Кибернетика

Кибернетика как наука, основные понятия кибернетики

Человек имел дело со сложными системами управления задолго до кибернетики (управление людьми, машинами; наблюдение за процессами управления в живых организмах и т.д.) Но кибернетика акцентировала внимание на общих закономерностях управления в различных процессах и системах, а не на их специфике. В «докибернетический» период знания о контроле и организации были «локальными», т.е

находились в отдельных областях. Так, уже в 1843 году польский мыслитель Б. Трентовский опубликовал малоизвестную ныне книгу «Отношение философии к кибернетике как искусству управления человеком». В своей книге «Опыт о философских науках» в 1834 году знаменитый физик Ампер дал классификацию наук, среди которых кибернетика — наука о текущей политике и практическом управлении государством (обществом) является третьей .

Развитие идеи управления приняло форму накопления, агрегирования отдельных данных. Кибернетика рассматривает проблемы управления на стабильном фундаменте и вводит в науку новый теоретический «каркас», новый понятийный, категориальный аппарат. Общая кибернетика обычно включает теорию информации, теорию алгоритмов, теорию игр и теорию автоматов, техническую кибернетику.

Инженерная кибернетика — это отрасль науки, которая занимается инженерными системами управления. Основными направлениями исследований являются проектирование и создание автоматизированных и автоматических систем управления, а также автоматизированных устройств и систем передачи, обработки и хранения данных.

Основные задачи кибернетики включают:

1) установление фактов, общих для всех управляемых систем или некоторого их набора;

2) Выявить ограничения, присущие управляемым системам, и определить их происхождение;

3) Распознавать общие закономерности управляемых систем;

4) Определение способов практического применения установленных фактов и найденных закономерностей1 .

Кибернетический подход к системам характеризуется рядом концепций. Основные понятия кибернетики: управление, управляемая система, управляющая система, организация, обратная связь, алгоритм, модель, оптимизация, сигнал и др. Для систем любого типа термин «управление» можно определить следующим образом: Управление — это воздействие на объект, выбранное из множества возможных воздействий на основе имеющейся у него информации, которое улучшает его функционирование или развитие. Управляемые системы всегда имеют набор возможных изменений, из которых делается выбор предпочтительного изменения. Если у системы нет выбора, то нельзя сказать, что она управляема.

Есть существенная разница между работой дачника, размахивающего лопатой, и манипуляциями регулировщика на дорожной развязке. Первый воздействует на орудие, а второй управляет движением транспортных средств. Управление — это осуществление изменений в системе или перевод системы из одного состояния в другое в соответствии с объективно существующей или выбранной целью.

Управление также означает предвидение изменений, происходящих в системе после применения управляющего воздействия (сигнала, несущего информацию). Любая управляющая система рассматривается как единое целое управляющей системы (субъекта управления) и управляемой системы (объекта управления). Управление системой или объектом всегда происходит во внешней среде. Поведение любой управляемой системы всегда изучается с точки зрения ее взаимоотношений с окружающей средой. Поскольку все объекты, явления и процессы взаимосвязаны и влияют друг на друга, необходимо учитывать влияние среды на объект при его выборе и наоборот. Не каждая система может обладать свойством управляемости. Необходимым условием для того, чтобы система обладала хотя бы потенциалом управляемости, является ее организованность.

Для того чтобы управление функционировало, то есть целенаправленно изменяло объект, оно должно содержать четыре необходимых элемента:

1. каналы для сбора информации о состоянии среды и объекта.
2. канал для воздействия на объект.
3. цель управления.
4. метод (алгоритм, правило) управления, который указывает, как достичь цели с учетом информации о состоянии среды и объекта.

Перспективы и будущее

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

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

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

Обзор

Термин «кибернетика» изначально ввёл в научный оборот Ампер, который в своём фундаментальном труде «Опыт о философии наук, или аналитическое изложение естественной классификации всех человеческих знаний», первая часть которого вышла в свет в 1834 году, вторая в 1843 году, определил кибернетику как науку об управлении государством, которая должна обеспечить гражданам разнообразные блага. В современном понимании — как наука об общих закономерностях процессов управления и передачи информации в машинах, живых организмах и обществе, термин впервые был предложен Норбертом Винером в 1948 году.

