Кибернетикой называют науку об управлении, связи и переработке информации.
Годом рождения современной кибернетики считается 1948 год, когда американский математик Н.Винер опубликовал труд «Кибернетика, или управление и связь в живых организмах и машинах». Кибернетика изучает общие свойства различных систем управления вне зависимости от их материальной основы. Эти свойства имеют место в живой природе, технике и в коллективах людей.
4.1. КИБЕРНЕТИКА И ДРУГИЕ НАУКИ
Читатель в общих чертах знает предмет многих естественных, общественных и технических наук, таких, как физика, математика, химия, биология, биофизика, история, электротехника и т.д. Среди этих наук особое положение занимает математика - наука, в которой изучаются пространственные формы и количественные отношения действительного мира. Исключительность этой науки в том, что она является инструментом познания в любой отрасли человеческого знания. Все науки, как уже отмечалось, развиваются, используя в той или иной степени математические закономерности. Подобное можно отнести и к кибернетике.
Винер увидел во многих разных науках общие вопросы и черты. Управление осуществляется в обществе, во многих технических системах, в живом организме. Информация перерабатывается людьми, вычислительными машинами, в биологических системах, она передается по проводной линии, радиоканалу, невральным структурам.
На базе многих наук и появилась кибернетика. Все перечислить невозможно, но несомненно влияние техники, математики (теория автоматического регулирования, математическая логика, теория информации и связи, вычислительные машины и др.) и физиологии (учение об условных рефлексах, принцип обратной афферентации, теория функциональных систем и др.).
Схематично место кибернетики в системе наук показано на рис. 4.1.
Рис. 4.1
Интересно отметить, что появление новых наук на базе комплекса существующих продолжается и сейчас. В качестве примера можно указать синергетику - область научных исследований, целью которых является выявление общих закономерностей в процессах образования, устойчивости и разрушения упорядоченных временных и пространственных структур в сложных системах различной природы (физической, химической, биологической и др.).
В развитие и создание кибернетики прямой или косвенный вклад внесли многие русские и советские ученые. Среди них физиологи и медики И.М. Сеченов (1829-1905), И.П. Павлов (1849 - 1936), А.А. Богданов (1873 - 1928), П.К. Анохин (1898-1974), В.В. Парин (1903- 1971), Н.М. Амосов (р. 1913), техники разных направлений и математики И.А. Вышне-градский (1831 - 1895), А.М.Ляпунов (1857- 1918), А.И. Берг (1893-1979), С.А. Лебедев (1902-1974), А.Н. Колмогоров 71903-1987), А.А. Харкевич (1904-1965), В.А. Котельников (р. 1908), Л.В. Канторович (1912-1986), В.М. Глушков (1923-1982) и др.
4.2. КИБЕРНЕТИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ
Кибернетической системой называют упорядоченную совокупность объектов (элементов системы), взаимодействующих и взаимосвязанных между собой, которые способны воспринимать, запоминать и перерабатывать информацию, а также обмениваться информацией.
Примерами кибернетических систем являются коллективы людей, мозг, вычислительные машины, автоматы. Соответственно этому элементами кибернетической системы могут быть объекты разной физической природы: человек, клетки мозга, блоки вычислительной машины и т.д.
Состояние элементов системы описывается некоторым множеством параметров, которые подразделяются на непрерывные, принимающие любые вещественные значения в некотором интервале, и дискретные, принимающие конечные множества значений. Так, например, температура тела человека - непрерывный параметр, а его пол - дискретный параметр. В общем случае состояние элемента кибернетической систе-
мы может изменяться и зависит как от самого элемента, так и от воздействия окружающих элементов и внешней среды.
Структура кибернетической системы определяется организацией связей между элементами системы и является функцией состояний самих элементов и внешних воздействий.
Функционирование кибернетической системы описывается тремя семействами функций: функциями, которые учитывают изменение состояний элементов системы, функциями, вызывающими изменения в структуре системы, в том числе вследствие внешнего воздействия, и функциями, определяющими сигналы, передаваемые системой за ее пределы. Для более полного описания системы следует еще учесть ее начальное состояние.
Кибернетические системы различаются по своей сложности, степени определенности и уровню организации.
Сложность системы зависит от количества элементов, ее составляющих, от сложности структуры и разнообразия внутренних связей. Существуют сложные кибернетические системы, которые однако, могут быть детально известны, так как являются созданием человека. Вместе с тем такие сложные кибернетические системы, как биологические, благодаря многочисленным и неясным многообразным связям между множеством элементов во многих случаях детальному описанию не поддаются. При исследовании сложных систем имеет место и процесс, обратный разделению системы на элементы: системы представляются в виде укрупненных блоков, каждый из которых сам является системой. Таким образом, сложные системы могут состоять из более простых. Система более высокого уровня представляет собой объединение подсистем более низкого уровня, т.е. организация системы имеет иерархический характер.
Между уровнями иерархии могут возникать взаимосвязи. Само понятие элементов в этом смысле является относительным. В различных случаях одна и та же часть системы может быть и элементом, и блоком, и всей системой. Так, например, при изучении функций мозга его можно рассматривать как элемент, тогда как при изучении работы мозга в связи с его внутренним строением за элемент следует принимать отдельные нейроны. В свою очередь, нейрон будет кибернетической системой при изучении его с учетом клеточного строения.
Кибернетические системы делятся на непрерывные и дискретные. В непрерывных системах все сигналы, циркулирующие в системе, и состояния элементов задаются непрерывными параметрами, в дискретных - дискретными. Существуют, однако, и смешанные (гибридные)
системы, в которых имеются параметры обоих видов. Деление систем на непрерывные и дискретные является условным и определяется необходимой степенью точности исследуемого процесса и техническими и математическими удобствами. Некоторые процессы или величины, имеющие дискретную природу, например электрический ток (дискретность электрического заряда: не может быть заряд меньше, чем заряд электрона), удобно описывать непрерывными величинами. В других случаях, наоборот, непрерывный процесс имеет смысл описывать дискретными параметрами. Так, например, непрерывную выделительную функцию почек удобно описывать дискретной пятибалльной характеристикой. Кроме того, при любых физических измерениях, производя их через определенные интервалы времени, фактически получают набор дискретных величин. Все сказанное свидетельствует, что дискретные системы являются более универсальными, чем непрерывные.
При исследовании непрерывных систем применяют аппарат дифференциальных уравнений, при исследовании дискретных систем - теорию алгоритмов.
В кибернетике и технике принято деление систем на детерминированные и вероятностные. Детерминированной называют такую систему, элементы которой взаимодействуют определенным образом. Состояние и поведение такой системы предсказывается однозначно и описывается однозначными функциями. Поведение вероятностных систем можно определить с некоторой долей достоверности, так как элементы системы находятся под влиянием столь большого числа воздействий, что взаимодействие всех элементов не может быть описано точно. Один из примеров - реакция организма на воздействие физическими факторами (силовое, электрическое, тепловое и др.); она имеет вероятностный характер.
Система называется замкнутой, если ее элементы обмениваются сигналами только между собой. Незамкнутые, или открытые, системы обязательно обмениваются сигналами с внешней средой.
Для восприятия сигналов из внешней среды и передачи их внутрь системы всякая открытая система обладает рецепторами (датчиками или преобразователями). У животных, как у кибернетической системы, реценторами являются органы чувств - осязание, зрение, слух и т.п., у автоматов - датчики: тензометрические, фотоэлектрические, индукционные и т.д. (см. 21.3).
Во внешнюю среду сигналы передаются посредством исполнительных механизмов, называемых эффекторами. Речь, руки, мимика лица являются для человека - кибернетической системы - эффекторами.
Рецептором для автомата с газированной водой является кнопка или приемник монет, эффектором - выдача газированной воды.
