В кибернетике информация это: Информация (в кибернетике) — это… Что такое Информация (в кибернетике)?

Кибернетика, что это такое? Возникновение и общие сведения.

Кибернетика, это наука об общих закономерностях процессов управления и передачи информации в машинах, живых организмах и их объединениях. Кибернетика является теоретической основой автоматизации технологических процессов.

   Норберт Винер

Основные положения кибернетики сформулировал в 1948 американский ученый Норберт Винер в книге «Кибернетика, или управление и связь в машинах и живых организмах».

Кибернетика как наука

Возникновение кибернетики обусловлено, с одной стороны, потребностями практики, выдвинувшей задачи создания сложных устройств автоматического управления, и, с другой стороны — развитием научных дисциплин, изучающих процессы управления в различных физических областях в подготовивших создание общей теории этих процессов.

К числу таких наук относятся:

• теория автоматического регулирования и следящих систем
• теория электронных программно-управляемых вычислительных машин
• статистическая теория передачи сообщений
• теория игр и оптимальных решений и т. д.
• комплекс биологических наук, изучающих процессы управления в живой природе (рефлексология, генетика и др.)

В отличие от указанных наук, занимающихся конкретными процессами управления, кибернетика изучает то общее, что свойственно всем процессам управления, независимо от их физической природы, и ставит своей задачей создание единой теории этих процессов.

   Кибернетика и робототехника

Для любых процессов управления характерно:

• наличие организованной системы, состоящей из управляющих и управляемых (исполнительных) органов
• взаимодействие данной организованной системы с внешней средой, являющейся источником случайных или систематических возмущений
• осуществление управления на основе приема и передачи информации
• наличие цели и алгоритма управления

В задачу кибернетики входит также систематическое сравнительное изучение структуры и различных физических принципов работы систем управления с точки зрения их способности воспринимать и перерабатывать информацию.

Кибернетика по своим методам является наукой, широко использующей разнообразный математический аппарат, а также сравнительный подход при изучении различных процессов управления.

Основные разделы кибернетики

В качестве основных разделов кибернетики могут быть выделены:

• теория информации
• теория методов управления (программирования)
• теория систем управления

Теория информации изучает способы восприятия, преобразования и передачи информации. Информация передается при помощи сигналов — физических процессов, у которых определенные параметры находятся в однозначном соответствии с передаваемой информацией. Установление такого соответствия называется кодированием.

Центральным понятием теории информации является мера количества информации, определяемая как изменение степени неопределенности в ожидании некоторого события, о котором говорится в сообщении до и после получения сообщения. Эта мера позволяет измерять количество информации в сообщениях подобно тому, как в физике измеряется количество энергии или количество веществ. Смысл и ценность передаваемой информации для получателя при этом не учитываются.

Теория программирования занимается изучением и разработкой методов переработки и использования информации для управления. Программирование работы любой системы управления в общем случае включает в себя:

• определение алгоритма нахождения решений
• составление программы в коде, воспринимаемом данной системой

Нахождение решений сводится к переработке заданной входной информации в соответствующую выходную информацию (команды управления), обеспечивающую достижение поставленные цели. Оно осуществляется на основе некоторого математического метода, представленного в виде алгоритма. Наиболее развитыми являются математические методы определения оптимальных решений. Такие, как линейное программирование и динамическое программирование, а также методы выработки статистических решений в теории игр.

Теория алгоритмов, используемая в кибернетике, изучает формальные способы описания процессов переработки информации в виде условных математических схем — алгоритмов. Основное место занимают здесь вопросы построения алгоритмов для различных классов процессов и вопросы тождественных (равносильных) преобразований алгоритмов.

   Программирование для управления

Основной задачей теории программирования является выработка методов автоматизации процессов переработки информации на электронных программно-управляемых машинах. Основную роль играют здесь вопросы автоматизации программирования. Т. е. вопросы составления программ решения различных задач на машинах с помощью этих машин.

С точки зрения сравнительного анализа процессов переработки информации в различных естественно и искусственно организованных системах кибернетика выделяет следующие основные классы процессов:

• мышление и рефлекторная деятельность живых организмов
• изменение наследственной информации в процессе эволюции биологических видов
• переработка информации в автоматических системах
• переработка информации в экономических и административных системах
• переработка информации в процессе развития науки

Выяснение общих закономерностей этих процессов составляет одну из основных задач кибернетики.

Теория систем управления изучает структуру и принципы построения таких систем и их связи с управляемыми системами и внешней средой. Системой управления в общем случае может быть назван любой физический объект, осуществляющий целенаправленную переработку информации. Это может быть, нервная система животного, система автоматического управления движением самолета и др.).

Кибернетика изучает абстрактные системы управления, представленные в виде математических схем (моделей), сохраняющих информационные свойства соответствующих классов реальных систем. В рамках кибернетики возникла специальная математическая дисциплина — теория автоматов. Она изучает специальный класс дискретных систем переработки информации, включающих в себя большое число элементов и моделирующих работу нейронных сетей.

Кибернетика выделяет два общих принципа построения систем управления: обратной связи и многоступенчатости (иерархичности) управления. Принцип обратной связи позволяет системе управления постоянно учитывать фактическое состояние всех управляемых органов и реальных воздействий внешней среды. Многоступенчатая схема управления обеспечивает экономичность и устойчивость системы управления.

Кибернетика и автоматизация процессов

Комплексная автоматизация при применении принципов самонастраивающихся и самообучающихся систем позволяет обеспечить достижение наивыгоднейших режимов управления, что особенно важно для сложных производств. Необходимой предпосылкой такой автоматизации является наличие для данных производств, процесса детального математического описания (математической модели), которое вводится в ЭВМ, управляющую процессом, в виде программы ее работы.

В эту машину поступает информация о ходе процесса от различных измерительных устройств и датчиков. Машина на основе имеющей математические модели процесса рассчитывает его дальнейший ход при тех или иных командах управления.

Если подобное моделирование и прогнозирование протекает значительно быстрее реального процесса, то имеется возможность путем расчета и сравнения ряда вариантов выбирать наивыгоднейший режим управления. Оценка и выбор вариантов могут производиться как самой машиной полностью автоматически, так и с помощью человека-оператора. Важную роль при этом играет проблема оптимального сопряжения человека-оператора и управляющей машины.

Большое практическое значение имеет выработанный кибернетикой единый подход к анализу и описанию (алгоритмизации) различных процессов управления и переработки информации путем последовательного расчленения этих процессов на элементарные акты, представляющие собой альтернативные выборы («да» или «нет»).

   Симбиоза машины и человека

Систематическое применение этого метода позволяет формализовать все более сложные процессы умственной деятельности. Что является первым необходимым этапом для их последующей автоматизации. Большие перспективы для повышения эффективности научной работы имеет проблема информационного симбиоза машины и человека. Т.е. непосредственного взаимодействия человека и информационно-логической машины в процессе творчества при решении научных задач.

Техническая кибернетика

Техническая кибернетика — наука об управлении техническими системами. Методы и идеи технической кибернетики вырастали вначале параллельно и независимо в отдельных технических дисциплинах, относящихся к связи и управлению. В автоматике, радиоэлектронике, телеуправлении, вычислительной технике и т. д. По мере выяснения общности, основной задач теории и методов их решения, формировались положения технической кибернетики, образующей единую теоретическую базу для всех областей техники связи и управления.

Техническая кибернетика, как и кибернетика вообще, изучает процессы управления безотносительно к физическим природе систем, в которых происходят эти процессы. Центральная задача технической кибернетики — синтез эффективных алгоритмов управления с целью определения их структуры, характеристик и параметров. Под эффективными алгоритмами понимаются правила переработки входной информации в выходные сигналы управления, которые являются успешными в определенном смысле.

Техническая кибернетика теснейшим образом связана с автоматикой и телемеханикой, но не совпадает с ними, поскольку в технической кибернетике не рассматриваются вопросы конструирования конкретной аппаратуры. Техническая кибернетика связана также с другими направлениями кибернетики, например, добытые биологическими науками сведения облегчают разработку новых принципов управления, в т.ч. принципов построения новых типов автоматов, моделирующих сложные функции умственной деятельности человека.

Техническая кибернетика возникшая из потребностей практики, широко использующая математический аппарат, является сейчас одним из наиболее разработанных разделов кибернетики. Поэтому прогресс технической кибернетики существенно способствует развитию других ветвей, направлений и разделов кибернетики.

   Развитие технической кибернетики

Значительное место в технической кибернетике занимает теория оптимальных алгоритмов или, что по существу то же, теория оптимальной стратегии автоматического управления, обеспечивающей экстремум некоторого критерия оптимальности.

В различных случаях критерии оптимальности могут быть разными. Например, в одном случае может потребоваться максимальная быстрота переходных процессов, в другом — минимальный разброс значений некоторой величины и т. д. Однако существуют общие методы формулировки и решения самых разнообразных задач этого рода.

В результате решения задачи определяется оптимальный алгоритм управления в автоматической системе, либо оптимальный алгоритм распознавания сигналов на фоне шумов в приемнике системы связи и т. д.

Другое важное направление в технической кибернетике — разработка теории и принципов действия систем с автоматическим приспособлением. Которое заключается в целенаправленном изменении свойств системы или ее частей, обеспечивающем возрастающую успешность ее действий. В этой области имеют большое значение системы автоматической оптимизации, приводимые поиском автоматическим к оптимальному режиму функционирования и поддерживаемые вблизи этого режима при непредвиденных заранее внешних воздействиях.

Третьим направлением является разработка теории сложных систем управления, состоящих из большого количества элементов, включающих сложные взаимосвязи частей и работающих в трудных условиях.

Большое значение для технической кибернетики имеют теория информации и теория алгоритмов, в частности теория конечных автоматов.

Теория конечных автоматов занимается синтезом автоматов по заданным условиям работы и в том числе решением проблемы «черного ящика» — определением возможной внутренней структуры автомата по результатам изучения его входов и выходов, а также другими проблемами, например, вопросами осуществимости автоматов определенного типа.

Любые системы управления так или иначе связаны с человеком, который их проектирует, налаживает, контролирует, управляет их работой и использует результаты работы систем в своих целях. Отсюда возникают проблемы взаимодействия человека с комплексом автоматических устройств и обмена информации между ними.

Решение этих проблем необходимо для разгрузки нервной системы человека от напряженной и рутинной работы и обеспечения максимальной эффективности всей системы «человек — автомат». Важнейшая задача технической кибернетики — моделирование все более сложных форм умственной деятельности человека с целью замены человека автоматами там, где это возможно и разумно. Поэтому в технической кибернетике развиваются теории и принципы построения различного рода обучающихся систем, которые путем тренировки или обучения целенаправленно изменяют свой алгоритм.

Смотрите также по теме:

   Промышленные роботы в современном производстве.

   Применение роботов в энергетике. Разновидности и принцип работы.

   Бытовые роботы, меняют нашу жизнь уже сегодня.

Будем рады, если подпишетесь на наш Блог!

[wysija_form id=»1″]