Кибернетика включает изучение обратной связи, чёрных ящиков и производных концептов, таких как управление и коммуникация в живых организмах, машинах и организациях, включая самоорганизации

Она фокусирует внимание на том, как что-либо (цифровое, механическое или биологическое) обрабатывает информацию, реагирует на неё и изменяется или может быть изменено, для того чтобы лучше выполнять первые две задачи. Стаффорд Бир назвал её наукой эффективной организации, а Гордон Паск расширил определение, включив потоки информации «из любых источников», начиная со звёзд и заканчивая мозгом.. Пример кибернетического мышления

С одной стороны, компания рассматривается в качестве системы в окружающей среде. С другой стороны, кибернетическое управление может быть представлено как система

Пример кибернетического мышления. С одной стороны, компания рассматривается в качестве системы в окружающей среде. С другой стороны, кибернетическое управление может быть представлено как система.

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».

По словарю Ожегова: «Кибернетика — наука об общих закономерностях процессов управления и передачи информации в машинах, живых организмах и обществе».

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.

Notes

1. ↑ Kevin Kelly, Out of Control: The New Biology of Machines, Social Systems and the Economic World (Boston, MA: Addison-Wesley, 1994, ISBN 0201483408).
2. Louis Couffignal, Essai d’une définition générale de la cybernétique, The First International Congress on Cybernetics (Paris: Gauthier-Villars, 1958), 46-54.
3. CYBCON discussion group 20. September 2007 18:15.
4. Jean-Pierre Dupuy, «The autonomy of social reality: On the contribution of systems theory to the theory of society,» in Elias L. Khalil and Kenneth E. Boulding (eds.), Evolution, Order and Complexity (London, UK: Routledge, 1986, ISBN 9780203284902).
5. Peter Harries-Jones, The Self-Organizing Polity: An Epistemological Analysis of Political Life by Laurent Dobuzinskis, Canadian Journal of Political Science 21 (2): 431-433.
6. Kenneth D. Bailey, Sociology and the New Systems Theory: Toward a Theoretical Synthesis (Albany, NY: Albany State Univ. of New York Press, 1994, ISBN 9780791417447), 163.
7. Kent A. McClelland and Thomas J. Fararo (eds.), Purpose, Meaning, and Action: Control Systems Theories in Sociology (New York, NY: Palgrave Macmillan, 2006, ISBN 9781403967985).

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.

Кроме средств анализа, в кибернетике используются мощные инструменты для синтеза решений, предоставляемые аппаратами математического анализа, линейной алгебры, геометрии выпуклых множеств, теории вероятностей и математической статистики, а также более прикладными областями математики, такими как математическое программирование, эконометрика, информатика и прочие производные дисциплины.

Особенно велика роль кибернетики в психологии труда и таких её отраслях, как инженерная психология и психология профессионально-технического образования. Кибернетика — наука об оптимальном управлении сложными динамическими системами, изучающая общие принципы управления и связи, лежащие в основе работы самых разнообразных по природе систем — от самонаводящих ракет-снарядов и быстродействующих вычислительных машин до сложного живого организма.Управление — это перевод управляемой системы из одного состояния в другое посредством целенаправленного воздействия управляющего.Оптимальное управление — это перевод системы в новое состояние с выполнением некоторого критерия оптимальности, например, минимизации затрат времени, труда, веществ или энергии.Сложная динамическая система — это любой реальный объект, элементы которого изучаются в такой высокой степени взаимосвязи и подвижности, что изменение одного элемента приводит к изменению других.

Направления

Кибернетика — более раннее, но всё ещё используемое общее обозначение для многих предметов. Эти предметы также простираются в области многих других наук, но объединены при исследовании управления системами.

Чистая кибернетика

Чистая кибернетика, или кибернетика второго порядка изучает системы управления как понятие, пытаясь обнаружить основные её принципы.

