[древнегреч. kybernetike (techne) - " искусство управления"] - отрасль знания, суть которого была сформулирована Винер ом как наука "о связи , управлении и контроле в машина х 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 доста точно установилось и воспринимается как новый термин , мало связанный с греческой этим ологией. Кибернетика занимается изучением систем любой природы, способных воспринимать , хранить и перерабатывать информацию и использовать ее для управления и регулирования. При этом кибернетика широко пользуется мате матическим метод ом и стремится к получению конкретных специальных результат ов, позволяющих как анализировать такого рода системы ( восстанавливать их устройство на основании опыта обращения с ними ), так и синтезировать их ( рассчитывать схемы систем, способных осуществлять за данные действия). Благодаря э тому своему конкретному характер у 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 э того 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) Богданов а (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 процесс е 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 статистики ( 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 конт роль элемент ы 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. 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 механизм ы хранения огромного количества информации в ничтожных объемах памяти (например, механизм наследственности, сохраняющий в одной клетке весь запас видов ых 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 объект у и внутри его; и для этого объ- екта может быть потеря на. Борьба с энтропией - это борьба с "шумом", искажением информации (выступающим как бы "семантической сущностью " материи, которая при этом отождествляется с одновременно взаимодействующими вещество м , 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 ( источник ов 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 цикл а . 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 действительно сти.) 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 обмен ов, состоящего из органа управления, каналов прямой и 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 предельном состоянии кибернетическая система полностью неопределенна с максимумом энтропии. В процессе функционирования системы, при потреблении ею энергии она потребляет информацию, уменьшающую разнообразие ( неопределенность ) и делающая 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 против одействия деградации в кибернетическую систему за счет затрат энергии вводят негэнтропию (дополнительную информацию), т.к. естественным состоянием любой системы, обладающей способность ю 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 параметр а, воз действие м на который возможно изменять направление трансформаций; 4) свой ство усиления (способность системы претерпевать существенные пространственно-временные и/или энергетические трансформации под воздействие м малых изменений управляющего параметра). Т.к. системы имеют протяженность в пространстве, то Г) 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-избыточны. 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 отмечает 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 интеллект а (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 то, что 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 средства 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 язык а , что возможно лишь в обществе. Во-вторых, с кибернетической точки зрения "разумность" системы определяется количеством обрабатываемой в ней информации, по этому 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 поле зная 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 мате матики 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. (См. также Виртуальная реальность , Винер.)
(греч. искусство управлять ) - междисциплинарное направление в науке, возникшее во второй половине XX столетия для обозначения и описания процесс ов управления в сложных система х : социальных, биологических и технических. Первоначально термин был использован древнегреческим философом Платоном для обозначения искусства кормчего управлять кораблем на море. Спустя почти две с половиной тысячи лет французский Ученый А. М. Ампер (" Опыт философии наук", 1834 г.) предложил классификацию наук, в которой наука о текущей политике и об управлении человеческим общество м была названа К. Последнее по времени возрождение термина связано с выходом в свет работы американского ученого Н. Винер а " Кибернетика , или Управление и связь в животном и машине" (1948 г.). Винер опирался на результаты теории автоматического регулирования (ТАР) в системах с обратной связью, которая была разработана в XIX - XX вв. в труд ах Максвелла, Вышнеградского, Ляпунова, однако придал этой теории философско- метод ологическое звучание, с того времени К. стали рассматривать как самостоятельную науку, а Винера называть "отцом кибернетики". Им же класс биологических и технических кибернетических систем