических процессов использовались разнообразные подходы: функциональный, аксиоматический, информационный, исследования операций, теоретико-игровой и др.

Аксиоматический подход нашел широкое распространение в моделировании экономических систем, в частности экономического поведения человека. Однако многочисленные экспериментальные исследования показали, что поведение людей не просто является каким-то отклонением от «оптимального» (соответствующего ожидаемому в рамках нормативных методов) — оно имеет принципиально иной характер. Официальное признание неадекватности данного подхода было зафиксировано при присуждении Д. Канеману в 2002 г. Нобелевской премии по экономике за исследование формирования суждений и принятия решений в условиях неопределенности.

Информационный подход к моделированию процессов управления экономическими системами базировался на теории информации. Об ограниченных возможностях применения теории информации за пределами технических каналов связи предупреждал ее основоположник К. Шеннон. Кризис этого подхода применительно к организационным системам управления был четко обозначен в работах Р. Акоффа.

Исследование операций объединило под свои знамена многочисленные подходы в использовании математических методов в различных сферах управленческой практики. Наблюдалась подчас явная, а иногда скрытая ситуация подмены ЛПР (лицо, принимающее решение), оно фактически было отстранено от процедур «становления» альтернатив, решение управленческих проблем фактически подменяется процедурой принятия решений [6].

Теоретико-игровой подход достиг пика популярности в 50-60-е годы XX в. Однако в 70-е годы в использовании теории игр наступил кризис. Оказалось, что схема, положенная в ее основу, бедна; это проявилось, в частности, в слишком упрощенном взгляде на человеческие ценности [7].

Существенное развитие моделирование социальных систем получило в рамках становления неклассического типа научной рациональности.

Отражение в Нобелевских премиях по экономике идей кибернетики первого порядка.

Многие экономисты второй половины XX в. реагировали на неуклонно растущий перечень примеров так называемых парадоксов рациональности путем сооружения «защитного пояса» вокруг аксиоматических моделей, в более широком контексте вокруг парадигмы управления «субъект — объект». Нобелевские премии по экономике этого периода присуждались в основном за работы в области исследования операций и теории игр.

Экономическая кибернетика неклассической научной рациональности (кибернетика второго порядка)

Неклассический тип научной рациональности учитывает связи между знаниями об объекте и характером средств и операций деятельности. Экспликация этих связей рассматривается в качестве условий объективно-истинного описания и объяснения мира. Но связи между внутринаучными и социальными ценностями и целями по-прежнему не являются предметом научной рефлексии, хотя имплицитно они определяют характер знаний: что именно и каким способом мы выделяем и осмысливаем в мире. На результаты научных исследований накладывается осмысление соотнесенности объясняемых характеристик объекта с особенностью средств и операций научной деятельности [2].

В этом контексте развитие представлений об экономической кибернетике в основном связано с преодолением ряда ограничений парадигмы «субъект — объект».

В контексте философии эти исследования способствовали также переходу от доминирования позитивизма к философскому конструктивизму, который становится одним из ведущих направлений в рамках неклассической рациональности. В соответствии с философской позицией конструктивизма то, с чем имеет дело человек в процессе познания и освоения

мира, — не какая-то реальность, существующая сама по себе, которую он пытается постичь, а в каком-то смысле продукт его собственной деятельности. Человек в своих процессах восприятия и мышления не столько отражает окружающий мир, сколько активно творит, конструирует его.

Дополнительные основания для развития философского конструктивизма были заложены в кибернетике второго порядка [8]. Идея активного объекта (объекта-исследователя) была положена Хейнцем фон Фёрстером в основание новой кибернетики второго порядка. Кибернетика первого порядка — это кибернетика наблюдаемых систем, а кибернетика второго порядка — наблюдающих систем. Кибернетика второго порядка сняла границу между объектом и субъектом управления.

Ключевым для кибернетики второго порядка становится понятие само объективизации. Появление кибернетики второго порядка есть появление нового измерения — рефлексии. В Советском Союзе идея рефлексии была объединена с идеей структуры, в результате чего появился рефлексивный анализ, на Западе — с идеей вычислений, в результате чего в кибернетику проникло понятие самоотнесенности [9].

Эти исследования заложили фундамент для перехода от парадигмы «субъект — объект» к парадигме «субъект — субъект». Возрастание роли субъекта и субъект-субъектных отношений в контексте неклассической научной рациональности приводит к необходимости пересмотра доминирования деятельностного подхода в управлении, фактически возникает поляризация научных школ (особенно в психологии), ориентированных на деятельностный и субъектно-деятельностный подходы. Более адекватным специфике неклассической научной рациональности оказался субъектно-дея-тельностный подход. Автором этого подхода (концепции) был философ и психолог С. Л. Рубинштейн [10]. Деятельность выступает как один из типов активности субъекта, как способ его отношения к действительности. Если для классической научной рациональности базовой была активность в деятельности, то для неклассической — наряду с ней базовыми становятся

и другие формы активности, в частности общение и рефлексия.

Переход в управлении от парадигмы «субъект — объект» к парадигме «субъект — субъект» привел к новым представлениям о видах управления экономическими системами, появляются рефлексивное управление [11], информационное управление, управление активными системами и др. [3].

В рамках парадигмы «субъект — субъект» развитие моделирования экономических систем связано со многими научно-прикладными подходами: функционально-структурным, субъ-ектно-деятельностным, рефлексивным и др.

Функционально-структурный подход. Одним из первых симптомов смены тенденций в моделировании экономических систем явился перенос центра внимания с аналитических на имитационные модели и системы, отличительная особенность которых состоит в обеспечении не только функциональной аналогии модели с объектом управления, но и структурно-функциональной аналогии, позволяющей использовать имитационные модели в качестве понятных заместителей реальности.

Для глобального моделирования и прогнозирования наибольшее распространение получили следующие виды имитационного математического моделирования: дискретно-событийное моделирование; системная динамика; агентное моделирование.

К имитационному моделированию можно также отнести разнообразные виды игрового моделирования с ограниченным использованием математических методов: деловые игры, ролевые игры и др., а также проблемные игры, несколько выходящие за рамки имитационных игр, например, организационно-деятельностные.

В контексте неклассической научной рациональности получили принципиальное развитие классическая теория игр и в целом проблематика выбора. Важное направление развития связано с рефлексивными математическими моделями [11].

Во-первых, это было связано с учетом в моделях рефлексивных представлений участников взаимодействий. В контексте теоретико-игрового подхода на основе анализа поведения фантомных агентов, существующих

в представлениях других реальных или фантомных агентов, удалось предложить в качестве решения рефлексивной игры информационное равновесие, которое является обобщением ряда известных концепций равновесия в некооперативных играх [12]. Было расширено пространство моделирования выбора с учетом рефлексивных представлений до многозначных логик и др.

Во-вторых, это проявилось в преодолении слишком упрощенного взгляда на человеческие ценности, которые образуют два класса. Были разработаны модели выбора, когда наряду с утилитарными присутствуют и высшие ценности. В основе всех этих моделей лежит представление субъекта как рефлексирующего, т.е. предполагается, что субъект может иметь образы себя и других субъектов вместе с их внутренними мирами. Простейшие ситуации, в которых высшие ценности играют существенную роль, связаны с восприятием людьми успеха или неуспеха других людей.

Рассмотренные аспекты проблематики управления экономическими системами в контексте неклассической научной рациональности дают основания утверждать, что на этом этапе доминирует междисциплинарный подход. Это проявлялось преимущественно в бинарных междисциплинарных взаимодействиях различных областей знания, которые породили новые научные и прикладные направления: экономическая кибернетика, экономическая психология, философия хозяйства и др. Междисциплинарный подход способствовал бурному развитию науки, успешному решению актуальных практических задач. Однако в настоящее время все упомянутые направления подвергаются резкой критике за фрагментарность подхода, потерю целостности в экономических моделях и механизмах, недостаточный учет влияния культуры на субъекты управления и др.

Отражение в Нобелевских премиях по экономике идей кибернетики второго порядка. В начале XXI в. пришло не только осознание важности эмпирических и экспериментальных фактов, но и стремление черпать из них материал для развития самой экономической теории. Тенденции к переходу в управлении экономическими системами к парадигме

«субъект — субъект», к учету специфики кибернетики второго порядка отчетливо просматриваются в содержании большинства Нобелевских премий по экономике [13]. В табл. 1 представлены Нобелевские премии XXI в. по экономике, оказавшие влияние на становление парадигмы «субъект — субъект».

Рассмотрим пример из области управления экономическими системами. Нобелевская премия по экономике за 2001 г. Лауреаты: Джордж Акерлоф, Майкл Спенс, Джозеф Юджин Сти-глиц. В пресс-релизе Королевской академии говорится: «Многие рынки характеризуются асимметричной информацией: игроки на одной стороне рынка обладают гораздо большей информацией, чем игроки на другой стороне. Заемщики знают больше, чем заимодавцы, о своих платежных планах, менеджеры и руководство знают больше, чем держатели акций о прибыльности компании, а будущие клиенты осведомлены о рисках компании лучше, чем

страховщики». Фактически речь идет об управлении экономическими системами в контексте парадигмы «субъект — субъект». Во-первых, речь идет о необходимости учета наличия разных картин мира у участников (субъектов) рыночных отношений, а значит, о необходимости учета механизмов формирования информационных моделей субъектов рыночных отношений. Во-вторых, четко ставится и решается проблема управления информационными моделями субъектов рыночных отношений, т.е. речь идет об учете механизмов рефлексивного управления. Ранее аналогичные идеи были сформулированы и практически использованы в экономике Д. Соросом.

На наш взгляд, работы лауреатов премии внесли существенный вклад в становление парадигмы «субъект — субъект» в управлении экономическими системами.

Таким образом, в контексте неклассической научной рациональности мы ограничились

Таблица 1

Нобелевские премии по экономике XXI в., оказавшие влияние на становление парадигмы «субъект — субъект»

Год Лауреаты премии Официальное название Парадигма «субъект — субъект»

2001 Джордж Акерлоф (George Akerlof), Майкл Спенс (A. Michael Spence), Джозеф Юджин Стиглиц (Joseph E. Stiglitz) Анализ рынков с асимметричной информацией Необходимость учета наличия разных картин мира (информационных моделей) у субъектов рыночных отношений. Ставится и решается проблема управления информационными моделями субъектов рыночных отношений, т.е. речь идет об учете механизмов рефлексивного управления

2002 Дэниэл Канеман (Daniel Kahneman), Вернон Ломакс Смит (Vernon Lomax Smith) Экономический анализ человеческого поведения Включение моделей процессов принятия решений субъектами в условиях риска и моделей управления своим поведением в экономические модели. Использование экспериментальных (игровых) моделей с участием конкретных субъектов для анализа рыночных механизмов

2005 Исраэль Роберт Джон Ауманн (Yisrael Robert John Aumann), Томас Кромби Шеллинг (Thomas Crombie Schelling) «За расширение понимания проблем конфликта и кооперации с помощью анализа в рамках теории игр» Необходимость учета рефлексивных процессов при анализе точек равновесия (фокальные точки)

2006 Эдмунд Фелпс (Edmund S. Phelps) «За анализ межвременного обмена в макроэкономической политике» Необходимость учета в экономических моделях степени информированности конкретных субъектов экономических отношений

рассмотрением отдельных видов моделирования адекватных парадигме «субъект — субъект», очевидно, что состав такого рода моделей намного шире рассмотренного нами.

В контексте парадигмы «субъект — субъект» основные механизмы управления экономическими системами связаны с воздействиями на активных субъектов: психологические, экономические, организационные, правовые и др. Особое значение приобретают рефлексивные процессы и рефлексивное управление.

Экономическая кибернетика постнеклассической научной рациональности (кибернетика третьего порядка)

Постнеклассический тип научной рациональности расширяет поле рефлексии над научной деятельностью. В нем учитывается соотнесенность получаемых знаний об объекте не только с особенностью средств и операций деятельности, но и с ценностно-целевыми структурами. При этом эксплицируется связь внутринаучных целей с вненаучными, социальными ценностями и целями, решается задача их соотнесения с осмыслением ценностно-целевых ориентаций субъекта научной деятельности [2].

В постнеклассической науке новая картина мира не может быть представлена знаниями, оторванными от познающих и действующих субъектов, от их субъективных реальностей, без чего невозможна адекватная интерпретация полученных ими знаний. Связь частных субъектных картин мира образует общую постне-классическую картину мира.

В ходе развития позитивизма и постпозитивистских школ выдвигались различные критерии отделения научного знания от знания вне- и псевдонаучного: верификация Р. Карна-па, фальсификация К. Поппера, «позитивный сдвиг проблем» И. Лакатоса и др. Проблема эта так и не была решена, поскольку граница между научным и вненаучным знанием оказалась достаточно размытой. Проще указать на примеры того, что в данное время в нашей культуре признается в качестве бесспорно научного знания и что к таковому явно не относится [14]. В по-стнеклассической науке полная картина мира

открывается лишь благодаря взаимосвязности научных теорий. На смену «верификации» и «фальсификации» приходит принцип «паутины концепций». Черты постнеклассической рациональности обнаруживаются в переходе от систем — к судьбам (метафора Л. С. Выготского), от упрощенных систем к сетям, от предметов — к проблемам (направлениям исследований), от однозначных текстов — к множественности интерпретаций и игре стилями (подход, связанный с работами Ю.М. Лотмана).

Иными словами, постнеклассическая наука — это такое состояние знания, в котором различные научные теории (понимаемые как модели и субъектные реальности) составляют взаимосвязанную сеть. Этим обеспечивается и синергетический эффект применения методологических принципов субъектности для задач субъектно-ориентированного конструирования саморазвивающихся полисубъектных сред.

В контексте постнеклассической научной рациональности происходит трансформация философского конструктивизма, который сохраняет свое значение и в данном виде рациональности. При этом существенно «смягчается» радикализм философского конструктивизма, усиливая акцент на коммуникативных процессах формирующих реальность субъектов, на влиянии этих процессов на ограничение их свободы [14]. Свобода понимается не как выражение проективно-конструктивного отношения к миру, не как создание такого предметного мира, который управляется и контролируется, а как такое отношение, когда я принимаю другого, а другой принимает меня. Такой подход предполагает нередуцируемое многообразие, плюрализм разных позиций, точек зрения, ценностных и культурных систем, вступающих друг с другом в отношения диалога и меняющихся в результате взаимодействия.запрограммированном диалоге, погруженных в общую среду.

Постнеклассическая научная рациональность предполагает введение в контекст научных исследований и проблематики управления экономическими системами «полисубъектной среды», на фоне которой они проводятся. Среды, которая сама рассматривается как саморазвивающаяся система.

Принципиально важным является отличие саморазвивающихся сред от сетей по механизму обеспечения их целостности. Саморазвивающиеся среды представляются как макросубъекты, сборка которых в целое обеспечивается стратегическими субъектами среды. Будем называть стратегическим субъектом — субъект, включенный в какой-либо метасубъект (семья, группа, организация, страна и др.), идентифицирующий себя с этим метасубъектом и регулирующий свою активность (деятельностную, коммуникативную, рефлексивную) с учетом ее влияния на метасубъект. Целостность среды обеспечивается за счет особого рода идентификационных процессов, адекватных этических представлений и других механизмов сборки субъектов [15].

Ключевой становится, на наш взгляд, парадигма «субъект — саморазвивающаяся полисубъектная среда» [16].