Сложные кибернетичечские системы обладают характерным свойством - способностью накапливать информацию, которая впоследствии может быть использована при работе управляющей системы. Это свойство называется, по аналогии с подобным свойством человеческого мозга, памятью. Запоминание в кибернетических системах осуществляется двумя способами: во-первых, вследствие изменения состояния элементов системы, во-вторых, в результате изменения ее структуры.
4.3. ЭЛЕМЕНТЫ ТЕОРИИ ИНФОРМАЦИИ
Центральное место в кибернетике занимает информация. Этот термин уже неоднократно встречался в курсе без специального разъяснения как общепонятным. Слово «информация» 1 означает, по современным представлениям, совокупность сведений, данных, передачу сообщений.
Источником информации может служить всякое явление или событие, однако оно должно иметь смысл и являться сигналом к тому или иному действию. Иногда говорят, что информация - система сведений об окружающем нас мире, которые получает человек в результате наблюдения и общения с другими людьми. Люди получают информацию, когда ощущают боль, голод, холод, видят, слышат, разговаривают с другими людьми, читают книги и т.п.
Однако представление о том, что информацию получает только человек, является субъективным. На самом деле это понятие имеет более широкий смысл. Так, непрерывное регулирование работы внутренних органов животных и системы развития растений связано с передачей информации.
Не следует вдаваться и в другую крайность, полагая, что всякое отражение событий в мире является информацией. Вряд ли можно считать, что понижение температуры в горах является для скал информацией о наступлении зимы.
Передача, получение и переработка информации свойственны системам, достаточно сложно организованным, специфическая особенность которых заключается в наличии процессов управления. Замеча-
Informatio (лат.) - разъяснение, осведомление.
тельной особенностью информации является то, что она уничтожает незнание чего-либо, уменьшает неопределенность ситуации.
Научный подход к изучению информации был вызван «информационным взрывом» - лавинообразным потоком информации в результате бурного развития науки и техники в середине XX в.
Понятие информации в кибернетике играет такую же важную роль, как понятие энергии и массы в физике. Раздел кибернетики, посвященный вопросам сбора, передачи, хранения, переработки и вычисления информации, получил название теории информации. Рассмотрим кратко элементы этой теории.
Передача информации осуществляется по каналам связи в виде сигналов, вырабатываемых органами кибернетической системы. Каналом связи называется среда, по которой передаются сигналы. При устном разговоре сигналом является речь, а каналом связи - воздух, при радиопередаче музыки сигналом является звук, а каналами связи - электромагнитное поле и воздух.
Физическим носителем сигнала могут быть всевозможные виды материи, которые при передаче одного сигнала могут чередоваться. Например, при радиопередаче мысль, выражаемая словом, переданная за счет биоэлектрических импульсов голосовым мышцам, вызывая их сокращения, создает звуковой образ, который в результате колебания мембраны в микрофоне преобразуется в электрический импульс - сигнал, передаваемый на расстояние. При этом сигналы должны удовлетворять требованиям изоморфизма. Под изоморфизмом понимают такое соответствие физически различных явлений, при котором сохраняется, не искажается содержание передаваемого сообщения.
Нарушение изоморфизма приводит к искажению информации. Искажение сигналов как вследствие нарушения изоморфизма, так и в результате внешних помех называют шумом.
В зависимости от значения передаваемых сигналов их делят на осведомительные, сообщающие какую-либо информацию, и исполнительные, которые заключают какую-либо команду к действию. Различают сигналы дискретные и непрерывные. Примером дискретного сигнала является передача азбукой Морзе или передача цифр импульсами тока, примером непрерывного - изменение напряжения в цепи, соответствующее изменению температуры.
Всякое сообщение состоит из комбинации простых сигналов определенной физической природы. Полный набор таких сигналов называют алфавитом, один сигнал - буквой алфавита. Для передачи сообщения его следует описать с помощью какого-либо алфавита, иначе говоря, за-
кодировать. Кодированием называется описание какого-либо сообщения с помощью определенного алфавита, т.е. установление однозначного соответствия между параметрами, характеризующими сигнал, и информацией. Перевод этого сообщения на другой алфавит называется перекодированием, расшифровка сообщения - декодированием.
Для передачи сообщений в хозяйственной и научной жизни кодирование производится человеком. Однако природой созданы естественные способы кодирования. Эти способы представляют огромный интерес для науки, например изучение способа кодирования наследственной информации о взрослом организме в зародышевой клетке. Применение кодирования позволяет использовать небольшой алфавит для передачи огромной информации. Оказалось, что любую информацию можно закодировать с помощью двух знаков (0,1). Такой код называется двоичным.
Передача любого сигнала связана с затратой энергии, однако количество передаваемой информации и тем более ее смысл не зависят от энергии сигнала. Более того, очень часто сигнал малой энергии передает сообщение, в результате которого может быть вызван процесс, связанный с огромной затратой энергии. Например, атомный взрыв может быть вызван нажатием кнопки-включателя соответствующего устройства, спокойная информация о чьем-либо неприглядном поступке может вызвать взрыв негодования.
В кибернетике неважно, какая энергия затрачена для передачи информации, но существенно, какое количество информации будет передано или можно передать по тому или иному каналу связи. Для количественного подсчета информации следует отвлечься от смысла сообщения, аналогично тому, как для решения арифметического примера отвлекаются от конкретных предметов. Складывая, например 2 и 3, получаем 5, при этом несущественно, какие предметы складываем: яблоки, ракеты или звезды.
Как же вычисляется количество информации? Уже отмечалось, что информация тогда имеет смысл, когда она уменьшает степень незнания, т.е. процесс извлечения информации связан с увеличением определенности наших сведений об объекте. Сообщение несет информацию, если из совокупности реально возможных событий указывается некоторое определенное.
Например, читая историю болезни, врач получает информацию о болезнях данного пациента: из всего многообразия различных заболеваний выделены только те, которые перенес данный больной. Сообщение об уже известном не несет информации; так, для грамотного человека
не содержит информации утверждение, что после 15-го числа месяца наступает 16-е.
Чем больше различных возможностей имеет событие, тем большую информацию о нем несет сообщение. Так, при однократном бросании игральной кости (6 граней) получают бо льшую информацию, чем при бросании монеты (2 стороны), ибо первый случай имеет большее число равновозможных исходов, чем второй. Говорят, что количество информации изменяется в отношении, обратном вероятности.
Так как мерой неопределенности каких-либо событий является вероятность, то следует предположить, что количественная оценка информации связана с основными представлениями теории вероятностей. Действительно, современный метод подсчета информации основан на вероятностном подходе при рассмотрении систем связи и кодирования сообщений.
Рассмотрим метод подсчета количества информации, содержащейся в одном сообщении, предложенный Шенноном и используемый в современной теории информации.
Мера количества информации может быть найдена как изменение степени неопределенности в ожидании некоторого события. Предположим, что имеется k равновероятных исходов события. Тогда очевидно, что степень неопределенности одного события зависит от k: в случае k = 1 предсказание события является достоверным, т.е. степень неопределенности равна нулю; в случае большого k предсказать событие трудно, степень неопределенности велика.
Следовательно, искомая функция f (k) (мера количества информации или изменение степени неопределенности) должна быть равна нулю при k = 1 и при возрастании k возрастать.
Кроме того, функция f должна удовлетворять еще одному условию. Допустим, что проводятся два независимых опыта, один из них имеет k равновероятных исходов, а другой - l. Естественно предположить, что неопределенность f (kl) совместного появления некоторого сочетания событий первого и второго опытов больше f (k) и f (l) и равна сумме неопределенностей исходов каждого из опытов:
В левой части формулы представлена функция f (kl) от произведения kl, равного числу возможных пар сочетаний исходов первого и второго опытов. Формуле (4.1) соответствует логарифмическая функция f (k) - log. k.
Кроме того, полученная функция удовлетворяет условиям log a 1 = 0 и возрастает при увеличении k.