ASIMO использует датчики и интеллектуальные алгоритмы, чтобы избежать препятствий и перемещаться по лестнице

• Искусственный интеллект
• Кибернетика второго порядка
• Компьютерное зрение
• Системы управления
• Эмерджентность
• Обучающиеся организации
• Новая кибернетика
• Interactions of Actors Theory
• Теория общения

В биологии

Кибернетика в биологии — это исследование кибернетических систем в биологических организмах, изучающее то, как животные приспосабливаются к окружающей их среде, и, как информация в форме генов может перейти от поколения к поколению.
Также имеется второе направление — киборги.

Термический снимок пойкилотермного паука-птицееда на руке гомойотермного человека

• Биоинженерия
• Биологическая кибернетика
• Биоинформатика
• Бионика
• Медицинская кибернетика
• Нейрокибернетика
• Гомеостаз
• Синтетическая биология
• Системная биология

Теория сложных систем

Теория сложных систем анализирует природу сложных систем и причины, лежащие в основе их необычных свойств.

Способ моделирования сложной адаптивной системы

• Сложная адаптивная система
• Сложные системы
• Теория сложных систем

В вычислительной технике

В вычислительной технике методы кибернетики применяются для управления устройствами и анализа информации.

• Робототехника
• Система поддержки принятия решений
• Клеточный автомат
• Симуляция
• Компьютерное зрение
• Искусственный интеллект
• Распознавание объектов
• Система управления
• АСУ

В инженерии

Кибернетика в инженерии используется, чтобы проанализировать отказы систем, в которых маленькие ошибки и недостатки могут привести к сбою всей системы.

Искусственное сердце, пример биомедицинской инженерии.

• Адаптивная система
• Эргономика
• Биомедицинская инженерия
• Нейрокомпьютинг
• Техническая кибернетика
• Системотехника

Исследование операций

В соответствии с практикой Beer, в исследованиях производственной деятельности участвовали многопрофильные группы, ищущие практическую помощь в решении сложных управленческих вопросов. Это часто вовлекало разработку моделей, заимствованных из фундаментальных наук и помещенных в изоморфную связь с организационной ситуацией. Бир первоначально называл это « операционным исследованием » (OR), но вместе с Расселом Акоффом он все больше разочаровывался в этом термине по мере того, как область переходила в область, в которой предопределенный набор математических инструментов применялся к хорошо сформулированным задачам. Критика традиционного операционного вмешательства Биром, в частности, заключалась в том, что это стало делом экспертов-математиков, ищущих ситуации, которые можно было бы согласовать с их методами. Бир настаивал на том, что для эффективного исследования операций необходимо сначала понять ключевую динамику ситуации и только затем выбрать теорию или методы, которые позволят понять эту ситуацию в деталях. В «Решении и контроле» Бера, особенно в шестой главе, методология обсуждается довольно подробно.

Прием

Обзоры « Введение в кибернетику» были в основном положительными, хотя мнения были неоднозначными. Положительные отзывы подчеркнули четкое объяснение сложных концепций Эшби, а также его включение примеров и упражнений. Критики критиковали новую терминологию Эшби, заменявшую обычную терминологию, даже когда это было ненужно («компоненты с независимостью» вместо «степеней свободы», «распадающееся разнообразие» по сравнению с «энтропией», «передача разнообразия» по сравнению с «передачей». информации »и т. д.). Кроме того, некоторые не соглашались с философским характером утверждений Эшби в математически строгом тексте.

Приложения

Приложения к организации и менеджменту были немедленно очевидны для Эшби. Одно из следствий состоит в том, что люди имеют ограниченную способность обрабатывать информацию, и за пределами этого предела важна организация между людьми.

Стаффорд Бир использовал этот анализ в своих работах по кибернетике управления . Бир определяет разнообразие как «общее количество возможных состояний системы или элемента системы». Пиво повторяет Закон необходимого разнообразия как «Разнообразие поглощает разнообразие». Проще говоря, логарифмическая мера разнообразия представляет собой минимальное количество вариантов выбора (путем двоичного дробления ), необходимое для разрешения неопределенности . Бир использовал это для распределения управленческих ресурсов, необходимых для поддержания жизнеспособности процесса.