Становление парадигмы «субъект — саморазвивающаяся полисубъектная среда» неразрывно связано со становлением субъектно-ориенти-рованного подхода [3]. Этот подход является органичным развитием субъектно-деятель-ностного подхода с увеличением внимания к субъектам и их окружающей среде и уменьшением внимания к деятельностной составляющей в связи с резким снижением влияния нормативных компонент на действия субъектов в условиях современной реальности. Впервые методологические основы субъектно-ориенти-рованного подхода были разработаны для совершенствования автоматизированных систем организационного управления страной [6].

Дополнительными аргументами для становления и развития субъектно-ориентированного подхода являются:

• возможности преодоления проблемы формирования позиции внешнего локального наблюдателя для сложных саморазвивающихся «человекоразмерных систем» за счет организации в саморазвивающейся полисубъектной среде механизма распределенного самонаблюдения;

• возможности создания принципиально новых механизмов управления сложностью на основе специальной организации рефлексивных процессов.

В контексте постнеклассической научной рациональности базовые научные подходы к управлению «человекоразмерными саморазвивающимися системами» должны быть ориентированы на гармонию каузального (причинно-следственного) и телеологического (целевая детерминация) видений будущего и развития: парадигма саморазвивающихся систем [5]; синергетический подход [17]; проблематика управления сложностью; субъ-ектно-ориентированный подход [3]; гуманистические варианты философского конструктивизма [14] и др.

Эти подходы находятся в стадии развития и поиска объединяющих парадигм, способствующих их взаимной конвергенции. Высокая методологическая сложность соорганизации этих подходов дает основание утверждать, что в рамках традиционно сложившихся представлений о междисциплинарной коммуникации едва ли удастся достигнуть значимых результатов. Актуальными становятся проблемы, решение которых предполагает выход за пределы отдельных дисциплин и привлечение внешних специалистов, вооруженных принципиально другими типами знаний и специальными со-циогуманитарными технологиями. Возникает необходимость становления трансдисциплинарного подхода в проблематике управления экономическими системами, которая определяется следующими соображениями:

• необходимость интеграции всех видов научной рациональности и соответствующего им инструментария;

• необходимость интеграции разнообразных областей естественнонаучного и гуманитарного знания;

• необходимость выходить за пределы научного знания при формировании картин мира, адекватных проблемам управления саморазвивающимися человекоразмерными средами;

• необходимость поиска новых человекораз-мерных механизмов управления сложностью.

В контексте постнеклассической рациональности под управлением экономическими системами понимается не жесткая детерминация систем, а «мягкие формы управления». Фактически доминирующими видами управления становятся разнообразные «виды управления через среду». В частности, к ним следует отнести управление «мягкой силы», управление посредством создания хаоса [18], управление сложностью, управление через «задание механизмов функционирования среды», управление «через механизмы сборки субъектов» [19], управление «через социальные сети» и многие другие виды управления. Следует отметить, что новые виды управления, адекватные постнеклассической рациональности, рождались в основном не под влиянием кибернетики, а под влиянием других областей знаний (экономика, социология, политология и др.).

В контексте постнеклассической рациональности базовым подходом при моделировании социальных систем становится использование человека для моделирования отдельных активных элементов системы. Попытки включения человека в различные типы моделей экономических систем имеют давнюю историю: деловые, ролевые, организационно-деятельностные игры и др. Общим для всех указанных типов игр было то, что они соответствуют классической и неклассической рациональности.

Деловые игры базируются на организации имитационного (игрового) моделирования конкретных условий и динамики производственной деятельности. Моделирование деятельности — основа деловых игр.

Ролевые игры базируются на организации взаимодействия участников, которые действуют в рамках выбранных ими ролей, руководствуясь характером своей роли и внутренней логикой среды действия; вместе создают или следуют уже созданному сюжету. Игроки могут свободно импровизировать в рамках выбранных правил,

определяя направление и исход игры. Моделирование ролей — основа ролевых игр.

Организационно-деятельностные игры (связаны с именем Г. П. Щедровицкого) базируются на организации схемы сложной пространственной соорганизации коллективного мышления и действия (мыследеятельности). Моделирование коллективного мышления (мыследеятель-ности) — основа организационно-деятельност-ных игр.

Варианты использования других типов игр для моделирования социальных систем с включением человека строились в той или иной степени на основе трех упомянутых выше типов игр. Выделенные базовые основания деловых, ролевых и организационно-деятельностных игр позволяют сделать вывод о том, что они не вписывались в контекст постнеклассической рациональности, поскольку в них отсутствовала ведущая ориентация на исследование, моделирование и организацию субъектов, включая рефлексивные процессы и ценностные ориентации, их связь с культурой и др.

Для адекватного ответа на заполнение белого поля моделей, соответствующих требованиям постнеклассической рациональности, нами предлагается введение нового типа моделей, соответствующих требованиям постнеклас-сической рациональности, — стратегические рефлексивные игры. Речь идет о создании «чело-векоразмерных» рефлексивно-активных сред динамического моделирования экономических систем, в основу организации которых положены субъектно-ориентированные принципы, модели и субъектные онтологии организации воспроизводства и развития систем [19].

В настоящее время области знания, обеспечивающие организацию саморазвивающихся сред в контексте постнеклассической рациональности, находятся в становлении. Могла бы сформироваться кибернетика третьего порядка на основе тезиса «от наблюдающих систем к саморазвивающимся средам». Основания кибернетики третьего порядка, на наш взгляд, должны базироваться на постнеклассической научной рациональности, парадигме «субъект — метасубъект», субъектно-ориентирован-ном подходе. Важно отметить, что отдельные

аспекты видения будущего кибернетики, представленные в Кибернетическом манифесте [1], совпадают с предлагаемыми нами основаниями. С парадигмой «субъект — метасубъект» соотносится пункт манифеста Метасистемный переход: «Когда некоторое число систем интегрируются в единое целое с возникновением нового уровня управления, мы говорим, что имеет место метасистемный переход. Новая система есть метасистема по отношению к старым. Ме-тасистемный переход является по определению творческим актом. Он не может совершиться под воздействием одних лишь внутренних факторов интегрируемой системы, но всегда требует вмешательства извне, „сверху»».

С положениями субъектно-ориентирован-ного подхода, касающимися представления знаний, соотносится пункт манифеста Знание: «…Знание об объекте всегда относительно: оно существует только как часть какого-либо субъекта. Мы можем изучать взаимоотношение между знанием и реальностью (прежде всего, истинно или ложно данное знание), тогда субъект знания становится, в свою очередь, объектом для нового субъекта знания. Но знание в любой форме безотносительно какого-либо субъекта есть логическая бессмыслица.».

В настоящее время институционализация кибернетики третьего порядка отчетливо не проявляется. Попытки заглянуть в будущее кибернетики XXI в. предпринимаются, например, Стюартом Амплеби [20], который предлагает

развитие кибернетики в контексте становления «науки второго порядка», исходные идеи которой в определенной степени соотносятся с идеями постнеклассической науки.

Отражение в Нобелевских премиях по экономике идей кибернетики третьего порядка. Тренд сдвига в проблематике управления экономическими системами к управлению через среды отчетливо просматривается в содержании большинства Нобелевских премий по экономике начала XXI в. [13].

В табл. 2 представлены Нобелевские премии по экономике, оказавшие влияние на становление парадигмы «субъект — полисубъектная среда».

Рассмотрим пример, иллюстрирующий тенденции перехода к исследованию полисубъектных сред в экономике. Лауреат премии 2002 г. Вернон Ломакс Смит награжден за лабораторные эксперименты как средство в эмпирическом экономическом анализе, в особенности в анализе альтернативных рыночных механизмов. Фактически речь идет о моделях экспериментальной экономики. В работах В. Смита в управлении экономическими системами просматривается парадигма «субъект — полисубъектная среда» через использование экспериментальных (игровых) моделей с участием конкретных субъектов для анализа рыночных механизмов.

Анализ Нобелевских премий по экономике начала XXI в. дает основание сделать вывод

Таблица 2

Примеры Нобелевских премий XXI в., оказавших существенное влияние на становление парадигмы «субъект — полисубъектная среда»

Год Лауреаты премии Официальное название

2007 Леонид Гурвич (Leonid Hurwicz), Эрик Маскин (EricS. Maskin), Роджер Брюс Майерсон (Roger Bruce Myerson) «За основополагающий вклад в теорию экономических механизмов»

2008 Пол Кругман (Paul Krugman) «За анализ структуры торговли и размещения экономической активности»

2009 Элинор Остром (Elinor Ostrom), Оливер Уильямсон (Oliver Williamson) «За исследования в области экономической организации и анализ внерыночных экономических трансакций»

2010 Питер Даймонд (Peter Diamond), Дэйл Мортенсен (Dale Mortensen), Кристофер Писсаридес (Christopher Pi,ssarides) «За исследования рынков с моделями поиска — „трение» в макроэкономике»

о том, что они вполне соответствуют тренду становления кибернетики третьего порядка в контексте постнеклассической научной рациональности.

Заключение

Рассмотрение эволюции представлений об экономической кибернетике в контексте научной рациональности позволило сформировать целостное видение этой проблематики и выявить тренды развития. В начале XXI в. доминирующим в организации экономических систем становится их представление как саморазвивающихся полисубъектных сред, адекватное специфике постнеклассической научной рациональности.

Если в контексте классической и неклассической научной рациональности базовыми областями знаний, обеспечивающими экономическую кибернетику, были классическая кибернетика и кибернетика второго порядка, то в контексте по-стнеклассической науки это место может занять кибернетика третьего порядка (кибернетика пост-неклассики). Исходные идеи становления кибернетики третьего порядка были сформулированы в Кибернетическом манифесте и в работах лауреатов Нобелевских премий по экономике XXI в. В настоящее время актуальна проблема становления и институционализации экономической кибернетики саморазвивающихся сред и кибернетики третьего порядка, и российская наука могла бы стать лидером в формировании этого направления.

Литература

1. Турчин В. Ф., Клифф Джослин. Кибернетический манифест. Изд. 2-е. М.: Словарное издательство ЭТС, 2000. 368 с.

2. Степин В. С. Теоретическое знание. М.: Прогресс-Традиция, 2003. 240 с.

3. Лепский В.Е. Эволюция представлений об управлении (методологический и философский анализ). М.: Когито-Центр, 2015. 107 с.

4. Лекторский В. А. Субъект в истории философии: проблемы и достижения // Методология и история психологии. 2010. Т. 5. Вып. 1. С. 5-18.

5. Степин В. С. Саморазвивающиеся системы и постнеклассическая рациональность // Вопросы философии. 2003. № 8. С. 5-17.

6. Лепский В.Е. Концепция субъектно-ориентированной компьютеризации управленческой деятельности. М.: Институт психологии РАН, 1998. 204 с.

7. Лефевр В. А. Высшие ценности и формальная теория выбора // Вопросы философии. 2012. № 4. С. 154-157.

8. Foerster Heinz von. Cybernetics of Cybernetics. Urbana Illinois: University of Illinois, 1974.

9. Лефевр В. А. Кибернетика второго порядка в Советском союзе и на Западе // Рефлексивные процессы и управление. 2002. Т. 2. № 1. С. 96-103.

10. Рубинштейн С.Л. Избранные философско-психологические труды. М.: Наука, 1997. 463 с.

11. Лефевр В. А. Конфликтующие структуры. М.: Высшая школа, 1967. 85 с.

12. Новиков Д. А., Чхартишвили А.Г. Рефлексивные игры. М.: СИНТЕГ, 2003. 149 с.

13. Лепский В.Е. Рефлексивный анализ парадигм управления (интерпретация Нобелевских премий по экономике XXI века) // Четвертая Международная конференция по проблемам управления (26-30 января 2009 г.): Сборник трудов. М.: Учреждение Российской академии наук. Институт проблем управления им. В. А. Трапезникова РАН, 2009. С. 1302-1308.

14. Лекторский В. А. Эпистемология классическая и неклассическая. М.: Эдиториал УРСС, 2001. 256 с.

15. Лепский В.Е. Доминирующие этические установки в различных типах научной рациональности и их отражение в моделях В. А. Лефевра / Научно-техническое развитие и прикладная этика. М.: ИФ РАН, 2014. С. 181-200.

16. Лепский В.Е. Рефлексивно-активные среды инновационного развития. М.: Когито-Центр, 2010. С. 226-245.

17. Малинецкий Г.Г., Курдюмов С.П. Новое в синергетике. Взгляд в третье тысячелетие. М.: Наука, 2002. 480 с.

18. Лепский В.Е. Технологии управляемого хаоса — оружие разрушения субъектности развития // Информационные войны. 2010. № 4. С. 69-78.

19. Лепский В.Е. Методологические основы стратегических рефлексивных игр как механизма формирования саморазвивающихся инновационных сред / Междисциплинарные проблемы сре-дового подхода к инновационному развитию / Под ред. В.Е. Лепского. М.: Когито-Центр, 2011. 240 с.

20. Umpleby Stuart A. Second order science: logic, strategies, methods // Constructivist Foundations. 2014. Vol. 10, No. 1. November. P. 16-23.

References

1. Turchin V.F., Cliff Joslyn. The cybernetic Manifesto. Moscow, 2000, 368 p. (in Russian).

2. Stepin V.S. Theoretical knowledge. Moscow, 2003, 240 p. (in Russian).

3. Lepskiy V.E. Evolution of ideas of management (philosophical and methodological analysis). Moscow, 2015, 107 p. (in Russian).

4. Lektorskiy V. A. The subject in the history of philosophy: problems and achievements. Metodologija i istorija psihologii, 2010, Vol. 5, Issue 1, pp. 5-18 (in Russian).

5. Stepin V.S. Self-evolving systems and post-non-classical rationality. Voprosy filosofii, 2003, Vol. 8, pp. 5-17 (in Russian).

6. Lepskiy V.E. The concept of subject-oriented computerization of managerial activities (in Russian).

7. Lefevr V. A. Higher values and the formal theory of choice. Voprosy filosofii, 2012, Vol. 4. pp. 154-157 (in Russian).

8. Foerster Heinz von. Cybernetics of Cybernetics. Urbana Illinois: University of Illinois, 1974.

9. Lefevr V. A. The second order cybernetics in the Soviet Union and in the West. Refleksivnye processy i upravlenie, 2002, Vol. 2, no 1, pp. 96-103 (in Russian).

10. Rubinstein S.L. Selected philosophical and psychological works. Moscow, 1997, 463 p. (in Russian).

11. Lefevr V.A. Conflicting patterns. Moscow, 1967, 85 p. (in Russian).

12. Novikov D. A., Chkhartishvili A. G. Reflexive games. Moscow, 2003 (in Russian).

13. Lepsky V.E. Reflexive analysis of management paradigms (interpretation of the Nobel prizes for economy of the XXI century). Chetvertaja Mezhdunarodnaja konferencija po problemam upravlenija (January, 26-30, 2009). The collected papers, Moscow, 2009. pp. 1302-1308 (in Russian).

14. Lektorskiy V.A. Epistemology: classical and nonclassical types. Moscow, 2001, 256 p. (in Russian).

15. Lepsky V.E. Dominant ethical orientations in different types of scientific rationality and their reflection in the models of V.A. Lefevr. Nauchno-tehnicheskoe razvitie i prikladnaja etika, Moscow, 2014, pp. 181-200 (in Russian).