был дополнен системами социальными: в 1954 году вышла в свет работа Винера "Кибернетика и общество", где идея Ампера обрела иной и более широкий контекст . Ввиду собирательного характер а К. как междисциплинарного направления ниже приводятся описательные определения некоторых основных понятий. Управление - процесс взаимодействия компонентов системы, который осуществляется избирательно и направлен на получение фокусированного результата ("заданного состояния"). Результат , в силу его физического не существо вания до момента достижения, задается функционально, а процесс его достижения обеспечивается получением, переработкой и использованием информации. Примеры функционально-заданного результата: цель человек а , ожидание животного, норма функционирования для технического устройства. Предполагается, что результат задан действие м какой -либо закономерности, относящейся к соответствующей предметной области, поэ тому поведение систем управления называют телеономическим (т. е. подчиненным действию цели - закономерности). Если результат не изменяется во времени, имеет место частный случай управления - регулирование, а система управления называется гомеостатической. Информация . Строгого общепринятого определения понятие информации не имеет. Сохраняет этим ологическую связь с понятиями "сведения", "осведомление". В специально-кибернетической литературе понимается как разнообразие или ограниченное разнообразие; как мера устраняемой при получении информации неопределенности (энтропии) на стороне приемник а, как мера вероятности события в математической теории связи . Разнообразие регулятора - это информационное разнообразие возможных состояний последнего, для эффективного управления оно должно быть больше , нежели разнообразие принимаемых во внимание внешних и внутренних возмущений в системе управления. Поскольку процесс управления направлен на объект управления, но протекает не в нем, а в системе управления в пределах общности каналов связи, кода и алфавита, в философской литературе информация рассматривается как высшая, присущая органической природе, человеку и техническим кибернетическим системам форма отражения, или функциональное отражение . С этой т. зр. обобщенно можно сказать: содержание м информации является отражение структуры и свой ств среды, в которой протекает поведение или деятельность - управляемые посредством информации. Обратная связь - одно из центральных понятий К., обозначающее цикл ичность, замыкание несущего информацию сигнала с выхода на вход системы управления. Посредством обратной связи осуществляется приведение объекта управления в соответствие с функционально-заданным результатом управления. Отрицательная обратная связь уменьшает действие возмущающих воздействий, положительная - усиливает, что может приводить к разрушению системы управления. Вопросы устойчивости систем с положительной и отрицательной обратными связями изучаются в ТАР. Автомат - устройство , реализующее некоторую законченную по следовательно сть действий (операций) в автономном, т. е. осуществляющемся без участия человека, режиме. Разработанная в 50-е гг. Дж. фон Нейманом теория автоматов получила мощное развитие в математическом моделировании, вплоть до разработки математических моделей самовоспроизводящихся автоматов, таких, которые в процессе функционирования могут строить собственные копии. Память - в К. способность сохранять информацию во времени с помощью соответствующих технических устройств с целью ее последующей переработки или использования. В обиходе специалистов по К. термин используется также для обозначения самих запоминающих устройств. В начале 50-х гг. вышли в свет работы К. Шеннона по математической теории связи, Дж. фон Неймана по теории автоматов, включая самовоспроизводящиеся, а затем - доста точно популярно излагающие проблемы К. труды У.Р. Эшби, А. Тьюринга и др. К. стала рассматриваться многими учеными в качестве новой философско-мировоззренческой доктрины, чему содействовали два обстоятельства. Первое связано с заимствованием из ТАР и развитием родоначальниками К. строгих и достаточно универсальных математических методов моделирования и анализа сложных систем. Мате матическая К. предстала основой всех других ее разделов, это был период триумфа установок математического естество знания . Мощное развитие получил формальный аппарат К. - классическая и неклассические логики, начиная с логики исчисления предикатов, "алгебры Буля". Следует подчеркнуть, что английский ученый Дж. Буль разработал в конце XIX в. логико-математический аппарат, который, как он полагал, позволяет моделировать любые операции человеческого мышления. Позднее этот аппарат стал основой программирования электронных вычислительных машин (ЭВМ) дискретного типа. Второе обстоятельство связано с онтологизацией Винером феномена информации. В К. теория информации рассматривается как один из ключевым ее разделов: управление осуществляется посредством сигналов, несущих информацию, правда , в закодированном вид Код есть способ (форма) представления информации