Кибернетический подход к определению информации — Студопедия

Кибернетический подход к определению информации
Одним из интереснейших подходов к анализу феномена информации является современный кибернетический подход. Но хорошо известно, что одним из первых античных мыслителей и теоретиков, применивших термин кибернетика, был Платон. Идея Платона о связи искусства управления и философских, фундаментальных характеристик реальности была, по-видимому, найдена почти интуитивно.
Известно, что термин кибернетика применялся А.Ампером и социологами и не носил широкого философско-теоретического смысла. Сегодня данный философско-кибернетический подход, несмотря на его различную критику, имеет право на существование, так как он не исчерпал себя полностью, возможны его новые варианты.
Кибернетика, в первоначальном своём значении, как искусство управления, в 20 столетии сформировалась как междисциплинарное научное направление, изучающее процессы управления в сложных системах.15
К таким системам можно отнести системы различных уровней организации — биологической, социальной, социотехнической. С появлением в1948 году работы Н.Винера «Кибернетика или Управление и связь в животном и машине» идея кибернетического подхода получает свое распространение и свой критический анализ. Как известно, Винер во многом использовал уже сложившуюся теорию автоматического регулирования в системах с обратной связью. Теория автоматического регулирования сложилась в 19-20 веках и была отражена в трудах Максвелла, Вышнеградского, Ляпунова. Развивая далее основную центральную, содержательную идею, Винер, используя предположение Ампера, придал идеи кибернетики ещё более широкое философское звучание, более универсальный смысловой спектр значения, связывая в одно целое исследуемые проблемы коммуникации и управления в различных системах. Во многом философско-кибернетический подход выражает статистическую идею о том, что информация имеет вероятностную природу, информация есть функция вероятности.
Кибернетический подход позволил обозначить помимо традиционных аспектов сущностных сторон информации новый важный аспект, связанный с особой ролью информации в процессе управления системой. В результате применения данного подхода обозначилась общая кибернетическая модель, имеющая большое значение в процессе формирования более конкретных познавательных моделей.
Рассмотрение кибернетической эволюции систем с необходимостью затрагивает информационный аспект. Кибернетические модели информации, позволили выявить важные аспектыданного сложного феномена, в первую очередь важным выявленным аспектом является то, что всегда существует взаимосвязь между процессами управления и соответствующим информационным содержанием.
Кибернетическая методология имеет различные варианты реализации. Кибернетический способ анализа структурных взаимосвязей имеет различные варианты, не все из которых обязательно порождают научно состоятельные варианты. Но в целом кибернетический подход активизировал исследования закономерностей управления различными системами, в том числе и социальными. Возможность построения социальных проектов, основанных на законах информационно-кибернетических закономерностей, реализовалась во множестве различных вариантов и подвариантов.
Первоначальная кибернетическая модель оказалась лишь в ограниченной степени перспективной, но, безусловно, её достоинство и положительная сторона заключается в том, чтоона позволила акцентировать проблему информационной модели искусственного интеллекта.
Рассмотрим основные черты кибернетической модели информации. Первоначальное нестрогое смысловое значение термина «информация» в кибернетике имеет значение разнообразия, ограниченного разнообразия, в таком подходе информация понимается как мера устраняемой неопределённости, как мера вероятности событий, возникающих в процессе управления. Собственно для философии кибернетическая версия сущности информации имела, по сути дела, второстепенное значение на фоне разработки более широкой идеи «организующего управления» как объективно реальной атрибутивности форм бытия в целом или функционального отражения. Именно этим во многом объясняется определённый философский скепсис по отношению к роли и значению кибернетической методики выявления сущности информации в целом. Соответственно. В таком подходе: информация является средством, через которое осуществляется функция управления, организации реальных форм материи.
В этом отношении необходимо отметить, что идея информации отражает принцип, лежащий в основании всех методов «организующего управления» тесно взаимосвязана с системным подходом.
В начале своего творческого становления, в50-х годах 20-го столетия, кибернетика в основном рассматривалась с позиций определённых возможностей моделирования процессов управления. В дальнейшем термин «кибернетика» претерпел некоторые уточнения, стал применяться несколько иной термин ­«общая теория систем».
Необходимо при этом отметить, что общая теория систем сформировалась как математическая и теоретическая кибернетика, что существенным образом повлияло на характер её понимания и применения. В то же время, помимо термина «кибернетика» можно найти употребление термина компьютерная наука как прикладная кибернетика. Разработка в трудах А.И. Берга и В.М. Глушкова теоретической и математической кибернетики позволило сделать важный положительный шаг вперёд и в отечественной науке, в результате чего возникает возможность применения автоматизированных систем управления на практике. Большое значение сыграли труды талантливого советского математика А.Н.Колмогорова.
Теория информации, сформировавшаяся в силу необходимости решения практических задач теории связи, первоначально рассматривалась как раздел математики, исследующий процессы хранения, преобразования и передачи информации. Основой такого подхода является определенный способ измерения количества информации, установление основных границ возможностей систем передачи информации. Это далее определяет исходные принципы их разработки и практического воплощения. Ядром такой теории информации является установление свойства информационных мер и их приложение к анализу систем передачи информации.
Фиксируемое изменение говорит о том, что присутствует момент появления информации. Отсутствие изменения указывает на относительное отсутствие новой информации, либо на полное отсутствие информации. В самом широком смысле изменение и неизменность есть две диалектические стороны бытия и небытия информационной реальности.
Теория связи, интерпретируемая как теория информационной связи, должна быть применена для исследования информационных структур социума. Тем самым общефилософские исследования сложных социоинформационных структур будут способны выйти на новый уровень осмысления и понимания информационной природы социокультурных механизмов.
Действительно, многие свойства информации можно описать с помощью математических моделей, позволяющих установить важный аспект меры информации. Именно математическая модель позволяет во многом точно и определённо отразить характерные особенности информационной меры. Информационная мера может пониматься и на интуитивном уровне, но этого явно недостаточно для научной характеристики информации. И такой подход в определённом диапазоне практичен и целесообразен. Его недостатки начинают проявляться тогда, когда возникает потребность более широкого культурологического анализа происходящих информационных преобразований структуры современного общества.
Важность философского понимания целостной сущности информационного мировоззрения проявляется из самого простого анализа того факта, который известен как прецедент неадекватной идеологической и научной оценки перспектив позитивного развития кибернетики в СССР. Сам по себе данный факт показал следующую важную и существенную закономерность, которую нельзя не учитывать сегодня, заключающуюся в следующих двух взаимосвязанных положениях:
во-первых, полномерное и адекватное осознание возможностей информационного развития общества открывает новые перспективы социокультурного и технологического прогресса;
во-вторых, недооценка, недопонимание возможностей и перспектив развития новых областей информационного мировоззрения является негативным фактором, определяющим реальное отставание в темпах практического развития конкретных технологий, влияющих, в свою очередь, на темпы социального развития.
Формирование новых философско-теоретических моделей информационного пространства не всегда является сразу признанным и понятным для тех категорий ученых, которые не способны быстро перестраиваться на новые информационные категориально-семантические способы мышления.
Многие важные достижения кибернетики были учтены при развитии теории отражения, многие принципиально важные положения кибернетического анализа информации теория отражения выразила в структурной целостности основной своей направленности. Глубоким, по своему внутреннему смысловому потенциалу, является переход от изоморфной к гомоморфной логике рассмотрения структурно-информационной матрицы.
Концепция информации может быть построена на определяющем критерии разнообразия. Однообразие и разнообразие в своей взаимосвязи определяют структурную мерность информации, информационного пространства. Однообразие есть исходное информационное состояние, обладающее возможностью к дальнейшему изменению и преобразованию, трансформации в многообразие, придавая определённое множество состояний соответствующему информационному пространству. В этом отношении, следует заметить. Однообразие – разнообразие есть характеристики информации как реальной формы бытия, характеризующие её структуру. Соответственно. Определяя сущность информации через особенности её структурной организации, не появляется возможность выявить наиболее существенные признаки, полностью определяющие её сущность. Но в то же время, естественно, данные свойства выступают как важные признаки природы и строения информации в целом.
Рассматривая проблему структурной мерности информации, проявляется сопоставимость данных понятий – «структурная мерность» и «информация». Возникает вопрос: можно ли отождествить данные понятия?
С одной стороны, понятие «структурная мерность» является конкретизацией понятия «информация». Конкретный вид информации всегда обладает определённой структурной мерностью возникших взаимосвязей. С другой, структурная мерность взаимосвязей и есть информация. Информация есть структурная мерность взаимосвязей.
Содержательное относительное совпадение данных понятий вместе с тем позволяет разграничить их различие.
Структурная мерность взаимосвязей образует явление «информации» как целостного определённого явления, сложность этих взаимосвязей образует множественные варианты существующей информации.
Общая закономерность заключается в том, что
более многозначное отношение является более ёмким в силу увеличения мерности информационно-потенциальной структуры.
Чем более многозначным является отношение, тем в более значительной степени возрастает множественная структура информационного сообщения.
В таком подходе можно сформулировать следующее положение: теория информации есть теория структурной мерности различных форм организации, является теорией всеобщей структурно-мерной взаимосвязи.
Рассмотрим винеровское понимание идеи информации. Понимание идеи информации Винером является результатом исследующего размышления
с различных сторон данного явления. Рассматривая различные стороны сложной природы информации, он прибегает в данном отношении к
сравнению природной информации как своеобразного кода. Он пишет, что научное открытие состоит в интерпретации системы сущего.
Понимание «идеи информации» как называет её Винер, не было полным и системным. Вся кибернетика выросла на основании возведения одного из возможных способов понимания природы информации до степени системного основания, которое оказывается метафизичным по своим методологическим конструкциям.
Информационная ёмкость организационных взаимосвязей, порождающих систему устойчивых отношений проявляется как взаимосвязь организационной структуры и сохраняемой в ней информации. Информация есть коррелят организации и, действительно, является проявлением уровня организации. С другой стороны, увеличение степени организованности есть проявление увеличения количества информации.
Информационная организация системы это не то же самое, что организация информации. Информация может обладать и обязательно обладает определённой организацией, в зависимости от которой определяются её конкретные характеристики.
Для того, чтобы более конкретно определить организационную природу информации, введём термины «информорганизация»,«информорганизационные структуры».
Информация есть организационное явление, есть информорганизация. Информорганизационные структуры пронизывают всю структуру реальности. Информация, рассмотренная с точки зрения принципов организованности, упорядоченности, проявляет соответствующие характеристики. Информация есть организационное явление, есть результат и процесс возникновения определённых форм организации. Соответственно, может быть столько типов информации, сколько существует форм организации.
Теория информации, интерпретированная как теория организационных структур, может быть рассмотрена и как теория управления. Теория кибернетики вызвала мощное развитие прикладных и теоретических областей в теории управления, которые рассмотренны применительно к различным конкретным специальным объектам, дают возможность уточнить в деталях общую идею и схему, отражающую универсальную закономерность, заключающуюся в единстве информационно-организационных структур, которые посредством управления ими, действительно, проявляют информационные характеристики реальности.
Принцип управленческого рассмотрения природы информации, информационной сущности реальности есть проявление и продолжение принципа организационного понимания природы информации. Управление в этом случае рассматривается как условие и средство возникновения организационных форм существования организационных структур. Механизмы управления есть онтологическая сторона реального процесса, причинный элемент действия которого приводит к трансформации информационных структур.
Теория информации в этом смысле есть кибернетическая концепция взаимосвязи и взаимозависимости информационных и организационных сторон реальности. Попытка разработки и раскрытия феномена информации в рамках кибернетического подхода была изначально ограничена тем, что не были раскрыты собственные принципиальные существенные положения кибернетики как таковой. И достаточно удивительным то, что в работах, посвященных данной проблематике зачастую совсем не уделялось какого-либо серьёзного исследовательского анализа сущности кибернетики, рассматривая при этом феномен информации сам по себе.
Взаимосвязь теории управления и теории информации позволяет отметить феномен информации как меру структурной организации реальности. И такой подход может быть назван структурно-организационной концепцией информации.
Рассмотрение термина «информация» лишь как элемента, составляющего теорию управления, мешает полному философскому пониманию кибернетических закономерностей реальности. С другой стороны, в рамках теории информации высказывались опасения по поводу действительной опасности придания универсального смысла кибернетическим терминам, в том числе, и термину «информация».
Во многом ограничение в серьёзной философской литературе логического продолжения кибернетического понимания реальности привело к недопониманию общих, универсально-кибернетических закономерностей на более высоком теоретическом уровне.
Структурная организация объекта, структурно-кибернетическая организация реальности могут и должны быть важными характеристиками, выявление которых произошло именно благодаря выявлению общих организационно-информационных кибернетических закономерностей. Понятно, что недопустимо отождествлять феномен информации с феноменом структурности или с организацией объектов. Такое отождествление было бы слишком некорректным в силу того, что рассматриваемые
стороны при их действительном относительном совпадении, и взаимосвязях лишь в относительной степени оказываются идентичными.
Информация может быть рассмотрена как дизъюнктивная структура и можно говорить, что информация обладает дизъюнктивной структурной организацией. Дизъюнктивно импликативное умозаключение лежит в основе двоичной открытой структуры образования информации, где возможное следствие равновероятной строгой дизъюнкции может быть принято за единицу определённого количества информации, то естьза один структурный бит.
С другой стороны может быть выявлена ретроструктурная организация информационной реальности. Рассмотрение возможности ретроспективного изучения социально-исторической реальности в основном всегда базировалось на предположении того, чтов рамках современности существуют носители информации о прошлом. То есть существуют различные информационные носители, в которых определённым образом сохраняется информация о ранее существовавших объектах.
Рассматривая с универсальной точки зрения данный принцип, возникает возможность ретроспективного информационного изучения всей реальности. Существующий мир в процессе своего существования записывает информацию о своём прошлом. Прошлое не исчезает абсолютно, оно приобретает вид снятой, определённым образом записанной на материальных носителях в структуре их состояния информации, которая при определённых условиях может быть считана, проявлена.
Если существуют искусственные информационные носители, то можно предположить, что существуют и естественные информационные носители. В этом случае информация о прошлом реально существует и передаётся от одного временного состояния к
последующему.

Лекция №1 – kpet-ks.ru

Теория информации – дочерняя наука кибернетики

Информация, канал связи, шум, кодирование

Кибернетика – это наука об общих законах получения, хранения, передачи и переработки информации. Ее основной предмет исследования – это так называемые кибернетические системы, рассматриваемые абстрактно, вне зависимости от их материальной природы. Примеры кибернетических систем: автоматические регуляторы в технике, ЭВМ, мозг человека или животных, биологическая популяция, социум. Часто кибернетику связывают с методами искусственного интеллекта, т.к. она разрабатывает общие принципы создания систем управления и систем для автоматизации умственного труда. Основными разделами (они фактически абсолютно самостоятельны и независимы) современной кибернетики считаются: теория информации, теория алгоритмов, теория автоматов, исследование операций, теория оптимального управления и теория распознавания образов.

Родоначальниками кибернетики (датой ее рождения считается 1948 год, год соответствующей публикации) считаются американские ученые Норберт Винер (Wiener, он – прежде всего) и Клод Шеннон (Shannon, он же основоположник теории информации).

Винер ввел основную категорию кибернетики – управление (основная категория кибернетики), показал существенные отличия этой категории от других, например, энергии, описал несколько задач, типичных для кибернетики, и привлек всеобщее внимание к особой роли вычислительных машин, считая их индикатором наступления новой НТР. Выделение категории управления позволило Винеру воспользоваться понятием информации, положив в основу кибернетики изучение законов передачи и преобразования информации.

Сущность принципа управления заключается в том, что движение и действие больших масс или передача и преобразование больших количеств энергии направляется и контролируется при помощи небольших количеств энергии, несущих информацию. Этот принцип управления лежит в основе организации и действия любых управляемых систем: автоматических устройств, живых организмов и т.п. Подобно тому, как введение понятия энергии позволило рассматривать все явления природы с единой точки зрения и отбросило целый ряд ложных теорий, так и введение понятия информации позволяет подойти с единой точки зрения к изучению самых различных процессов взаимодействия в природе.

В СССР значительный вклад в развитие кибернетики внесли академики Берг А.И. и Глушков В.М.

В нашей стране в 50-е годы кибернетика была объявлена лженаукой и была практически запрещена, что не мешало, однако, развиваться всем ее важным разделам (в том числе и теории информации) вне связи с обобщающим словом “кибернетика”. Это было связано с тем, что сама по себе кибернетика представляет собой род философии, в кое-чем конфликтной с официальной доктриной того времени (марксистско-ленинской диалектикой).

Теория информации тесно связана с такими разделами математики как теория вероятностей и математическая статистика, а также прикладная алгебра, которые предоставляют для нее математический фундамент. С другой стороны теория информации исторически и практически представляет собой математический фундамент теории связи. Часто теорию информации вообще рассматривают как одну из ветвей теории вероятностей или как часть теории связи. Таким образом, предмет “Теория информации” весьма узок, т.к. зажат между “чистой” математикой и прикладными (техническими) аспектами теории связи.

Теория информации представляет собой математическую теорию, посвященную измерению информации, ее потока, “размеров” канала связи и т.п., особенно применительно к радио, телеграфии, телевидению и к другим средствам связи. Первоначально теория была посвящена каналу связи, определяемому длиной волны и частотой, реализация которого была связана с колебаниями воздуха или электромагнитным излучением. Обычно соответствующий процесс был непрерывным, но мог быть и дискретным, когда информация кодировалась, а затем декодировалась. Кроме того, теория информации изучает методы построения кодов, обладающих полезными свойствами.

В теории управления

В теории управления (кибернетике), предметом исследования которой являются основные законы управления, то есть развития систем управления, информацией называются сообщения, получаемые системой из внешнего мира при адаптивном управлении (приспособлении, самосохранении системы управления).

Основоположник кибернетики Норберт Винер говорил об информации так:

“Информация — это не материя и не энергия, информация — это информация”. Но основное определение информации, которое он дал в нескольких своих книгах, следующее: информация — это обозначение содержания, полученное нами из внешнего мира в процессе приспосабливания к нему нас и наших чувств.

— Н. Винер Кибернетика, или управление и связь в животном и машине; или Кибернетика и общество

Эта мысль Винера дает прямое указание на объективность информации, то есть её существование в природе независимо от сознания (восприятия) человека.

Объективную информацию современная кибернетика определяет как объективное свойство материальных объектов и явлений порождать многообразие состояний, которые посредством фундаментальных взаимодействий материи передаются от одного объекта (процесса) другому, и запечатлеваются в его структуре.

Материальная система в кибернетике рассматривается как множество объектов, которые сами по себе могут находиться в различных состояниях, но состояние каждого из них определяется состояниями других объектов системы. В природе множество состояний системы представляет собой информацию, сами состояния представляют собой первичный код, или код источника. Таким образом, каждая материальная система является источником информации.

Субъективную (семантическую) информацию кибернетика определяет как смысл или содержание сообщения. (см. там же) Информация — это характеристика объекта.

В широком смысле информация – это общенаучное понятие, включающее в себя обмен сведениями между людьми, людьми и машинами, живой и не живой природой. Данное определение не претендует на полноту и законченность так как информация относится к наиболее фундаментальным понятиям таким как материя, поле, энергия, которые лишь описываются и трактуются.

Информация, как любой объект или явления, имеет три составляющие: сущность, определение и термин.