Кибернетик Фрэнк Джордж рассказал о различных командах, которые соревнуются в таких играх, как футбол или регби, чтобы забить гол или попытаться. Можно сказать, что у выигрывающего шахматиста больше разнообразия, чем у проигравшего оппонента. Здесь подразумевается простой порядок . Ослабление и усиление разнообразия были главными темами в работе Стаффорда Бира в управлении (профессии контроля, как он его называл). Количество персонала, необходимого для ответа на телефонные звонки, контроля толпы или ухода за пациентами, является наглядным примером.

Применение естественных и аналоговых сигналов для анализа разнообразия требует оценки «способности различения» Эшби (см. Цитату выше). Учитывая эффект бабочки из динамической системы необходимо позаботиться , прежде чем количественные показатели могут быть получены. Небольшие количества, на которые можно не обращать внимания, могут иметь большие последствия. В своей книге «Создавая свободу» Стаффорд Бир обсуждает пациента в больнице с температурой, обозначающей лихорадку. Необходимо немедленно принять меры для изоляции пациента. Здесь никакое количество разнообразных записей средней температуры пациентов не обнаружит этот слабый сигнал, который может иметь большой эффект. Мониторинг требуется для отдельных лиц, что увеличивает разнообразие (см. Алгедонические предупреждения в модели жизнеспособной системы или VSM). Работа Бира в области управленческой кибернетики и VSM в значительной степени основана на разнообразии инженерии.

Другие приложения, использующие взгляд Эшби на подсчет состояний, включают анализ требований к цифровой полосе пропускания , избыточность и раздутость программного обеспечения , битовое представление типов данных и индексов , аналого-цифровое преобразование , границы конечных автоматов и сжатие данных . См. Также, например, возбужденное состояние , состояние (информатика) , шаблон состояния , состояние (элементы управления) и клеточный автомат . Необходимое разнообразие можно увидеть в теории алгоритмической информации Чейтина, где более длинная программа с большим разнообразием или конечный автомат производят несжимаемый результат с большим разнообразием или информационным содержанием.

Как правило, составляется описание требуемых входов и выходов, которое затем кодируется с минимально необходимым разнообразием. Отображение входных битов в выходные биты может затем дать оценку минимального количества аппаратных или программных компонентов, необходимых для обеспечения желаемого режима управления ; например, в компьютерном программном обеспечении или компьютерном оборудовании .

Разнообразие — это один из девяти требований, которые требует этический регулирующий орган .

Немного истории

Термин «кибернетика» в научный оборот ввел французский физик Ампер в 30-х годах XIX века. Согласно определению Ампера, она является наукой об эффективном управлении государством, главная цель которого — обеспечение потребностей его жителей.

Кибернетика как наука зародилась в 1940-е. Она объединила теоретические знания и исследования из нескольких областей:

• машиностроения,
• систем управления,
• логического моделирования,
• теории электрических цепей,
• биологии,
• неврологии.

Несмотря на то, что первым определение дал Ампер, он не тот, кто заложил основы кибернетики. Основателем научного течения считается Норберт Винер, ученый из США. История кибернетики в современном понимании началась в 1948 году, когда была издана работа Винера под одноименным названием, ставшая фундаментом для нового направления в науке.

Вычислительные машины середины XX века отличались низким быстродействием. Норберт Винер, в сферу интересов и исследований которого входили эти машины, сформировал в своем труде общий список требований к ним.

Ученый довольно точно спрогнозировал, как будет развиваться вычислительная техника. В частности, основоположником кибернетики был предсказан переход от десятичной системы к двоичной в вычислительных устройствах.

Он считал это необходимым шагом для увеличения быстродействия ЭВМ, так как двоичная система является более экономичной. Также Норберт Винер настаивал на том, что машины должны быть способны к самообучению и, как следствие, к самостоятельному исправлению допущенных ошибок.