в "понятном" для системы управления виде, перевода ее из синтаксически-нейтральной в семантически-понятную и прагматически- поле зную для системы С этой т. зр. управление может быть определено как процесс получения, переработки, хранения, использования и последующей передачи информации. Его и поставил Винер в один ряд с вещество м и энергией в качестве третьего компонента реальности, заявив: "Информация есть информация, а не материя и не энергия . Тот материализм , который не признает этого , не может быть жизнеспособным в настоящее время " (Винер Н. Кибернетика, или Управление и связь в животном и машине. Изд. 2. M., 1983, с 208). Т о., начиная с 50-х гг. теоретическая К. стала рассматриваться специалистами с позиции неограниченных возможно стей моделирования сколь угодно сложных процессов управления, включая мышление человека. Ограничения накладываются в процессе технической реализации и, очевидно, могут быть преодолены впоследствии. Этому разделению примерно соответствует принятое в это же время в США разделение: термину К. соответствует General system theory - ОТС, общая теория систем (примерно соответствует математической, теоретической К.) и computer science - компьютерная наука (прикладная К.). В России ( ранее в СССР) теоретическая (математическая) К. разрабатывалась з трудах ученых А. И. Берга, В. М. Глушкова ( автора и организатора всеобщего внедрения автоматизированных систем управления - АСУ), А. Н. Колмогоров а и других в качестве направления, близкого, но не совпадающего с ОТС. До настоящего времени ОТС мыслится рядом ученых как предельно общая формальная теория анализа и синтеза сложных систем произвольной природы, из второй различные разделы К. выводил бы дедуктивно, в качестве частных случаев ОТС. Однако сегодня эта грандиозная программа далека от своего решения и едва ли может быть завершена в будущем, поскольку против оречит собственному основанию - концепции разнообразия. Качественное разнообразие регулятора должно превышать разнообразие возмущающих воздействий ( условие управляемости К. системы), что несовместимо с требование м открытия универсального закона поведения систем любой сложности и произвольного назначения. Первоначальная отрицательная реакция некоторых отечественных ученых на появление К. была обусловлена причинами внетеоретического (идеологического) характера, негативной оценкой философско-методологической ориентации К. и теории информации. Приведенное выше высказывание Винера об информации и философском материализме, равно как и установка ряда математиков на редукцию мышления к вычислению вызвали одиозную оценку К. в отечественной научно-философской литературе в качестве "буржуазной лженауки". Этим, в частности, вызвано отставание современной России в области компьютерных технологий и достижений информационного общества . 60-е гг. стали периодом массового расп рост ранения в сознании западного человека умонастроения, которое уместно назвать кибернетическим оптимизмом. С разработкой первых программ по машинному переводу, распознаванию образов, доказательству теорем, шахматной игре, эвристических алгоритмов переработки информации и производственных робот ов казалось, что техническая реализация грандиозных математических проектов типа самовоспроизводящихся автоматов Неймана и Тьюринга - дело недалекого будущего. В настоящее время ситуация изменилась в сторону значительного снижения ожидаемых успехов. И дело здесь - не в технических трудностях, к которым стремятся свести проблему математики и специалисты по теоретической К., разграничившие области потенциальной осуществимости и технической реализуемости. Дело с коре е - в разрыве между ожиданиями, основанными на установках классического европейского рационализма , и реальность ю сегодняшнего дня, требующей корректировки или смены этих установок. В основе кибернетического оптимизма лежит ряд допущений, включая: а) онтологическое - разумное поведение может быть представлено в терминах множества четко определенных независимых элемент ов, б) гносеологическое - люди действуют согласно эвристическим правилам, неосознанно выполняя некоторую последовательность операций, которые могут быть формализованы и воспроизведены на ЭВМ, в) психотехническое - проявления духа и души суть эпифеномены переживания семантических информационных процессов, которые вполне кодируемы и воспроизводимы, г) биологоэволюционное - мозг человека есть управляющее устройство, большая вычислительная машина по переработке информации. Благодаря длительности эволюции мозг получил ряд преимуществ, таких, как континуальность , ассоциативность, системность мышления, но и они могут быть технически реализованы. Полагали, что теоретическое решение этой проблемы дал Нейман, математически описав модели нейронных и гуморальных цепей, а техническое решение не составит проблем, ибо начиная с Лейбница и в соответствии с установками научной рациональности считалось, что мышление возможно свести к вычислению, а вычисление - к дискретной последовательности операций, алгоритму , который