Так как переход от одной системы логарифмов к другой в зависимости от основания сводится к умножению функции log a k на постоянный множитель, то основание логарифмов решающей роли не играет и скажется лишь на выборе единиц количества информации.
Итак, будем считать функцию log a k мерой неопределенности (количество информации) при k равновероятных исходах. Вероятность каждого исхода (события) равна р = р 1 = р 2 = р 3 = ... = p k = 1/k Так как неопределенности различных событий суммируются, то неопределенность каждого отдельного исхода равна
В опыте, имеющем исходы различной вероятности р 1 , р 2 , ... p k мера неопределенности каждого отдельного исхода запишется по выражению
(4.3):
а мера неопределенности всего опыта - как сумма этих неопределенностей:
Это среднее значение логарифма вероятности. По аналогии с формулой Больцмана [см. (12.20)], Н называется энтропией или информационной энтропией. Эту величину можно рассматривать как меру информации.
Исследуя на экстремум (4.4), находим, что самой большой неопределенностью обладает событие с равновероятными исходами. Испытание в этом случае дает наибольшую информацию:
В частном случае двух равновозможных событий количество информации, полученной при сообщении, равно
Для выбора единицы количества информации положим а - 2, тогда из (4.6) имеем
H= loga 2 = 1.
Это количество информации принимается за бит (бит - информация, содержащаяся в сообщении об одном из двух равновероятных событий). Принимая в (4.5) а = 2, получаем, что количество информации
выражается в битах.
Посчитаем информацию, полученную при выпадании 1 в случае бросания игральной кости. Используя (4.7), имеем
Понятие информации является одним из важнейших в кибернетике, так как всякий процесс управления связан с получением, накоплением и передачей информации. Отражая общие свойства материального мира, понятие информации выступает как философская категория.
Информационные процессы имеют место при работе любых систем управления - от процессов передачи наследственных признаков до процессов общения между людьми и машинами. Аналогично тому как посредством энергии в физике определяется мера превращения одной формы движения в другую, в кибернетике информация является мерой процессов отражения материального мира.
Как уже отмечалось, информация передается по каналам связи с помощью сигналов. Информация, воспринятая от источника приемными элементами (органами чувств, микрофонами, фотоэлементами и т.п.), преобразуется кодирующим устройством в форму, удобную для передачи сигнала, например в электрический сигнал, и передается по каналу связи к приемнику, в котором информация декодируется, например в звук, и сообщается слушателю. Общая схема системы передачи информации изображена на рис. 4.2.
Рис. 4.2
В заключение отметим, что некоторые количественные выражения теории информации пока еще не нашли приложения в медицинской кибернетике. Это обстоятельство обусловлено общим, пока еще в значительной степени качественным характером медицины.
4.4. УПРАВЛЕНИЕ И РЕГУЛИРОВАНИЕ
Для того чтобы происходило целенаправленное изменение поведения кибернетической системы, необходимо управление.
Управление - это осуществление воздействия на кибернетическую систему (объект) в соответствии с имеющейся программой или целью ее функционирования. Говоря кратко, управление - это воздействие на объект для достижения заданной цели.
Цели управления могут быть различными. В простейшей случае это, например, просто поддержание постоянным какого-либо параметра (постоянной влажности в помещении, температуры). В более сложных кибернетических системах целью управления являются задачи приспособления к изменяющимся условиям, например приспособление к изменяющейся среде обитания биологического индивидуума.
Установлено, что схема управления объектами различной природы является общей как для органического мира, включая механизмы управления в живом организме и механизмы биологической эволюции, так и для неорганического мира, вплоть до электронно-вычислительных машин и управления космическими кораблями.
Это сходство позволяет проводить аналогии между живыми системами, прошедшими усовершенствование в течение длительного процесса эволюции, и техническими устройствами, более простыми и менее совершенными.
Исследование биологических систем управления и сравнение их с техническими системами, с одной стороны, позволяют найти новые принципы для создания более сложных технических устройств, а с другой стороны, понять принципы управления, которые лежат в основе биологических объектов и процессов. Первая сторона вопроса является содержанием научного направления, получившего название «бионика».
Во всякой системе управления следует различать управляющий орган и объект управления, а также линии связи (каналы связи) между ними. Управляющий орган является весьма важной частью кибернетической системы. Он представляет собой управлющую систему, которая перерабатывает полученную информацию и вырабатывает управляю-
щие воздействия. Процессы переработки информации происходят в различных естественных и искусственных управляющих системах. К ним относятся мышление, переработка информации в автоматизированных системах, изменение наследственной информации в процессе эволюции биологических видов и т.п. Управляющие воздействия передаются через соответствующие эффекторы на объект управления. Связь осуществляется за счет физических процессов, несущих информацию и представляющих собой сигнал. Получив сигнал, объект управления перейдет в соответствующее состояние.
Наиболее интересным является такое управление, при котором операции, обеспечивающие достижения заданной цели управления, выполняются системой, функционирующей без вмешательства человека в соответствии с заранее заданным алгоритмом. Такой вариант называется автоматическим управлением.
Разновидностью автоматического управления является автоматическое регулирование. Этот термин используют в тех случаях, когда цель управления - автоматическое поддержание постоянства или изменения по требуемому закону некоторой физической величины объекта управления (регулирования). Управляющий орган при этом может быть назван регулятором.
Если управляющая система не получает или не учитывает информацию от объекта управления, она называется разомкнутой. Схематично такое управление показано на рис. 4.3 с указанием канала (линии) прямой связи. Такое управление реализуется в светофоре, генетической системе, ЭВМ.
В режиме разомкнутой системы осуществляется автоматическое управление (регулирование) по возмущению. Поясним это примером устройства, автоматически поддерживающего комфортные температурные условия в помещении (рис. 4.4). Здесь объектом регулирования является кондиционер. Возмущение (температура наружного воздуха) воздействует на регулятор (специальный термометр) и оказывает влияние на температуру воздуха в помещении. Термометр в зависимости от возмущения подает сигнал кондиционеру для включения его в работу либо в режиме нагревающего устройства, либо охлаждающего.
Воздух соответствующей температуры поступает в помещение. Существенно,
что в этой системе нагревание или охлаждение воздуха в помещении зависит от температуры окружающей среды, а не от температуры воздуха в помещении.
Более распространенными и эффективными являются системы управления с обратной связью - замкнутые системы управления (рис. 4.5). Управляющий орган при этом перерабатывает информацию, полученную как извне от других объектов си-
стемы, так и от объекта управления по линии обратной связи.
Обратной связью называют передачу воздействия или информации с выхода системы (элемента) на ее вход, в частности воздействие объекта управления на управляющий орган.
Различают положительную и отрицательную обратную связь. При положительной обратной связи результаты процесса стремятся усилить его. В технических устройствах положительная обратная связь способствует переходу системы в другое равновесное состояние или вызывает лавинный процесс.
Отрицательная обратная связь препятствует развитию, изменению процесса и стабилизирует его. Отрицательная обратная связь используется в замкнутых системах управления.
В качестве технической системы с отрицательной обратной связью рассмотрим терморегулятор термостата, в котором используется контактный термометр (рис. 4.6).
При температуре, ниже заданной, ртутный столбик в термометре разрывает контакт в цепи реле, оно включает нагреватель, и температура повышается. При температуре выше нормы ртутный столбик замыкает цепь реле, и нагреватель отключается. Рассмотренная система позволяет поддерживать в термостате температуру в определенном интервале. Этот пример иллюстрирует автоматическое (регулирование) по отклонению.
К кибернетическим системам с отрицательной обратной связью (замкнутая система управления) относятся самоуправляющиеся
(саморегулируемые) системы. Самоуправляющейся системой является, например, организм животного, в котором самостоятельно поддерживаются постоянный состав крови, температура и другие параметры. Система, состоящая из группы животных и хищников, питающихся ими, например зайцы и волки, также является саморегулируемой. Увеличение поголовья волков приводит к уменьшению количества пищи (зайцев), это, в свою очередь, приводит к уменьшению количества волков, отсюда увеличивается поголовье зайцев, и т.д. В результате, если отвлечься от других факторов (отстрел волков, засуха и пр.), численность волков и зайцев поддерживается в этой системе на некотором определенном уровне.