Рассмотрим гипотезу, основанную на разделении понятия «информация» на два: «данные» и «смысл», т.к. смысл в этой паре является главным, то смысл, назовем «информацией».

С точки зрения философии информация – наиболее общее понятие наряду с материей.  Можно сказать, что она отражает организацию материи.  При этом информация не только пассивно характеризует структуру материи, но и способна активно создавать и воспроизводить эту структуру. Например, любой созданный человеком объект первоначально существует в виде идеи (образа) в голове его творца, а свойства самого человека в значительной степени запрограммированы информацией, хранящейся в его геноме.

“Антиподом” информации, характеризующей стуктурированность материи является энтропия, которая отражает ее неупорядоченность (“хаоc”).

Упорядоченность и хаос (и, соответственно, энтропия и информация) в видимой вселенной непрерывно перетекают друг в друга: например, строить – означает упорядочивать, а разрушать – вносить беспорядок. Но “есть время собирать камни и время разбрасывать камни”. Исходя из этого существует предположение о “законе сохранения” количества информации во Вселенной. Однако, есть и прямо противоположная точка зрения: след всего, что происходит, неуничтожим на “тонких уровнях” организации материи, так что информация постоянно накапливается.

Информация в адаптивной системе

Упомянутый выше подход к информации можно считать наиболее общим, однако, он мало что дает в практическом плане. Понятия количества, значения и ценности информации приобретают смысл, если в рассмотрении появляется субъект – система, которая эту информацию использует. Такой системой может быть, например, живой организм, сообщество людей или компьютер, управляющий некоторым агрегатом.

Система всегда существует в определенной среде. Чтобы решать свои задачи она должна иметь собственную модель среды и постоянно корректировать ее на основе получаемых сведений (адаптировать). В рамках такого подхода информация есть «представление субъекта об окружающей среде». Напротив,  энтропия – неопределенность в таком представлении. Появление новых сведений снимает часть неопределенности и энтропия (“незнание”) заменяется информацией (“знанием”).

Обратите внимание, что информация (как “представления субъекта”) сама по себе не материальна, однако, она всегда имеет материальные носители: сигналы, которые ее переносят или параметры элементов, с помощью которых она хранится. Сигналы служат носителями информации при восприятии ее из среды и при передаче от одного субъекта другому (при этом “другой субъект” представляется во “внутренней модели”, как элемент среды). Обратите внимание, что из многообразных физических воздействий среды на субъекта сигналами будут лишь те, из которых субъект получает информацию.

Виды и формы представления информации. Свойства информации.

           Формы представления информации

Для человека, как существа общественного, принципиально необходимо обмениваться информацией с себе подобными. Именно способность накапливать, передавать и воспринимать опыт других и сделала его Человеком. При этом по мере развития культуры люди изобретали все более изощренные и разнообразные средства хранения, передачи, а затем и обработки информации.

Классификация основных форм представления информации, используемых человеком для ее передачи и хранения.

Символьная информация. Понятие о знаках и знаковых системах

Знаки представляют материальное замещение понятий, которыми человек пользуется, чтобы упорядочить и упростить свои представления о внешнем мире (так, понятие “человек” обобщает множество индивидуальностей разного возраста, пола, расы и т.д., а этому понятию может соответствовать определенный знак, например, пиктограмма).

Обычно знаки образуют систему. Примером знаковой системы являются различные языки – от живого языка человеческого общения до алгоритмического языка для записи программ или языка химических формул. Другие примеры – набор цветов светофора, знаков дорожного движения и т.д. Существуют и внесистемные знаки, которые обычно тоже являются «обломками» знаковых систем (например жесты или междометия).

По своей природе знаковые системы дискретны, то-есть, используют ограниченный набор элементов.

Другой аспект – связь формы знака и его смысла. Знаки, форма (вид), которых непосредственно связана с их смыслом называют символами. Таковы, например, гербы и пиктограммы. Если подобная связь отсутствует (как в случае слов естественного языка или знаков математических операций), знаки называют диакритиками. Обычно знаковые системы состоят из диакритических знаков, хотя в ряде случаев можно проследить их символические корни (например, некоторых букв и иероглифов).

Законы  построения знаковых систем изучает семиотика, которая включает ряд направлений.

Синтактика занимается правилами соединения знаков (например, построения фраз).

Семантика изучает смысл – соответствие знака (слова) и понятия. Фраза «Глокая куздра штеко будланула бокра и кудлачит бокренка» построена синтаксически верно, однако она бессмысленна, поскольку словам не соответствуют понятия.

Прагматика занимается полезностью и истинностью. Фраза «Сегодня хорошая погода» синтаксически правильна и семантически корректна. Однако истинность и ценность информации, которую она передает, зависит от конкретных условий.

Сигматика изучает вопросы обозначений.

В нашем курсе использование знаков рассматривается с точки зрения передачи информации. С этих позиций они представляют собой условное изображение  элементов сообщения. Типичный случай сообщения, ссотоящего из знаков – текст.

Графическая информация. Понятие о спектре непрерывных сообщений

Графическая форма представления удобна для отображения информации, которую человек непосредственно, без логической обработки, получает по зрительному каналу (изображения). Она хорошо подходит также для передачи особенностей непрерывных по своей природе сигналов (например, звуковых), а в общем виде – непрерывных зависимостей .

Если учесть, что любой цветовой сигнал может быть представлен как наложение трех цветов (в частности, красного, зеленого и голубого), то изменение цвета точки изображения также можно представить тремя аналогичными зависимостями. Таким образом, подобный подход достаточно универсален.

Зачастую меняющаяся во времени величина сохраняет некоторые стабильные характеристики, в частности, мощность различных частотных составляющих (которым соответствуют участки кривой с разной скоростью изменения амплитуды). Такой “частотный портрет” непрерывной зависимости называется спектром.

В дальнейшем мы вернемся к детальному изучению спектров различных сигналов, используемых при передаче информации по линиям связи. Здесь же уместно отметить следующее: для реальных сигналов, скорость изменения которых конечна, всегда существует некоторая граничная частота спектра f_m, соответствующая его самой высокочастотной составляющей.

Параметрическая (числовая) информация. Дискретизация непрерывных сообщений

Для представления количественной информации чаще всего используются числа. По сравнению с представлением величин непрерывными зависимостями они дают значительные преимущества в возможностях обработки и хранения информации. Именно поэтому непрерывные сообщения часто “оцифровывают”, то есть представляют как последовательность чисел.

Числовая информация, как и символьная, по своей природе дискретна, так как она может быть представлена ограниченным набором символов (в частности, цифр).

На Рис.1 показана дискретизация непрерывной зависимости U(t). Она включает две составляющих:

• дискретизацию по времени с шагом t;
• дискретизацию (квантование) по уровню с шагом U.

Благодаря этим двум этапам всю зависимость U(t) можно представить как последовательность дискретных значений, которым соответствуют числа.

Очевидно, что точность дискретизации по уровню может быть выбрана как угодно большой

Важно, что непрерывную информацию с помощью оцифровки (дискретизации) принципиально в любом случае можно представить, как дискретную с любой необходимой точностью. В то-же время, обратное преобразование иногда невозможно (например, для символов). Таким образом, дискретная форма представления информации является наиболее общей.

В соответствие с формами представления информации выделяют и типы дискретных и непрерывных сообщений. Первые состоят из знаков, принадлежащих к определенному алфавиту. Вторые включают непрерывно меняющиеся во времени величины.

Принципиально важно, что непрерывная информация в любом случае могут быть преобразована к дискретной, тогда как обратное преобразование возможно не всегда.

Действительно, непрерывную зависимость некоторых величин можно дискретизировать, если задавать их соответствие  в ограниченном наборе точек. При этом точность такого преобразования принципиально может быть задана достаточно высокой, чтобы не потерять информацию. А вот однозначно восстановить неизвестную кривую по ограниченному набору точек возможно не всегда. Мы будем рассматривать дискретную форму представления информации, как основную.

Информация – нематериальная сущность, при помощи которой с любой точностью можно описывать реальные (материальные), виртуальные (возможные) и понятийные сущности. Информация – противоположность неопределенности.

Канал связи – это среда передачи информации, которая характеризуется в первую очередь максимально возможной для нее скоростью передачи данных ( емкостью канала связи).

Шум – это помехи в канале связи при передаче информации.

Кодирование – преобразование дискретной информации одним из следующих способов: шифрование, сжатие, защита от шума.

Емкость канала связи без шума можно приблизительно вычислить, зная максимальную частоту волновых процессов, допустимую в этом канале. Можно считать, что скорость передачи данных может быть не меньше, чем эта частота. Например, при предельной частоте, равной 1000Гц, можно обеспечить скорость передачи данных не меньше 1Кбод.

Примеры каналов связи и связанных с ними предельных частот: телеграф – 140Гц, телефон – до 3.1КГц, короткие волны (10-100м) – 3-30МГц, УКВ (1-10м) – 30-300МГц, спутник (сантиметровые волны) – до 30ГГц, оптический (инфракрасный диапазон) – 0.15-400ТГц, оптический (видимый свет) – 400-700ТГц, оптический (ультрафиолетовый диапазон) – 0.7-1.75ПГц.

Схематично процесс передачи информации показан на рисунке. При этом предполагается, что имеется источник и получатель информации. Сообщение от источника к получателю передается посредством канала связи (информационного канала).

В таком процессе информация представляется и передается в форме некоторой последовательности сигналов, символов, знаков. Например, при непосредственном разговоре между людьми происходит передача звуковых сигналов – речи, при чтении текста человек воспринимает буквы — графические символы. Передаваемая последовательность называется сообщением. От источника к приемнику сообщение передается через некоторую материальную среду (звук – акустические волны в атмосфере, изображение — световые электромагнитные волны). Если в процессе передачи используются технические средства связи, то их называют каналами передачи информации (информационными каналами). К ним относятся телефон, радио, телевидение.

Можно говорить о том, что органы чувств человека выполняют роль биологических информационных каналов. С их помощью информационное воздействие на человека доносится до памяти.

Американским ученым Клодом Шенноном, одним из основателей теории информации, была предложена схема процесса передачи информации по техническим каналам связи, представленная на рисунке.

Работу такой схемы можно пояснить на процессе разговора по телефону. Источником информации является говорящий человек. Кодирующим устройством — микрофон телефонной трубки, с помощью которого звуковые волны (речь) преобразуются в электрические сигналы. Каналом связи является телефонная сеть (провода, коммутаторы телефонных узлов через которые проходит сигнал)). Декодирующим устройством является телефонная трубка (наушник) слушающего человека — приемник информации. Здесь пришедший электрический сигнал превращается в звук.

Связь, при которой передача производится в форме непрерывного электрического сигнала, называется аналоговой связью.

Под кодированием понимается любое преобразование информации, идущей от источника, в форму, пригодную для ее передачи по каналу связи.

В настоящее время широко используется цифровая связь, когда передаваемая информация кодируется в двоичную форму (0 и 1 – двоичные цифры), а затем декодируется в текст, изображение, звук. Цифровая связь является дискретной.

Термином “шум” называют разного рода помехи, искажающие передаваемый сигнал и приводящие к потере информации. Такие помехи , прежде всего, возникают по техническим причинам: плохое качество линий связи, незащищенность друг от друга различных потоков информации, передаваемой по одним и тем же каналам. В таких случаях необходима защита от шума.

В первую очередь применяются технические способы защиты каналов связи от воздействия шумов. Например, использование экранного кабеля вместо “голого” провода; применение разного рода фильтров, отделяющих полезный сигнал от шума и пр.

Клодом Шенноном была разработана специальная теория кодирования, дающая методы борьбы с шумом. Одна из важным идей этой теории состоит в том, что передаваемый по линии связи код должен быть избыточным. За счет этого потеря какой-то части информации при передаче может быть компенсирована.

Однако, нельзя делать избыточность слишком большой. Это приведет к задержкам и подорожанию связи. Теория кодирования К. Шеннона как раз и позволяет получить такой код, который будет оптимальным. При этом избыточность передаваемой информации будет минимально-возможной, а достоверность принятой информации – максимальной.

В современных системах цифровой связи часто применяется следующий прием борьбы с потерей информации при передаче. Все сообщение разбивается на порции – блоки. Для каждого блока вычисляется контрольная сумма (сумма двоичных цифр), которая передается вместе с данным блоком. В месте приема заново вычисляется контрольная сумма принятого блока, и если она не совпадает с первоначальной, то передача данного блока повторяется. Так будет происходить до тех пор, пока исходная и конечная контрольные суммы не совпадут.

Скорость передачи информации — это информационный объем сообщения, передаваемого в единицу времени. Единицы измерения скорости информационного потока: бит/с, байт/с и др.

Технические линии информационной связи (телефонные линии, радиосвязь, оптико-волоконный кабель) имеют предел скорости передачи данных, называемый пропускной способностью информационного канала. Ограничения на скорость передачи носят физический характер.

Контрольные вопросы:

1. Правилами соединения знаков занимется…
2. Какой раздел науки занимается изучением смысла – соответствия знака (слова) и понятия.
3. Что занимается полезностью и истинностью информации?
4. Какими вопросами занимается сигматика?
5. Чем удобно графическое представление информации?

Поделиться ссылкой:

Понравилось это:

Нравится Загрузка…

Разные подходы к понятию информации — урок. Информатика, 10 класс.

В базовом курсе информатики и ИКТ информация рассматривалась в разных контекстах.

С позиции человека информация — это содержание сообщений, это самые разнообразные сведения, которые человек получает из окружающего мира через свои органы чувств.

Из совокупности получаемой человеком информации формируются его знания об окружающем мире и о себе самом.

Рассказывая о компьютере, мы говорили, что компьютер — это универсальный программно управляемый автомат для работы с информацией.

В таком контексте не обсуждается смысл информации.

Смысл — это значение, которое придает информации человек.

Компьютер же работает с битами, с двоичными кодами. Вникать в их «смысл» компьютер не в состоянии.

Поэтому правильнее называть информацию, циркулирующую в устройствах компьютера, данными.

Тем не менее, в разговорной речи, в литературе часто говорят о том, что компьютер хранит, обрабатывает, передаёт и принимает информацию.

Ничего страшного в этом нет. Надо лишь понимать, что в «компьютерном контексте» понятие «информация» отождествляется с понятием «данные».

В Толковом словаре В. И. Даля нет слова «информация».

Термин «информация» начал широко употребляться с середины \(XX\) века.

В наибольшей степени понятие информации обязано своим распространением двум научным направлениям: теории связи и кибернетике.

Автор теории связи Клод Шеннон, анализируя технические системы связи — телеграф, телефон, радио — рассматривал их как системы передачи информации.

В таких системах информация передаётся в виде последовательностей сигналов: электрических или электромагнитных.

Развитие теории связи послужило созданию теории информации, решающей проблему измерения информации.

Основатель кибернетики Норберт Винер анализировал разнообразные процессы управления в живых организмах и в технических системах. Процессы управления рассматриваются в кибернетике как информационные процессы.

Информация в системах управления циркулирует в виде сигналов, передаваемых по информационным каналам.  

В \(XX\) веке понятие информации повсеместно проникает в науку.

Нейрофизиология (раздел биологии) изучает механизмы нервной деятельности животного и человека. Эта наука строит модель информационных процессов, происходящих в организме.