16. Lepsky V.E. Reflexive and active environments for innovative development. Moscow, 2010, pp. 226245 (in Russian).

17. Malinetskiy G. G., Kurdyumov S.P. New in synergetics. A look into the third Millennium. Moscow, 2002, 480 p. (in Russian).

18. Lepsky V.E. Technologies of controlled chaos — a weapon of destruction of subjectivity development. Informacionnye vojny, 2010, Vol. 4, pp. 69-78 (in Russian).

19. Lepskiy V.E. Methodological foundations of strategic reflexive games as a mechanism for the formation of self-developing innovation environments / the Interdisciplinary issues of environmental approach to innovation. Ed. by Lepskiy V.E. Moscow, 2011, 240 p. (in Russian).

20. Umpleby Stuart A. Second order science: logic, strategies, methods. Constructivist Foundations, 2014, Vol. 10, No. 1. November, pp. 16-23.

Кибернетика опять лженаука? — Троицкий вариант — Наука

Александр Фрадков

2 октября 2020 года пленум ВАК утвердил проект новой номенклатуры научных специальностей [1]. Его разработчики ориентировались на классификацию наук Организации экономического сотрудничества и развития (ОЭСР, OECD) [2] и ставили целью учесть не только современную структуру научного знания, но и приоритетные направления научно-технологического развития России.

Во многом эта классификация действительно отражает передовые тенденции развития и включает актуальные сегодня области науки. Но, как всегда при масштабной реорганизации, не удалось избежать перекосов. Один из них — исчезновение специальности 01.01.09 «Дискретная математика и математическая кибернетика». Точнее, дискретная математика осталась, «прилепившись» к математической логике, алгебре и теории чисел.

А вот математическая кибернетика исчезла. Более того, термин «кибернетика» совсем исчез из классификации наук, как будто кибернетика перестала быть наукой. Как бы вместо нее возникла кибербезопасность, но в технических науках уже есть информационная безопасность, так что выделение кибербезопасности в отдельную специальность на том же уровне, что и вся теоретическая информатика, представляется странным.

На заданный мной на пленуме ВАК недоуменный вопрос и предложение восстановить кибернетику, в частности математическую, я получил такой ответ: диссертации по математической кибернетике и математической теории управления теперь следует защищать на диссоветах по специальности 2.3.1 «Системный анализ, управление и обработка информации», где предусмотрена возможность защит по физико-математическим наукам. Конечно, диссовет для защиты хорошей диссертации всегда можно найти. Но возникшая проблема, на мой взгляд, гораздо шире.

Роль классификации наук, порожденной номенклатурой научных специальностей ВАК, в российском обществе традиционно значительнее, чем руководство в выборе диссовета при защите [3]. Номенклатура ВАК должна коррелировать и с направлениями подготовки научных кадров в аспирантуре, и с названиями кафедр и факультетов в университетах. Включение в номенклатуру служит своего рода признанием важности той или иной области науки и определяет в глазах общественности ее перспективность, вплоть до финансирования. А если соответствующей специальности в ВАК нет, то, значит, и науки нет или она устарела. Может быть, действительно, кибернетика как фундаментальная наука об общих закономерностях управления и связи в природе, технике и обществе устарела, а вопросы управления относятся только к области технических наук?

Отложим пока научные дискуссии и обратимся к имеющимся документам. В классификаторе ОЭСР третий уровень отсутствует. Однако в России имеет хождение так называемая «расширенная классификация ОЭСР», содержащая третий уровень, соответствующий категориям Web of Science (см. [4]). В ней имеется строка «1.02. COMPUTER SCIENCE, CYBERNETICS (в русском переводе — «Информатика, кибернетика»).

В новом рубрикаторе ВАК «Теоретическая информатика» осталась. Куда же делась кибернетика? Неужели она действительно устарела или снова признана лженаукой, как и в начале 1950-х [5]? А может быть, в России не осталось специалистов, готовящих научные кадры по кибернетике? Отнюдь. В МГУ, первом вузе страны, есть целый факультет ВМК — вычислительной математики и кибернетики. На нем есть кафедра математической кибернетики. На мехмате в Новосибирском госуниверситете, в Казанском федеральном университете и некоторых других вузах есть кафедры теоретической кибернетики. А на матмехе Санкт-Петербургского госуниверситета есть даже две кафедры: теоретической кибернетики и прикладной кибернетики. И многие выпускники этих и ряда других кафедр поступают в аспирантуру и защищаются сейчас как раз по специальности 01.01.09 «Дискретная математика и математическая кибернетика». Неужели все эти достойные кафедры готовят специалистов по неактуальной тематике?

Есть и другой аспект — место кибернетики в системе наук. Казалось бы, место это было четко определено создателем современной кибернетики Норбертом Винером: наука об управлении и связи в живом организме, машине и обществе [6]. Уже в 1960-е годы возникли области внутри самой кибернетики и на стыке с другими науками: техническая кибернетика, химическая кибернетика, экономическая кибернетика, биомедицинская кибернетика и др. [5, 7]. Сейчас, в XXI веке, сфера кибернетики еще более расширилась, включив управление социальными структурами [8, 9], кибернетическую физику [10] и другие.

Современную кибернетику можно определить как науку об общих закономерностях управления и связи в природе, технике и обществе. Т.е. роль и значение кибернетики выходят далеко за пределы технических наук, а, учитывая математический характер формулировок исследуемых закономерностей, ее место в номенклатуре научных специальностей — среди математических и информационных наук. При этом, как отмечает директор Института проблем управления РАН членкор РАН Дмитрий Новиков, «сегодня и кибернетика, и информатика представляют собой самостоятельные междисциплинарные фундаментальные науки» [8]. Эту точку зрения разделяют и другие специалисты [11, 12]. Важность включения кибернетики в современную номенклатуру научных специальностей не вызывает сомнений.

Можно ли вернуть кибернетику в сонм «номенклатурных» наук, не увеличивая общее их число? Можно, и даже разными способами. Первый способ — расширить рубрику «кибербезопасность» и поставить ее на прочный теоретический фундамент: «теоретическая кибернетика и кибербезопасность». Второй: расширить сферу специальности «Теоретическая информатика», превратив ее в «Теоретическую информатику, кибернетику». Такой вариант вполне соответствует уже прижившемуся классификатору OECD + WoS [4].

Более того, хотя история взаимоотношений двух великих наук современности — информатики и кибернетики полна коллизий, иногда весьма драматических [6], в последние годы их взаимодействие заметно усилилось. Особенно важной становится поддержка междисциплинарности в связи с бурным, взрывным развитием приложений искусственного интеллекта. В настоящее время границы искусственного интеллекта заметно раздвинулись и стали включать машинное обучение и человеко-машинные системы, которые зародились и традиционно развивались в рамках кибернетики [13]. И это интерпретируется как возврат кибернетики на передний край научного прогресса [12].

В заключение хочется процитировать важную и юридически выверенную статью [3]: «Не номенклатура должна определять зависимость ученого от нее, а ученый должен определять необходимость введения, коррекции научной специальности, ровно так же, как и отказ от научной специальности, подтвердить значимость которой ученому не удалось». Надеюсь, ВАК сумеет практически реализовать этот основополагающий принцип.

Александр Фрадков, докт. тех. наук, профессор,
зав. кафедрой теоретической кибернетики СПбГУ

Рекомендация ВАК от 2 октября 2020 года № 1-пл/1 «О проекте номенклатуры научных специальностей».
Классификатор Организации экономического содействия и развития (ОЭСР).
Габов А. В., Мацкевич И. М. Номенклатура научных специальностей как элемент государственной системы научной аттестации: к постановке вопроса. Мониторинг правоприменения № 2 (35). 2020. С. 18–28.
Классификатор OECD + WoS, ФГБНУ НИИ РИНКЦЭ.
Поспелов Д. А. Становление информатики в России // Очерки истории информатики в России / Под ред. Д. А. Поспелова, А. И. Фета. М.: Наука, 1998. С. 7–44.
Wiener N. Cybernetics: Or Control and Communication in the Animal and the Machine. MIT, 1948. (Перевод: Винер Н. Кибернетика. Сов. радио, 1958.)
Фрадков А. Л. Романтика кибернетики // Поиск. № 28–29 от 18 июля 2008 года. С. 6.
Новиков Д. А. Кибернетика 2.0 // Проблемы управления. 2016. № 1. C. 73–81.
Бреер В. В., Новиков Д. А., Рогаткин А. Д. Управление толпой: математические модели порогового коллективного поведения. М.: ЛЕНАНД, 2016.
Фрадков А. Л. О кибернетических методах в физике // Успехи физических наук. 2005. № 2.
Юсупов Р. М., Соколов Б. В. Проблемы развития кибернетики и информатики на современном этапе // Кибернетика и информатика. СПб.: СПбГПУ, 2006.
Return of cybernetics / Editorial // Nature Machine Intelligence. 2019. Sept. 11. Vol. 1. P. 385.
Fradkov A. L. Early History of Machine Learning. 2020 IFAC World Congress on Automatic Control. Berlin. 2020. July 12–17.

Если вы нашли ошибку, пожалуйста, выделите фрагмент текста и нажмите Ctrl+Enter.

См. также:

Кибернетика опять лженаука? | Новости сибирской науки

Автор: Александр Фрадков, докт. тех. наук, профессор,

зав. кафедрой теоретической кибернетики СПбГУ.

Рекомендация ВАК от 2 октября 2020 года № 1-пл/1 «О проекте номенклатуры научных специальностей».
Классификатор Организации экономического содействия и развития (ОЭСР).
Габов А. В., Мацкевич И. М. Номенклатура научных специальностей как элемент государственной системы научной аттестации: к постановке вопроса. Мониторинг правоприменения № 2 (35). 2020. С. 18–28.
Классификатор OECD + WoS, ФГБНУ НИИ РИНКЦЭ.
Поспелов Д. А. Становление информатики в России // Очерки истории информатики в России / Под ред. Д. А. Поспелова, А. И. Фета. М.: Наука, 1998. С. 7–44.
Wiener N. Cybernetics: Or Control and Communication in the Animal and the Machine. MIT, 1948. (Перевод: Винер Н. Кибернетика. Сов. радио, 1958.)
Фрадков А. Л. Романтика кибернетики // Поиск. № 28–29 от 18 июля 2008 года. С. 6.
Новиков Д. А. Кибернетика 2.0 // Проблемы управления. 2016. № 1. C. 73–81.
Бреер В. В., Новиков Д. А., Рогаткин А. Д. Управление толпой: математические модели порогового коллективного поведения. М.: ЛЕНАНД, 2016.
Фрадков А. Л. О кибернетических методах в физике // Успехи физических наук. 2005. № 2.
Юсупов Р. М., Соколов Б. В. Проблемы развития кибернетики и информатики на современном этапе // Кибернетика и информатика. СПб.: СПбГПУ, 2006.
Return of cybernetics / Editorial // Nature Machine Intelligence. 2019. Sept. 11. Vol. 1. P. 385.
Fradkov A. L. Early History of Machine Learning. 2020 IFAC World Congress on Automatic Control. Berlin. 2020. July 12–17.

Пионер советской кибернетики — Китов Анатолий Иванович

Во
время работы в Академии артиллерийских наук А.И. Китов, в силу своей природной
тяги ко всему новому, заинтересовался начавшими создаваться на Западе и в СССР
электронными вычислительными машинами. Он
убеждает послать его в СКБ-245 (впоследствии НИЦЭВТ) в качестве
официального военного представителя Министерства обороны СССР с полномочиями
свободного доступа ко всем секретным документам и техническим материалам. Его
буквально захватила всепоглощающая тяга освоения нарождающейся счётно-решающей
техники. Он принимает решение поменять свои ракетно-баллистические исследования
на научную работу в области ЭВМ. Поколебать его решимость не смогло даже
предложение С.П. Королёва перейти работать в возглавляемое им ракетное КБ.

В
то время в СССР развернулась оголтелая кампания против кибернетики, которая
находилась тогда под запретом и подвергалась ошеломляющим нападкам в
центральных изданиях.

И как только кибернетику не называли в ведущих советских идеологических
изданиях! И «продажной девкой империализма», и «буржуазной лженаукой», и
«служанкой капитализма», и «орудием империалистов для порабощения пролетариата»
и т.д. В связи с этим следует сказать о двух пионерских работах А.И.Китова,
которые явилась событием не только научного, но и огромного общественного
значения. В наше время «демократии и свободы слова» довольно трудно
представить, каким личным и гражданским мужеством надо было обладать Анатолию
Ивановичу, чтобы, прочитав в 1951 г. в спецхране СКБ-245 книгу американского
математика Норберта Винера «CYBERNETICS», не только по достоинству оценить эту
науку, но и написать о кибернетике две положительные статьи: «Основные черты кибернетики»
и «Техническая кибернетика» и даже попытаться их опубликовать. Ситуация в стране начала меняться сразу
после того, как в марте 1953 г. умер И.В. Сталин. Вскоре после его смерти статья
была представлена А.И. Китовым в идеологический отдел ЦК КПСС, где её в
принципе одобрили, но обязательным условием для опубликования поставили
предварительную «апробацию» в виде лекций перед общественностью Москвы и
Ленинграда. В соавторы статьи А.И. Китов пригласил академика С.Л. Соболева и
д.ф.-м.н. А.А Ляпунова. C середины 1953 г. по середину 1955 г. А.И. Китов неоднократно
выступал c лекциями о кибернетике в Политехническом музее, в ЦК КПСС, в Большом
актовом зале МГУ, во Всесоюзном Доме науки и техники, в актовом зале ленинградского
общества «Знание», ведущих НИИ Москвы и Ленинграда (в том числе, в НИИ-108,
возглавлявшимся А.И. Бергом, в подмосковных Подлипках в НИИ-4 и КБ, возглавлявшимся
С.П. Королёвым, в Академии артиллерийских наук и её исследовательских
институтах и др.).

Эти выступления и лекции А.И. Китова сыграли важнейшую роль в
реабилитации кибернетики в Советском Союзе. Статья «Основные черты кибернетики»
за подписями С.Л. Соболева, А.И. Китова и А.А. Ляпунова была напечатана в
четвертом номере журнала «Вопросы философии» за 1955 г. и стала точкой отсчёта
истории отечественной кибернетики. Данная статья явилась первой в СССР позитивной
публикацией, реабилитирующей кибернетику в глазах советских людей и народов
Восточной Европы. В.М. Глушков, со свойственным ему чувством юмора, вспоминая
позднее смелый поступок А.И. Китова с написанием им статьи «Основные черты кибернетики»,
характеризовал ситуацию с кибернетикой в первой половине 1950-х годов
частушкой:
«Слишком много разговоров –
Это всё не ценится.
Слишком много ухажоров,
Да никто не женится!»

Статья «Техническая кибернетика» за подписью А.И.Китова была опубликована также в 1955-м году в одиннадцатом номере всесоюзного журнала «Радио».

В
1952 г. А.И. Китов защищает первую в СССР кандидатскую диссертацию, посвященную
вопросам программирования. Название этой диссертации – «Программирование задач внешней
баллистики ракет дальнего действия». В этом же году он организовал и возглавил первый
в стране отдел вычислительных машин в Академии артиллерийских наук. После упразднения
этой Академии в 1953 г. отдел А.И. Китова вместе с его начальником был переведён
в подчинение Артиллерийской военно-инженерной академии им. Ф.Э. Дзержинского. Здесь
отдел продолжал укрупняться, и на его основе А.И. Китовым был создан первый в Советском
Союзе вычислительный центр – ВЦ-1 (впоследствии ЦНИИ-27) Министерства обороны СССР,
который он и возглавил. Вскоре ВЦ-1 стал одним из ведущих научных центров страны.
Вообще слово «первый» в связи с А.И. Китовым звучит особенно органично, ведь даже
в сухом перечне сделанного им едва ли не каждая строка начинается с этого слова.

