Кибернетика

Кибернетика (в переводе с греческого искусство управления) - это наука об
управлении сложными системами с обратной связью. Она возникла на стыке
математики, техники и нейрофизиологии, и ее интересовал целый класс систем, как
живых, так и не живых, в которых существовал механизм обратной связи.
Основателем кибернетики по праву считается американский математик Н. Винер
(1894-1964), выпустивший в 1948 году книгу, которая так и называлась
"Кибернетика".
Оригинальность этой науки заключается в том, что она изучает не вещественный
состав систем и не их структуру, а результат работы данного класса систем. В
кибернетике впервые было сформулировано понятие "черного ящика" как устройства,
которое выполняет определенную операцию над настоящим и прошлым входного
потенциала, но для которого мы не обязательно располагаем информацией о
структуре, обеспечивающей выполнение этой операции.
Системы изучаются в кибернетике по их реакциям на внешние воздействия, другими
словами, по тем функциям, которые они выполняют. Наряду с вещественным и
структурным подходом, кибернетика ввела в научный обиход функциональный подход
как еще один вариант системного подхода в широком смысле слова.
Если 17-ое столетие и начало 18-ого столетия - век паровых машин, то настоящее
время есть век связи и управления. В изучение этих процессов кибернетика внесла
значительный вклад. Она изучает способы связи и модели управления, и в этом
исследовании ей понадобилось еще одно понятие, которое было давно известным, но
впервые получило фундаментальный статус в естествознании - понятие информации (с
латинского ознакомление) как меры организованности системы в противоположность
понятию энтропии как меры неорганизованности.
Чтобы яснее стало значение информации, рассмотрим деятельность идеального
существа, получившего название "демон Максвелла". Идею такого существа,
нарушающего второе начало термодинамики, Максвелл изложил в "Теории теплоты"
вышедшей в 1871 году. "Когда частица со скоростью выше средней подходит к дверце
из отделения А или частица со скоростью ниже средней подходит к дверце из
отделения В, привратник открывает дверцу и частица проходит через отверстие;
когда же частица со скоростью ниже средней подходит из отделения А или частица
со скоростью выше средней подходит из отделения В дверца закрывается. Таким
образом, в отделении А их концентрация уменьшается. Это вызывает очевидное
уменьшение энтропии, и если соединить оба отделения тепловым двигателем, мы, как
будто, получим вечный двигатель второго рода".
Кибернетика выявляет зависимости между информацией и другими характеристиками
систем. Работа "демона Максвелла" позволяет установить обратно пропорциональную
зависимость между информацией и энтропией. С повышением энтропии уменьшается
информации и наоборот, понижение энтропии увеличивает информацию. Связь
информации с энтропией свидетельствует и о связи информации с энергией.
Энергия (от греческого energeia - деятельность) характеризует общую меру
различных видов движения и взаимодействия в формах: механической, тепловой,
электромагнитной, химической, гравитационной, ядерной. Точность сигнала,
передающего информацию, не зависит от количества энергии, которая используется
для передачи сигнала. Тем не менее, энергия и информация связаны между собой.
Винер приводит такой пример: "Кровь, оттекающая от мозга, на долю градуса
теплее, чем кровь, притекающая к нему".
Общее значение кибернетики обозначается в следующих направлениях:

Философское значение, поскольку кибернетика дает новое представление о мире,
основанное на роли связи, управления, информации, организованности, обратной
связи и вероятности.

Социальное значение, поскольку кибернетика дает новое представление об
обществе, как организованном целом. О пользе кибернетики для изучения общества
не мало было сказано уже в момент возникновения этой науки.

Общенаучное значение в трех смыслах: во-первых, потому что кибернетика дает
общенаучные понятия, которые оказываются важными в других областях науки -
понятия управления, сложно динамической системы и тому подобное; во-вторых,
потому что дает науке новые методы исследования: вероятностные,
стохастические, моделирования на ЭВМ и так далее; в-третьих, потому что на
основе функционального подхода "сигнал-отклик" кибернетика формирует гипотезы
о внутреннем составе и строении систем, которые затем могут быть проверены в
процессе содержательного исследования.

Методологическое значение кибернетики определяется тем, что изучение
функционирования более простых технических систем используется для выдвижения
гипотез о механизме работы качественно более сложных систем с целью познания
происходящих в них процессов - воспроизводства жизни, обучения и так далее.

Наиболее известно техническое значение кибернетики - создание на основе
кибернетических принципов ЭВМ, роботов, ПЭВМ, породившее тенденцию
кибернетизации и информатизации не только научного познания, но и всех сфер
жизни.



ЭВМ и персональные компьютеры (ПК).