Поступающая извне информация превращается в сигналы электрохимической природы, которые от органов чувств передаются по нервным волокнам к нейронам (нервным клеткам) мозга.

Мозг передаёт управляющую информацию в виде сигналов той же природы к мышечным тканям, управляя, таким образом, органами движения.

Описанный механизм хорошо согласуется с кибернетической моделью Н. Винера.

В другой биологической науке — генетике используется понятие наследственной информации, заложенной в структуре молекул ДНК, присутствующих в ядрах клеток живых организмов (растений, животных). Генетика доказала, что эта структура является своеобразным кодом, определяющим функционирование всего организма: его рост, развитие, патологии и пр. Через молекулы ДНК происходит передача наследственной информации от поколения к поколению.

Понятие информации относится к числу фундаментальных, т. е. является основополагающим для науки и не объясняется через другие понятия. В этом смысле информация встаёт в один ряд с такими фундаментальными научными понятиями, как вещество, энергия, пространство, время. Осмыслением информации как фундаментального понятия занимается наука философия.

Согласно одной из философских концепций, информация является свойством всего сущего, всех материальных объектов мира. Такая концепция информации называется атрибутивной (информация — атрибут всех материальных объектов). Информация в мире возникла вместе со Вселенной. С такой предельно широкой точки зрения, информация проявляется в воздействии одних объектов на другие, в изменениях, к которым такие воздействия приводят.

Другую философскую концепцию информации называют функциональной. Согласно функциональному подходу, информация появилась лишь с возникновением жизни, так как связана с функционированием сложных самоорганизующихся систем, к которым относятся живые организмы и человеческое общество. Можно ещё сказать так: информация — это атрибут, свойственный только живой природе. Это один из существенных признаков, отделяющих в природе живое от неживого.

Третья философская концепция информации — антропоцентрическая, согласно которой информация существует лишь в человеческом сознании, в человеческом восприятии. Информационная деятельность присуща только человеку, происходит в социальных системах. Создавая информационную технику, человек создает инструменты для своей информационной деятельности.

Делая выбор между различными точками зрения, надо помнить, что всякая научная теория — лишь модель бесконечно сложного мира, поэтому она не может отражать его точно и в полной мере.

Можно сказать, что употребление понятия «информация» в повседневной жизни происходит в антропоцентрическом контексте. Для любого из нас естественно воспринимать информацию как сообщения, которыми обмениваются люди. Например, СМИ — средства массовой информации предназначены для распространения сообщений, новостей среди населения.

Источники:

Семакин И. Г. Информатика и ИКТ. Базовый уровень: учебник для 10-11 классов / И. Г. Семакин, Е. К. Хеннер. — 8-е изд. — М. : БИНОМ. Лаборатория знаний, 2012, стр. 9-12

основы науки и предмет изучения

Предмет изучения

Царица цифрового мира – наука кибернетика. Этим термином объединяется множество понятий, в основном связанных с интеллектуальной техникой, роботами и автоматизированными системами. Но, грубо говоря, его восприятие немного искажено. Изначально кибернетика это, в общем смысле, наука об управлении, которая относилась к искусству государственных деятелей в древней Греции.

В наше же время понятие трансформировалось, приобретя новый, более широкий смысл. Теперь этой научной дисциплиной называют систему получения, хранения и преобразования информации для сложных, основанных на математических принципах действия, систем. К которым безусловно относятся и современные компьютерные и автоматические комплексы обработки данных. Но и не только.
Фантастическая картинка-иллюстрация кибернетики

В ней анализируются взаимосвязи происходящих процессов в комплексе особей живого мира, включая растительный и микробиологический. Не обходит кибернетика вниманием и социально-экономические структуры. К каким относятся предприятия, группы людей, отрасли промышленности, политические объединения, страны.

Системы изучения

Главное, что изучает кибернетика – логическое взаимодействие отдельных элементов системы для получения конкретного результата. Примером можно привести управленческую структуру производственного предприятия, отдел ПТО.
Упрощенная схема взаимодействия ПТО и остальных элементов предприятия

Он – часть общей системы завода, его функциональная единица. У организации есть план выполнения, который разработан в соответствии с ресурсными возможностями и максимальной прибылью. Задача отдела выполнить документационную и проектную работу по подготовке всех этапов производства.

То есть, в рамках кибернетики, в ПТО приходит указание на выпуск такого-то количества продукции определенного вида. Отдел разрабатывает документы – планы и схемы самих изделий, акты на закупку исходных ресурсов, сметы. Результаты деятельности от этого логического элемента предприятия отправляются поставщикам, в производственные цеха, бухгалтерию. Вот пример функциональной системы, изучаемой кибернетикой, причем весьма далекий от технологии как таковой.

В описанном случае не нужно знать об оснащении цехов (токарные станки, пилорама или другого), форме прихода указаний от руководства (почта, электронное сообщение, курьер), или, к примеру, о валюте расчетов – это рассматривается в рамках других наук.

Главное для кибернетики – логическое взаимодействие комплексных частей и влияние отдельного элемента, поступающих ему стимулов и его реакции от них на происходящие процессы в целом.

Элементы и их взаимодействие, исследуемые в рамках кибернетики

В общем виде, область рассмотрения этой наукой – взаимодействие частей системы. Каждая из которых довольно сложна и описывается различными дискретными математическими моделями, входящими в дисциплины теории игр, информации и алгоритмов.

Комплексный элемент структуры обрабатывает входной сигнал в зависимости от своего строения, которое моделируется в рамках кибернетики методами теории графов, кодирования, управляющих систем и комбинаторного анализа, преобразует его и выдает собственный результат, для последующего разбора или выполнения другой частью системы.

История кибернетики

Как уж говорилось, научная дисциплина кибернетика была описана еще в древней Греции, приблизительно в 4 веке до нашей эры. Сам термин пошел от греческого [ϰυβερνητιϰή] – искусство управления. От его фонетического звучания и возникло само название в латинском языке, которое впоследствии трансформировалось в «кибернетику». Но до сих пор используется и в более близком смысле по однокоренным словам [лат. gubernare] – управлять, [лат. gubernator], по-русски – губернатор или же в виде названия «губерния». Описана дисциплина впервые была ученым Платоном в своем диалоге «Законы».
Бюст Платона Афинского

Окончательное введение в общность изучаемых наук было произведено А. Ампером в 1834 г., который в своей классификации упоминал кибернетику как «практику управления государством».

Современное понимание дисциплины было введено американским ученым Нобертом Винтером в 1947 году и касалось уже общности математических систем управляющих элементов.

Ученые-кибернетики

Управление кибернетическими механизмами регулирования было еще заложено в устройствах Ктесибия, жившего в 2-1 веках до нашей эры, и Герона Александрийского (около 1 в. до н.э.).

В средние века основы дисциплины применялись в изготовлении часовых и навигационных приборов или различных видов мельниц, где требовалось автоматическая регулировка работы устройств.

Основной рассвет систематизации кибернетики возник в век пара, относящий к технологическому периоду использования его в устройствах движения. Первый автоматический регулятор работы паровых двигателей запатентован Джеймсом Уаттом (1736-1819), они же, в свою очередь, дали большой толчок процессу индустриализации общества. Теоретические работы по кибернетическим системам тех лет относят к статье Джеймс Клерк Максвелла (1831-1879), посвященной регуляторам.
Фотография Джеймса Клерка Максвелла

Дальнейшее развитие дисциплина получила в трудах И.А. Вышнеградского (1832-1895). Сравнение естественных биологических систем и их реакций изучалось, в рамках кибернетики, И.П. Павловым (1849-1936) и П.К. Анохиным (1898-1974). Окончательное математическое обоснование наука получила в работах А. М. Тьюринга, А. Н. Колмогорова, Э. Л. Поста, В. А. Котельникова, А. Чёрча.

Современное понимание кибернетических систем и информатики было определено в рамках создания первой электронной вычислительной машины, прообраза компьютера, Нобертом Винтером, В. Бушем, Дж. фон Нейманом, У. Мак-Каллок и А. Розенблют. Итог работы этой группы относительно реальных технических и практических задач был опубликован Винтером в его книге «Кибернетика», изданной в 1948 году.
Ноберт Винтер

Для сохранения истины, хотелось бы вспомнить о том, что устройства обработки информации существовали еще до трудов Н. Винтера, только они не получали необходимого теоретического обоснования, требуемого в рамках научной дисциплины. В общность таких приборов входят различные арифмометры, механические вычислительные машины Чарльза Бэббриджа и станки Жозефа Мари Жакара, регуляторы множества изобретателей и созданные Конрадом Эрнст Отто Цузе релейные компьютеры.

Применение

Как научная дисциплина ее тезисы, математические решения и методы исследования применяются в изготовлении всей окружающей автоматики, включая такие ее виды: распознающие образы на изображениях, нейросистемы искусственного интеллекта, различные контролирующие устройства или их части, медицинское оборудование, вся цифровая техника, роботов, комплексы восприятия и синтеза голоса.

В сущности, в 21 веке сложно найти что-то в окружении человека, которое не содержит тех или иных управляющих элементов в зависимости от поступающих сигналов.
Кибернетика – основа замены человека во всех областях жизни

Медицинская кибернетика

Одной из ниш, которую плотно заняла научная дисциплина кибернетика, стала медицина. Средства контроля и автоматизации используются в миллионах относящихся к этой сфере деятельности приборов и устройств. Сюда входят системы предварительной поддержки жизнедеятельности организма человека – аппараты искусственного дыхания, фибрилляции, контролирующие его состояние приборы (различные анализаторы и индикаторы), а также вживляемые и устанавливаемые протезы.

Все эти ниши важны, но хотелось бы отдельно упомянуть о последних из перечисленных. Наиболее видимо и полно соответствуют понятию кибернетики различные современные протезы конечностей человека. Теперь управление ими осуществляется отдачей команд при помощи мыслей, а не устаревшими механическими способами.

Кроме того, созданы, пока экспериментальные, системы обратной связи, которые позволяют чувствовать искусственную руку или ногу как реальное продолжение человеческого тела с восприятием информации от различных датчиков, размещенных на протезе.
Швейцарский бионический протез с обратной связью по чувствительности и управлению мозговыми волнами

Перспективы и будущее

Не зря наше время – период царствования науки кибернетика. Все вокруг получает большую автоматизацию для удобства использования человеком. Это касается как бытовых и развлекательных приборов, так и почти всех производственных процессов.

К области интересов дисциплины можно отнести любые современные контролирующие системы, от таймеров в печках или стиральных машинах, до автоматов, управляющих ядерными реакторами или работой светофоров у переходов через дорогу. К дисциплине относятся и все электронные устройства – принцип их действия непосредственно построен на использовании ее теорий и практик.

Компьютерная техника, как в стационарных ее видах ПК и мэйнфреймах, или перемещаемая в виде сотовых телефонов, фитнес-браслетов, игровых приставок, ноутбуков или планшетов, это вообще ниша, полностью и безраздельно занимаемая кибернетикой, математические методы которой используются в аппаратных частях оборудования и программном его заполнении.
Некоторые виды компьютерной техники

В перспективах развития, обозначенных этой дисциплиной, можно упомянуть большую роботизацию человеческой деятельности и создание искусственного интеллекта, которые вообще снимут с людей не только физическую, но и возможную умственную активность, выполняя за наш вид все процессы, приносящие пользу, по созданию чего-либо нового или обеспечивающие удовлетворение жизненных потребностей.

Кибернетика — это… Что такое Кибернетика?

КИБЕРНЕТИКА — это… Что такое КИБЕРНЕТИКА?

(древнегреч. kybernetike [techne] — «искусство управления») — отрасль знания, суть которого была сформулирована Н. Винером как наука «о связи, управлении и контроле в машинах и живых организмах» в книге «Кибернетика, или управление и связь в животном и машине» (1948). В 1959 академик А.Н. Колмогоров писал: «…Сейчас уже поздно спорить о степени удачи Винера, когда он… в 1948 году выбрал для новой науки название кибернетика. Это название достаточно установилось и воспринимается как новый термин, мало связанный с греческой этимологией. Кибернетика занимается изучением систем любой природы, способных воспринимать, хранить и перерабатывать информацию и использовать ее для управления и регулирования. При этом кибернетика широко пользуется математическим методом и стремится к получению конкретных специальных результатов, позволяющих как анализировать такого рода системы (восстанавливать их устройство на основании опыта обращения с ними), так и синтезировать их (рассчитывать схемы систем, способных осуществлять заданные действия). Благодаря этому своему конкретному характеру, кибернетика ни в какой мере не сводится к философскому обсуждению природы целесообразности в машинах и философскому анализу изучаемого ею круга явлений».

К. возникла на стыке математики, логики, семиотики, физиологии, биологии, социологии (до этого слабо связанных между собой) и с начала 1950-х (наряду с физикой, химией и биологией) стала оказывать существенное влияние на развитие мировой науки. Тектология (всеобщая организационная наука) Богданова (СССР, 1920-е) предшествовала К.

у Винера (как минимум, в ее системной части; причем в своих работах Богданов применял лишь качественные методы) . Для К. центральное значение имеет понятие «информация» , которая, по Винеру, является обозначением «…содержания, полученного из внешнего мира в процессе нашего приспособления к нему и приспособления к нему наших чувств…». Т.е., для Винера информация — это знание, имеющее одну ценностную меру по отношению к внешней среде (семантика) и другую ценностную меру по отношению к накопленным получателем знаниям, целям познания (прагматика). При этом Винер интерпретировал любую информацию, вне зависимости от ее конкретного содержания и назначения, как выбор между двумя или более значениями, наделенными известными вероятностями (селективная концепция информации), что позволило начать исследования всех процессов при помощи разработанного им единого аппарата математической статистистики (откуда берет начало идея о К. как общей теории управления и связи — первое основание К.). В К. «связь» — это процессы восприятия информации, ее хранения и передачи; «управление» — это процессы переработки воспринятой информации в сигналы, корректирующие функционирование кибернетической системы. Если система в состоянии самостоятельно воспринимать и применять информацию о результатах своего функционирования, то такая система обладает средствами обратной связи, причем переработку такого рода информации в сигналы, корректирующие функционирование системы, в К. называют «контролем (регулированием)». Осуществляющие связь, управление или контроль элементы кибернетической системы рассматриваются в К. исключительно как носители (преобразователи) информации.

Определяющее значение имеет в К. понятие «количество информации» (количество выбора), введенное в явной форме основоположником теории информации К.Э. Шенноном. Количество информации (по Винеру — отрицательная энтропия) является, как и количество вещества, и количество энергии, одной из фундаментальных характеристик явлений природы. Это — второе основание К., интерпретация ее Винером как теории организации, теории борьбы с мировым Хаосом, с возрастанием энтропии. Колмогоров писал: «…с точки зрения кибернетики, конкретная материальная природа хранящих, передающих или перерабатывающих информацию элементов кибернетической системы, как и количество затрачиваемой на их работу энергии, являются подчиненными обстоятельствами. В процессе эволюции живых организмов возникли тончайшие механизмы хранения огромного количества информации в ничтожных объемах памяти (например, механизм наследственности, сохраняющий в одной клетке весь запас видовых признаков взрослого организма), а также механизмы, способные воспринимать и перерабатывать огромное количество новой информации с ничтожной затратой энергии (например, механизмы памяти и мышления в коре головного мозга)…». Функционирующий элемент кибернетической системы воспринимает информацию из внешней среды и применяет ее для выбора адекватного поведения. По Винеру, информация никогда не создается, она только передается и принимается, но при этом искажается «шумом» (помехами) на пути к объекту и внутри его; и для этого объекта может быть потеряна. Борьба с энтропией — это борьба с «шумом», искажением информации (выступающим как бы «семантической сущностью» материи, которая при этом отождествляется с одновременно взаимодействующими веществом, энергией, информацией и знаниями, которые все находятся во взаимопереходах из одного в другой в соответствии с законами сохранения; причем в этих взаимодействиях вещество выступает «носителем» знания, а энергия выступает «носителем» информации).