Схему самоуправляющейся системы такого типа можно представить состоящей из следующих частей (рис. 4.7): объекта управления, который воздействует на внешнюю среду, некоего чувствительного элемента, который получает информацию как от внешней среды, так и в результате изменений, происходящих с объектом управления, и управляющего органа (регулятора). По каналу 1 в регулятор поступает первичная осведомляющая информация, по каналу 2 - управляющая информация
Рис. 4.7
к объекту управления. Через внешнюю среду и чувствительный элемент осуществляется обратная связь.
Изучение самоуправляющихся систем представляет особый интерес для физиологии и биологии.
Существуют системы оптимального управления, целью которых является поддержание экстремального (минимального или максимального) значения некоторой величины в зависимости от внешних условий и управляющих сигналов системы.
Простейшим примером такого регулирования может служить устройство кондиционера, создающего температуру в соответствии с влажностью воздуха. Оптимальная система управления уместна и в тех случаях, когда функция системы сводится к сохранению регулируемых параметров в максимальном или минимальном значении при изменении нерегулируемых параметров.
Более подробно вопросы управления рассматриваются в специальной теории управляющих систем. Основными принципами, положенными в ее основу, являются обратная связь и многоступенчатость управления. Обратная связь позволяет кибернетической системе учитывать реальные обстоятельства и согласовывать их с необходимым поведением. Многоступенчатая схема управления обусловливает надежность и устойчивость кибернетических систем.
4.5. МОДЕЛИРОВАНИЕ
В различных областях знаний для исследования реальных систем и процессов используются модели.
Модель - это объект любой природы, умозрительный или материально реализованный, который воспроизводит явление, процесс или систему с целью их исследования или изучения. Метод исследования явлений, процессов и систем, основанный на построении и изучении их моделей, получил название моделирования.
Таким образом, под моделированием в настоящее время понимают не только предметное, копирующее моделирование типа создания модели планера, но и научный метод исследования и познания глубокой сущности явления и объектов. Основой моделирования является единство материального мира и атрибутов материи - пространства и времени, а также принципов движения материи.
В кибернетике моделирование - основной метод научного познания. Это обусловлено абстрактностью кибернетики, общностью струк-
туры кибернетических систем и систем управления разной природы. По существу схемы, приведенные на рис. 4.3-4.7, являются простыми моделями разных систем управления. Вопросы моделирования в этом параграфе рассматривают шире рамок кибернетики, учитывая универсальность этого метода и медико-биологическую направленность интересов читателя.
Остановимся на основных, наиболее существенных разновидностях моделей: геометрические, биологические, физические (физико-химические) и математические.
Геометрические модели - наиболее простая их разновидность. Это внешнее копирование оригинала. Муляжи, используемые в преподавании анатомии, биологии и физиологии, являются геометрическими моделями. В быту геометрические модели часто используются с познавательной или декоративно-развлекательной целью (модели автомашин, железной дороги, зданий, куклы и т.п.).
Создание биологических (физиологических) моделей основано на воспроизведении в лабораторных условиях определенных состояний, например заболевания у подопытных животных. В эксперименте изучаются механизмы возникновения состояния, его течение, способы воздействия на организм для его изменения. К таким моделям относят искусственно вызванные инфекционные процессы, гипертрофирование органов, генетические нарушения, злокачественные новообразования, искусственно созданные неврозы и различные эмоциональные состояния.
Для создания этих моделей на подопытный организм производятся самые различные воздействия: заражение микробами, введение гормонов, изменение состава пищи, воздействие на периферическую нервную систему, изменение условий и среды обитаний и пр.
Биологические модели важны для биологии, физиологии, фармакологии и генетики.
Создание физических и физико-химических моделей основано на воспроизведении физическими и химическими способами биологических структур, функций или процессов. Физико-химические модели более идеализированы, чем биологические, и представляют собой далекое подобие моделируемого биологического объекта.
В качестве примера одной из первых физико-химических моделей можно привести модель роста живой клетки (1867), в которой рост имитировался выращиванием кристаллов CuSO 4 в водном растворе Си и электрические [см. (18.13)] колебания или апериодический разряд конденсатора [см. (18.17)], поглощение света веществом [(см. ф. (29.6)] и закон радиоактивного распада [см. (32.8)]. В этой аналогичности дифференциальных уравнений, относящихся к различным явлениям, можно усмотреть единство природы. Такая особенность позволяет использовать аналогии при математическом моделировании, а соответствующие модел и называют предметно-математическими моделями прямой аналогии.
Изучение явлений с помощью математических моделей подразделяется на четыре этапа.
Первый этап состоит в выделении объектов моделирования и формулировании законов, их связывающих. Он завершается записью в математических терминах представлений о связях между объектами модели.
На втором этапе происходит исследование математических задач, вытекающих из математической модели. Целью этого этапа является решение прямой задачи, т.е. получение данных, которые можно сравнить с результатами опыта или наблюдений. Для решения поставленных задач используются математический аппарат и вычислительная техника, позволяющая получить количественную информацию.
Третий этап позволяет выяснить, насколько выдвинутая гипотетическая модель удовлетворяет критерию практики. Решение этого вопроса связано с соответствием теоретических следствий экспериментальным результатам. В рамках этого этапа часто решается обратная задача, в которой определяются не известные ранее некоторые характеристики модели по результатам сопоставления выходной информации с результатами наблюдений.
Предложенная модель непригодна, если ни при каких значениях ее характеристик нельзя согласовать выходную информацию с экспериментом.
В четвертый этап входит анализ модели в результате накопления данных о ней и ее модернизация.
В зависимости от характера моделей их условно делят на феноменологические и структурные.
Феноменологические (функциональные) модели отражают временные и причинно-следственные отношения между параметрами, характеризующими функции биологического объекта без учета его структуры.
Объект рассматривается как «черный ящик» - система, в которой внешнему наблюдателю доступны лишь входные и выходные величины, а внутренняя структура неизвестна (рис. 4.8). Метод «черного ящика»
широко применяют для решения задач моделирования сложных кибернетических систем в тех случаях, когда интерес представляет поведение системы. Так, например, учитывая сложную «конструкцию» мозга человека и риск прямого приборного внедрения в его структуры, резонно исследовать мозг как «черный ящик»). Это можно делать, исследуя умственные способности человека, его реакцию на звук, свет и т.д.
Структурные модели строятся с учетом структуры объекта, отражающей его иерархические уровни.
При этом к структуре относят частные функции отдельных подсистем. Такие модели лучше выражают сущность биологических систем, но сложны для вычислений.
Составление моделей проводится по определенной схеме. Вначале формулируется цель моделирования, затем высказывается гипотеза, представляющая качественное описание системы, выбираются тип модели и математические методы ее описания в зависимости от цели и рода информации.
Заключительный этап состоит в создании модели и сравнении ее с системой-объектом с целью идентификации.
4.6. ПОНЯТИЕ О БИОЛОГИЧЕСКОЙ И МЕДИЦИНСКОЙ КИБЕРНЕТИКЕ
Биологическая кибернетика представляет собой научное направление, в котором идеи, методы и технические средства кибернетики применяются к рассмотрению задач биологии и физиологии.
Биологическая кибернетика может быть представлена теоретической и практической частью. Основной задачей теоретической биологической кибернетики является изучение общих вопросов управления, хранения, переработки и передачи информации в живых системах. Одним из важнейших методов практической биологической кибернетики является метод моделирования - моделирование структуры и поведения биологических систем. В развитие этого метода биологическая кибернетика включает и вопросы конструирования искусственных систем, воспроизводящих деятельность отдельных органов, их внутренние связи и внешние взаимодействия. В этом направлении биологическая кибернетика смыкается с медицинской.
