В. М. Глушков «Кибернетика»

Глава из книги В. М. Глушкова «Кибернетика. Вопросы теории и практики», 1986 год.

Кибернетика (от древнегреческого слова χυβερνετιχα – искусство кормчего) – наука об управлении, связи и переработке информации. Основным объектом исследования в кибернетике являются так называемые кибернетические системы. В общей (или теоретической) кибернетике такие системы рассматриваются абстрактно, безотносительно к их реальной физической природе. Высокий уровень абстракции позволяет кибернетике находить общие методы подхода к изучению систем качественно различной природы – технических, биологических и даже социальных.

Абстрактная кибернетическая система представляет собою множество взаимосвязанных объектов, называемых элементами системы, способных воспринимать, запоминать и перерабатывать информацию, а также обмениваться информацией между собой. Примерами кибернетических систем могут служить разного рода автоматические регуляторы в технике (например, автопилот или регулятор, обеспечивающий поддержание постоянной температуры в помещении), электронные вычислительные машины (ЭВМ), человеческий мозг, биологические популяции, человеческое общество.

Элементы абстрактной кибернетической системы представляют собой объекты любой природы, состояние которых может быть полностью охарактеризовано значениями некоторого множества параметров. Для подавляющего большинства конкретных приложений кибернетики оказывается достаточным рассматривать параметры двух родов. Параметры первого рода, называемые непрерывными, способны принимать любые вещественные значения на том или ином интервале, например, на интервале от –1 до 2 или от – ∞ до + ∞. Параметры второго рода, называемые дискретными, принимают конечные множества значений, например, значение, равное любой десятичной цифре, значения «да» или «нет» и т. п.

С помощью последовательностей дискретных параметров можно представить любое целое или рациональное число. Вместе с тем дискретные параметры могут служить и для оперирования величинами качественной природы, которые обычно не выражаются числами. Для этой цели достаточно перечислить и как-то обозначить (например, по пятибалльной системе) все различимые состояния соответствующей величины. Таким образом могут быть охарактеризованы и введены в рассмотрение такие факторы, как темперамент, настроение, отношение одного человека к другому и т. п. Тем самым область приложений кибернетических систем и кибернетики в целом расширяется далеко за пределы строго «математизированных» областей знаний.

Состояние элемента кибернетической системы может меняться либо самопроизвольно, либо под воздействием тех или иных входных сигналов, получаемых им либо извне (из-за пределов рассматриваемой системы), либо от других элементов системы. В свою очередь, каждый элемент системы может формировать выходные сигналы, зависящие в общем случае от состояния элемента и воспринимаемых им в рассматриваемый момент времени входных сигналов. Эти сигналы либо передаются на другие элементы системы (служа для них входными сигналами), либо входят в качестве составной части в передаваемые вовне системы выходные сигналы всей системы в целом.

Организация связей между элементами кибернетической системы носит название структуры этой системы. Различают системы с постоянной и с переменной структурой. Изменения структуры задаются в общем случае как функции от состояний всех составляющих систему элементов и от входных сигналов всей системы в целом.

Таким образом, описание законов функционирования системы задаётся тремя семействами функций: функций, определяющих изменения состояний всех элементов системы, функций, задающих их выходные сигналы, и, наконец, функций, вызывающих изменения в структуре системы. Система называется детерминированной, если все эти функции являются обычными (однозначными) функциями. Если же все они хотя бы часть этих функций представляет собою случайные функции, то система носит название вероятностной или стохастической. Полное описание кибернетической системы получается, если к указанному описанию законов функционирования системы добавляется описание её начального состояния, т. е. начальной структуры системы и начальных состояний всех её элементов.

Кибернетические системы различаются по характеру циркулирующих в них сигналов. Если все эти сигналы, равно как и состояния всех элементов системы, задаются непрерывными параметрами, система называется непрерывной. В случае дискретности всех этих величин говорят, что мы имеем дело с дискретной системой. В смешанных или гибридных системах приходится иметь дело с обоими типами величин.