В К. постулирован принцип единства информации и управления (базисно важный для анализа сущности процессов, протекающих в самоорганизующихся технических и биосоциальных системах). Винер полагал, что процесс управления в таких системах является процессом переработки некоторым центральным устройством информации, получаемой от сенсор-рецепторов (источников первичной информации) и передачи ее туда, где она будет восприниматься как требование выполнения определенного действия. По завершении этого действия сенсор-рецепторы приводятся в готовность к передаче информации об изменении ситуации для исполнения следующего управленческого цикла. Главная роль в движении информации по системе и данном циклическом алгоритме управления принадлежит содержанию информации, передаваемой сенсор-рецепторами и центральным устройством. В связи с этим Колмогоров писал, что «…регулирующие механизмы второго порядка, которые накапливают информацию о результатах деятельности того или иного управляющего или регулирующего механизма первого порядка, способны использовать эту информацию для целесообразного изменения устройства и способа действий этого механизма первого порядка. Классическим образцом такого регулирования второго порядка является механизм выработки условных рефлексов. Над системой уже установившихся, выработанных рефлексов, т.е. связей между внешними раздражителями и реакциями организма, здесь господствует механизм выработки новых рефлексов. Входными сигналами для этого механизма являются «подкрепления», получаемые в случае соответствия реакции нуждам организма, и «торможения» — в случае несоответствия…». Категория «управление» является базисной категорией К. Все другие категории субординированы (координированы) этой категорией. (Необходимо отметить, что существует подход к К. как к науке, изучающей способы создания, раскрытия строения и тождественного преобразования алгоритмов, описывающих процессы управления, протекающие в действительности.) Смысл категории «управление» в К. может быть раскрыт только через более общие категории структуры и функции, причинности и целесообразности и других «невнутренних» категорий К. В общем случае, управление в кибернетической системе представляет собой цикл, совершаемый в контуре информационных обменов, состоящего из органа управления, каналов прямой связи и каналов обратной связи. Управляющие воздействия представляют собой информацию управления (информацию о дальнейших надлежащих действиях объекта управления). Сведения о состоянии объекта и другие данные, поступающие от объекта органу управления, являются информацией состояния. Фактически, управление — это совокупность процесса сбора, обработки, преобразования и передачи информации для осуществления целенаправленного функционирования любой кибернетической системы, которая должна осуществлять такие процессы и включать в себя исполнителя, источник-накопитель энергии, источник и приемник сигналов, систему передачи сигналов от источника к исполнителю. В краевом состоянии кибернетическая система полностью неопределенна с максимумом энтропии. В процессе функционирования системы, при потреблении ею энергии, она потребляет информацию, уменьшающую разнообразие (неопределенность) и делающую поведение системы предсказуемым; энтропия уменьшается. Поступление информации позволяет управлять кибернетическими системами. Информация уменьшает разнообразие, а это — главный метод регулирования. Наличие в кибернетической системе помех в каналах информационных обменов («шума») ведет к увеличению разнообразия (энтропии), не увеличивая содержания информации. Если энтропия кибернетической системы возрастает, то система деградирует. Для противодействия деградации в кибернетическую систему за счет затрат энергии вводят негэнтропию (дополнительную информацию), т.к. естественным состоянием любой системы, обладающей способностью изменять свои стохастические характеристики, является рост энтропии (потеря информации).

Условия осуществимости управления: 1) детерминированность (наличие причинно-следственных связей между компонентами) системы; 2) динамичность системы; 3) наличие управляющего параметра, воздействием на который возможно изменять направление трансформаций; 4) свойство усиления (способность системы претерпевать существенные пространственно-временные и/или энергетические трансформации под воздействием малых изменений управляющего параметра). Т.к. системы имеют протяженность в пространстве, то: 1) воздействие управляющего параметра и трансформация системы разнесены во времени; 2) управляющий параметр и объект управления имеют различную физическую природу; 3) в подсистемах управления производится хранение, преобразование и передача управляющей информации. Содержание процесса управления характеризуется целью управления — гомеостазисом — уравновешиванием системы с трансформирующейся внешней средой, эффективным противодействием деструктивным воздействиям внешней среды для стабилизации жизненно важных параметров кибернетической системы. Эффективными считают кибернетические системы, которые для достижения одинаковых целей применяют минимальное количество информации. Все остальные системы аналогичного назначения — информационно-избы-точны.

Существует непосредственная связь между управлением и превращением энергии: по Г.Н. Алексееву, «управление сводится к изменению потока энергии того или иного вида в различных системах… Активное воздействие человека на природу, т.е. труд, возможно рассматривать как управление энергетическими потоками внешней природы, причем источником энергии для этого служит сама природа, а трудовая деятельность совершается только тогда, когда энергии получается больше, чем затрачивается». П.Г. Кузнецов утверждает, что «…такой механизм обмена возможен, если внутри человеческого организма имеется логическое управляющее устройство, которое работает по следующей программе: 1) «запоминает» физическую последовательность мышечных движений; 2) «вычисляет» полную величину затрат энергии на них; 3) «запоминает» последовательность результатов воздействия на природу; 4) «вычисляет» эффективность трудового процесса; 5) производит «логическую» операцию: принимает программу последовательности движений, если эффективность выше средней, и отвергает, если ниже…». Г.Н. Алексеев утверждает при этом, что «…по такой программе в принципе возможно построить… действие любого устройства, которое ведет активный поиск оптимального режима управления, описывается подобной программой и имеет конечной целью экономию расходования энергии. Следовательно, общественная деятельность людей в процессе производства есть неэквивалентный обмен  энергией с природой, в результате которого должен увеличиться энергетический бюджет общества (или, соответственно, негэнтропия)…». По Л. Бриллюэну, главный критерий кибернетических систем — их энергоэнтропийная эффективность, т.е. отношение увеличения негэнтропии (приобретенной информации) к увеличению энтропии во внешних системах (источниках энергии). На современном этапе развития К. в состоявшихся как научное направление работах по созданию искусственного интеллекта (кибернетического разума) обнаруживается спектр самых разнообразных взглядов на возможность построения рассуждающих систем, основанных на знаниях.

Рассматривая возможность создания искусственного интеллекта (кибернетического разума) на основе кибернетического моделирования, необходимо отметить следующее. В К. моделируются только функции мозга, поддающиеся логической обработке (т.е. связанные с получением, обработкой и выдачей информации). Все остальные самые разнообразные функции человеческого мозга остаются за рамками К. Например, многие понятия К. антропоморфны: на кибернетические системы перенесены (правомерно или нет) понятия цели, выбора, решения, условного рефлекса, памяти и др. Однако «…существуют такие функции человека, которые не могут выполняться компьютерами. И это объясняется не ограниченностью их возможностей, а тем, что такие чувства, как уважение, понимание и любовь, попросту не являются техническими проблемами…» (J.Weisenbaum). Общепризнано, что единственным субъектом мышления пока является человек, вооруженный всеми средствами, которыми он располагает на данном уровне своего развития. В число этих средств входят кибернетические машины, в которых материализованы результаты человеческого труда. Человек будет передавать машине лишь некоторые функции, выполняемые им в процессе мышления. В аргументации против возможности создания искусственного интеллекта (кибернетического разума) фактически наличествует указание на спектр действий мышления, которые неспособна выполнить никакая кибернетическая система. Человек есть не только природное существо, его основные характеристики — продукт социального, а не чисто биологического развития. Следовательно, мышление человека не может развиваться в изоляции, для этого необходимо, чтобы человек был включен в общество. Во-первых, для возникновения мышления необходимо наличие языка, что возможно лишь в обществе. Во-вторых, с кибернетической точки зрения, «разумность» системы определяется количеством обрабатываемой в ней информации, поэтому система в информационно-бедной среде не может стать достаточно «разумной». В направлении искусственного интеллекта (кибернетического разума) большинство исследователей под интеллектом понимают спектр способностей любой кибернетической системы к достижению одной из множества возможных целей во множестве разнообразных сред. Знания в К. дифференцируют от интеллекта так, что знания — это полезная информация, накопленная и сохраненная кибернетической системой в процессе ее деятельности, а интеллект — это определяющая способность кибернетической системы предсказывать состояния внешних сред в ассоциации с возможностью преобразовывать любое предсказание в адекватную реакцию, ведущую к заданной цели. Логическая машина отличается от мозга человека тем, что не может иметь сразу несколько взаимоисключающих программ деятельности. Мозг человека всегда их имеет, поэтому-то он и представляет собой «поле битвы у людей святых» или же «пепелище противоречий у людей более обычных». Кибернетические устройства проявляют себя тем лучше, чем больше точности, алгоритмизации требует задание, их происхождение от цифровых компьютеров мстит за себя. Если ситуация чрезмерно усложняется, а количество новых факторов слишком возрастает, то робот теряется. Человек старается опереться на догадку (приближенное решение) и ему это иногда удается, а робот этого не умеет. Он должен все учесть точно и ясно, и если это невозможно, то он человеку проигрывает. Однако в опасной ситуации робот не «теряет головы», так как он не ощущает страха и угроза гибели ему безразлична. В таких ситуациях самообладание может компенсировать нехватку интуиции. Робот пытается овладеть ситуацией до последнего мгновения, даже тогда, когда он видит, что проиграл. Хотя с точки зрения людей это иррационально, с точки зрения робота это всего лишь логично, ибо он так решил. Творческих способностей у роботов мало, так как они неотделимы от интуиции (Лем). Реализация действительно искусственного интеллекта будет возможна, если системы, основанные на знаниях, начнут осмысленно (в человеческом понимании) обрабатывать упаковки знаний, построенных для множества проблем, в принципе недоступных мышлению человека. При решении спектра проблем, возникающих в процессе построения эффективных форм и средств информационного обмена, возникает необходимость решения проблемы однозначной объективации знаний — размещения фрагментов знаний в интегрированных упаковках, в которых они смогут перемещаться по каналам информационного обмена. Таковой упаковкой может быть фраза любого языка, книга, изображение, гипертекст и др. Для всех видов упаковок общим является то, что в любых условиях они должны поддерживать «семантическую безопасность» размещенных знаний, которые, кроме этого, должны быть декларативными и способными к выводу знаний повышенной общности из упакованных структур связей-отношений и понятий. Получатель и отправитель таких упаковок должны применять единую систему правил их объективации и восприятия — формализм объективации знаний (естественным человеку формализмом является устная речь и письменность). В языковой форме возможно выражение не всякого знания, знание же, невыразимое в лингвистических конструкциях, не включается в процессы информационных обменов. При помощи естественного языка как одной из форм объективации знаний осуществляется человеческое общение, при этом одному и тому же фрагменту знания придаются различные вербальные и/или текстовые формы. В направлениях научного знания построены лингвистические редуценты (сужение языка естественного; при этом необходимо особо выделить язык математики как основу изложения систем знаний в естествознании; свой язык имеют философия, физика и др.). Применение лингвистических редуцент существенно повышает надежность процессов информационного обмена при одновременном снижении вероятности некорректного толкования передаваемой информации. Определяющими достоинствами лингвистических редуцент являются снятие смысловой многозначности естественного языка, привносящей семантический «шум» в каналы информационного обмена, и возможность построения стандартизированных упаковок фрагментов знаний. Обобщающий характер кибернетических идей и методов, задача обоснования таких исходных понятий К., как «информация», «управление», «обратная связь»  и др., требуют выхода в более широкую, философскую область знаний.

К., достижения которой имеют исключительное значение для исследования познавательных процессов, по своей сущности и содержанию фактически входит в современную теорию познания. Исследование методологического и гносеологического аспектов К. способствует решению философских проблем понимания простого и сложного, количества и качества, необходимости и случайности, возможности и действительности, прерывности и непрерывности, части и целого. Большой важности философский результат К. заключается в том, что ряд функций мышления, ранее считавшихся исключительной прерогативой живого мозга человека, оказался воспроизводимым в кибернетических устройствах. также: Виртуальная реальность, Виртуалистика, Искусственный интеллект, Тектология, Информация, Информационная война.

С.В. Силков

Социология: Энциклопедия. — Минск: Интерпрессервис; Книжный Дом.
А.А. Грицанов, В.Л. Абушенко, Г.М. Евелькин, Г.Н. Соколова, О.В. Терещенко.
2003.

Информация в кибернетике | Статья об информации в кибернетике в The Free Dictionary

Научное понимание информации основано на двух определениях, предназначенных для разных целей (в теории информации, также называемой статистической теорией коммуникации, и в теории статистического оценивания). К ним также может быть добавлена ​​третья (в настоящее время изучается), которая связана с концепцией сложности алгоритмов.

Концепция информации занимает центральное место в кибернетике, потому что эта наука (которая ограничивает наши интуитивные представления об информации и делает их более точными) изучает машины и живые организмы с точки зрения их способности получать определенную информацию, хранить ее в «Память», передают ее по «каналу связи» и преобразуют в «сигналы», направляющие их деятельность.

В определенных случаях возможность сравнения различных групп данных в соответствии с содержащейся в них информацией столь же естественна, как и возможность сравнения плоских фигур по их «площади»: можно сказать, независимо от метода измерения площадей. , эта фигура A имеет площадь, которая не больше, чем площадь B , если A можно полностью разместить в пределах B (см. Примеры 1–3). Более глубокий факт — возможность выразить площадь числом и на этой основе сравнить две фигуры произвольной формы — является результатом развитой математической теории.Точно так же фундаментальный результат теории информации — это утверждение, что при определенных и очень широких условиях можно пренебречь качественными характеристиками информации и выразить ее количество числом. Возможность передачи информации по каналу связи и сохранения ее в запоминающем устройстве определяется исключительно этим числом.

Пример 1 . В классической механике знание мгновенного положения и скорости частицы, движущейся в силовом поле, дает информацию о ее положении в любой будущий момент времени; более того, эта информация является полной в том смысле, что будущее положение может быть точно предсказано.Однако знание энергии частицы дает явно неполную информацию.

Пример 2

Равенство

(1) a = b

дает информацию относительно реальных переменных a и b . Равенство

(1) a ² = b ²

дает меньше информации [поскольку (2) следует из (1), но эти уравнения не эквивалентны]. Наконец, равенство

(1) a ³ = b ³

, которое эквивалентно (1), дает ту же информацию, то есть (1) и (3) являются разными формами представления та же информация.

Пример 3 . Результаты независимых измерений определенной физической величины, которые не являются безошибочными, дают информацию о ее точном значении. Увеличение количества наблюдений увеличивает эту информацию.