В
период с 1953 по 1960 гг. А.И. Китов публикует в журналах «Военная мысль», «Радиоэлектроника»,
«Известия артиллерийской военно-инженерной Академии им. Ф.Э. Дзержинского», сборниках
научных трудов Министерства обороны СССР, в различных так называемых «закрытых»
изданиях серию первых в Советском Союзе основополагающих научных работ по военной
информатике. Это, в частности, научные работы «Военное значение электронной вычислительной
техники», «Математика в военном деле», «Электронная вычислительная техника и её
военное применение», «Применение электронных вычислительных машин»,
«Исследование операций», «Кибернетика в военном деле» и ряд закрытых статей,
как тогда писали, «на специальную научную тему».

Деятельность
А.И. Китова по созданию и руководству в СССР и Министерстве обороны первого отдела
ЭВМ (в Академии артиллерийских наук, 1952) и первого Вычислительного центра (ВЦ-1
МО СССР, 1954), внедрению им первой ЭВМ в организациях МО СССР, а также его научные
работы по военной тематике (как опубликованные в открытой печати, так и носящие
«закрытый» характер) позволяют считать его не только одним из пионеров кибернетики
и вычислительной техники в СССР, но и основоположником военной информатики Советского
Союза.

В
1956 г. А.И. Китов выпустил первую в СССР отечественную книгу по ЭВМ и программированию
«Электронные цифровые машины». Первая и вторая части этой книги посвящены соответственно
устройству ЭВМ и технологиям программирования. Заключительная треть называется
«Неарифметическое использование ЭВМ», и уже тогда она была посвящена вопросам использования
ЭВМ в экономике, автоматизации производственных процессов, задачах искусственного
интеллекта и др. Таким образом, ещё в 1954–1955 гг., когда Анатолий Иванович Китов
ещё только работал над рукописью этой книги, он уже отчётливо осознавал, что ЭВМ
– это не только быстродействующие вычислители, как тогда представлялось подавляющему
большинству исследователей, а и кибернетические устройства, способные быть востребованными
везде и изменить практически все сферы человеческой деятельности. А.И. Китов ещё
на заре компьютерной эры, более полувека назад, уже предугадал великое будущее
вычислительных машин, наступившее в наши дни.

По
меткому замечанию академика Г.И. Марчука, эта книга А.И. Китова явилась первым в
стране «систематическим пособием для широкого круга лиц, начавших тогда осваивать
ЭВМ и их применения… Эта книга фактически сделала переворот в сознании
многих исследователей… Многие учёные и их сотрудники получили из книги
прекрасную информацию о структуре ЭВМ и их исключительных возможностях в
применении». Многие известные советские учёные получили свои первые сведения
об ЭВМ и возможностях их применения для автоматизации управления производством и
решения задач экономики из этой книги А.И. Китова и его статей 50-х годов. Это М.В.
Келдыш, В.М. Глушков, В.С. Михалевич, А.А. Дородницын, Н.М. Амосов, А.И. Берг, Л.В.
Канторович, Н.П. Бусленко, И.Я. Акушский, К.И. Курбаков, Г.С. Поспелов, В.А. Трапезников,
И.Н. Коваленко, О.Б. Лупанов, В.С. Немчинов, П.Е. Эльясберг, Н.П. Федоренко, В.С.
Королюк, А.Л. Горелик, С.В. Яблонский, О.И. Авен, И.В. Вельбицкий, А.А. Стогний
и многие другие известные учёные. Говоря об этой книге А.И. Китова, американский
профессор Дж. Карр в своей монографии «Лекции по программированию» (Professor Jh.
Carr, «Lectures of Programming»,
University of Michigan, 1958, перевод на русский язык этой книги вышел в СССР в
1963 г.) пишет: «По-видимому, в настоящее время наиболее полное изложение
вопросов программирования для ЭВМ, содержащее подробные примеры и их анализ
как ручного, так и автоматического программирования, даётся в книге А. Китова.
Некоторые разделы этой книги переведены на английский язык и могут быть получены
в Американской ассоциации вычислительных машин». Эта характеристика книги А.И.
Китова дана Джоном Карром после анализа им около ста пятидесяти основных
изданий по вычислительной технике и программированию, имевшихся на тот
период времени в мире, т.е. по признанию одного из ведущих американских учёных
эта книга в 50-е годы была одной из лучших книг в мире в области ЭВМ и программирования.
В течение ближайших трёх–четырёх лет она была переведена на несколько иностранных
языков и опубликована в США, Китае, Чехословакии, Польше и ГДР.

Некоторые основополагаюшие публикации А.И. Китова о позитивном значении кибернетики:

Китов А.И. Техническая
кибернетика // Радио. 1955.– 10 с.
Соболев С.Л., Китов А.И., Ляпунов А.А. Основные черты кибернетики // Вопросы философии,
1955.– № 4.– С. 136–148.
Китов А. И., Ляпунов А. А., Полетаев И. А., Яблонский С. В. О кибернетике // Труды 3-го Всесоюзного
математического съезда. Краткое содержание докладов. Том 2. М., 1956.– С.
76–77.
Соболев С. Л., Китов А. И., Ляпунов А. А. Основные черты кибернетики (На
японском языке) // в кн. «Кибернетика». Токио: Сюндауся, 1956.– С. 1–179.
Китов А. И. Кибернетика
и управление народным хозяйством // Кибернетику − на службу коммунизму. Сб.
статей под ред. А. И. Берга. Том 1. М.-Л.: Госэнергоиздат, 1961.– С. 203–218.
Берг А. И., Китов А. И., Ляпунов А. А. О возможностях автоматизации управления народным
хозяйством // Проблемы кибернетики. Вып. 6. М.: Физматгиз, 1961.– С. 83–100.
Берг А. И., Китов А. И., Ляпунов А. А. Кибернетика в военном деле // Военная мысль. 1961.– №
2.– С. 19–31.
Китов А. И. Кибернетика
в управлении хозяйством // М.: Экономическая газета. Август 1961 г. №4.
Китов
А. И., Ляпунов А. А. Кибернетика
в технике и экономике // Вопросы философии. 1961.– № 9.– С. 79–88
Китов А. И. Кибернетика
// Физический энциклопедический словарь. В пяти томах. Том 2. М.: Советская
энциклопедия, 1962.– С. 360–361.
Китов А. И. Ассоциативное
программирование // Труды семинара по кибернетике в МГУ им. М.В. Ломоносова.
М., 1962.
Китов А. И., Ляпунов А. А. Научное содержание кибернетики // Морской сборник.
1962.– № 3.– С. 23–31.
Берг
А.И.,Бернштейн Н.А.Бирюков Б.В., Китов А.И.,Напалков А., Спиркин А.Г., Тюхтин В.С. Кибернетика // М.: Филосовская
энциклопедия. Т.2, 1962. С.495-506. Изд-во «Советская энциклопедия»
Китов А. И. Кибернетика
// Автоматизация производства и промышленная электроника. Т. 2. М.: Гос.
научное издательство «Советская энциклопедия», 1963.– С. 24–36.
Китов А. И. Кибернетика
и умственный труд // М.: ж. «Социалистический труд», № 2, 1964.– 16 стр.
Китов А. И. Кибернетика
// М.: Физический энциклопедический словарь, Т. 3, 1964.
Китов А. И. Программирование
для ЦВМ // Энциклопедия кибернетики. Том 2. Киев: Украинская советская
энциклопедия, 1974.– С. 229–231.
Китов А. И. Узловой
список // Энциклопедия кибернетики. Том 2. Киев: Украинская советская
энциклопедия, 1974.– С. 447.
Китов А. И. Языки
списковые // Энциклопедия кибернетики. Том 2. Киев: Украинская советская
энциклопедия, 1974.– С. 615–617.
Воробьёв Е. И., Китов А. И. Введение в медицинскую кибернетику. М.: Медицина,
1977.– 288 стр.
Китов А. И.,
Науман Петер. Автоматизация
индексирования научных сообщений // М.: Сб. «Проблемы кибернетики», № 38, 1978.
Воробьёв Е.
И., Китов А. И. Медицинская
кибернетика. М.: Радио и связь, 1983.– 240 с.

Техническая кибернетика — zxc.wiki

Техническая кибернетика — это междисциплинарная инженерная наука на стыке систем и естественных наук, включая моделирование, симуляцию и регулирование технических систем. Он представляет собой раздел кибернетики и в значительной степени основан на методах математической теории систем и техники управления. Типичные приложения и области исследований технической кибернетики включают моделирование и управление химическими процессами, проектирование имитаторов полета и автопилотов, а также разработку систем помощи водителю для автомобильного сектора, таких как электронная программа стабилизации (ESP) и анти- блокировка тормозной системы (АБС).

Происхождение и классификация

Термин «кибернетика» впервые был введен в 1947 году американским математиком Норбертом Винером. Винер признал, что в отношении взаимодействия с окружающей средой и соответствующего регулирования часто используются одни и те же принципы, в соответствии с которыми функционируют технические, социологические или экономические системы, а также живые организмы. Основываясь на греческом κυβερνήτης («рулевой»), Винер ввел термин «кибернетика» для обозначения этого знания и связанной с ним науки.Китайский ученый Х.С. Цзянь подхватил идеи Винера и в 1954 году в рамках его работы в области аэрокосмических исследований ввел термин «инженерная кибернетика», на котором основано современное немецкое название.

С момента своего создания техническая кибернетика неуклонно становилась все более актуальной в ходе быстрого технического развития последних десятилетий и связанного с этим увеличения сложности исследуемых систем, и все больше утверждалась как независимая научная дисциплина.Концептуальное развитие шло в значительной степени параллельно с развитием математической теории систем и техники управления. В частности, с начала 1990-х годов более мощные аппаратные и программные компоненты все чаще делают возможным моделирование и управление более сложными процессами, а также использование методов технической кибернетики в большом количестве технических приложений и серийных продуктов.

Основы технической кибернетики в форме техники управления сейчас являются центральным компонентом многих инженерных дисциплин.Однако есть также несколько независимых специализированных исследовательских институтов и учебных курсов, см. Ниже. Техническая кибернетика тесно связана с областью исследований мехатроники, но отличается от нее, среди прочего, отсутствием приверженности электромеханическим приложениям и более общей теоретико-системной перспективой с акцентом на системную динамику и управление. -связанные вопросы.

Приложения и смежные дисциплины

Благодаря своему системному подходу и междисциплинарной ориентации техническая кибернетика используется во многих областях, в том числе: a.:

Образование

Изучение технической кибернетики включает, помимо хорошо обоснованных основ классических инженерных дисциплин, таких как техническая механика, электротехника или термодинамика, прежде всего, глубокие знания в области математической теории систем, системной динамики и управления. инженерное дело. Инженерный курс Техническая кибернетика , который является частью факультета машиностроения, существует в Штутгартском университете с 1971 года.Курс был разработан Эрнстом Дитером Жилем в то время. С момента его основания количество новых студентов в Штутгарте увеличилось примерно с 25 до примерно 100. Как почетный профессор Магдебургского университета Отто фон Герике, Жиль также инициировал курс по системным технологиям и технической кибернетике в 2000 году. С 2010 года в Техническом университете Ильменау действует курс технической кибернетики и теории систем . Методологически это связано с традициями отдела технической кибернетики и отделения технической и биомедицинской кибернетики Технического университета Ильменау, созданного в 1968 году.В NTNU в Тронхейме Institutt teknisk kybernetikk предлагает как курс Engineering Cybernetics , так и одноименную докторскую программу. Пльзенский университет и Пражский CTU также предлагают курсы Кибернетика и техника управления и Кибернетика и робототехника . В Университете Палермо с 2015 года получил степень бакалавра в области Ingegneria cibernetica .

См. Также

литература

Норберт Винер: Кибернетика: или управление и коммуникация у животных и машин., Hermann & Cie, Париж, 1984, 2-е издание: MIT Press, Кембридж (Массачусетс), 1961, ISBN 978-0-262-73009-9. Немецкий перевод: Кибернетика. Регулирование и общение в живых существах и в машинах. , rororo 1968 и Econ Verlag 1992
Сюэ Шэнь Цзянь: Инженерная кибернетика. , Макгроу-Хилл, Нью-Йорк, 1954
Хорст Фёльц: Это информация. Shaker Verlag, Аахен, 2017. ISBN 978-3-8440-5587-0.

Интернет-ссылки

Видео

Страница не найдена | MIT

Перейти к содержанию ↓

Образование
Исследование
Инновации
Прием + помощь
Студенческая жизнь
Новости
Выпускников
О MIT
Подробнее ↓
- Прием + помощь
- Студенческая жизнь
- Новости
- Выпускников
- О MIT

Меню ↓

Поиск

Меню

Ой, похоже, мы не смогли найти то, что вы искали!
Попробуйте поискать что-нибудь еще!

Что вы ищете?

Увидеть больше результатов

Предложения или отзывы?

Инженерная кибернетика | Институт теории систем и автоматического управления

Инженерная кибернетика — это междисциплинарная инженерная наука, находящаяся на границе между системными и естественными науками, и ориентированная на моделирование, моделирование и управление техническими системами.Инженерная кибернетика — это подраздел кибернетики, основанный в основном на методах математических систем, а также на автоматическом управлении. Институт теории систем и автоматического управления обеспечивает значительную часть учебной программы в рамках учебной программы «Инженерная кибернетика» и многое делает для студентов в этой области.

Программа бакалавриата разделена на основные области Математика и Системные науки , а также Технические науки .Дальнейшие курсы в области Компьютерные науки , а также различные лабораторные курсы завершают учебную программу. Решающая часть теоретического обучения систем, включая Введение в автоматическое управление проводится на лекциях IST.

В магистерской программе углубляются и значительно расширяются базовые навыки в основных областях инженерной кибернетики, в частности в области автоматического управления, теории систем, моделирования и моделирования. С этой целью IST предлагает широкий спектр курсов, которые дают студентам возможность углубить свои знания в области теории управления и изучить современные методы в соответствии с их личными интересами.Кроме того, работа над проектами академических диссертаций в IST позволяет студентам участвовать в текущих исследовательских проектах в области систем и теории управления. И последнее, но не менее важное: IST предлагает многочисленные возможности для обучения за границей в известных университетах по всему миру.

Подробная информация о программах бакалавриата и магистратуры «Инженерная кибернетика», а также об обменах студентами для вашего удобства кратко изложена на следующих страницах.

Дополнительную информацию об учебной программе «Инженерная кибернетика» для посетителей и студентов Штутгартского университета, включая примеры приложений и профессиональные области, можно найти по адресу:

Определения — Американское общество кибернетики

Определения кибернетики

Обзор

Стюарт Амплби, 1982; после доработки 2000 г.

Есть много определений кибернетики и много людей, которые повлияли на направление кибернетики.Кибернетика занимается разработкой или открытием и применением принципов регулирования и коммуникации. Кибернетика занимается не вещами, а способами 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 можно понимать таким образом, кибернетика пересекает многие традиционные дисциплинарные границы. Таким образом, концепции, разрабатываемые кибернетиками, образуют метадисциплинарный язык, с помощью которого мы можем лучше понимать и изменять наш мир.