Следует подчеркнуть, что разделение кибернетических систем на непрерывные и дискретные является до известной степени условным. Оно определяется глубиной проникновения в предмет, требуемой точностью его изучения, а иногда и удобством использования для целей изучения системы того или иного математического аппарата. Так, например, хорошо известно, что свет имеет дискретную, квантовую природу. Тем не менее такие параметры, как величина светового потока, уровень освещённости и др., принято обычно характеризовать непрерывными величинами постольку, поскольку обеспечена возможность достаточно плавного их изменения. Другой пример – обычный проволочный реостат. Хотя величина его сопротивления меняется скачкообразно, при достаточной малости этих скачков оказывается возможным и удобным считать изменение сопротивления непрерывным.

Обратные примеры ещё более многочисленны. Так, выделительная функция печени на обычном (неквантовом) уровне изучения является непрерывной величиной. Современная медицина, однако, довольствуется пятибальной характеристикой этой функции, рассматривая её тем самым как дискретную величину. Более того, при любом фактическом вычислении значений непрерывных параметров приходится ограничиваться определённой точностью вычислений. А это означает, очевидно, что соответствующая величина рассматривается как дискретная.

Последний пример показывает, что дискретный способ представления величин является универсальным способом, ибо, имея в виду недостижимость абсолютной точности измерений, любые непрерывные величины сводятся в конечном счёте к дискретным. Обратное сведение для дискретных величин, принимающих небольшое число различных значений, не может привести к удовлетворительным (с точки зрения точности представления) результатам и поэтому на практике не употребляется.

Таким образом, дискретный способ представления величин является в определённом смысле более общим, чем непрерывный. Этот факт имел большое значение для истории развития кибернетики.

Разбиение кибернетических систем на непрерывные и дискретные имеет большое значение с точки зрения используемого для их изучения математического аппарата. Для непрерывных систем таким аппаратом является обычно теория систем обыкновенных дифференциальных уравнений, а для дискретных систем – теория алгоритмов и теория автоматов. Ещё одной базовой математической теорией, используемой как в случае дискретных, так и в случае непрерывных систем (и развивающейся соответственно в двух аспектах), является теория информации.

Сложность кибернетических систем определяется двумя факторами. Первый фактор – это так называемая размерность системы, т. е. общее число параметров, характеризующих состояния всех её элементов. Второй фактор – сложность структуры системы, определяющаяся общим числом связей между её элементами и их разнообразием. Простая совокупность большого числа не связанных между собой элементов, равно как и множество однотипных элементов с повторяющимися от элемента к элементу простыми связями, ещё не составляют сложной системы. Сложные (или большие) кибернетические системы – это системы со сложными описаниями, не сводящимися к описанию одного элемента и указанию общего числа таких (однотипных) элементов.

При изучении сложных кибернетических систем помимо обычного разбиения системы на элементы используется метод укрупнённого представления систем в виде совокупности отдельных блоков, каждый из которых является отдельной системой. При изучении систем большой сложности употребляется целая иерархия подобных блочных описаний: на верхнем уровне подобной иерархии вся система рассматривается как один блок, на нижнем уровне в качестве составляющих систему блоков выступают отдельные элементы системы.

Необходимо подчеркнуть, что само понятие элемента системы является до известной степени условным, зависящим от ставящихся при изучении системы целей и от глубины проникновения в предмет. Так, при феноменологическом подходе к изучению мозга, когда предметом изучения является не строение мозга, а выполняемые им функции, мозг может рассматриваться как один элемент, хотя и характеризуемый достаточно большим числом параметров. Обычный подход заключается в том, что в качестве составляющих мозг элементов выступают отдельные нейроны. При переходе на клеточный молекулярный уровень каждый нейрон может, в свою очередь, рассматриваться как сложная кибернетическая система, и т. д. и т. п.