может быть исчерпывающим. Философский и внутри научный критический анализ рассмотренных установок в 80 - 90-е гг. привел к существенному снижению оптимистических ожиданий. Уже в одной из теорем (или осторожных гипотез Неймана) утверждается; существует порог сложности, выше которого любая модель сложной системы управления заведомо сложнее самой моделируемой системы. Тем самым построение подобной модели становится бес смысл енным. Более серьезные возражения в конце 70-х гг. систематизированы с начала философами ( например . X. Дрейфусом, США), а затем и специалистами в области моделирования устройств искусственного интеллект а (ИИ) (например, Д. Вейценбаумом, США). Наряду с внутринаучными аргументами ( теорема Геделя о неполноте формальных систем, уже упомянутая теорема Неймана о пороге сложности и др.) они выдвинули и ряд внешних но отношению к науке аргументов, направленных на критику приведенных выше допущений кибернетического оптимизма, анализ континуальности коммуникаций (общения), мышления и деятельности человека. Неформализуемость контекстуальных и ассоциативных аспектов поведения определяется также психологией и этикой, идеологией и политикой и т. п. И хотя , с экспериментально-математической т. зр., до настоящего времени не удается провести четкой грани между естественным и искусственным интеллектами, между информацией в техническом смысле и подлинно человеческим знание м , недавние попытки универсализации К. сегодня все менее воспринимаются всерьез. По сути дела, 50 лет тому назад родоначальниками К. был поставлен метафизический вопрос об автономности К. техники (будущей эре ИИ и автоматов-андроидов, способных к самовоспроизведению, и т. п.). Обсуждались проблемы возможного нарушения автономии человеческой воли, детерминированности человеческой жизни искусственным разумом. Поиск и ответа на этот вопрос стимулировали продукт ивные сдвиги в понимании научной рациональности, сферы и границ экспериментально-математического естествознания, возможностей информационно-кибернетических моделей. Еще в 1969 г. Г. Саймон в работе " Науки об искусственном" пока зал, как кибернетическое конструирование и логические разработки в области кибернетических дисциплин (науки об управлении, информационные науки, исследования по ИИ) накладывают ограничения на классический образ рациональности, вводя ее в рамки "ограниченной рациональности". Этим объясняется, почему во многих работах последнего десятилетия К. рассматривают в качестве раздела технического знания, а философские вопросы К. - как частный случай проблем философии техники. По-видимому, это достаточно корректно и в историческом, и в логическом смыслах. Исторически техника прошла в своем развитии три этапа : от имитации естественных форм через проектирование органов человеческого тела ( освоение вещественно-энергетических процессов.) к овладению информационными процессами и кибернетическому конструированию моделей мышления и психики. Т. о , К. символизирует прорыв технического действия человека, технического творчества в область целостности вещественно-энергетически-информационного взаимодействия между человеком и природой. В этом прорыве К. в обозримом будущем может принадлежать существенная роль : подготовить более фундаментальную по глубине встречу сознания изобретателя с миром "предданных решений технических проблем" (Ф Дессауэр), с потенциальным, неактуализированным бытием . В социальном аспекте достижения К., моделируя сферу информационных процессов и управления посредством информации, создают технико-технологическую основу построения информационного общества. Учитывая значимость К., компьютерной техники, телекоммуникационных средств связи для получения преимуществ в современном мировом сообществе, следует ожидать новых всплесков кибернетического оптимизма. Можно предположить, однако, что в целом это не изменит сложившийся на сегодня собирательный смысл понятия К. для обозначения определенной области технической деятельности человека. В. И. Кашлерский
(от гр.-кормчий): буквально « искусство управлять ». Впервые учрежденный Платоном в его «Диалогах», затем был возрожден в 1950 – 1960 гг. и широко расп рост ранился в применении к исследованиям о саморегулирующихся машина х, оснащенных «псевдо- мозг ом», и, в некотором роде, способных управлять своим труд ом (автоматический пилотаж самолетов, системы детектирования, позволяющие ракетам самим ориентироваться на цель , и т.д.). В СССР вначале трактовалась как идеалистическая лже наука . Общая проблема , поставленная кибернетикой, состоит в познании того , можно ли вместе с машинами «создать разум », могут ли машины не быть обязанными творческому уму, доверившему им определенную автономию по отношению к человек у и способность избежать его контроля. В действительно сти вполне очевидно, что мы ни когда не найдем в машине « больше » разума, чем в мозге того, кто был создателем машины, и что разум машины – лишь продукт человеческого разума. Сегодня кибернетика получила необычайное развитие и применение в информационной революции.