Несколько традиций в кибернетике сосуществовали бок о бок с момента ее зарождения. Один из них связан с круговой причинностью, проявляющейся в технологических разработках, особенно в проектировании компьютеров и автоматов, и находит свое интеллектуальное выражение в теориях вычислений, регулирования и контроля. Другая традиция, которая возникла из человеческих и социальных интересов, делает упор на эпистемологии — как мы приходим к познанию — и исследует теории самоотнесения для понимания таких феноменов, как автономия, идентичность и цель.Некоторые кибернетики стремятся создать более гуманный мир, в то время как другие стремятся просто понять, как люди и их окружение эволюционировали совместно. Некоторых интересуют системы, как мы их наблюдаем, других — системы, которые наблюдают. Некоторые стремятся разработать методы моделирования отношений между измеримыми переменными. Другие стремятся понять диалог, который происходит между моделями или теориями и социальными системами. Ранняя работа была направлена на определение и применение принципов, с помощью которых можно управлять системами.В более поздних работах была сделана попытка понять, как системы описывают себя, контролируют себя и организуются. Несмотря на свою недолгую историю, кибернетика занимается широким кругом процессов, в которых люди выступают в качестве активных организаторов, коммуникаторов и автономных, ответственных людей.

Введение

1987 ASC Сборник определений кибернетики; 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.
У меня было двоякое намерение при составлении этого списка:

, чтобы продемонстрировать, что одной из отличительных черт кибернетики может быть то, что она может на законных основаниях иметь несколько определений, не противореча себе, и
, чтобы стимулировать диалог о возможных мотивах (намерениях, желаниях 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, заинтересованных как в предмете, так и в практике разговора, а также в создании «нового» из этой формы динамического взаимодействия, независимо от того, интересуются ли они электроникой. жизни, общества или разума, независимо от того, происходят ли они из науки, искусства или политики.

Трудность определения кибернетики

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

«… это касается трех мужчин, которых собираются казнить.Начальник тюрьмы вызывает их в свой офис и объясняет, что каждому будет дан последний запрос. Первый признается, что вел грешную жизнь и хотел бы видеть священника. Губернатор говорит, что думает, что сможет это устроить. А второй мужчина? Второй объясняет, что он профессор кибернетики. Его последняя просьба — дать окончательный и окончательный ответ на вопрос: что такое кибернетика? На эту просьбу соглашается и губернатор. А третий мужчина? Что ж, он докторант профессора — его просьбу исполнять вторым.”

О неоднозначности термина «кибернетика»

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

Избранные определения для кибернетики

Предыдущая версия подзаконных актов ASC

«Кибернетика стремится разработать общие теории коммуникации в сложных системах.… Абстрактная и часто формально-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, я хотел бы наблюдать»

Андре-Мари Ампер

«Кибернетика = искусство управления или наука управления»

Вт.Росс Эшби

«Искусство управления»
«Изучение систем, открытых для энергии, но закрытых для информации, и систем управления, которые являются информационными»
«Кибернетика лечит не вещи, а способы поведения. Он не спрашивает: «Что это за штука?», А «Что он делает?»… Таким образом, он по сути функциональный и бихевиористский… Материальность не имеет значения, как и соблюдение или несоблюдение обычного закона физики »
«рассматривает все формы поведения в той мере, в какой они являются регулярными, детерминированными или воспроизводимыми».
«соответствует реальной машине — электронной, механической, нейронной или экономической — так же, как геометрия соответствует реальному объекту в нашем земном пространстве».
«предлагает метод научного изучения системы, сложность которой является выдающейся и слишком важной, чтобы ее можно было игнорировать».
«предлагает единый словарь и единый набор концепций для представления самых разных типов систем»

Грегори Бейтсон

«Раздел математики, занимающийся проблемами управления, рекурсивности и информации»
«Исследование формы и узора»
«самый большой кусок плода Древа познания, который человечество откусило за последние 2000 лет.”
«В кибернетике есть скрытые средства достижения нового и, возможно, более человечного мировоззрения, средства изменения нашей философии контроля и средства увидеть наши собственные глупости в более широкой перспективе».

BehaveNet

«Термин« кибернетик »[греч. Kybernetes, пилот, штурман] был введен математиком Норбертом Винером в 1948 году, чтобы охватить« всю область теории управления и коммуникации, будь то в машине или в животном »… Кибернетика занимается научное исследование системных процессов самого разнообразного характера, включая такие явления, как регуляция, обработка информации, хранение информации, адаптация, самоорганизация, самовоспроизведение и стратегическое поведение.В рамках общего кибернетического подхода были разработаны следующие теоретические области: теория систем (система), теория коммуникации, теория игр и теория принятия решений ».

Людвиг фон Берталанфи

«Таким образом, множество систем в технологии и живой природе следуют схеме обратной связи, и хорошо известно, что новая дисциплина, называемая кибернетикой, была введена Норбертом Винером для работы с этими явлениями. Теория пытается показать, что механизмы обратной связи являются основой телеологического или целенаправленного поведения в искусственных машинах, а также в живых организмах и социальных системах.”(Источник: Общая теория систем, глава 2)

Стаффорд пиво

«Наука эффективной организации»

«… кибернетика изучает поток информации вокруг системы и то, как эта информация используется системой как средство управления самой собой: она делает это для одушевленных и неодушевленных систем безразлично. Ибо кибернетика — это междисциплинарная наука, обязанная как биологии, так и физике, изучению мозга и компьютерам, а также во многом благодаря формальным научным языкам, предоставляющим инструменты, с помощью которых поведение всех этих систем можно объективно описать.”

«Вероятно, первое ясное понимание глубокой природы контроля… заключалось в том, что речь идет не о том, чтобы дергать за рычаги для достижения намеченных и неумолимых результатов. Это понятие контроля применимо только к тривиальным машинам. Это никогда не относится к общей системе, включающей какие-либо вероятностные элементы — от погоды до людей; от рынков к политической экономии. Нет: особенность нетривиальной системы, находящейся под контролем, заключается в том, что, несмотря на то, что имеет дело со слишком большим количеством переменных, чтобы их можно было подсчитать, слишком неопределенным для выражения и слишком сложным даже для понимания, что-то можно сделать для достижения предсказуемой цели.Винер нашел именно то, что хотел, в эксплуатации длинных кораблей Древней Греции. В море длинные корабли боролись с дождем, ветром и приливами — дело никоим образом не предсказуемо. Однако, если человек, управляющий рулем, не спускал глаз с далекого маяка, он мог манипулировать румпелем, непрерывно приспосабливаясь к свету в реальном времени. Это функция управления. Еще во времена Гомера греческое слово «рулевой» было kubernetes, что транслитерировалось на английский язык как cybernetes.”

«Предмет, которому я посвятил свою профессиональную жизнь, — это кибернетика. Я прекрасно понимаю, что большинство людей имеют лишь смутное представление о том, о чем идет речь. 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 в этом случае существует множество способов подойти к этому понятию ».

«Шокирует то, что в каждом из этих понятий есть правда, а причина в том, что кибернетика — междисциплинарный предмет.Это должно быть сложно ».

Герберт Брюн

«способность исцелить всю временную истину от вечной банальности»

Брюс Бьюкенен

«также иногда используется как общий термин для множества смежных дисциплин: общая теория систем, теория информации, системная динамика, теория динамических систем, включая теорию катастроф, теорию хаоса и т. Д.»

Луи Куффигнал

«Искусство обеспечения эффективной работы»

Питер Корнинг

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

«Кибернетика — это не термостаты или машины; эта характеристика — карикатура. Кибернетика — это целенаправленность, 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 — наука о целенаправленном поведении. Это помогает нам объяснять поведение как непрерывное действие кого-то (или предмета) в процессе, как мы его видим, поддержания определенных условий, близких к целевому состоянию или цели ».

«По крайней мере (их определенно больше), кибернетика подразумевает новую философию относительно (1) того, что мы можем знать, (2) о том, что это значит для чего-то существовать, и (3) о том, как добиться результатов. Кибернетика подразумевает, что знания должны накапливаться с помощью эффективных процессов целеполагания и, возможно, не обязательно в раскрытии вневременных, абсолютных атрибутов вещей, независимо от наших целей и потребностей.”Источник

Чарльз А. Финк

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

Хайнц фон Ферстер

«Это захватывающая вещь в кибернетике. Вы просите пару человек дать вам определение, и хотя вы мало что узнаете от них о кибернетике, вы многое узнаете о человеке, предоставляющем определение, включая его область знаний, его отношение к миру, их желание играть с метафорами, их энтузиазм по поводу управления и их интерес к коммуникации или теории сообщений.”

«Если назвать одну центральную концепцию, первый принцип кибернетики, это будет цикличность».

Fusionanomaly.net

«[Кибернетика изучает организацию, коммуникацию и управление в сложных системах, сосредотачиваясь на круговых механизмах (обратной связи). Кибернетика, происходящая от греческого слова« рулевой »(kybernetes), была впервые представлена математиком Винером как наука о коммуникации и коммуникации. контроль в животном и в машине (к которому мы теперь можем добавить: в обществе и в отдельных людях).Он вырос из теории информации Шеннона, которая была разработана для оптимизации передачи информации по каналам связи, и концепции обратной связи, используемой в инженерных системах управления. В ее нынешнем воплощении «кибернетики второго порядка» ее акцент делается на том, как наблюдатели конструируют модели систем, с которыми они взаимодействуют ».

Фрэнк Хонивилл Джордж

«Кибернетику можно рассматривать как недавно появившуюся науку, хотя до некоторой степени она пересекается с существующими науками.Если мы думаем о физике, химии, биологии и т. Д. Как о традиционных науках, то кибернетика — это классификация, которая пересекает их все. … Кибернетика формально определяется как наука об управлении и коммуникации 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 перекрывает операционные исследования. Кибернетические модели обычно отличаются иерархичностью, адаптивностью и постоянным использованием петель обратной связи.… Кибернетика в некотором смысле похожа на науку об организации, с особым акцентом на динамический характер организуемой системы ». Источник

Ранульф Гланвилл

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

Эрнст фон Глазерсфельд

«образ 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 взаимосвязанности возможных динамических саморегулируемых систем с их подсистемами»

Андрей Колмогоров

«наука, связанная с 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 коммуникации между животными и машинами.Это искусство управления, регулирования и стабильности. Здесь речь идет о функции, а не о конструкции, для обеспечения регулярного и воспроизводимого поведения при наличии нарушений. Здесь упор делается на семейства решений, способы решения вопросов, которые могут применяться ко всем формам систем, независимо от используемых материалов или конструкции. … Эта наука касается влияния входов на выходы, 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 (сопоставления от входа к выходу) для достижения желаемой инвариантности или стабильности в результате ». источник

Lycos.com Технический глоссарий

«Первоначально изучение биологических и искусственных систем управления, кибернетика превратилась во многие разрозненные области исследования, с исследованиями во многих дисциплинах, включая информатику, социальную философию и эпистемологию.В общем, кибернетика занимается обнаружением механизмов управления системами и, в частности, того, как системы сами себя регулируют ».

Умберто Матурана

«Я предложил фразу« Искусство и наука человеческого понимания »для кибернетики. Почему? Человек, который управляет судном, капитан, руководствуется как практическими знаниями, так и интуицией. Таким образом, шкипер выступает и как ученый, и как художник.

Понимание системы требует как интуиции как гештальтического улавливания системных когерентностей рассматриваемой системы, так и видения структурных (причинных) когерентностей местности, где стоит наблюдатель.Понимание далее включает в себя связь этих двух различных операционных перспектив таким образом, который, хотя и не дедуктивно, показывает динамическую связь любой части системы с динамической целостностью, которой является система. Итак, в той мере, в какой кибернетика имеет отношение к управлению системами, а также к их научному объяснению, поскольку они возникают в нашем понимании как наблюдатели, я называю кибернетику искусством и наукой понимания ».

Уоррен Маккалок

«… Большинство людей слышали о кибернетике от Норберта Винера или его последователей.В узком смысле это искусство рулевого — удерживать курс, поворачивая руль направления, чтобы компенсировать любое отклонение от этого курса. Для этого рулевой должен быть настолько проинформирован о последствиях своих предыдущих действий, чтобы он исправлял их — инженеры связи называют это «отрицательной обратной связью» — поскольку выход рулевого снижает входные данные рулевого. Внутреннее управление нервной деятельностью, нашими рефлексами и аппетитами служит примером этого процесса. Во всех них, как и при управлении кораблем, должна возвращаться не энергия, а информация.Следовательно, в расширенном смысле можно сказать, что кибернетика включает самые своевременные приложения количественной теории информации ». источник: Воплощения разума , стр. 158

Маргарет Мид

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

Новая Британская энциклопедия

«Теория управления применительно к сложным системам»

Майкл О’Каллаган

«Слово« кибернетика »происходит от греческого слова« рулевой »- тот, кто управляет кораблем. Кибернетика определяется как наука о коммуникации и управлении. Он отображает информационные пути, с помощью которых системы могут регулироваться извне или регулировать себя изнутри. Таким образом, наука имеет две основные области: первая связана с 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 управления, посредством которых самоорганизующиеся биологические и социальные системы регулируют себя и адаптируются 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 как некое эзотерическое занятие, имеющее отношение только к академическим эпистемологам и теоретикам сложности ».

Пол Пангаро

«Кибернетика — одновременно самая важная наука нашего времени и наименее признанная и понятная.Это не робототехника и не замораживание мертвецов. Он не ограничивается компьютерными приложениями и может многое сказать о человеческом взаимодействии, как и о машинном интеллекте. Сегодняшняя кибернетика лежит в основе крупных революций в биологии, искусственном интеллекте, нейронном моделировании, психологии, образовании и математике. Наконец-то существует объединяющая структура, которая устраняет давние различия между наукой и искусством, а также между внешней реальностью и внутренними убеждениями ». источник

Гордон Паск

«Искусство и наука манипулирования оправдываемыми метафорами»

«… [I] t определяется по-разному.С одной стороны, это оригинальное определение «наука о контроле и коммуникации между животными и машиной», выдвинутое Норбертом Винером, когда он принял это слово в 1948 году в книге «Кибернетика», которая является первым полным изложением этой дисциплины … Другой крайностью является предложение Луи Куффиньяля, выдвинутое как расширение в 1956 году, «La Cybernetique est l’art d’assurer l’efficacite de l’action». Разрыв между наукой и искусством заполняется континуумом интерпретаций. Таким образом, Стаффорд Бир рассматривает кибернетику как науку о надлежащем контроле внутри любой сборки, рассматриваемой как единое целое.… Росс Эшби, с другой стороны, делает упор на абстрагирование управляемой системы от потока реального мира… и его интересуют совершенно общие синтетические операции, которые могут быть выполнены с абстрактным изображением. Он указывает, что кибернетика не более ограничена контролем наблюдаемых сборок и абстрактных систем, которые им соответствуют, чем геометрия ограничена описанием фигур в евклидовом пространстве, которое моделирует нашу среду. … Со своей стороны, я разделяю точку зрения как Эшби, так и Бира, считая их совместимыми.Оба их определения включены в глобальное изречение Винера ». источник: Подход к кибернетике , 1961, стр. 15

Эндрю Пикеринг

«… [T] здесь есть кое-что философски или теоретически беременное о кибернетике. С этим связана некая соблазнительная тайна или гламур. И причина этого, я думаю, в том, что кибернетика является воплощением парадигмы, отличной от той, в которой большинство из нас выросло, редуктивной, линейной, ньютоновской парадигмы, которая до сих пор характеризует большинство академических работ в естественных и социальных науках. (а также инженерное дело и гуманитарные науки) — классические науки, как их называют Илья Пригожин и Изабель Стенгерс (1984).… Мне кажется, однако, что историкам еще предстоит серьезно разобраться в этом аспекте кибернетики ». источник

Psycho-Ontology.Net

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

В широком смысле кибернетика объединяет следующие три ключевые идеи: системная динамичность; гомеостаз вокруг значения; и рекурсивная обратная связь. «

Ларри Ричардс

«образ мыслей 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 помощью петель (или более сложных циклических структур) в сети, определяющей поток информации.Системы автоматического управления обязательно будут использовать хотя бы один контур информационного потока, обеспечивающий обратную связь ». источник

Times of London, 11 мая 1959 г. (цитируется в 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, факультет 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 между математиком Винером и коллегами из других дисциплин: они заметили, что у них схожие интересы, но не было названия, чтобы объединить их интересы. Они выбрали кибернетику, управление субтитрами и общение между животными и машинами, 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 ».