Пример 3а . Среднее арифметическое результатов наблюдений также содержит определенную информацию о наблюдаемой переменной. Как показывает математическая статистика, в случае нормального распределения вероятности ошибок с известной дисперсией среднее арифметическое содержит всю информацию.

Пример 4 . Пусть случайная величина X будет результатом определенного измерения. Во время передачи по каналу связи X искажается, в результате чего на принимающей стороне принимается величина Y = X + θ , где θ не зависит от X (в смысле вероятности теория). «Выход» Y дает информацию о «входе» X , и естественно ожидать, что чем больше дисперсия случайной ошибки θ , тем меньше информации.

В каждом из этих примеров данные сравнивались по большей или меньшей полноте содержащейся в них информации. В примерах 1–3 смысл этого сравнения ясен и приводит к анализу эквивалентности или неэквивалентности некоторых уравнений. В примерах 3а и 4 это значение необходимо указать. Это делается соответственно математической статистикой и теорией информации (для которых эти примеры типичны).

В основе теории информации лежит метод, предложенный в 1948 году американским ученым К.Шеннон об измерении количества информации, содержащейся в случайном объекте (событии, количестве, функции), относительно другого случайного объекта. Этот метод приводит к выражению количества информации числом. Ситуацию лучше объяснить в простейшей ситуации, когда наблюдаемые случайные объекты являются случайными величинами, которые принимают только конечное число значений. Пусть X — случайная величина, которая принимает значения x ₁ x ₂ ,…, x _n с вероятностями p ₁ , p ₂ ,… , p _n , и пусть случайная величина, которая принимает значения y _t , y ₂ ,…, y _m с вероятностями q ₁ , q ₂ , q _м , q _м .Тогда информация I (X, Y ), содержащаяся в X относительно Y , определяется формулой

, где p _ij — вероятность совпадения событий X = x и Y = y _j и логарифмы взяты по основанию 2. Информация I (X, Y ) = 0 обладает рядом свойств, которые естественно требовать меры количества информации.Таким образом, I (X, Y ) ≧ 0 всегда, а равенство I (X, Y ) = 0 возможно тогда и только тогда, когда p _ij = p _i , q _j для всех i и j , то есть когда случайные величины X и Y являются независимыми . Кроме того, всегда верно, что I (X, Y ) ≦ I (Y, Y ), и равенство возможно только в том случае, когда Y является функцией X (например, Y = X ² ).Кроме того, существует равенство I (X, Y) = I (Y, X) .

Величина

называется энтропией случайной величины X . Понятие энтропии связано с рядом основных понятий теории информации. Количество информации и энтропия связаны соотношением

(5) I ( X, Y ) = H ( X ) + H ( Y ) — H ( X , Y )

, где H (X, Y ) — энтропия пары ( X, Y ), то есть

Количество энтропии определяется средним значением количество двоичных цифр, необходимое для различения (или записи) возможных значений случайной величины.Это обстоятельство позволяет понять роль количества информации (4) в запоминающих устройствах. Если случайные величины X и Y независимы, то в среднем для записи значения X требуются двоичные цифры H (X ), для значения требуются двоичные цифры H (Y ). y и H (X) + H (Y ) двоичных цифр для пары ( X, Y) . Но если случайные величины X и Y не являются независимыми, то среднее количество двоичных цифр, необходимых для записи пары ( X, Y ), оказывается меньше суммы H (X) + H. (Y ), т.к.

H (X, Y) = H (X) + H (Y) — I (X, Y )

С помощью значительно более глубоких теорем роль количества информации (4) в задачах передачи информации по каналам связи.Основная информационная характеристика каналов, их пропускная способность (или пропускная способность) определяется с помощью понятия информации.

Если X и Y имеют совместное распределение плотности p (x, y ), то

, где буквы p и q обозначают плотности вероятности X и . Y соответственно. Причем энтропий H (X ) и H (Y ) не существует, но есть формула, аналогичная (5),

(7) J ( X, Y ) = h ( X ) + h ( Y ) — h ( X , Y )

, где

— дифференциал энтропия (Y X [h ) и H (X, Y ) определяются аналогичным образом].

Пример 5 . В условиях примера 4, пусть случайные величины X и θ имеют нормальное распределение вероятностей со средними значениями, равными нулю, и дисперсиями, равными σ ² _X и σ ² _θ соответственно. Тогда, как можно рассчитать по формулам (6) или (7):

Таким образом, количество информации в «принятом сигнале» Y относительно «переданного сигнала» X стремится к нулю, поскольку уровень «шума» θ увеличивается (то есть как σ ¹ _θ → ∞), и он неограниченно растет, поскольку влияние шума становится исчезающе малым (то есть как σ; ² _θ → 0).

Особый интерес для теории коммуникации представляет случай, когда в условиях примеров 4 и 5 случайные величины X и Y заменяются случайными функциями (или случайными процессами) X (t ) и Y (t ), которые описывают изменение определенной переменной на входе и выходе преобразователя. Количество информации в Y (t ) относительно X (t ) для заданного уровня помех («шум» в акустической терминологии) θ ( t ) может служить критерием качества этой самой передатчик.

Понятие информации также используется в задачах математической статистики (см. Примеры 3 и 3а). Однако как по формальному определению, так и по своему назначению он отличается от приведенного выше (от теории информации). Статистика имеет дело с большим количеством результатов наблюдений и обычно заменяет их тотальный перечень указанием определенных составных характеристик. Иногда во время этой замены происходит потеря информации, но при определенных условиях составные характеристики содержат всю информацию, содержащуюся в полном наборе данных.(Объяснение значения этого утверждения дается в конце Примера 6.) Концепция информации в статистике была введена английским статистиком Р. Фишером в 1921 году.

Пример 6 . Пусть X ₁ , X ₂ ,…, X _n будут результатами n независимых наблюдений некоторой переменной, которые нормально распределены с плотностью вероятности

, где параметры a и σ ² (среднее значение и дисперсия) неизвестны и должны оцениваться по результатам наблюдений.Достаточной статистикой (то есть функциями результатов наблюдений, содержащими всю информацию о неизвестных параметрах) в этом случае являются среднее арифметическое

и так называемая выборочная дисперсия

Если параметр σ ² известно, тогда достаточной статистикой будет только ̄X (см. Пример 3a).

Значение выражения «вся информация» можно пояснить следующим образом. Пусть существует некоторая функция неизвестных параметров ϕ = ϕ (α, σ ² ) и пусть

ϕ ^* = ϕ ^* ( X _i , X ₂ ,…, X _n )

это некоторая оценка, с удаленными систематическими ошибками.Пусть качество оценки (ее точность) измеряется (как это обычно делается в задачах математической статистики) дисперсией разности ϕ ^* — ϕ. Тогда существует другая оценка ϕ ​​ ^** , которая не зависит от конкретных значений X _i , а только от составных характеристик X̄ и s ² , и которая не хуже ( в смысле указанного критерия), чем ϕ ^* .Р. Фишер также предложил меру (среднее) количества информации относительно неизвестного параметра, которая содержится в одном наблюдении. Смысл этого понятия раскрывается в теории статистических оценок.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

Cramer, H. Математические мелодии статистики. Москва, 1948. (Пер. С англ.)
Van der Waerden, B.L. Matematicheskaia statistika . Москва, 1960. (Пер. С немецкого)
Кульбак С. Теория информации и статистика . Москва, 1967. (Пер. С англ.)
И У . В. П РОХОРОВ

Большая Советская Энциклопедия, 3-е издание (1970-1979). © 2010 The Gale Group, Inc. Все права защищены.

.

Кибернетика | Britannica

Cybernetics , теория управления применительно к сложным системам. Кибернетика связана с моделями, в которых монитор сравнивает то, что происходит с системой в разное время выборки, с некоторым стандартом того, что должно происходить, а контроллер соответствующим образом корректирует поведение системы.

Термин кибернетика происходит от древнегреческого слова kybernetikos («хорошо управляется»), относящегося к искусству рулевого.В первой половине XIX века французский физик Андре-Мари Ампер в своей классификации наук предложил называть кибернетикой все еще несуществующую науку о контроле над правительствами. Однако вскоре об этом термине забыли, и он не использовался снова, пока американский математик Норберт Винер не опубликовал свою книгу Кибернетика в 1948 году. В этой книге Винер сослался на статью 1868 года британского физика Джеймса Клерка Максвелла о губернаторах и указал из того, что термин губернатор происходит через латынь от того же греческого слова, которое дает начало кибернетике .Дата публикации Винера считается общепризнанной датой рождения кибернетики как самостоятельной науки.

Винер определил кибернетику как «науку об управлении и коммуникациях между животными и машинами». Это определение тесно связывает кибернетику с теорией автоматического управления, а также с физиологией, особенно с физиологией нервной системы. Например, «контролером» может быть человеческий мозг, который может получать сигналы от «монитора» (глаз) относительно расстояния между протягивающейся рукой и объектом, который нужно поднять.Информация, отправляемая монитором контроллеру, называется обратной связью, и на основе этой обратной связи контроллер может выдавать инструкции, чтобы приблизить наблюдаемое поведение (досягаемость руки) к желаемому поведению (поднятие объекта). . Действительно, одной из самых ранних работ, выполненных в кибернетике, было изучение правил управления, по которым происходит действие человека, с целью создания протезов, которые можно было бы связать с мозгом.

В последующие годы компьютер и связанные с ним области математики (например,g., математическая логика) оказали большое влияние на развитие кибернетики — по той простой причине, что компьютеры могут использоваться не только для автоматических вычислений, но и для всех преобразований информации, включая различные типы обработки информации, используемые в системах управления. Эти расширенные возможности компьютеров сделали возможными два разных взгляда на кибернетику. Более узкий взгляд, распространенный в западных странах, определяет кибернетику как науку об управлении сложными системами различных типов — технических, биологических или социальных.Во многих западных странах особое внимание уделяется аспектам кибернетики, используемым при создании систем управления технологиями и живыми организмами. Более широкий взгляд на кибернетику возник в России и других советских республиках и преобладал там в течение многих лет. В этом более широком определении кибернетика включает не только науку об управлении, но и все формы обработки информации. Таким образом, информатика, считающаяся на Западе отдельной дисциплиной, включается как одна из составных частей кибернетики.

Получите эксклюзивный доступ к контенту из нашего первого издания 1768 с вашей подпиской.
Подпишитесь сегодня
.

Простая английская Википедия, бесплатная энциклопедия

Иллюстрация Паска к теории разговора.

Кибернетика ^[1] — это исследование управления и коммуникации между животными и машинами. ^[2] Норберт Винер добавил: «Информация — это информация, а не материя или энергия». ^{[2] 155}

Росс Эшби определил это как: «искусство управления … координация, регулирование и контроль будут его
темы, поскольку они представляют наибольший биологический и практический интерес… лечит не вещи, а способы
поведение. Он не спрашивает «что это за штука?» но «что это
делать?» ^[3] Эшби продолжил:

«Кибернетика соответствует реальной машине — электронной, механической, нейронной или экономической — так же, как геометрия соответствует реальному объекту в нашем земном пространстве». ^[3]

Луи Куффиньяль сказал, что кибернетика — это «искусство обеспечения эффективности действия». ^[4]

Кибернетика с самого начала была междисциплинарной областью изучения.В него вошли люди как минимум из десятка академических дисциплин. После Второй мировой войны его разожгли два события. Первая заключалась в том, что во время войны ученые из разных слоев общества работали вместе над различными военными проектами. Они узнали много нового о том, как сотрудничать со своими партнерами. Вторым событием стало изобретение компьютеров во время войны.

Страны, которые начали кибернетику, были Великобритания и США, но идея быстро распространилась на Францию, Россию и другие страны.Другой, более известный пример «междисциплинарных исследований» — это молекулярная и клеточная биология.

Представьте себе простую систему, такую ​​как система центрального отопления.

Целенаправленная или контролирующая система состоит из четырех частей:

1. Датчик (S): проверьте среду, в которой работает система.
2. Цель (G): спецификация желаемого состояния системы.
3. Обнаружение ошибок (E): метод обнаружения разницы между текущим состоянием и состоянием цели.
4. Effector (E ‘): операции, которые система может выполнять, чтобы приблизить среду к цели. ^[5]

Устройство, которое это делает, называется термостатом.

Кибернетика зародилась быстро, и некоторые из величайших мыслителей послевоенной эпохи интересовались ею. Когда это поколение умерло, а некоторые надежды на искусственный интеллект и робототехнику не давали результатов, кибернетика несколько потеряла популярность. ^[6]

1. ↑ Термин кибернетика (греч. Κυβερνήτης) означает губернатор или пилот .
2. ↑ ^{2,0 2,1} Винер Н. 1948: Кибернетика, или управление и коммуникация между животными и машинами . Wiley, New York, 1948. 2-е исправленное издание. 1961. ISBN 9780262730099
3. ↑ ^{3,0 3,1} У. Росс Эшби 1956. Введение в кибернетику . Метуэн, Лондон, Великобритания. PDF-текст.
4. ↑ Couffignal, Louis, «Essai d’une définition générale de la cybernétique», Первый международный конгресс по кибернетике , Намюр, Бельгия, 26–29 июня 1956 г., Gauthier-Villars, Paris, 1958, стр.46-54
5. ↑ Паск, Гордон 1972. Кибернетика, запись в Encyclopdia Britannica .
6. ↑ Кариани, Питер 2010. О важности того, чтобы быть эмерджентным. Constructivist Foundations 5 (2): 89. «Искусственный интеллект родился на конференции в Дартмуте в 1956 году, организованной Маккарти, Мински, Рочестером и Шенноном, через три года после завершения конференций Мэйси по кибернетике (Боден 2006; McCorduck 1972). Эти два движения сосуществовали примерно десять лет, но к середине 1960-х сторонники символического ИИ получили контроль над национальными каналами финансирования и безжалостно защищали кибернетические исследования.Это на несколько десятилетий эффективно ликвидировало подобласти самоорганизующихся систем, нейронных сетей и адаптивных машин, эволюционного программирования, биологических вычислений и бионики, оставив факел нести работникам в области менеджмента, терапии и социальных наук »

.

Статья о кибернетике от The Free Dictionary

наука об управлении, коммуникациях и обработке данных.

Тема . Основными объектами кибернетических исследований являются «кибернетические системы». В общей или теоретической кибернетике такие системы рассматриваются абстрактно, без ссылки на их реальную физическую природу. Высокий уровень абстракции позволяет кибернетике находить общие методы для подхода к изучению качественно различных систем, например технологических, биологических и даже социальных систем.

Абстрактная кибернетическая система — это набор взаимосвязанных объектов, называемых элементами системы, которые способны принимать, хранить и обрабатывать данные, а также обмениваться ими. Примерами кибернетических систем являются различные виды устройств автоматического управления в технике (например, автопилот или контроллер, поддерживающий постоянную температуру в комнате), электронные компьютеры, человеческий мозг, биологические популяции и человеческое общество.

Элементами абстрактной кибернетической системы являются объекты любой природы, состояние которых полностью описывается значениями определенного набора параметров.Для подавляющего большинства конкретных приложений кибернетики достаточно рассмотрения параметров двух типов. Параметры первого типа, называемые непрерывными параметрами, могут принимать любое действительное значение в определенном интервале (например, интервале от — 1 до 2 или от — ∞ до + ∞). Параметры второго типа, называемые дискретными параметрами, предполагают конечный набор значений — например, значение, равное любому десятичному числу или значениям «да» или «нет».