Медицинская кибернетика является научным направлением, связанным с использованием идей, методов и технических средств кибернетики в медицине и здравоохранении. Условно медицинскую кибернетику можно представить следующими группами.
1. Вычислительная диагностика заболеваний. Эта часть в основном связана с использованием вычислительных машин для постановки диагноза.
Структура любой диагностической системы состоит из медицинской памяти (совокупный медицинский опыт для данной группы заболеваний) и логического устройства, позволяющего сопоставить симптомы, обнаруженные у больного опросом и лабораторным обследованием, с имеющимся медицинским опытом. Этой же структуре следует и диагностическая вычислительная машина.
Первым шагом является разработка методик формального описания состояния здоровья пациента, проводят тщательный анализ по уточнению клинических параметров и признаков, используемых в диагностике. Отбирают главным образом те признаки, которые допускают количественную оценку.
Кроме количественного выражения физиологических, биохимических и других характеристик больного для вычислительной диагностики необходимы сведения о частоте (априорной вероятности) клинических синдромов и диагностических признаков, об их классификации, зависимости, об оценке диагностической эффективности признаков и т.п. Все эти данные хранятся в памяти машины.
Следующим шагом является выбор алгоритма. Машина сопоставляет симптомы больного с данными, заложенными у нее в памяти.
Логика вычислительной диагностики соответствует логике врача, устанавливающего диагноз: совокупность симптомов сопоставляется с предшествующим опытом медицины.
Новую (неизвестную) болезнь машина не установит. Врач, встретивший неизвестное заболевание, сможет описать его признаки. Подробности такого заболевания можно установить, лишь проводя специальные исследования. ЭВМ в таких исследованиях сможет играть вспомогательную роль.
2. Кибернетический подход к лечебному процессу. Установив диагноз, врач назначает и проводит лечение, которое, как правило, не сводится к одноразовому воздействию. Это сложный процесс, во время которого врач вновь и вновь получает медико-биологическую информацию о больном, анализирует эту информацию и в соответствии с ней уточняет, изменяет, прекращает или продолжает лечебное воздействие.
Для кибернетических систем характерно целенаправленное воздействие управляющей системы на объект управления (см. 4.4).
Врач управляет больным, система врач-больной является кибернетической, поэтому кибернетический подход возможен и к лечебному процессу. Однако, несмотря на такие возможности, пока еще проникновение идей, методов и технических средств кибернетики в эту, главнейшую, часть медицины достаточно скромно.
В настоящее время кибернетический подход к лечебному процессу облегчает работу врача, позволяет эффективнее проводить лечение тяжелобольных, своевременно принять меры при осложнениях во время операции, разработать и контролировать процесс лечения медикаментами, создавать биоуправляемые протезы.
Кратко остановимся на возможностях применения такого подхода.
Контроль за состоянием организма человека необходим во многих областях человеческой деятельности (спортивной, производственной, учебной, военной), но особенно важен он в стрессовых ситуациях или в таких лечебных условиях, как, например, хирургические вмешательства с применением искусственного кровообращения, дыхания, при реанимации, в состоянии наркоза и т.п.
Для этих целей создаются информационные системы оперативного врачебного контроля (ИСОВК), которые осуществляют съем медико-биологической информации, автоматическое распознавание функционального состояния пациента, фиксацию нарушений в деятельности организма, диагностирование заболевания, управление устройствами, регулирующими жизненно важные функции.
В задачи оперативного врачебного контроля входят наблюдение за состоянием тяжелобольных с помощью систем слежения (мониторных систем), наблюдение за состоянием здоровых людей, находящихся в экстремальных условиях (стрессовые состояния, невесомость, гипербарические условия, среда с пониженным содержанием кислорода и т.п.).
Реализация принципа интенсивного ухода возможна в результате создания комплекса, позволяющего автоматически непрерывно контролировать состояние больного и сообщать о его изменениях.
Особенно важно получать быстрые и точные сведения о состоянии больного во время операции. В процессе операции фиксируется огромное количество (около 1000) различных параметров, характеризующих состояние больного. Проанализировать и проследить за таким количеством параметров в чрезвычайно короткие сроки для врача практически невозможно. В этих случаях на помощь приходит ЭВМ, тем более что при использовании ЭВМ в нее можно заранее вложить предшествующие
записи из истории болезни, сведения о наличии медикаментов, указания мер, которые необходимо предпринять в критических ситуациях.
Общие данные об оперируемых больных вводятся в ЭВМ заранее. Ввод данных о текущем состоянии производится с момента поступления больного в операционную. Кроме сведений о состоянии больного вводятся сведения о времени, виде и дозе анестезии и медикаментов и начинается непрерывная фиксация медико-биологических параметров. В результате, если какие-либо показатели будут выходить за критические значения, ЭВМ сообщит в виде звуковых или световых сигналов об опасности, выдаст на регистрирующее устройство информацию, объясняющую причины тревоги, и рекомендации по их устранению.
Еще одной возможностью применения кибернетики в медицине является математическое моделирование лечебного процесса, которое может служить основой для расчета оптимальных лечебных воздействий. Так, например, удается рассчитать процесс введения лекарственного препарата в организм больного, с тем чтобы вызвать наилучший лечебный эффект.
Кибернетический подход реализуется при создании сложных протезов, заменяющих некоторые органы. Поясним это примером.
Исследование биотоков мышц показало, что из-за возможности их съема непосредственно на мышцах удается определить информацию, посылаемую к мышцам (исполнительным, управляемым органам) центральной нервной системой (управляющей системой). Было установлено также, что биотоки могут возникать в мышце при команде центральной нервной системы и без выполнения команды, например в случае отсутствия конечности или ее части.
Эти свойства биотоков мышц позволили разработать активные протезы конечностей. Обычный протез, например ноги, восстанавливал лишь часть функции - опору, функция управления и координации в нем отсутствовала.
Разработаны протезы конечностей с биоэлектрическим управлением. Для управления такими конечностями разработаны специальные системы, в которые входят устройства съема биопотенциалов, усилитель и преобразователь, усиливающий сигнал и трансформирующий его в форму, пригодную для управления механической частью протеза (электродвигатели, редукторы и т.п.) и приведения в движение собственно протеза (кисть руки, пальцы, стопа ноги и т.д.).
С помощью преобразователей (датчиков), воспринимающих внешние воздействия на искусственный орган, осуществляется обратная связь: электрический сигнал с преобразователя трансформируется в сиг-
нал, подобный импульсам в воспринимающих нервах живого организма, и посылается от периферии к центру через неповрежденные участки кожи больной конечности.
3. Автоматизированные системы управления и возможности применения их для организации здравоохранения. В предыдущих разделах в основном делался акцент на процессы управления в биологических системах. Однако в своем первородном варианте термин «управление» больше си-нонимизировался с понятием «руководство» и относился к управлению хозяйством, предприятием, т.е. коллективом людей, выполняющих определенную цель. Такое понимание управления, разумеется, также является кибернетическим и, следовательно, процесс управление-руководство может быть оптимизирован с использованием методов и технических средств кибернетики.
Такая оптимизация привела к созданию в народном хозяйстве автоматизированных систем управления (АСУ). АСУ отличается от традиционных форм управления тем, что в них широко используют вычислительную технику для сбора и переработки информации, а также новые организационные принципы для реализации наиболее эффективного управления соответствующим объектом (системой).
Объекты управления АСУ различны как по своим масштабам, так и по назначению: участок цеха, кабинет врача, приемное отделение, предприятие, школа, больница, здравоохранение, отрасль промышленности, народное хозяйство страны и т.д.
В зависимости от уровня иерархии АСУ подразделяют на отдельные системы. Так, например, практически в любой отрасли хозяйства можно выделить отраслевую автоматизированную систему управления (ОАСУ).