Интернет-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 усилиям по обобщению структурных, поведенческих характеристик и особенностей развития живых организмов, с другой стороны, кибернетика придерживается эпистемологической точки зрения, которая рассматривает материальные целостности как поддающиеся анализу без потерь в терминах. набора компонентов плюс их организация.”

WhatIs.com

«Основанная на греческом« kybernetes », что означает« рулевой »или управляющий, кибернетика — это наука или исследование механизмов управления или регулирования в человеческих и машинных системах, включая компьютеры».

Рэндалл Уитакер

«Кибернетика представляет собой поиск последовательных и не виталистических объяснений тех постоянно упорядоченных явлений (например, регуляризованное поведение; познание), чудеса которых исторически побеждали наше аналитическое мышление и вынуждали нас отступить к виталистическим фикциям.Поиски все еще продолжаются, в значительной степени потому, что некоторые конструкции, обычно ассоциируемые с кибернетикой, в первую очередь «контроль», «информация» и «коммуникация», остаются такими жизненно важными фикциями в разговорной речи ».

«Что отличает что-то с точки зрения кибернетики от всего остального, так это не столько контроль как таковой или коммуникация как таковая, сколько представление о том, что траектория или поведение опосредовано ссылкой на что-то еще. И «кем-то другим» может быть отдельный компонент, может быть, отдельный объект или единица, может быть, орган или компонент в пределах интересующей системы, или, в случае нервной системы, он по сути виртуален, он находится в вас или в вас. можно сказать, ортогональная область взаимодействий и поведения, или под ортогональной я подразумеваю ортогональную той, в которой проявляется интересующая структура и операционная система.Другими словами: своего рода двойственность. [..] Траектория / поведение управляемой системы (я не люблю говорить о рулевом управлении, контроле и тому подобном, но я буду использовать это в этом случае)… Конкретная представляющая интерес система, чье поведение кажется, следует, так сказать, неслучайным путем — этот неслучайный путь опосредуется чем-то отличным от наблюдаемой операции. Он находится в ортогональном измерении или в отдельной, может быть, отдельной сущности или самой подсистеме, динамика которой определяет, что это такое.Но все по-другому. Это всегда по-другому ». Источник: From Rosenblueth to Richmond (обучающее видео) — часть 6/6, с 4:30 до 5:59.

Норберт Винер

«Наука управления и коммуникации между животными и машинами»

Джеймс Уилк

«Исследование обоснованного вмешательства»

Кибернетика — Математическая энциклопедия

Наука о контроле, передаче и обработке информации (буквально «рулевое управление»).Древнегреческий философ Платон, по-видимому, был первым, кто применил эту терминологию к контролю в общем смысле. ЯВЛЯЮСЬ. Ампер (1834) предложил название «кибернетика» для науки об управлении человеческим обществом. Н. Винер (1948) использовал название «кибернетика» для науки об управлении и коммуникации в живом организме и в машине. На последующее развитие кибернетики большое влияние оказал компьютер. В начале 1970-х годов кибернетика окончательно оформилась как наука математико-физической природы с конкретной целью изучения так называемых кибернетических систем.Кибернетические системы представляют собой абстракцию с конкретной (информационной) точки зрения сложных систем, изучаемых широким спектром естественных, технических и социальных наук (с их собственных конкретных точек зрения). Выявляя общие аспекты систем столь различной природы, кибернетика предоставляет общий и, более того, новый метод их изучения. Это так называемый метод компьютерного моделирования, который занимает промежуточное положение между классическим дедуктивным методом и классическим экспериментальным методом.Благодаря этому кибернетика, как и математика, может использоваться как метод исследования в других науках. Кроме того, спектр задач, поддающихся исследованию кибернетическими методами, значительно шире по сравнению с классическими (аналитическими) математическими методами и охватывает практически все науки. В простейшем случае кибернетическая система сводится к одному элементу. Элемент $ A $
кибернетической системы, рассматриваемой в абстрактном контексте, является пятерка $ \ langle x, y, z, f, g \ rangle $.Так называемый входной сигнал $ A $
обозначается $ x = x (t) $,
точнее, это конечный набор функций времени $ t $:
$ x = \ langle x _ {1} (t) \ dots x _ {k} (t) \ rangle $.
Во многих конкретных кибернетических системах время рассматривается как параметр, принимающий только дискретный набор значений (обычно целые значения). Однако без ограничения общности можно также рассмотреть обычный случай «непрерывного времени» (и это то, что делается ниже). Для одного и того же элемента $ A $
кибернетической системы диапазоны значений функций $ x _ {i} (t) $
могут быть разные наборы действительных чисел.Чаще всего диапазоны функций представляют собой обычные непрерывные числовые интервалы, набор целых чисел или различные его конечные подмножества. $ X _ {i} (t) $
сами обычно считаются кусочно-непрерывными. Символ $ y $
обозначает выходной сигнал $ y = y (t) $
элемента, являющегося конечным набором функций $ y = \ langle y _ {1} (t) \ dots y _ {m} (t) \ rangle $
того же типа, что и входные функции $ x _ {i} (t) $.
Внутреннее состояние элемента $ A $
обозначается $ z = z (t) $,
который также является конечным набором функций $ z = \ langle z _ {1} (t) \ dots z _ {n} (t) \ rangle $
того же типа.Символы $ f $
и $ g $
обозначают соответственно функционалы, задающие текущие значения внутреннего состояния $ z (t) $
и выходной сигнал $ y (t) $:

$$ \ tag {1}
z (t) = f (t, x (t), D _ {t} z (t)); \ \
y (t) = g (t, x (t), D _ {t} z (t)).
$$

Здесь $ D _ {t} z (t) $
обозначает ограничение вектор-функции $ z (t) = \ langle z _ {1} (t) \ dots z _ {n} (t) \ rangle $
в область, определяемую полуоткрытыми интервалами $ [\ tau _ {1}, t) \ dots [\ tau _ {n}, t) $,
где $ \ tau _ {i} = \ tau _ {i} (t) $
являются кусочно-непрерывными функциями от $ t $
такое, что $ \ tau _ {i}

Приведенное выше определение элемента кибернетической системы предполагает, что время $ t $
может принимать произвольные действительные значения. На практике в большинстве случаев эти значения ограничиваются неотрицательными числами. Более того, определение элемента можно дополнить, присвоив ему начальное состояние $ z _ {0} = z (0) $
а также, возможно, его начальный выходной сигнал $ y _ {0} = y (0) $.
В этом случае соотношения (1) рассматриваются только при положительных значениях $ t $.Сложность возникает из-за того, что помимо детерминированных элементов кибернетической системы часто приходится иметь дело со стохастическими элементами. Для этого обычно оказывается достаточно добавить в качестве аргументов функционалов в правой части (1) случайную функцию $ \ omega (t) $
принимает значения в виде непрерывного или дискретного набора действительных чисел.

Есть и другие возможные обобщения этого определения; в частности введение бесконечномерных вектор-функций для входных сигналов и для внутреннего состояния элемента.Однако следует иметь в виду, что в отличие от математики для кибернетики характерен конструктивный подход к изучаемым объектам. Это означает, что должна быть возможность реально вычислить (с некоторой степенью точности) значения всех рассматриваемых функций. Поэтому на практике при изучении кибернетических систем, а значит, и их элементов, рано или поздно приходится обращаться к конечным приближениям.

Многоэлементные кибернетические системы строятся из (обычно конечного) множества $ M $
элементов путем идентификации выходных сигналов одних элементов с входными сигналами других. {p} (t) $.Чтобы упростить задачу обеспечения корректности определения системы, обычно не разрешается идентифицировать один входной компонент с более чем одним выходным компонентом.

Набор соотношений (2) определяет структуру кибернетической системы (не путать с абстрактным понятием структуры в математике!). В ряде приложений полезно рассматривать системы с переменной структурой. В связи с этим можно путем введения дополнительных подсистем любую систему с переменной структурой свести к системе с постоянной структурой.

Приведенное выше определение абстрактной кибернетической системы охватывает очень большое количество конкретных систем, рассматриваемых в различных областях знаний. К ним относятся логические сети и сети абстрактных автоматов (см. Автомат), механические динамические системы, электромеханические и электронные сборки различных типов (включая компьютеры), биологические организмы и их различные подсистемы (например, нервная система), а также экологические, экономические и социальные системы. Чтобы иметь возможность рассматривать конкретные биологические, технические и социальные системы как абстрактные кибернетические системы, необходимо абстрагироваться от большинства их конкретных свойств (таких как размер, масса, химическая структура, многие конкретные формы представления сигналов и государства и т. д.).

Кибернетический аспект изучения систем носит чисто информационный характер. Другими словами, состояния элементов и их взаимодействия описываются системой кодов с основной целью установить меру их различий (в пределах некоторой заранее заданной точности описания), а не фактически измерить определенную реальную физические величины. Например, если только два уровня напряжения $ v _ {1} $
и $ v _ {2} $
включены в электрическую сеть, их можно определить числовыми кодами $ 0 $
и $ 1 $
независимо от фактических значений этих напряжений.Следует отметить, что, хотя в приведенном выше определении кибернетической системы используются только числовые коды, нетрудно заменить их, если возникнет необходимость, буквенно-цифровыми кодами с использованием букв произвольного конечного алфавита.

Каждая система с нетривиальным входным сигналом $ x (t) $
и выходной сигнал $ y (t) $
можно рассматривать как обработчик информации, изменяющий поток информации $ x (t) $
в поток информации $ y (t) $.
В случае дискретного времени и конечных областей определения для $ x (t) $
и $ y (t) $,
обработка (при соответствующем кодировании входной информации) может быть интерпретирована как соответствие между словами по некоторой фиксированной паре алфавитов.В этом случае систему можно рассматривать как дискретный информационный процессор. Системы с нетривиальным входным сигналом называются открытыми. В отличие от них, закрытые системы не имеют свободных входных компонентов ни в одном из своих элементов. В таких системах входной вектор-сигнал $ x (t) $
имеет нулевое количество компонентов и, следовательно, не может нести никакой информации. Закрытые системы в строгом смысле слова не могут иметь ни входа, ни выхода. Однако даже в этом случае их можно рассматривать как генераторы информации, учитывая изменение во времени их внутреннего состояния $ z (t) $.В дальнейшем будет удобно рассматривать генерацию как частный случай обработки информации.

Для кибернетических систем очень важны проблемы их анализа и синтеза. Проблема анализа системы состоит в определении различных свойств обработки информации, предоставляемых системой; в частности, представление в удобной форме алгоритма обработки. В последнем случае действительно речь идет об агрегировании (составе) системы в единый элемент.Проблема синтеза системы противоположна проблеме анализа. В описании обработки, которая должна выполняться системой, необходимо построить систему, которая фактически выполняет эту обработку. Конечно, в качестве отправной точки необходимо определить класс элементов, из которых должна быть построена требуемая система.

Большое значение имеет проблема поиска формальных преобразований кибернетических систем, которые не изменяют обработку (и, возможно, также другие инварианты), определяемые этими системами.Затем это приводит к различным определениям эквивалентности систем, что позволяет поставить задачу оптимизации, то есть проблему нахождения в классе эквивалентных систем системы с экстремальными значениями функционалов, определенных на системах в этом классе.

Задача декомпозиции включает представление части системы или всех ее элементов в виде систем, состоящих из более мелких элементов (подсистем). Особое значение в большом количестве приложений имеют системы, представленные в виде комбинации двух подсистем (элементов), обычно называемых системой управления (контроллером) и управляемой системой (объектом).Такую систему можно изобразить в схематическом виде (см. Рис., Где $ A $
обозначает управляющую систему, а $ B $
объект контроля; буква $ x $
обозначает так называемый канал прямой связи (выход элемента $ A $
был отождествлен с входом элемента $ B $),
и $ y $
обозначает канал обратной связи, $ a $
обозначает входной сигнал системы (влияние окружающей среды и различных шумов), а $ b $
обозначает выходной сигнал, характеризующий производительность подсистемы $ B $ (
эффективность контроля)).

Рисунок: c027480a

Для таких систем задача синтеза обычно ставится следующим образом: Для данной системы $ B $
данный класс внешних воздействий $ a $
и заданный критерий эффективности управления $ b $,
построить управляющую систему $ A $
обеспечение заданного критерия эффективности управления $ b $.
Под это определение попадают задачи синтеза разомкнутого управления ($ b $
вектор-функция времени), сервомеханизмы (минимизирующие вектор $ b — a $
в том или ином смысле), системы оптимального управления (системы, которые направляют управляемый объект в некоторую желаемую область его пространства состояний за минимальное время) и т. д.

Важное место в теории кибернетических систем занимает проблема обеспечения надежного функционирования систем. Здесь кибернетический аспект надежности связан с вопросами организации самой системы (резервирование элементов и их связи, специальные системы кодирования и т. Д.), А не с обеспечением физической надежности элементов и их взаимосвязей.

Для достаточно простых систем большинство перечисленных выше проблем (если не полностью, то, по крайней мере, в упрощенной формулировке) могут быть решены с помощью классической математики, дополненной некоторыми незначительными вариациями.Для сложных систем, с которыми приходится иметь дело на практике, эти методы, как правило, не подходят. Под сложностью систем здесь подразумевается не столько количественная сложность (количество элементов, количество коммуникаций, размерность состояния, векторы ввода и вывода), сколько, прежде всего, базовую качественную сложность. Система называется сложной в этом смысле, если для нее нет простых описаний. Это предполагает, помимо большого количества используемых элементов и большого разнообразия их параметров (предполагаемых неснижаемыми), большое разнообразие и неравномерность связи между элементами.Эффективное исследование таких систем классическими дедуктивными методами оказывается практически невозможным. Классический экспериментальный метод исследования также оказывается применимым только в очень ограниченных пределах. Во многих случаях такое применение ограничено высокой стоимостью эксперимента, а в ряде случаев (метеорология, экология, макроэкономика и т. Д.) Натурные эксперименты либо совершенно невозможны, либо, во всяком случае, чрезмерно рискованны.