(от греч. kybernetike [techne] - искусство управления) - наука о самоуправляющихся машина х, в частности о машинах с электронным управлением ("электронный мозг "). Кибернетика получила самое широкое расп рост ранение в последней трети 20 в. и сейчас находит широкое применение также в биологии и социологии. "Отец кибернетики" амер. ученый Норберт Винер в труд е "Кибернетика, или Управление и связь в животном и машине" (1948) пока зал, что человеческий мозг действует наподобие электронных вычислительных машин с двоичной системой исчисления.
(греч. kybemetike— искусство управления) — наука об общих чертах процесс ов и систем управления в технических устройствах, живых организмах и человеческих организациях . Впервые принцип ы К. изложены в работах Винер а. Возникновение К. было подготовлено рядом технических и естественнонаучных достижений в области теории автоматического регулирования; радиоэлектроники, позволившей сконструировать быстродействующие следящие и программно-управляемые вычислительные устройства; вероятностей теории в связи с применение м ее к исследованию проблем передачи и преобразования информации; мате матической логики и теории алгоритмов; физиологии нервной деятельности и работ по гомеостазису . В отличие от устройств, преобразующих энергию или вещество , для кибернетических систем характер ны процессы переработки информации. В изучении систем управления К. сочетает макро- и микро подход ы. Макроподход применяется в случае, когда внутреннее строение системы неизвестно, а наблюдается лишь движение информации на ее “выходе” и “входе” (поступающая в систему информация и реакция системы). Таким сп особо м выявляются осн. потоки информации и конечные функции системы управления. Этот тип задач получил название проблем “черного ящика”. Микроподход предполагает определенное знание о внутреннем строении системы управления и связан с выявлением ее осн. элемент ов, их взаимосвязи, алгоритмов их работы и с возможно сть ю синтезировать из этих элементов системы управления. Одной из центральных проблем К. является вопрос о структуре самоорганизующихся (самонастраивающихся) систем. Т. наз. сложные системы из иерархий взаимодействующих подсистем, обладающие способность ю к устойчивому сохранению или достижению нек-рых состояний (или характеристик своих состояний) в условия х воздействия внешних факторов, нарушающих эти состояния или мешающих их достижению. Наи более совершенные из самоорганизующихся систем сформированы эволюционным процессом в живой природе. Поэ тому К. использует аналогию между функциями управления в живых организмах и технических устройствах. Значение К. в настоящее время обнаруживается прежде всего в свете тех возможностей, к-рые она открывает для автоматизации производства и всех видов формализуемого умственного труд а человек а , для исследования метод ом моделирования биологических систем управления и регуляции (гормональных, нервных, механизм а наследственности), для создания нового типа медицинской и др. аппаратуры. Перспективно также применение метода К. к исследованию экономики и др. областей организованной человеческой деятельности. Такая широта охвата методами К. объект ов самой различной природы не является результат ом субъективистского произвола , а имеет под собой объективное основание в наличии нек-рой общности функций и структур у живых организмов и искусственных устройств, поддающихся математическому описанию и исследованию. Будучи в этом смысл е синтетической дисциплиной, К. являет собой пример нового типа взаимодействия наук и дает материал для философских обобщений в области учения о формах движения материи, теории отражения и классификации наук. Развитие К. вызвало обсуждение целого ряда общих методологических проблем — о соотношении мышления человека и действий кибернетических машин, о. природе информации и связи ее с физическим понятие м энтропии, о сущности того , что называют организованным, целесообразным, живым и др.,— носящих философский характер . На основании ложных идеологических интерпретаций К. первоначально отвергалась в нашей стране, философски клеймилась как лженаука, что нанесло большой урон ее развитию.