Здравоохранение есть отрасль народного хозяйства, поэтому для управления этой отраслью была создана ОАСУ «Здравоохранение».
Не вдаваясь в детали такой ОАСУ, что является задачей специального курса в медицинском вузе, отметим лишь ее некоторые особенности.
Любые ОАСУ могут строиться на основе моделей, которые учитывают не только связи внутри данной отрасли, но и межотраслевые связи, т.е. взаимоотношение данной системы со всем народным хозяйством. Применительно к ОАСУ «3дравоохранение» модель должна включать как блок управления, так и другие элементы: профилактику, лечение (с диагностикой), медицинскую науку, кадры, материальное обеспечение.
Каждый из перечисленных элементов (блоков) ОАСУ связан как с элементами этой же системы, так и с другими системами. Проиллюстрируем это на примере профилактики заболеваний. Она включает иммунизацию населения, массовые медицинские осмотры, медицинское
просвещение и др. Массовые медицинские осмотры связаны с наличием подготовленных врачебных кадров, обеспеченностью аппаратурой и др. (внутренние связи и зависимости), состоянием и развитием промышленных предприятий, размещением населения по географическим зонам и др. (внешние связи, выходящие за пределы данной ОАСУ).
Кибернетика - наука, изучающая общие принципы управления в объектах различной природы.
Несколько слов из истории кибернетики. Почти сто пятьдесят лет назад французский физик и математик Андре Мари Ампер закончил обширный труд - «Очерки по философии наук». В нем знаменитый ученый попытался привести в стройную систему все человеческие знания. Каждой из известных в то время наук было отведено свое место в системе. В рубрику за номером 83 Ампер поместил предполагаемую им науку, которая должна изучать способы управления обществом.
Ученый заимствовал ее название из греческого языка, в котором слово «кибернетес» означает «рулевой», «кормчий». Кибернетику Ампер сопроводил такими словами, звучащими весьма символично: «...et secura cives ut pace fruantur» («...и обеспечивает гражданам возможность наслаждаться миром»).
Долгое время после Ампера термин «кибернетика» был забыт. Но вот в 1948 году известный американский математик Норберт Винер опубликовал книгу под названием «Кибернетика, или Управление и связь в живых организмах и машинах». Она вызвала большой интерес ученых, хотя законы, которые Винер положил в основу кибернетики, были открыты и исследованы задолго до появления книги.
Таким образом, считается, что кибернетика возникла в конце 40-х гг., когда Н. Винер выдвинул идею о том, что системы управления в живых, неживых и искусственных системах обладают многими общими чертами. Установление аналогий обещало создание «общей теории управления», результаты которой могли бы использоваться в самых разнообразных системах. Идея получила подкрепление, когда появились компьютеры, способные единообразно решать самые разные задачи. Универсальность компьютерных вычислений наталкивала на справедливость гипотезы о существовании универсальных схем управления.
Эта гипотеза не выдержала проверку временем, но накопленные в кибернетике сведения о самых разных системах управления, общие принципы, которые частично все-таки удалось обнаружить, замена узкопрофессиональной точки зрения специалиста в какой-либо области на взгляд с позиции общности внешне разнородных объектов и систем принесли большую пользу.
Связь между понятиями «информатика» и «кибернетика» можно истолковать следующим образом. Суть информатики - в изучении информационных связей в различных системах, объединенных целями управления. А суть кибернетики - в изучении управления как информационного процесса.
На ранних этапах своего становления кибернетика включала в себя те задачи, которые сейчас решаются в информатике. Сегодня же общепринято, что кибернетические исследования заключаются в изучении общих свойств, присущих различным системам управления. Эти свойства могут проявляться и в живой природе, и в органическом мире, и в коллективах людей.
Основными в кибернетике являются понятия управления и информации.
Система управления (кибернетическая система) может рассматриваться как совокупность двух систем - объекта управления и управляющей системы. При этом управление есть процесс целенаправленного воздействия на объект управления, который обеспечивает требуемое поведение или работу. Из рисунка видно, что управляющая система воздействует на объект управления, подавая на него управляющие сигналы, содержащие информацию (управляющие решения) о том, как должен вести себя объект управления. Заметим, что для того, чтобы выработать управляющие решения, обеспечивающие достижение цели управления, управляющая система должна иметь информацию о состоянии внешней среды и о состоянии объекта управления. Канал (или каналы) передачи информации о состоянии внешней среды и о состоянии объекта управления носят название каналов цепей обратной связи . Наличие обратной связи, т.е. информации в ответ на сигнал, полученный управляемым объектом, является характерной особенностью всех управляющих систем.
Объект управления (будь то машина или автоматическая линия, предприятие или войсковое соединение, живая клетка, синтезирующая белок или мышца, текст, подлежащий переводу, или набор символов, преобразуемый в художественное произведение) и управляющее устройство (мозг и нервная ткань живого организма или управляющий автомат) обмениваются между собой информацией. Таким образом, процесс управления сопряжен с передачей, накоплением, хранением и переработкой информации, характеризующей управляемый объект, ход процесса, внешние условия, программу работы и т. д.
В различных системах могут быть различными по своей природе носители информации: звуковые, световые, механические, электрические, химические сигналы, документы, пленки. Однако вне зависимости от материального носителя информации процессы ее передачи подчиняются общим количественным закономерностям. Об этом вы узнаете в следующих параграфах.
Реальные системы управления отличаются большой сложностью и большим разнообразием. Они могут содержать несколько каналов управляющей информации и обратной связи. Свойства каналов и способы кодирования и переработки информации в них также отличаются большим разнообразием. По-разному формируются и управляющие решения. Тем не менее, общая модель, приведенная на рисунке, сохраняется для всех систем. Такая общность позволяет успешно описывать функционирование различных систем едиными формальными средствами. Однако выделение общих структурно-информационных свойств систем различной природы требует часто высоких профессиональных знаний в той области, которая соответствует содержательной природе исследуемых систем.
В кибернетике выделяют два основных направления исследований: теоретическую и техническую кибернетику. Теоретическая кибернетика занимается общими проблемами теории управления, вопросами передачи, защиты, хранения и использования информации в системах управления. Многие проблемы теоретической кибернетики изучаются в теоретической информатике. Специалисты, работающие в технической кибернетике, исследуют и проектируют различные технические управляющие системы, начиная от достаточно простых систем автоматического регулирования и управления до сложных автоматизированных систем управления - АСУ. В рамках технической кибернетики развивается и теория построения вычислительных машин, а также логические методы синтеза дискретных управляющих устройств. Для решения возникающих тут задач специалисты в области технической кибернетики используют модели алгебры логики, многозначных логик и теории автоматов.
Решающим в становлении кибернетики был бурный рост электронной автоматики и особенно появление быстродействующих вычислительных машин. Они открыли невиданные возможности в обработке информации и в моделировании систем управления.
На протяжении столетий трудами ученых закладывался фундамент, формировались принципиальные основы кибернетики, формировался методологический аппарат, включающий теорию информации, теорию алгоритмов, теорию вероятностей, математическую логику и многие другие разделы, как теоретической информатики, так и математики.
Выдающееся значение для ее развития имели труды К. Шеннона, Дж. Неймана, И. П. Павлова. Историки отмечают заслуги и таких выдающихся инженеров и математиков, как И. А. Вышнеградский, А. М. Ляпунов, А. Н. Колмогоров. В среде ученых считается, что в 1948 году состоялось не рождение, а крещение кибернетики - науки об управлении. Именно к этому времени с наибольшей остротой встал вопрос о повышении качества управления в нашем усложненном мире. И кибернетика дала специалистам самого разного профиля возможность применять точный научный анализ для решения проблем управления.
Сегодня достижениями кибернетики пользуются математики и физики, биологи, физиологи и психиатры, экономисты и философы, инженеры различных специальностей.