Любое целое или рациональное число может быть представлено последовательностью дискретных параметров.В то же время дискретные параметры могут использоваться при работе с качественными атрибутами, которые обычно не выражаются числами. Для этого достаточно перечислить и обозначить (например, по пятибалльной шкале) все различимые состояния атрибута. Таким образом можно охарактеризовать и ввести во внимание такие факторы, как темперамент, настроение и отношение одного человека к другому. Точно так же область применения кибернетических систем и кибернетики в целом выходит далеко за рамки строго «математизированных» областей знания.

Состояние элемента кибернетической системы может изменяться случайным образом или под влиянием определенных входных сигналов, которые он принимает извне (вне рассматриваемой системы) или от других элементов системы. В свою очередь, каждый элемент системы может формировать выходные сигналы, которые обычно зависят от состояния элемента и входных сигналов, которые он получает в данный момент. Сигналы либо передаются другим элементам системы (действуя для них в качестве входных сигналов), либо составляют часть выходных сигналов всей системы, которые передаются наружу.

Организация отношений между элементами кибернетической системы называется структурой системы. Различают системы с постоянной и переменной структурой. Изменения в структуре обычно задаются как функции состояний всех составляющих элементов системы и входных сигналов системы в целом.

Таким образом, описание правил функционирования системы дается тремя семействами функций: теми, которые определяют изменения состояний всех элементов системы, теми, которые определяют выходные сигналы элементов, и теми, которые вызывают изменения в структура системы.Система называется детерминированной, если все функции условны (однозначны). Однако, если функции — или, по крайней мере, некоторые из них — являются случайными функциями, система называется вероятностной или стохастической. Полное описание кибернетической системы получается, если описание начального состояния системы — то есть исходной структуры системы и начальных состояний всех ее элементов — добавлено к описанию правил ее функционирования.

Классификация кибернетических систем .Кибернетические системы различаются по природе своих внутренних сигналов. Если все сигналы, как и состояния всех элементов системы, заданы в непрерывных параметрах, система называется непрерывной. Когда все величины дискретны, говорят о дискретной системе. В смешанных или гибридных системах необходимо иметь дело с обоими типами величин.

Разделение кибернетических систем на непрерывные и дискретные до некоторой степени произвольно. Это определяется глубиной достигнутого понимания и точностью, необходимой при изучении объекта, а иногда и удобством использования определенного математического метода при изучении системы.Например, общеизвестно, что свет имеет дискретную, квантовую природу; тем не менее, такие параметры, как величина светового потока и уровень освещенности, обычно характеризуются непрерывными значениями, поскольку обеспечивается их достаточно плавное изменение. Другой пример — обычный реостат с подвижной проволокой. Хотя величина его сопротивления изменяется скачками, можно и удобно рассматривать изменение как непрерывное, если скачки достаточно малы.

Обратных примеров еще больше. Выделяющая функция почек на общепринятом (неквантовом) уровне — это непрерывная величина. Однако во многих случаях для характеристики этой функции считается достаточно пятибалльной системы; таким образом, он рассматривается как дискретная величина. Кроме того, при любом фактическом вычислении значений непрерывных параметров необходимо ограничиваться определенным уровнем точности, но это означает, что соответствующая величина рассматривается как дискретная.

Последний пример показывает, что дискретное представление является универсальным методом, поскольку, учитывая, что абсолютная точность измерения недостижима, любая непрерывная величина в конечном итоге сводится к ее дискретному представлению. Обратное сокращение для дискретных величин, которые предполагают небольшое количество различных значений, не может дать удовлетворительных результатов (с точки зрения точности представления) и поэтому не используется на практике. Таким образом, в определенном смысле дискретный метод представления является более общим, чем непрерывный метод.

Разделение кибернетических систем на непрерывные и дискретные типы очень важно с точки зрения используемой математической техники. Для непрерывных систем это обычно теория систем обыкновенных дифференциальных уравнений, а для дискретных систем — теория алгоритмов и теория автоматов. Еще одна основная математическая теория, которая используется как в дискретных, так и в непрерывных системах (и развивается соответственно в двух аспектах), — это теория информации.

Сложность кибернетических систем определяется двумя факторами: первый — это «размерность системы», то есть общее количество параметров, характеризующих состояния всех ее элементов; вторая — сложность структуры системы, которая определяется разнообразием и общим количеством связей между ее элементами. Простой набор из большого количества не связанных между собой элементов, например набор однородных элементов с простыми ссылками, повторяющимися от элемента к элементу, еще не является сложной системой.Сложные (основные) кибернетические системы — это системы, описания которых не могут быть сведены к описанию одного элемента и указанию общего количества таких (однородных) элементов.

При изучении сложных кибернетических систем, помимо обычного разбиения системы на ее элементы, используется метод консолидированного представления системы в виде набора отдельных единиц, каждая из которых является отдельной системой. Иерархия таких описаний единиц используется при изучении сложных систем.На вершине такой иерархии вся система рассматривается как единое целое, а на самом нижнем уровне отдельные элементы системы появляются как единицы, составляющие системы.

Необходимо подчеркнуть тот факт, что само понятие элемента системы в некоторой степени условно и зависит от целей, поставленных при изучении системы, и глубины проникновения в предмет. Таким образом, при феноменологическом подходе к изучению мозга, когда объектом исследования является не структура мозга, а функции, которые он выполняет, мозг можно рассматривать как единый элемент, даже если он характеризуется большим количеством параметров.Стандартный подход — рассматривать отдельные нейроны как элементы, составляющие мозг. При переходе на клеточный или молекулярный уровень каждый нейрон, в свою очередь, можно рассматривать как сложную кибернетическую систему.

Если обмен сигналами между элементами системы полностью заключен в ее пределах, система называется изолированной или замкнутой. Если рассматривать такую ​​систему как единый элемент, она не имеет ни входных, ни выходных сигналов. В общем случае открытые системы имеют как входные, так и выходные каналы, по которым происходит обмен сигналами с окружающей средой.Предполагается, что любая открытая кибернетическая система оснащена рецепторами (сенсорными устройствами), которые принимают сигналы извне и передают их в систему. Там, где человек рассматривается как кибернетическая система, органы чувств (органы зрения, слуха, осязания и т. Д.) Являются рецепторами. Выходные сигналы передаются наружу посредством эффекторов, которыми в данном случае являются органы речи и выражения лица, руки и т. Д.

Поскольку каждая система сигналов несет определенную информацию, независимо от того, образована ли система разумными существами или объектами и процессами неодушевленной природы, любая открытая кибернетическая система, как и элементы любой системы, открытой или закрытой, может рассматриваться. как обработчики данных.В этом случае понятие данных или информации рассматривается в очень широком смысле, близком к физическому понятию энтропии.

Кибернетический подход к изучению различного рода объектов . Рассмотрение различных одушевленных и неодушевленных объектов как процессоров данных или систем, состоящих из элементарных процессоров данных, составляет суть «кибернетического подхода» к изучению таких объектов. Этот подход, как и подходы, основанные на других фундаментальных науках, таких как механика и химия, требует определенного уровня абстракции.Таким образом, в кибернетическом подходе к изучению мозга как системы нейронов их размеры, форма и химическая структура обычно не учитываются. Состояния нейронов (возбужденных или невозбужденных), сигналы, которые они производят, связи между ними и правила изменения их состояний становятся объектами изучения.

Самые простые процессоры данных могут обрабатывать информацию только одного типа. Например, исправный дверной звонок всегда реагирует на нажатие кнопки (рецептора) одним и тем же действием: звонит звонок.Однако сложные кибернетические системы обычно способны накапливать данные в той или иной форме и соответственно изменять выполняемые ими действия (обработка данных). По аналогии с человеческим мозгом это свойство кибернетических систем иногда называют памятью.

Существует два основных способа «запоминания» информации в кибернетических системах: изменение состояний элементов системы или изменение структуры системы (конечно, возможен и смешанный вариант) . По сути, принципиальной разницы между двумя типами «памяти» нет.«В большинстве случаев разница зависит только от подхода, используемого при описании системы. Например, одна современная теория объясняет долговременную память человека изменениями в проводимости синапсов (связи между отдельными нейронами, составляющими мозг). Если только нейроны рассматриваются как элементы, составляющие мозг, то изменение синапсов следует рассматривать как изменение структуры мозга, но если все синапсы (независимо от уровня их проводимости) включены, наряду с с нейронами, то рассматриваемое явление сводится к изменению состояний элементов при неизменной структуре системы.

Компьютеры как процессоры данных . Среди сложных обработчиков технических данных наиболее важным для кибернетики является ЭВМ. В более простых вычислительных машинах — электромеханических цифровых и аналоговых — настройка для различных задач осуществляется путем изменения системы связей между элементами на специальной коммутационной консоли. В современных универсальных компьютерах такие изменения производятся путем машинного «запоминания» отдельных рабочих программ в специальном блоке, накапливающем информацию.

В отличие от аналоговых машин, которые работают с непрерывной информацией, современный компьютер обрабатывает дискретную информацию. Любые последовательности десятичных чисел, букв, знаков препинания и других символов могут отображаться в качестве информации на входе и выходе компьютера. Внутри машины эта информация обычно представлена ​​(или закодирована) в виде последовательности сигналов, которые принимают только два значения.

Хотя возможности аналоговых машин (как и любых других искусственно созданных единиц) ограничены преобразованием строго определенных типов информации, современный компьютер универсален.Это означает, что любое преобразование буквенно-цифровой информации, которое может быть определено случайной конечной системой правил любого типа (арифметических, грамматических и т. Д.), Может быть выполнено компьютером после того, как ему будет загружена правильно написанная программа. Цифровые компьютеры достигают этой возможности за счет универсальности своего кода команд, то есть элементарной обработки данных, которая включена в структуру компьютеров. Точно так же, как все виды зданий могут быть собраны из одних и тех же частей, все виды буквенно-цифровых преобразований информации любой сложности могут быть составлены из элементарных преобразований.Компьютерная программа и есть такая последовательность элементарных преобразований.

Универсальность компьютера не ограничивается буквенно-цифровой информацией. Как показывает теория кодирования, любая дискретная информация, а также любая случайная непрерывная информация (с любой заданной степенью точности) может быть представлена ​​в буквенно-цифровой (и даже простой числовой) форме. Таким образом, современные компьютеры можно рассматривать как универсальные процессоры данных. Человеческий мозг, хотя и основан на совершенно иных принципах, является еще одним хорошо известным примером универсального процессора данных.

Универсальность современного компьютера делает возможным его использование для моделирования любых других преобразований информации, включая любые мыслительные процессы. Это ставит компьютеры в особое положение: с момента своего появления они были основным техническим оборудованием и исследовательским прибором кибернетики.

Управление в кибернетических системах . В рассмотренных до сих пор случаях изменения в поведении цифрового компьютера определялись человеком, который изменяет программу его работы.Однако можно написать программу, которая изменяет рабочую программу компьютера и организует его связь с окружающей средой через соответствующую систему рецепторов и эффекторов. Таким образом можно моделировать различные формы изменений в поведении и развитии, которые наблюдаются в сложных биологических и социальных системах. Изменение поведения сложных кибернетических систем является результатом накопления должным образом обработанной информации, полученной системами в прошлом.

Выделяют два основных типа изменения поведения системы в зависимости от формы «запоминания» информации: самонастройка и самоорганизация. В самонастраивающихся системах накопление опыта выражается в изменении значений определенных параметров, а в самоорганизующихся системах — в изменении структуры системы. Как упоминалось ранее, это различие в некоторой степени произвольно и зависит от того, как система разбита на элементы.На практике самонастройка обычно связана с изменением сравнительно небольшого числа непрерывных параметров. Глубокие изменения в структуре рабочих программ компьютера, которые можно интерпретировать как изменения состояний большого количества дискретных элементов памяти, более естественно рассматривать как примеры самоорганизации.

Целенаправленное изменение поведения кибернетических систем происходит через контроль. Цели управления сильно различаются в зависимости от типов систем и степени их сложности.В простейшем случае целью может быть поддержание определенного параметра на постоянном значении. Для более сложных систем целью может быть адаптация к изменяющейся среде или даже изучение правил изменений.

Наличие управления в кибернетической системе означает, что система может быть представлена ​​в виде двух взаимодействующих единиц: объекта управления и системы управления. Система управления передает управляющую информацию по каналам прямой связи через соответствующий набор эффекторов к управляемому объекту.Информация о состоянии управляемого объекта поступает с помощью рецепторов и передается обратно в систему управления по каналам обратной связи.

Как и любая кибернетическая система, описанная здесь система управления также может иметь каналы для связи (с соответствующими системами рецепторов и эффекторов) с окружающей средой. В простейших случаях внешняя среда может выступать источником разного рода шумов и искажений в системе (чаще всего в канале обратной связи).В этом случае в задачу системы управления входит фильтрация шума. Эта задача становится особенно важной при дистанционном управлении, где сигналы передаются по протяженным каналам связи.

Основной задачей системы управления является преобразование информации, поступающей в систему, и формирование управляющих сигналов таким образом, чтобы обеспечить наилучшее достижение целей управления. Основные типы управления выделяются в зависимости от типов таких целей и характера функционирования системы управления.

Одним из простейших видов управления является программное управление. Целью такого управления является подача определенной, строго определенной последовательности управляющих сигналов на управляемый объект. Такой контроль не имеет обратной связи. Простейшим примером такого программного управления является автоматический светофор, смена которого происходит в заданные моменты. Более сложное управление светофором со счетчиками приближающихся транспортных средств может включать очень простой «пороговый» сигнал обратной связи; свет меняется каждый раз, когда количество ожидающих автомобилей превышает заданное количество.

Классический автоматический контроль, целью которого является поддержание определенного параметра (или нескольких независимых параметров) на постоянном значении, также является очень простым видом управления. Примером может служить система автоматического регулирования температуры воздуха в помещении. Специальный термометр-преобразователь измеряет температуру воздуха T , и система контроля сравнивает эту температуру с заданной величиной T ₀ и отправляет контрольную информацию — k (T — T ₀ ) на ворота. , регулирующий подачу теплой воды в блоки центрального отопления.Знак минус коэффициента k означает управление с отрицательной обратной связью, то есть, когда температура T поднимается выше заданного порога T ₀ , поток тепла уменьшается, а когда он падает ниже порога, расход увеличивается. Отрицательная обратная связь важна для обеспечения стабильности в процессе управления. Стабильность системы означает, что при отклонении в любом направлении от положения равновесия (где T = T ₀ ) система автоматически пытается восстановить равновесие.При очень простом предположении, что существует линейная зависимость между управляющей информацией и скоростью потока тепла в комнату, работа такого регулятора описывается дифференциальным уравнением dT / dt = — k (T — T ₀ ), решением которой является функция T = T ₀ + δ · e ^-kt (где δ — отклонение температуры T от заданного значения T ₀ на начальный момент).Поскольку эта система описывается линейным дифференциальным уравнением первого порядка, она называется линейной системой первого порядка. Линейные системы второго и более высоких порядков, особенно нелинейные, имеют более сложное поведение.