Точно так же, как разнообразные машины и механизмы облегчает физический труд
людей, ЭВМ и ПК облегчают его умственный труд, заменяя человеческий мозг в его
наиболее простых и рутинных функциях. ЭВМ действуют по принципы "да-нет", и
этого достаточно для того, чтобы создать вычислительные машины, хотя и
уступающиечеловеческому мозгу в гибкости, но превосходящие его по быстроте
выполнения вычислительных операций. Аналогия между ЭВМ и мозгом человека
дополняется тем, что ЭВМ как бы играет роль центральной нервной системы для
устройств автоматического управления.
Введенное чуть позже в кибернетике понятие самообучающихся машин аналогично
воспроизводству живых систем. И то, и другое есть созидание себя, возможное в
отношении машин, как и живых систем. Обучение онтогенетически есть тоже, что и
само воспроизводство филогенетически.
Как бы не протекал процесс воспроизводства, "это динамический процесс,
включающий какие-то силы или их эквиваленты. Один из возможных способов
представления этих сил состоит в том, чтобы поместить активный носитель
специфики молекулы в частотном строении ее молекулярного излучения, значительная
часть которого лежит, по-видимому, в области инфракрасных электромагнитных
частот или даже ниже. Может оказаться, что специфические вещества (вирусы) при
некоторых обстоятельствах излучают инфракрасные колебания, которые обладают
способностью содействовать формированию других молекул вируса из неопределенной
магмы аминокислот и нуклеиновых кислот. Вполне возможно, что такое явление
позволительно рассматривать как некоторое притягательное взаимодействие частот".
Такова гипотеза воспроизводства Винера, которая позволяет предложить единый
механизм само воспроизводства для живых и неживых систем.
Современные ЭВМ значительно превосходят те, которые появились на заре
кибернетики. Еще 10 лет назад специалисты сомневались, что шахматный компьютер
когда-нибудь сможет обыграть приличного шахматиста, но теперь он почти на равных
сражается с чемпионом мира. То, что машина чуть было не выигрывала у Каспарова
за счет громадной скорости перебора вариантов (100 миллионов в секунду против
двух у человека) остро ставит вопрос не только о возможностях ЭВМ, но и о том,
что такое человеческий разум.
Предполагалось два десятилетия назад, что ЭВМ будут с годами все более мощными и
массивными, но вопреки прогнозам крупнейших ученых, были созданы персональные
компьютеры, которые стали повсеместным атрибутом нашей жизни. В перспективе нас
ждет всеобщая компьютеризация и создание человекоподобных роботов.
Надо, впрочем, иметь в виду, что человек не только логически мыслящее существо,
но и творческое, и эта способность - результат всей предшествующей эволюции.
Если же будут построены не просто человекоподобные роботы, но и превосходящие
его по уму, то это повод не только для радости, но и для беспокойства,
связанного как с роботизацией самого человека, так и с проблемой возможного
"бунта машин", выхода их из под контроля людей и даже порабощения ими человека.
Конечно, в 20 веке это не более чем далекая от реальности фантастика.

Модели мира.

Благодаря кибернетике и созданию ЭВМ одним из основных способов познания,
наравне с наблюдением и экспериментом, стал метод моделирования. Применяемые
модели становятся все более масштабными: от моделей функционирования предприятия
и экономической отрасли до комплексных моделей управления биогеоценозами,
эколого-экономических моделей рационального природоиспользования в пределах
целых регионов, до глобальных моделей.
В 1972 году на основе метода "системной динамики" Дж. Форрестера были построены
первые так называемые "модели мира", нацеленные на выработку сценариев развития
всего человечества в его взаимоотношениях с биосферой. Их недостатки заключались
в чрезмерно высокой степени обобщения переменных, характеризующих процессы,
протекающие в мире; отсутствии данных об особенностях и традициях различных
культур и так далее. Однако это оказалось очень многообещающим направлением.
Постепенно указанные недостатки преодолевались в процессе создания последующих
глобальных моделей, которые принимали все более конструктивный характер,
ориентируясь на рассмотрение вопросов улучшения существующего
эколого-экономического положения на планете.
М. Месаровичем и Э. Пестелем были построены глобальные модели на основе теории
иерархических систем, а В. Леонтьевым - на основе разработанного им в экономике
метода "затраты-выпуска". Дальнейший прогресс в глобальном моделировании
ожидается на путях построения моделей, все более адекватных реальности,
сочетающих в себе глобальные, региональные и локальные моменты.
Простираясь на изучение все более сложных систем, метод моделирования становится
необходимым средством, как познания, так и преобразования действительности. В
настоящее время можно говорить как об одной из основных, о преобразовательной
функции моделирования, выполняя которую оно вносит прямой вклад в оптимизацию
сложных систем. Преобразовательная функция моделирования способствует уточнению
целей и средств реконструкции реальности. Свойственная моделированию
трансляционная функция способствует синтезу знаний - задаче, имеющей
первостепенное значение на современном этапе изучения мира.
Прогресс в области моделирования следует ожидать не на пути противопоставления
одних типов моделей другим, а на основе их синтеза. Универсальный характер
моделирования на ЭВМ дает возможность синтеза самых разнообразных знаний, а
свойственный моделированию на ЭВМ функциональный подход служит целям управления
сложными системами.

Литература:


Винер Н. "Кибернетика", М., 1968.

Ершов А., Кузнецов А., Гольц Я. "Основы ВТ", М., 1985.