Перенос идей и моделей из одних областей в другие, общение между co6ой специалистов разного профиля на некотором едином языке кибернетики сделали свое дело. Появились кибернетические по своему духу модели в науках, доселе не знавших точных методов и расчетов. Возникли научные направления, получившие характерные названия: химическая кибернетика, юридическая кибернетика, техническая кибернетика и т.п. Все эти «кибернетики» изучают использование информации при управлении в том классе систем, который изучает соответствующая наука. Наиболее активно развивается техническая кибернетика.\ В ее состав входит теория автоматического управления, которая стала теоретическим фундаментом автоматики.
Заметное место в кибернетике занимает теория распознавания образов. Основная задача этой дисциплины - поиск решающих правил, с помощью которых можно было бы классифицировать многочисленные явления реальности, соотносить их с некоторыми эталонными классами. Распознавание образов - это пограничная наука между кибернетикой и искусственным интеллектом, так как поиск решающих правил чаще всего осуществляется путем обучения, а обучение, конечно, интеллектуальная процедура. В кибернетике выделяется даже специальная область исследований, получившая название обучение на примерах.
В последнее время объектом самого пристального изучения, самого детального исследования стал живой организм: сам человек как управляющая система высшего типа, те или иные функции которой инженеры и ученые стремятся воспроизвести в автоматах. Насколько принципы работы живых систем могут быть использованы в искусственных объектах? Ответ на этот вопрос ищут бионика и нейрокибернетика - пограничные науки между кибернетикой и биологией. Нейрокибернетика – наука, изучающая процессы переработки информации в нервной ткани животных и человека. Бионика – наука о том, как находки живой природы, реализованные в живых организмах, можно переносить в искусственные системы, создаваемые человеком.
Кибернетику также весьма интересуют равновесные состояния в различных системах и способы их достижения. Этими вопросами занимается гомеостатика, недавно возникшая и еще находящаяся в стадии оформления наука. Гомеостатика - наука о достижении равновесных состояний при наличии многих действующих одновременно факторов.
Быстро развивающиеся области кибернетики – экономическая кибернетика и социальная кибернетика, изучающие, соответственно, процессы управления, протекающие в экономике и человеческом обществе.
Кибернетику иногда рассматривают как прикладную информатику в области создания и использования автоматических или автоматизированных систем управления разной степени сложности, от управления отдельным объектом (станком, промышленной установкой, автомобилем и т. п.) до сложнейших систем управления целыми отраслями промышленности, банковскими системами, системами связи и даже сообществами людей.
Специфика 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 необязательно располагаем информацией о структуре, обеспечивающей выполнение этой операции.
Кибернетика как наука об управлении объектом своего изучения имеет управляющие системы. Для того чтобы в системе могли протекать процессы управления, она должна обладать определенной степенью сложности. С другой стороны, осуществление процессов управления в системе имеет смысл только в том случае, если эта система изменяется, движется, т. е. если речь идет о динамической системе. Поэтому можно уточнить, что объектом изучения кибернетики являются сложные динамические системы. К сложным динамическим системам относятся: живые организмы (животные и растения), социально-экономические комплексы (организованные группы людей, бригады, подразделения, предприятия, отрасли промышленности, государства) и технические агрегаты (поточные линии, транспортные средства, системы агрегатов).
Однако, рассматривая сложные динамические системы, кибернетика не ставит перед собой задач всестороннего изучения их функционирования. Хотя кибернетика и изучает общие закономерности управляющих систем, их конкретные физические особенности находятся вне поля ее зрения. Так, при исследовании с позиций кибернетической науки такой сложной динамической системы, как мощная электростанция, мы не сосредоточиваем внимание непосредственно на вопросе о коэффициенте ее полезного действия, габаритах генераторов, физических процессах генерирования энергии и т. д. Рассматривая работу сложного электронного автомата, мы не интересуемся, на основе каких элементов (электромеханические реле, ламповые или транзисторные триггеры, ферритовые сердечники, полупроводниковые интегральные схемы) функционируют его арифметические и логические устройства, память и др. Нас интересует, какие логические функции выполняют эти устройства, как они участвуют в процессах управления. Изучая, наконец, с кибернетической точки зрения работу некоторого социального коллектива, мы не вникаем в биофизические и биохимические процессы, происходящие внутри организма индивидуумов, образующих этот коллектив.
Изучением всех перечисленных вопросов занимаются механика, электротехника, физика, химия, биология. Предмет кибернетики составляют только те стороны функционирования систем, которыми определяется протекание в них процессов управления, т. е. процессов сбора, обработки, хранения информации и ее использования для целей управления. Однако когда те или иные частные физико-химические процессы начинают существенно влиять на процессы управления системой, кибернетика должна включать их в сферу своего исследования, но не всестороннего, а именно с позиций их воздействия на процессы управления. Таким образом, предметом изучения кибернетики являются процессы управления в сложных динамических системах.
Основная цель кибернетики как науки об управлении -- добиваться построения на основе изучения структур и механизмов управления таких систем, такой организации их работы, такого взаимодействия элементов внутри этих систем и такого взаимодействия с внешней средой, чтобы результаты функционирования этих систем были наилучшими, т. е. приводили бы наиболее быстро к заданной цели функционирования при минимальных затратах тех или иных ресурсов (сырья, человеческого труда, машинного времени, горючего и т. д.). Все это можно определить кратко термином «оптимизация». Таким образом, основной целью кибернетики является оптимизация систем управления.
К главным задачам кибернетики относятся:
а) установление фактов, общих для всех управляемых систем или, по крайней мере, для некоторых их совокупностей;
б) выявление ограничений, свойственных управляемым системам, и установление их происхождения;
в) нахождение общих законов, которым подчиняются управляемые системы;
г) определение путей практического использования установленных фактов и найденных закономерностей.
Расширил определение, включив потоки информации «из любых источников», начиная со звёзд и заканчивая мозгом.
Согласно другому определению кибернетики, предложенному в 1956 году Л. Куффиньялем (англ. ) , одним из пионеров кибернетики, кибернетика - это «искусство обеспечения эффективности действия» .
Ещё одно определение предложено Льюисом Кауфманом (англ. ) : «Кибернетика - это исследование систем и процессов, которые взаимодействуют сами с собой и воспроизводят себя».
Кибернетические методы применяются при исследовании случая, когда действие системы в окружающей среде вызывает некоторое изменение в окружающей среде, а это изменение проявляется на системе через обратную связь , что вызывает изменения в способе поведения системы. В исследовании этих «петель обратной связи » и заключаются методы кибернетики.
Современная кибернетика зарождалась, включая в себя исследования в различных областях систем управления , теории электрических цепей , машиностроения , математического моделирования , математической логики , эволюционной биологии , неврологии , антропологии . Эти исследования появились в 1940 году , в основном, в трудах учёных на т. н. конференциях Мэйси (англ. ) .
Другие области исследований, повлиявшие на развитие кибернетики или оказавшиеся под её влиянием: теория управления , теория игр , теория систем (математический аналог кибернетики), психология (особенно нейропсихология , бихевиоризм , познавательная психология) и философия .
Сфера кибернетики
Объектом кибернетики являются все управляемые системы. Системы , не поддающиеся управлению, в принципе, не являются объектами изучения кибернетики. Кибернетика вводит такие понятия, как кибернетический подход , кибернетическая система . Кибернетические системы рассматриваются абстрактно, вне зависимости от их материальной природы. Примеры кибернетических систем - автоматические регуляторы в технике, ЭВМ , человеческий мозг, биологические популяции, человеческое общество. Каждая такая система представляет собой множество взаимосвязанных объектов (элементов системы), способных воспринимать, запоминать и перерабатывать информацию, а также обмениваться ею. Кибернетика разрабатывает общие принципы создания систем управления и систем для автоматизации умственного труда. Основные технические средства для решения задач кибернетики - ЭВМ. Поэтому возникновение кибернетики как самостоятельной науки (Н. Винер , 1948) связано с созданием в 40-х годах XX века этих машин, а развитие кибернетики в теоретических и практических аспектах - с прогрессом электронной вычислительной техники.