Возможны системы, в которых принцип программного управления сочетается с задачей регулирования в смысле поддержания постоянного значения некоторой определенной величины. Например, в описанный выше регулятор температуры в помещении может быть встроено программное устройство, изменяющее значение регулируемого параметра.Функции такого устройства могут заключаться в поддержании температуры на уровне + 20 ° C днем ​​и снижении до + 16 ° C ночью. В этом случае функция простого регулирования перерастает в функцию контроля значения параметра, изменяемого программой.

В более сложных сервомеханизмах задача состоит в том, чтобы как можно точнее поддерживать некоторую фиксированную функциональную взаимосвязь между набором случайно изменяющихся параметров и заданным набором регулируемых параметров. Примером может служить система, которая непрерывно следует лучом прожектора за беспорядочно маневрирующим самолетом.

В оптимальных системах управления основной целью является поддержание максимального или минимального значения некоторой функции двух групп параметров; функция называется критерием оптимальности. Параметры первой группы (внешние условия) изменяются независимо от системы, а параметры второй группы регулируются, то есть их значения могут изменяться под влиянием управляющих сигналов от системы.

Простейшим примером оптимального управления снова является задача регулирования температуры воздуха в помещении с дополнительным условием учета изменений его влажности.Температура воздуха, дающая ощущение наибольшего комфорта, зависит от влажности воздуха. Если влажность постоянно меняется, но система может контролировать только изменение температуры, цель управления, естественно, будет заключаться в поддержании температуры, которая дает ощущение максимального комфорта. Это задача оптимального управления. Оптимальные системы управления очень важны для управления экономикой.

В простейшем случае оптимальное управление можно свести к задаче поддержания максимально или минимально возможного значения регулируемого параметра при заданных условиях.В этом случае говорят об экстремальных системах управления.

Если нерегулируемые параметры в оптимальной системе управления изменяются в определенном временном интервале, то функция системы сводится к поддержанию постоянных значений регулируемых параметров, обеспечивающих максимизацию (или минимизацию) желаемого критерия оптимального управления. Здесь также, как и в случае классического управления, возникает проблема устойчивости управления. При проектировании относительно несложных систем такая устойчивость достигается соответствующим подбором параметров планируемой системы.В более сложных случаях, когда количество мешающих воздействий и размерность системы очень велики, иногда удобно использовать самонастройку и самоорганизацию для достижения стабильности. В этом случае некоторые параметры, определяющие характер существующих в системе ссылок, не заданы заранее и могут быть изменены системой в процессе ее работы. В системе есть специальный блок, который фиксирует характер переходных процессов в системе, когда она выходит из равновесия.Когда переходный процесс оказывается нестабильным, система изменяет значения параметров звеньев до достижения стабильности. Системы такого типа обычно называют ультрастабильными.

При большом количестве изменяющихся параметров каналов случайный поиск стабильных режимов может занять слишком много времени. В этом случае используются различные методы ограничения случайного поиска — например, разбиение параметров на группы и поиск только внутри одной группы (определяется по определенным признакам).Системы этого типа называются мультистабильными. Биология предлагает большое разнообразие ультрастабильных и мультистабильных систем, таких как система регулирования температуры крови у людей и теплокровных животных.

Задача группировки внешних воздействий, необходимая для успешного выбора метода самонастройки в многостабильных системах, является одной из задач распознавания (распознавания образов). Визуальные и слуховые образы особенно важны для определения типа поведения (метода контроля) человека.Возможность распознавания закономерностей и объединения их в определенные классы позволяет человеку создавать абстрактные концепции, которые являются важным условием для сознательного осознания деятельности и начала абстрактного мышления. Абстрактное мышление делает возможным создание в системе управления — в данном случае в человеческом мозге — моделей различных процессов, их использование для экстраполяции деятельности и определение действий на основе такой экстраполяции.

Таким образом, на высших уровнях иерархии систем управления задачи управления тесно переплетаются с задачами распознавания окружающей действительности.В чистом виде эти задачи проявляются в абстрактных когнитивных системах, которые также являются одним из классов кибернетических систем.

Теория надежности кибернетических систем занимает важное место в кибернетике. Его задача — разработка методов построения систем, обеспечивающих правильное функционирование систем при выходе из строя некоторых их элементов, нарушении определенных звеньев или других возможных случайных неисправностях.

Методы кибернетики .Изучая кибернетические системы в качестве основного объекта, кибернетика использует три принципиально разных метода исследования. Два из них, математический анализ и экспериментальный метод, широко используются в других науках. Суть математического анализа заключается в описании объекта исследования в рамках определенного математического подхода (например, в виде системы уравнений) и последующем изучении различных последствий описания с помощью математического вывода (для например, решив систему уравнений).В экспериментальном методе проводятся различные эксперименты либо с самим объектом, либо с его реальной физической моделью. Если изучаемый объект уникален и нет возможности существенного воздействия на него (как, например, в случае с Солнечной системой или процессом биологической эволюции), активный эксперимент становится пассивным наблюдением.

Одним из важнейших достижений кибернетики является разработка и широкое использование нового метода исследования, который получил название математического (машинного) экспериментирования или математического моделирования.Суть метода заключается в том, что эксперименты проводятся не с реальной физической моделью изучаемого объекта, а с его описанием. Описание объекта и программы, производящие изменение характеристик объекта в соответствии с его описанием, заносятся в память компьютера; Затем с объектом могут проводиться различные эксперименты, такие как запись его поведения при определенных условиях и изменение отдельных элементов описания.Высокая скорость современных компьютеров часто позволяет моделировать многие процессы со скоростью, намного превышающей нормальную.

Первым этапом математического моделирования является разбивка изучаемой системы на отдельные блоки и элементы и установление связей между ними. Эту функцию выполняет системный анализ. Глубина и метод разбивки могут варьироваться в зависимости от целей расследования. В этом смысле системный анализ — это больше искусство, чем точная наука, поскольку части и связи, несущественные с точки зрения поставленной цели, должны быть априори отброшены при анализе действительно сложных систем.

После того, как система разбита на части и части описаны с определенным набором количественных или качественных параметров, обычно привлекаются представители различных наук для установления связей между ними. Таким образом, при системном анализе человеческого организма типичные связи имеют следующий вид: «При переходе органа A из состояния k ₁ в состояние k ₂ и орган B остается в состоянии M . , organ C с вероятностью p перейдет из состояния n ₁ в состояние n ₂ через N месяцев.«Заявление может быть сделано эндокринологом, кардиологом, терапевтом или другим специалистом, в зависимости от типа органов, к которым оно относится. Результатом их совместной работы является составное описание организма, которое является искомой математической моделью. Системные программисты переводят эту модель в машинную нотацию, одновременно программируя средства, необходимые для экспериментов с ней. Проведение реальных экспериментов и получение из них различных выводов — это работа по исследованию операций.Однако там, где это возможно, исследователи операций могут использовать дедуктивные математические конструкции и даже физические модели всей системы или ее отдельных частей. Работа по построению физических моделей и задача по планированию и созданию различных искусственных кибернетических систем являются частью системной инженерии.

Исторический очерк . Древнегреческий философ Платон, по-видимому, был первым, кто использовал термин «кибернетика» для управления в общем смысле. Однако собственно становление кибернетики как науки произошло значительно позже и было определено развитием технических аппаратов для управления и обработки данных.Так называемые андроиды, которые были похожими на людей игрушками, которые на самом деле были механическими устройствами с программным управлением, производились в Европе еще в средние века.

Первые промышленные регуляторы уровня воды в паровом котле и скорости вращения вала паровой машины были изобретены И. И. Ползуновым (Россия) и Дж. Ваттом (Англия). Во второй половине XIX века требовались все более совершенные автоматические регуляторы. Наряду с механическими узлами в таких регуляторах все чаще используются электромеханические и электронные блоки.Изобретение в начале 20 века дифференциальных анализаторов, способных моделировать и решать системы обыкновенных дифференциальных уравнений, сыграло большую роль в развитии теории и практики автоматического управления. Эти машины положили начало быстрому развитию аналоговых компьютеров и их повсеместному внедрению в машиностроение.

Прогресс нейрофизиологии, в частности классические работы И. П. Павлова об условных рефлексах, оказали существенное влияние на становление кибернетики.Оригинальная работа украинского ученого Я. Заслуживает внимания также И. Грдина о динамике живых организмов.

В 1930-х годах на развитие кибернетики все больше повлияло развитие теории дискретных процессоров данных. Это развитие было направлено двумя основными источниками идей и проблем. Первой была задача построения основ математики. Еще в середине 19 века Г. Буль заложил основы современной математической логики.В 20-е годы прошлого века были заложены основы современной теории алгоритмов. В 1934 г. К. Гёдель продемонстрировал конечность замкнутых когнитивных систем. В 1936 году А. М. Тьюринг описал гипотетический процессор дискретных данных общего назначения, который позже получил название машины Тьюринга. Эти два результата, полученные в рамках чистой математики, оказали и продолжают оказывать очень большое влияние на формирование основных идей кибернетики.

Вторым источником идей и проблем в кибернетике был практический опыт создания реальных процессоров дискретных данных.Простейший механический счетный автомат был изобретен Б. Паскалем (Франция) в 17 веке. Только в 19 веке К. Бэббидж (Англия) сделал первую попытку построить автоматический цифровой калькулятор, прототип современной электронной цифровой вычислительной машины. К началу 20 века были построены первые модели электромеханических счетных машин, которые сделали возможной автоматизацию очень простой обработки дискретных данных. Необходимость создания сложных релейно-контактных устройств, в первую очередь для автоматических телефонных станций, привела в 1930-е годы к резкому росту интереса к теории дискретных процессоров данных.В 1938 г. К. Шеннон (США) и в 1941 г. В. И. Шестаков (СССР) продемонстрировали возможность использования методов математической логики для анализа релейно-контактных схем. Это положило начало развитию современной теории автоматов.

Развитие электронно-вычислительной техники в 1940-х годах (Дж. Фон Нейман и др.) Имело решающее значение для становления кибернетики. Компьютер открыл принципиально новые возможности для исследования и реального построения сложных систем управления.Оставалось собрать воедино весь накопленный к тому времени материал и дать имя новой науке. Этот шаг сделал Н. Винер, опубликовавший в 1948 году свою знаменитую книгу Кибернетика .

Винер предложил называть «науку об управлении и коммуникации между животными и машинами» кибернетикой. В Кибернетике и своей второй книге Кибернетика и общество (1954) Винер уделил особое внимание общим философским и социальным аспектам новой науки, часто трактуя их весьма произвольно.В результате дальнейшее развитие кибернетики шло по двум путям. В США и Западной Европе стало преобладать узкое понимание кибернетики; это сосредоточило внимание на спорах и сомнениях, высказанных Винером, и на аналогиях между процессами управления в технических устройствах и в живых организмах. В СССР после начального периода отрицания и сомнений укоренилось более естественное и содержательное определение кибернетики; Это включило в эту область все достижения, накопленные в теориях обработки данных и систем управления.Особое внимание при этом было уделено новым проблемам, возникающим в связи с широким внедрением компьютеров в теории управления и обработки данных.

На Западе эти вопросы рассматривались в рамках специализированных областей науки, которые стали называть информатикой, информатикой, системным анализом и так далее. Лишь в конце 60-х годов наметилась тенденция к расширению понятия «кибернетика» и включению в него всех этих областей.

Основные разделы кибернетики .Современная кибернетика в широком смысле состоит из большого количества разделов, которые представляют собой самостоятельные научные направления. Теоретически ядро ​​кибернетики составляют теория информации, теория кодирования, теория алгоритмов и автоматов, общая теория систем, теория оптимальных процессов, методы исследования операций, теория распознавания образов и теория формальных языков. На практике центр интересов кибернетики сместился в сторону построения сложных систем управления и различного рода систем автоматизации умственного труда.На чисто когнитивном уровне одна из самых интересных будущих задач кибернетики — моделирование мозга и его различных функций.

Компьютеры — главное техническое средство для выполнения всех этих задач. Таким образом, развитие кибернетики как в теоретическом, так и в практическом аспектах тесно связано с прогрессом в электронной вычислительной технике. Требования, предъявляемые кибернетикой к развитию своего математического аппарата, определяются упомянутыми выше практическими задачами.

Определенная практическая направленность исследований по развитию математической техники — это фактически линия, отделяющая общую математическую часть таких исследований от чисто кибернетической. Так, например, в той части теории алгоритмов, которая строится для нужд основ математики, делается попытка сократить количество типов элементарных операций до минимума и сделать их второстепенными. Полученные алгоритмические языки удобны в качестве объектов исследования, но в то же время их практически невозможно использовать для описания реальных задач обработки данных.Кибернетический аспект теории алгоритмов связан с алгоритмическими языками, которые особенно ориентированы на определенные классы практических задач. Существуют языки, ориентированные на вычислительные задачи, перевод формул, обработку графической информации и так далее.

Аналогичная ситуация имеет место и в других областях, составляющих общетеоретическую основу кибернетики. Они обеспечивают подход к решению практических задач исследования кибернетических систем, их анализа и синтеза, а также определения оптимального управления.

Методы кибернетики особенно важны в науках, в которых методы классической математики могут применяться только в ограниченном масштабе для решения определенных частных задач. В первую очередь среди этих наук находятся экономика, биология, медицина, лингвистика и области инженерии, которые имеют дело со сложными системами. В результате широкого применения кибернетических методов в этих науках возникли независимые научные области, которые предположительно можно было бы назвать кибернетической экономикой, кибернетической биологией и так далее.Однако по ряду причин формирование этих областей происходило в рамках кибернетики через специализацию объектов исследования, а не в соответствующих науках за счет применения методов и результатов кибернетики. Поэтому эти области стали называть экономической кибернетикой, биологической кибернетикой, медицинской кибернетикой и инженерной кибернетикой. Соответствующая область в лингвистике стала называться математической лингвистикой.

Задачи фактического построения сложных систем управления (прежде всего в экономике), а также компьютерных комплексных информационно-поисковых систем, систем автоматического проектирования и систем автоматического сбора и обработки экспериментальных данных, как правило, относятся к области науки, которая стала называться системной инженерией.В широком понимании предмета кибернетики большая часть системной инженерии органически содержится в нем. То же самое и с электронной вычислительной техникой. Излишне говорить, что кибернетика не занимается проектированием элементов компьютеров, структурным проектированием машин, проблемами технологии производства и т. Д. В то же время подход к компьютеру как системе, общие структурные вопросы, а также организация сложных процессов обработки данных и управления этими процессами в действительности относятся к прикладной кибернетике и составляют одно из ее важных направлений.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

Wiener, N. Kibernetika , 2nd ed. Москва, 1968. (Пер. С англ.)
Винер Н. Кибернетика и общество . М., 1958. (Пер. С англ.)
Цянь Х.С. Техническая кибернетика . М., 1956. (Пер. С англ.)
Эшби У.Р. Введение в кибернетику . М., 1959. (Пер. С англ.)
Глушков В. М. Введение в кибернетику . Киев, 1964.

Большая Советская Энциклопедия, 3-е издание (1970-1979).© 2010 The Gale Group, Inc. Все права защищены.

.