Помимо работы Винера, базовыми для нового научного направления стали труды Уильяма Росса Эшби, Уоррена Мак-Каллока и Уильяма Уолтера. Эти ученые наравне с Винером были теми, кто заложил основы кибернетики.

дальнейшее чтение

• Стаффорд Бир (1959), кибернетика и менеджмент , English University Press. 214 стр.
• Стаффорд Бир (1966), Решение и контроль: значение операционных исследований и управленческой кибернетики , 568 страниц.
• Стаффорд Бир (1972), Мозг фирмы: разработка в управленческой кибернетике , Гердер и Гердер.
• Стаффорд Бир (1979), Сердце предприятия , Джон Вили, Лондон и Нью-Йорк.
• Стаффорд Бир (1985), Диагностика системы для организаций , Джон Вили, ISBN  
• Рауль Эспехо (2006), «Что такое системное мышление?», В: System Dynamics Review , Vol 10, Issue 2-3, pp 199–212.
• Майкл С. Джексон (1991), Системная методология для наук управления .
• Майкл С. Джексон (2000), Системные подходы к менеджменту , 465 стр.
• Фрэнсис Хейлиген (2001), «Кибернетика и кибернетика второго порядка» в: Р. А. Мейерс (редактор), Энциклопедия физических наук и технологий (3-е изд.), (Academic Press, New York.
• Джордж Э. Ласкер и Александр Згжива, (ред.) (2003), Исследования информационных систем и кибернетика управления , 65 стр.
• А. Леонард (2002), «Стаффорд Бир: отец кибернетики управления», в: Кибернетика и человеческое знание , том 9, номера 3-4, 2002, стр. 133–136 (4).
• PN Rastogi (1979), Введение в социальную и управленческую кибернетику , Нью-Дели: Affiliated East West Press.
• Ларс Скайттнер (2001), «Множественные перспективы кибернетики управления», в: Общая теория систем: идеи и приложения , стр. 327-336.
• Вольфганг Винтер и Мануэла Турм (2005), «Кибернетика второго порядка! В системном управленческом мышлении?», В: Kybernetes , Vol 34 Issue: 3/4 pp. 419–426.

Закон опыта

Закон опыта относится к наблюдению , что многообразие состояний , проявляемых детерминированной машиной в изоляции не может увеличиваться, и набор идентичных машин подают одни и те же входы не могут проявлять все большее разнообразие состояний, и , как правило , чтобы синхронизировать вместо этого.

Это следствие упадка разнообразия : детерминированное преобразование не может увеличить разнообразие множества. В результате неуверенность наблюдателя в состоянии машины либо остается постоянной, либо уменьшается со временем. Эшби показывает, что это справедливо и для машин со входами. При любом постоянном вводе состояния машин движутся к любым аттракторам, которые существуют в соответствующем преобразовании, и некоторые из них могут синхронизироваться в этих точках. Если вход изменяется в какой — то другой вход и поведение машин вводит различные преобразования, более чем один из этих аттракторов может сидеть в одной и той же области притяжения под . Состояния, которые достигли и, возможно, синхронизировались на этих аттракторах, затем синхронизируются далее под . «Другими словами, — говорит Эшби, — изменения на входе датчика имеют тенденцию делать состояние системы (в данный момент) менее зависимым от индивидуального начального состояния датчика и более зависимым от конкретной последовательности значений параметров, используемых в качестве Вход.»
п1{\ displaystyle P_ {1}}п2{\ displaystyle P_ {2}}п2{\ displaystyle P_ {2}}п1{\ displaystyle P_ {1}}п2{\ displaystyle P_ {2}}

Хотя существует закон невозрастания, существует только тенденция к уменьшению, поскольку разнообразие может оставаться устойчивым без уменьшения, если набор претерпевает взаимно-однозначное преобразование или если состояния синхронизировались в подмножество, для которого это это так. В формальном языковом анализе конечных машин входная последовательность, которая синхронизирует идентичные машины (независимо от разнообразия их начальных состояний), называется синхронизирующим словом .