Поэтому в качестве метода исследования сложных кибернетических систем используют метод компьютерного моделирования, обращаясь к новым мощным универсальным методам научного познания, которые возникли в результате появления высокоскоростных компьютеров общего назначения.Метод машинного моделирования в чистом виде основан на использовании так называемых имитационных моделей. Такие модели, по сути, представляют собой простой перевод описаний моделируемых систем в компьютерные коды. Специальные программы, реализующие модель, генерируют различные конкретные реализации входного сигнала $ x (t) $
моделируемой системы, и построить, в соответствии с описанием системы, введенной в компьютер (включая ее начальное состояние), выходной сигнал $ y (t) $.После этого, как и для обычного эксперимента (в природе), полученные результаты обрабатываются с помощью специальных программ, состоящих, например, из гистограмм распределений различных величин, характеризующих поведение исследуемой системы, определяющих различные качественные характеристики ( а именно, что система и определяемая ею обработка информации должны принадлежать к тому или иному классу) и т. д. Этим методом решаются, прежде всего, задачи анализа кибернетических систем.Для решения задач синтеза и оптимизации методом компьютерного моделирования система компьютерных программ, реализующих эксперимент, дополняется настройкой интерактивного диалога между компьютером и человеком-исследователем, а также внесением изменений в описание эксперимента. Система моделируется вмешательством человека, а также реализует средства предоставления процедур для автоматической обработки и организации соответствующих модификаций.

Перенос описания кибернетической системы в компьютерный код — довольно трудоемкий процесс.Поэтому оборудование компьютерного моделирования в настоящее время включает в себя специальные компиляторы (или интерпретаторы), которые автоматически преобразуются в языки модели машинного кода, специально разработанные для этой цели. Основа таких модельных языков состоит в средствах (подходящих для исследователя) предоставления фактического описания параметров, функций и коммуникаций, используемых при описании систем. Сохраняя универсальность, как правило (то есть возможность описания произвольных систем), модельные языки обычно ориентированы на более простое и легкое описание систем, чем некоторые другие классы языков.Кроме того, эти языки моделей включают дополнительные средства описания процедур, реализующих компьютерное моделирование, описанное выше. В настоящее время (1987 г.) разработаны десятки универсальных и специализированных языков для моделирования систем и компьютерного моделирования; западные языки включают Simula, Simscript, а советские — Sleng, Nedis и другие.

Во многих системах компьютерного моделирования методы дополняются возможностью использования аналитического аппарата некоторых разделов математики (например, теории массового обслуживания), а также современных вычислительных методов.В первую очередь это касается различных методов оптимизации: линейного программирования, динамического программирования, градиентных методов, стохастического программирования и т. Д.

При исследовании кибернетических систем в ряде случаев оказывается целесообразным дополнить компьютерное моделирование моделированием в природе. В связи с этим, некоторые части моделируемых кибернетических систем представляются универсальному компьютеру (через специальные переводы) в виде естественных моделей, а моделирование остальных частей, управление экспериментом и обработка его результаты выполняются на универсальном компьютере по описанной ранее методике.Использование универсальных и специализированных компьютеров для автоматизации управления натурными экспериментами, а также для сбора и обработки полученных экспериментальных данных является важной тенденцией к совершенствованию исследовательского процесса во всех экспериментальных науках. Тем не менее, чистое компьютерное моделирование имеет широкие возможности для применения.

Отношение кибернетики к математике не ограничивается исключительно использованием математических методов в кибернетике. У математики и кибернетики тоже есть общие объекты исследования.Таким образом, например, алгоритмы, являющиеся объектом исследования математической теории алгоритмов, могут одновременно рассматриваться как кибернетические системы и одновременно являются средством и объектом изучения в кибернетике. Однако математический и кибернетический подходы сильно различаются. Для математики алгоритм выделяется прежде всего как одно из фундаментальных понятий в основах математики. Поэтому основная проблема состоит в изучении общих свойств этого понятия, для чего необходимо свести его определение к минимуму простых базовых понятий и операций.Кибернетика ставит перед собой задачу разработать на практике подходящие методы синтеза конкретных систем, в том числе алгоритмов. Этот практический подход требует разработки проблемно-ориентированных алгоритмических языков, подходящих для приложений (см. Алгоритмический язык). Вместо того чтобы заботиться о возможности установления эквивалентности определенных классов алгоритмов, что характерно для математики, кибернетика в первую очередь заинтересована в создании аппарата, пригодного для реальной реализации эквивалентных преобразований алгоритмов.Вместо простейшей формы представления информации в виде слов над абстрактным алфавитом, кибернетика изучает сложные структуры данных, которые необходимы для эффективной реализации алгоритмов на компьютере. Приведенные примеры достаточно четко характеризуют особый характер кибернетического подхода к изучению его математических объектов. Такое же различие в подходах можно обнаружить при кибернетическом исследовании других математических объектов (абстрактных автоматов, логических сетей и т. Д.).).

Особый интерес с точки зрения взаимосвязи кибернетики и математики представляет подход каждой из них к аппарату классической математической логики. Математическая точка зрения предполагает максимальное упрощение системы аксиом и правил дедукции, без которого невозможен эффективный анализ ее общих свойств и возможности логических исчислений (см. Логическое исчисление). Кибернетика, поставив задачу автоматизации дедуктивных построений практическими средствами, начала развивать язык практической математической логики.Этот язык относится к языку математической логики и, как современный язык программирования (например, Алгол-68), к языку алгоритмов Поста или нормальных алгоритмов Маркова. Правила дедукции на этом языке (в их взаимодействии с реальными значимыми математическими текстами) обладают доказательной силой, не меньшей, чем та, что таится в слове «очевидный» в современных математических монографиях.

Автоматизация дедуктивных построений является одной из важнейших частей этой области кибернетики и называется «искусственный интеллект».Естественный интеллект человека (мозг вместе с органами, которые получают и передают внешнюю информацию) — одна из самых интересных и сложных кибернетических систем. Проблема мышления человека была и остается одним из самых интересных и увлекательных научных вопросов. Кибернетика подходит к своему решению как с теоретической, так и с практической точки зрения. Это вопрос автоматизации (полной или частичной с вмешательством человека) различных аспектов интеллектуальной деятельности человека и, в конце концов, интеллекта в целом.

Помимо автоматизации логического мышления (дедуктивные конструкции), важными составляющими проблемы «искусственного интеллекта» являются проблемы распознавания образов (в первую очередь визуальных и звуковых), операций на естественных человеческих языках (распознавание смысла предложений и выражений, поддержание диалога и т. д.), задачи обучения и самообучения и т. д. Большое значение имеют проблемы изучения и синтеза эффективных алгоритмов управления движениями протезов гуманоидных роботов, синтеза искусственный голос, голосовое управление и др.Особая группа проблем возникает при изучении целенаправленного поведения, способов выбора целей, подцелей и схем их достижения. Практический подход к созданию искусственного интеллекта заключается в создании диалоговых (человеко-машинных) систем, повышающих продуктивность человека в различных областях интеллектуальной деятельности (логическая дедукция, перевод с одного естественного языка на другой, игра в шахматы, так далее.).

По мере их совершенствования роль компьютера в совместной работе будет постоянно возрастать вплоть до полной автоматизации соответствующего процесса.

Большое значение в двух смыслах имеет вопрос о взаимосвязи кибернетики и современных компьютерных технологий. Во-первых, компьютер является основным инструментом исследования для кибернетики, а во-вторых, он выделяется, как самая сложная из кибернетических систем, как важный объект исследования в кибернетике. Конечно, при разработке компьютера необходимо решить множество проблем, которые не входят в кибернетику. Однако вопросы архитектуры компьютеров и компьютерных систем, организации управления вычислительным процессом (включая организацию баз данных) относятся к компетенции кибернетики и составляют одну из важнейших ее отраслей.Это стоит иметь в виду, поскольку это показывает отличие предмета кибернетики, как она понимается в СССР, от предмета, понимаемого на Западе (в первую очередь в Америке), где вопросы архитектуры и управления вычислительными системами относятся именно к «компьютеру наука »и не входят в кибернетику.

Кибернетические системы встречаются практически во всех областях знаний. Системы, различающиеся определенными специфическими свойствами, могут быть изучены кибернетическими методами, специально адаптированными к системам соответствующих классов.Таким образом становится возможным их более глубокое изучение. Таким образом, возникли и продолжают развиваться специализированные прикладные отрасли кибернетики, такие как технологическая кибернетика, экономическая кибернетика, биологическая кибернетика, медицинская кибернетика и военная кибернетика. Применение математических и кибернетических методов в лингвистике породило тему, называемую математической лингвистикой. Эта наука напрямую связана с лингвистическими проблемами искусственного интеллекта.

Список литературы

[1]	N.Винер, «Кибернетика», Wiley & M.I.T. (1948)
[2]	W.R. Ashby, «Введение в кибернетику», Chapman & Hall (1956)
[3]	V.M. Глусков, «Введение в кибернетику», Киев (1964)
[4]	, Энциклопедия кибернетики , 1-2 , Киев (1974)

Как уже говорилось в основной статье выше, в западной литературе термин «кибернетика» используется иначе, чем в СССР.Ниже представлен западный взгляд. Удобно начать с определения.

Кибернетика — это область научных исследований, которая занимается изучением созданных человеком систем. Как таковая, она отличается от описательной природы физических наук и от чисто логической структуры и целей математики. Кибернетика включает в себя такие области, как теория управления (см. Система управления), теория коммуникации (см. Канал связи), обработка информации, исследование операций, информатика (см.Компьютер, аннотация), теория принятия решений, математическая статистика и др.

Термин «кибернетика» приобрел гораздо большую популярность в СССР и Восточной Европе, чем в Северной Америке и Западной Европе. Сложность этого термина состоит в том, что неясно, что он включает, и, следовательно, неясно, что он не включает.

Нелегко найти объединяющую тему в области кибернетики. Как уже упоминалось, эта область в основном занимается искусственными системами и, как таковые, имеет первостепенное значение для инженерии и науки управления.Все это подразумевает, что кибернетические поля имеют сильный предписывающий аспект; он имеет тенденцию концентрироваться на дизайне: синтез, а не анализ, является главной особенностью. К сожалению, на самом деле кибернетика состоит из нескольких специальностей, которые мало пересекаются и имеют небольшую общую основу. Среди объединяющих идей — использование математического языка, методов оптимизации для формулирования и достижения целей, а также стохастических моделей неопределенности. Кроме того, важную, но не доминирующую роль играет динамика, то есть изучение эволюции систем во времени.

Определение кибернетической системы, представленное в основной статье, является попыткой дать определение динамической системы в форме вход-состояние-выход. С математической точки зрения к этой цели можно подойти более логично и прямо. Таким образом, можно определить динамическую систему $ \ Sigma $
быть тройкой $ \ Sigma = (T, W, B) $
с $ T \ substeq \ mathbf R $
установленное время, $ W $
сигнальный алфавит ($ W $
не обязательно быть конечным или счетным множеством) и $ B \ substeq W ^ {T} $
поведение: $ B $
сообщает, какие временные траектории соответствуют законам $ \ Sigma $, а какие несовместимы.{T} $
внутреннее поведение. Поведение $ B: = \ {{W}: {\ существует x \ textrm {такое, что} (w, x) \ in B _ {s}} \} $
называется внешним поведением. Надо думать о $ w $
в качестве наблюдаемых переменных или, лучше, переменных, которые моделируются, и $ x $
как скрытая вспомогательная переменная, которая описывает память системы. Эта структура формализована в предположении, что $ B _ {s} $
удовлетворяет аксиоме состояния, требующей импликации

$$
\ {(w _ {1}, x _ {1}) \ in B _ {s}, (w _ {2}, x _ {2}) \ in B _ {s}, \
x _ {1} (0) = x _ {2} (0) \} \ rightarrow
$$

$$
\правая стрелка \
\ {(w _ {1}, x _ {1}) \ wedge (w _ {2}, x _ {2}) \}.$$

Здесь $ \ клин $
обозначает конкатенацию:

$$
(f _ {1} \ wedge f _ {2}) (t): = \
\оставили \{
\ begin {array} {ll}
f _ {1} (t) & \ textrm {для} t <0, \\ f _ {2} (t) & \ textrm {для} t \ geq 0. \\ \ end {массив} \ right. $$

Примерами систем с дискретным временем являются формальные языки; примерами систем пространства состояний с дискретным временем являются автоматы. Во многих приложениях $ B $
задается законом эволюции в терминах дифференциального или разностного уравнения.Если это дифференциальное или разностное уравнение первого порядка в $ x $
и нулевого порядка по $ w $,
получается система пространства состояний.

Модели пространства состояний имеют важные преимущества в задачах управления, связи, обработки информации и т. Д., О чем свидетельствует популярность динамического программирования. Тема, связанная с привязкой модели пространства состояний к заданному внешнему поведению, называется теорией реализации. Изящные алгоритмы реализации доступны на теоретико-множественном уровне, а также для специальных классов систем, особенно для линейных систем.

Во многих динамических системах можно разделить внешние переменные на входы, причины и выходы, следствия. Комбинируя эту причинно-следственную структуру со структурой памяти моделей состояний и предполагая, что динамика описывается законом эволюции, получаем следующий класс моделей

$$
\ сигма х = е (х, и), \ у = ч (х, и) \ \
(\ textrm {дискретное время}),
$$

$$
\ dot {x} = f (x, u), \ y = h (x, u) \ (\ textrm {непрерывное время}).$$

Эти модели в сочетании с начальными и конечными условиями особенно полезны в динамическом принятии решений (теория управления, см. Также теория автоматического управления) и информатике (теория автоматов, см. Автоматы, теория). В этой последней области время обычно является логическим, то есть выражает последовательность и обязательно время часов.

Вышеупомянутый класс динамических систем возник и очень хорошо изучался в кибернетических полях. Наличие входных (контрольных) переменных делает этот класс моделей очень подходящим для вопросов проектного типа.Наличие выходных (измеряемых) переменных делает его очень подходящим для вопросов обработки информации. Однако на самом деле приведенные выше определения являются не чем иным, как общими моделями динамики, а также физическими системами (как уравнения Максвелла, законы Ньютона и т. Д.) Показывают эту структуру. Таким образом, называть эти кибернетические системы неуместно.

Во взаимосвязанных системах выходы одних подсистем обычно назначаются для работы в качестве входов для других подсистем.Важным соединением является контур обратной связи, показанный на рисунке a1.

Рисунок: c027480b

Соответствующим образом спроектировав процессор обратной связи, можно достичь определенных желаемых свойств (стабильности, оптимальности и т. Д.) Замкнутой системы.

Отличительная черта кибернетики, по мнению Запада, состоит в том, что таким образом создаются целевые системы. Различные подсистемы не являются независимыми, но спроектированы или разработаны таким образом, что одна подсистема будет функционировать и адаптировать свое функционирование относительно другой подсистемы.

Некоторые из интересных кибернетических структур, разработанных в математических системах и теории управления, — это наблюдатели или фильтры, системы идентификации и механизмы адаптивного управления. Они приводят к внутренним модельным принципам, принципу разделения, управлению эквивалентной достоверностью и т. Д. Полученную таким образом структуру взаимосвязанных систем можно рассматривать как проблему кибернетики. В конечном итоге идеи, лежащие в основе этих принципов, могут стать частью ядра кибернетики.

Несмотря на то, что вычисления играют важную роль в кибернетике, не представляется реалистичным или продуктивным классифицировать методы моделирования или такие части информатики как компьютерные языки и архитектуру как кибернетику. С другой стороны, область искусственной науки в том, что касается ее целей и проблем, действительно может рассматриваться как часть кибернетики.