Теория сложных систем
Теория сложных систем анализирует природу сложных систем и причины, лежащие в основе их необычных свойств.
В вычислительной технике
В вычислительной технике методы кибернетики применяются для управления устройствами и анализа информации.
В инженерии
Кибернетика в инженерии используется, чтобы проанализировать отказы систем, в которых маленькие ошибки и недостатки могут привести к сбою всей системы.
В экономике и управлении
В математике
В социологии
История
В Древней Греции термин «кибернетика», изначально обозначавший искусство кормчего, стал использоваться в переносном смысле для обозначения искусства государственного деятеля, управляющего городом. В этом смысле он, в частности, используется Платоном в «Законах ».
Джеймс Уатт
Первая искусственная автоматическая регулирующая система, водяные часы , была изобретена древнегреческим механиком Ктезибием. В его водяных часах вода вытекала из источника, такого как стабилизирующий бак, в бассейн, затем из бассейна - на механизмы часов. Устройство Ктезибия использовало конусовидный поток для контроля уровня воды в своём резервуаре и регулировки скорости потока воды соответственно, чтобы поддержать постоянный уровень воды в резервуаре, так, чтобы он не был ни переполнен, ни осушен. Это было первым искусственным действительно автоматическим саморегулирующимся устройством, которое не требовало никакого внешнего вмешательства между обратной связью и управляющими механизмами. Хотя они, естественно, не ссылались на это понятие как на науку кибернетику (они считали это областью инженерного дела), Ктезибий и другие мастера древности, такие как Герон Александрийский или китайский учёный Су Сун, считаются одними из первых, изучавших кибернетические принципы. Исследование механизмов в машинах с корректирующей обратной связью датируется ещё концом XVIII века , когда паровой двигатель Джеймса Уатта был оборудован управляющим устройством, центробежным регулятором обратной связи для того, чтобы управлять скоростью двигателя. А. Уоллес описал обратную связь как «необходимую для принципа эволюции» в его известной работе 1858 года . В 1868 году великий физик Дж. Максвелл опубликовал теоретическую статью по управляющим устройствам, одним из первых рассмотрел и усовершенствовал принципы саморегулирующихся устройств. Я. Икскюль применил механизм обратной связи в своей модели функционального цикла (нем. Funktionskreis ) для объяснения поведения животных.
XX век
Современная кибернетика началась в 1940-х как междисциплинарная область исследования, объединяющая системы управления, теории электрических цепей, машиностроение, логическое моделирование, эволюционную биологию, неврологию. Системы электронного управления берут начало с работы инженера Bell Labs Гарольда Блэка в 1927 году по использованию отрицательной обратной связи, для управления усилителями. Идеи также имеют отношения к биологической работе Людвига фон Берталанфи в общей теории систем .
Кибернетика как научная дисциплина была основана на работах Винера, Мак-Каллока и других, таких как У. Р. Эшби и У. Г. Уолтер .
Уолтер был одним из первых, кто построил автономные роботы в помощь исследованию поведения животных. Наряду с Великобританией и США, важным географическим местоположением ранней кибернетики была Франция.
Норберт Винер
Во время этого пребывания во Франции Винер получил предложение написать сочинение на тему объединения этой части прикладной математики, которая найдена в исследовании броуновского движения (т. н. винеровский процесс) и в теории телекоммуникаций. Следующим летом, уже в Соединённых Штатах, он использовал термин «кибернетика» как заглавие научной теории. Это название было призвано описать изучение «целенаправленных механизмов» и было популяризировано в книге «Кибернетика, или управление и связь в животном и машине» (Hermann & Cie, Париж, 1948). В Великобритании вокруг этого в 1949 году образовался Ratio Club (англ. ) .
Кибернетика в СССР
Голландские учёные-социологи Гейер и Ван дер Зоувен в 1978 году выделили ряд особенностей появляющейся новой кибернетики. «Одной из особенностей новой кибернетики является то, что она рассматривает информацию как построенную и восстановленную человеком, взаимодействующим с окружающей средой. Это обеспечивает эпистемологическое основание науки, если смотреть на это с точки зрения наблюдателя. Другая особенность новой кибернетики - её вклад в преодоление проблемы редукции (противоречий между макро- и микроанализом). Таким образом, это связывает индивидуума с обществом» . Гейер и Ван дер Зоувен также отметили, что «переход от классической кибернетики к новой кибернетике приводит к переходу от классических проблем к новым проблемам. Эти изменения в размышлении включают, среди других, изменения от акцента на управляемой системе к управляющей и фактору, который направляет управляющие решения. И новый акцент на коммуникации между несколькими системами, которые пытаются управлять друг другом» .
Последние усилия в изучении кибернетики, систем управления и поведения в условиях изменений, а также в таких смежных областях, как теория игр (анализ группового взаимодействия), системы обратной связи в эволюции и исследование метаматериалов (материалов со свойствами атомов, их составляющих, за пределами ньютоновых свойств), привели к возрождению интереса к этой всё более актуальной области .
Известные учёные
- Ампер, Андре Мари ( -)
- Вышнеградский, Иван Алексеевич ( -)
- Норберт Винер (Norbert Wiener) ( -)
- Уильям Эшби (Ashby) ( -)
- Хайнц фон Фёрстер ( -)
- Клод Шеннон ( -)
- Грегори Бейтсон ( -)
- Клаус, Георг ( -)
- Китов, Анатолий Иванович ( -)
- Ляпунов Алексей Андреевич ( -)
Кто является основоположником кибернетики? И в каком году вышла первая книга по кибернетике Вы узнаете из этой статьи.
Кто основоположник кибернетики?
Кибернетика – это наука, которая занимается изучением самоуправляющих машинах, в частности машин с электронным управлением. Свое распространение получила в конце ХХ столетия.
Отцом кибернетики является Норберт Винер , американский ученый-теоретик, с довольно-таки широким диапазоном сфер интересов: от естествознания и точных наук до искусства и литературы.
Существовавшие в тот период вычислительные машины не обладали необходимым быстродействием. Это подтолкнуло Норберта сформулировать некий список требований к такому роду машин. Ученым были предсказаны пути развития, по которым пошла в дальнейшем электронно-вычислительная техника.
По мнению Винера, вычислительные устройства, цитата, «должны состоять из электронных ламп, а не из зубчатых передач или электромеханических реле. Это необходимо, чтобы обеспечить достаточное быстродействие». Главное его требование к машине состояло в том, что в вычислительном устройстве «должна использоваться более экономичная двоичная, а не десятичная система счисления». За словами ученого вычислительная машина свои действия должна корректировать сама, поэтому необходимо выработать в ней способность самообучаться. Чтобы достичь желаемого основатель кибернетики считал, что ее необходимо обустроить блоком памяти, в котором бы откладывались управляющие сигналы и сведения, возникающие в процессе работы.
Если раньше машина только исполняла задачи и полностью зависела от человека, то Винер сделал так, что она стала думающей системой, которая приобрела некую долю самостоятельности.
В 1943 году Винер вместе с другими учеными – Розенблютом и Байглоу издает статью на тему «Поведение, целенаправленность и телеология». Она представляла собой наброски будущего кибернетического метода.
Нирберт Винер также сформировал понятие кибернетики – это наука о связях, управлении и обработке информации в живых организмах, технике и человеческом обществе.
В 1948 году вышла книга Винера под названием. «Кибернетика». Он написал ее в возрасте 54 лет. Чтобы ее постичь и понять, необходимо обладать прекрасными знаниями в областях философии и нейрофизиологии.
Надеемся, что из этой статьи Вы узнали, кто основоположник кибернетики в мире.