Список литературы

[a1]	Дж. К. Виллемс, «Модели для динамики», отчет Dynamics , Wiley & Teubner (готовится к печати)
[a2]	H.А. Саймон, «Наука об искусственном», M.I.T. (1969)

Как процитировать эту статью:
Cybernetics. Математическая энциклопедия. URL: http://encyclopediaofmath.org/index.php?title=Cybernetics&oldid=46568

Словарь технической кибернетики: англо-немецкий и немецко-английский (9780444996824): Junge, H.-D .: Книги

Этот словарь состоит из немецко-английской и англо-немецкой частей, каждая из которых содержит около 24 000 терминов. Он направлен на очень широкий охват кибернетики, охватывающий границы между математикой, обработкой данных и применением.Он включает в себя термины из автоматизации, техники автоматического управления, управления процессами, информационной инженерии и микроэлектроники, а также математические выражения теории систем, теории игр, статистики и оптимизации.

Кибернетика определяется как наука об управлении, то есть целенаправленном воздействии на системы. В этом контексте обработка информации и ее последующая автоматизация являются важной частью процесса управления. Техническая кибернетика применяется при анализе и проектировании технических автоматических систем.Решение возникающих проблем часто достигается применением высшей математики. Однако техническая кибернетика предполагает использование терминологии нескольких дисциплин, каждая из которых использует свои собственные специальные термины. Этот словарь предлагает своим пользователям возможность понимать специальные термины, разработанные в США и Японии, где технологии в этой области особенно развиты.

Этот словарь важен для других технических областей, помимо самой кибернетики.Особый упор был сделан на теоретический анализ, в то время как словарь прикладных областей был ограничен новыми разработками. В словарь включены термины, относящиеся к микропроцессорной обработке, поскольку они существенно изменили эффективность автоматизации. Это ценно для всех, кто работает в области системной инженерии, например, в системах управления, общих системах, теории, проектировании процессов и транспортных системах.

Словарь охватывает следующие поля:

Теоретические основы технической кибернетики. Теория алгоритмов. Теория автоматов: — абстрактные и реальные автоматы — обучающие автоматы. Теория массового обслуживания. Теория графов. Теория информации. Теория кодирования. Логика. Булева алгебра, алгебра переключений. Математическая статистика: — расчет вероятности — расчет ошибок и расчет корректировки данных — корреляционный анализ. Теория измерений. Моделирование. Вычислительная математика. Исследование операций. Оптимизация, Теория сетей и схемотехники. Теория сигналов. Теория игры. Теория управления.Системная теория. Топология. Экспериментальная конструкция. Теория предсказания. Теория символов. Теория надежности. Методы и приложения технической кибернетики. Аналоговые вычисления. Цифровые вычисления, особенно компьютеризированное управление процессами. Ввод информации. Вывод информации. Сбор информации, особенно измерительная техника. Хранение информации. Передача информации. ЧПУ и автоматическое производство. Распознавание образов. Схема. Техника управления.Оборудование, устройства, инструменты и методы, используемые в вышеуказанных областях, особенно в областях электроники / микроэлектроники, пневматики и гидравлики.

Движение кибернетики — IEEE Technology and Society

Момент кибернетики
книжная обложка

Момент кибернетики, или почему мы называем наш век информационным веком . Рональд Р. Клайн. Johns Hopkins University Press, 2015

Отзыв Карла Д. Стефана

Фотография на пылезащитной обложке The Cybernetics Moment поражает.Перед классной доской, покрытой уравнениями, мужчина в очках как совиных созерцает пучок проводов и электронных ламп, установленных на тележке с колесами, которые выглядят так, как будто они принадлежат детскому трехколесному велосипеду. В правой руке он держит большую сигару.

Этот человек — Норберт Винер, а установка, на которую он смотрит, — это «машина связи», которая движется в ответ на изменение световых схем. Идет 1949 год, и на фотографии Винер находится на пике того, что автор Рональд Клайн называет «моментом кибернетики».К началу 1950-х годов термин кибернетика станет считаться почти волшебным, поскольку обещает решать самые разные проблемы — от технических вопросов теории управления в аппаратных системах до социальных проблем, таких как городское планирование и экономика. Но к концу 1960-х постепенно стало ясно, что надежда на объединение новаторских усилий как в физических, так и в социальных науках под эгидой кибернетики была всего лишь надеждой, а не реальностью.

Решив написать об истории идеи, Клайн взял на себя одну из самых сложных исторических задач, и неудивительно, что ему потребовалось почти пятнадцать лет, чтобы закончить книгу.Биографии начинаются и заканчиваются жизнью субъекта. Истории конкретной технологии имеют аналогичные четко определенные границы. Но история идеи, особенно такой многогранной и хамелеоноподобной, как кибернетика, легко может превратиться в кошачью экспедицию. К счастью, Клайн — искусный историк, хорошо разбирающийся в архивах и способностях исследователей, и он исследует множество значений и ответвлений концепции кибернетики с момента ее зарождения (сам Винер придумал это слово) до 1980-х годов, когда большинство из первых участников либо умерли, либо вернулись к своим традиционным дисциплинам.

Если можно сказать, что в этой истории есть главные герои, то их двое: Винер, вундеркинд, позже академик Массачусетского технологического института, и его коллега по промышленным исследованиям Клод Шеннон, который работал в Bell Laboratories. Оба были математиками по образованию, и на обоих глубоко повлияла оборонная работа, которую им пришлось выполнять во время Второй мировой войны. Винер внес свой вклад в разработку систем автоматического управления огнем зенитных орудий.Шеннон, работавший над секретными системами связи военного времени в Bell Labs, был вдохновлен этими проблемами на разработку того, что стало известно как теория информации, и Винер разработал аналогичные идеи примерно в то же время.

Но то, что они сделали со своими открытиями, не могло быть более иным. Шеннон опубликовал свою работу в своей основополагающей статье 1948 года «Математическая теория коммуникации», которая широко считается основой дисциплины теории информации.Шеннон фокусировался на узких технических вопросах — для него содержание сообщения не имело никакого значения. Все, что имело значение, — это его математические характеристики, которые позволяли разработчику системы связи знать определенные вещи о том, насколько точно может быть передан сигнал, несущий информацию.

Винер, с другой стороны, имел большие планы в отношении своих идей. По сути, кибернетическая система — это любая система, которая использует информацию о своих выходных данных для управления собой в цикле обратной связи.Такое поведение очевидно в простом контуре управления, таком как бытовой термостат, который управляет системой отопления. В своей книге « Кибернетика » 1948 года Винер утверждал, что кибернетическая точка зрения применима не только к жесткому оборудованию, но и к живым существам, начиная от простых клеток и заканчивая людьми. Возможно, никто не был удивлен больше, чем сам Винер, когда его довольно математически насыщенная книга стала бестселлером: к концу 1949 года было продано более 22 000 экземпляров.Клайн связывает некоторые из этих продаж с тем, что он называет «эффектом Хокинга», имея в виду популярность книги физика Стивена Хокинга «Краткая история времени », которую гораздо больше покупали, чем читали.

Независимо от того, читали ли ее на самом деле покупатели книги Винера, ее популярность быстро сделала термин «кибернетика» новым модным словом, которое привлекло как исследователей, так и финансирование междисциплинарной работы, поощряемой этой концепцией. Когда Винер энергично продвигал свои концепции и написал вторую книгу, предназначенную для более популярной аудитории, он развязал цепь событий, которые в конечном итоге пошли в направлениях, которых он никогда не ожидал.В частности, несколько видных исследователей в области социальных наук подошли к делу кибернетики способами, которые Винер в конечном итоге не одобрил.

С этого момента, несмотря на усилия Клайна по поддержанию порядка, сказка становится все более сложной. Чтобы иметь дело с периодом расцвета кибернетики 1950-х годов, в книге Клайна есть главы, озаглавленные «Кибернетика , безумие », «Информационная победа», « Люди как машины», «Машины как Человека » и, наконец, «Кибернетика». в кризисе.Входит ошеломляющий состав персонажей: Уоррен Уивер, директор Фонда Рокфеллера, который не только провел важные исследования самостоятельно, но и сыграл решающую роль в финансировании исследований теории информации в применении к языковому переводу; Герберт Саймон, известный социолог, изо всех сил пытавшийся применить принципы кибернетики в своей области; и ряд людей, хорошо известных своей работой в других областях, от лауреата Нобелевской премии физика Дениса Габора до автора Whole Earth Catalog Стюарта Брэнда и антрополога Маргарет Мид.Среди прочего, The Cybernetics Moment представляет собой увлекательное исследование того, как институциональная поддержка в виде грантов как со стороны частных фондов, так и недавно созданного Национального научного фонда (основанного в 1950 году) сыграла решающую роль в формировании (или не формировании) новых дисциплин. , а также поощрение нового взаимодействия между устоявшимися дисциплинами.

Большинство исследователей, которые зависели от внешнего финансирования, знакомы с тем фактом, что финансирование имеет тенденцию следовать тенденциям, почти как мода на одежду.Из свидетельств Клайна следует, что заявки на гранты, в которых упоминалась кибернетика, пользовались большой популярностью в 1950-х годах, и он прослеживает многочисленные связи между исследователями, сотрудниками фондов и государственными деятелями, которые поддерживали проекты во многих дисциплинах, и все они так или иначе связаны с кибернетикой.

Другой его основной источник информации о происходящем в этой области — профессиональные журналы, в том числе посвященные в основном самой кибернетике. Американское общество кибернетики было основано только в 1964 году, когда многим стало ясно, что этим термином злоупотребляли.Многие попытки применить концепции кибернетики не оправдали своих прежних обещаний, особенно в областях биологии и социологии, хотя сам Винер в целом пренебрежительно относился к тому, как социологи пытались применить эту концепцию.

Между тем, части, посвященные теории информации, демонстрируют плавный и в значительной степени ничем не примечательный прогресс в области теории связи и компьютерных систем, но этот прогресс в конечном итоге оставил позади знамя кибернетики. Следуя более ориентированному на инженерию подходу Шеннона, другие инженеры и специалисты по информатике применяли более сложную теорию управления с обратной связью и теорию информации для все более сложных систем, а после 1950-х годов они в значительной степени избегали термина «кибернетика» для описания того, что они делали.Прогнозы Винера об огромных автоматизированных заводах в Cybernetics в конечном итоге сбылись, но более медленными темпами, которые не привели к столь же огромным всплескам безработицы.

Клайн поясняет, что удивительная популярность этого термина была как продуктом общественного беспокойства относительно роли технологий в послевоенном обществе, так и законным признанием важной новой технической области. Слово «кибернетика» дало конкретное название иногда устрашающему прогрессу технологий, свидетелем которого стала общественность 1950-х годов.Клайн показывает, как тревога по поводу технологической безработицы и угрозы «электронного мозга» изображалась в популярных СМИ, таких как Time и фантастических творениях сатирических художников, таких как Борис Артыбашев. К 1980-м годам знакомство с компьютерами сделало их более безобидными, а кибернетика была термином, в значительной степени забытым публикой, хотя он жил в названии журнала под названием Cybernetics and Human Knowing , посвященного «социокибернетике». Он также сохранился в некоторых довольно маргинальных областях социальных наук, посвященных кибернетике «второго порядка», которая включает наблюдателя в более широкую систему и является более качественной, чем количественная математическая кибернетика «первого порядка», которую Винер первоначально имел в виду.

Винер умер в 1964 году. Сегодня многие технологические достижения, которые он бы классифицировал как кибернетику, теперь охвачены в области искусственного интеллекта, который вышел за пределы чисто умозрительной стадии и теперь стал повседневной частью жизни в индустриальных обществах. Хотя технологическая безработица все еще вызывает беспокойство, формы, которые она принимает, более сложны, чем Винер или кто-либо другой мог себе представить в 1949 году, когда в мире существовало всего несколько компьютеров размером с комнату.Момент кибернетики явно прошел.

Поскольку кибернетика затрагивает очень широкий круг дисциплин, исследователей и институтов, Клайн испытывает трудности с поддержанием четкой сюжетной линии в книге. Было бы несправедливо утверждать, что общая сумма меньше суммы ее частей, но природа его предмета заставляет Клайна бегать вперед и назад по исторической временной шкале, когда он поднимает различные аспекты своего предмета. Возможно, книга будет наиболее ценной как историческая справка по большому количеству дисциплин, которые были задействованы в момент кибернетики: информатика, коммуникационная инженерия, теория информации и социальные науки социология и антропология.

ТЕХНИЧЕСКАЯ КИБЕРНЕТИКА — это… Что такое ТЕХНИЧЕСКАЯ КИБЕРНЕТИКА?

Смотреть что такое «ТЕХНИЧЕСКАЯ КИБЕРНЕТИКА» в других словарях:

Кибернетика, ТАУ (теория автоматического управления) и НЕтехнические системы

★ Кибернетика — технические науки .. Информация

Экономическая кибернетика саморазвивающихся сред (кибернетика третьего порядка) Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

Кибернетика опять лженаука? — Троицкий вариант — Наука

См. также:

Кибернетика опять лженаука? | Новости сибирской науки

Пионер советской кибернетики — Китов Анатолий Иванович

Некоторые основополагаюшие публикации А.И. Китова о позитивном значении кибернетики:

Техническая кибернетика — zxc.wiki

Происхождение и классификация

Приложения и смежные дисциплины

Образование

См. Также

литература

Интернет-ссылки

Видео

Страница не найдена | MIT

Инженерная кибернетика | Институт теории систем и автоматического управления

Определения — Американское общество кибернетики

Определения кибернетики

Обзор

Введение

Трудность определения кибернетики

О неоднозначности термина «кибернетика»

Избранные определения для кибернетики

Предыдущая версия подзаконных актов ASC

Объявление конференции ASC 1987 г.

Андре-Мари Ампер

Вт.Росс Эшби

Грегори Бейтсон

BehaveNet

Людвиг фон Берталанфи

Стаффорд пиво

Герберт Брюн

Брюс Бьюкенен

Луи Куффигнал

Питер Корнинг

Феликс фон Куб

Джефф Дули

Чарльз А. Финк

Хайнц фон Ферстер

Fusionanomaly.net

Фрэнк Хонивилл Джордж

Ранульф Гланвилл

Эрнст фон Глазерсфельд

Виктор Михайлович Глушков

Георг Клаус

Андрей Колмогоров

Крис Лукас

Lycos.com Технический глоссарий

Умберто Матурана

Уоррен Маккалок

Маргарет Мид

Новая Британская энциклопедия

Майкл О’Каллаган

Пол Пангаро

Гордон Паск

Эндрю Пикеринг

Psycho-Ontology.Net

Ларри Ричардс

Алан Скривенер

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

Бронислав Трентовски

Университет Брэдфорда, факультет кибернетики Интернета и виртуальных систем

Университет Рединга

Франсиско Варела

Интернет-словарь по кибернетике и системам — Principia Cybernetica Web

WhatIs.com

Рэндалл Уитакер

Норберт Винер

Джеймс Уилк

Кибернетика — Математическая энциклопедия

Список литературы

Список литературы

Словарь технической кибернетики: англо-немецкий и немецко-английский (9780444996824): Junge, H.-D .: Книги

Движение кибернетики — IEEE Technology and Society

alexxlab

Вам также может понравиться