Если обмен сигналами между элементами системы полностью замыкается в её пределах, то система называется изолированной или замкнутой. Рассматриваемая как один элемент, такая система не имеет ни входных, ни выходных сигналов. Открытые системы в общем случае имеют как входные, так и выходные каналы, по которым они обмениваются сигналами с внешней средой. Предполагается, что всякая открытая кибернетическая система снабжена рецепторами (датчиками), воспринимающими сигналы из внешней среды и передающими их внутрь системы. В случае, когда в качестве рассматриваемой кибернетической системы выступает человек, такими рецепторами являются различные органы чувств (зрение, слух, осязание и др.). Выходные сигналы системы передаются во внешнюю среду через посредство эффекторов (исполнительных механизмов), в качестве которых в рассматриваемом случае выступают органы речи, мимика, руки и др.

Поскольку каждая система сигналов, независимо от того, формируется ли она разумными существами или объектами и процессами неживой природы, несёт в себе ту или иную информацию, то всякая открытая кибернетическая система, равно как и элементы любой системы (открытой или замкнутой), могут рассматриваться как преобразователи информации. При этом понятие информации рассматривается в очень общем смысле, близком к физическому понятию энтропии, и не обязательно связывается с осмысленными сообщениями, как это принято в обычном «житейском» подходе к определению информации.

Рассмотрение различных объектов живой и неживой природы как преобразователей информации или как систем, состоящих из элементарных преобразователей информации, составляет сущность так называемого кибернетического подхода к изучению этих объектов. Этот подход (равно как и подход со стороны других фундаментальных наук – механики, химии и т. п.) требует определённого уровня абстракции. Так, при кибернетическом подходе к изучению мозга как системы нейронов обычно отвлекаются от их размеров, формы, химического строения и др. Предметом изучения становятся состояния нейронов (возбуждённое или нет), вырабатываемые ими сигналы, связи между нейронами и законы изменения их состояний.

Простейшие преобразователи информации могут осуществлять преобразование информации лишь одного определённого вида. Так, например, исправный дверной звонок при нажатии кнопки (рецептора) отвечает всегда одним и тем же действием – звонком или гудением зуммера. Однако, как правило, сложные кибернетические системы обладают способностью накапливать информацию в той или иной форме и в зависимости от этого менять выполняемые ими действия (преобразование информации). По аналогии с человеческим мозгом подобное свойство кибернетических систем называется иногда памятью.

«Запоминание» информации в кибернетических системах может производиться двумя основными способами – либо за счёт изменения состояний элементов системы, либо за счёт изменения структуры системы (возможен, разумеется, и смешанный вариант). Между двумя этими видами «памяти», по существу, нет принципиальных различий. В большинстве случаев это различие зависит лишь от принятого подхода к описанию системы. Например, одна из современных теорий объясняет долговременную память человека изменениями проводимости синаптических контактов, т. е. связей между отдельными составляющими мозг нейронами. Если в качестве элементов, составляющих мозг, рассматриваются лишь сами нейроны, то изменение синаптических контактов следует рассматривать как изменение структуры мозга. Если же наряду с нейронами в число составляющих мозга элементов включить и все синаптические контакты (независимо от степени их проводимости), то рассматриваемое явление сводится к изменению состояний элементов при неизменной структуре системы.

Из числа сложных технических преобразователей информации наибольшее значение для кибернетики имеют электронные вычислительные машины (ЭВМ). В более простых вычислительных машинах – цифровых электромеханических или аналоговых – перенастройка на различные задачи осуществляется с помощью изменения системы связей между элементами на специальной коммутационной панели. В современных универсальных ЭВМ такие изменения производятся с помощью «запоминания» машиной в специальном накапливающем информацию устройстве той или иной программы ее работы.

В отличие от аналоговых машин, оперирующих с непрерывной информацией, ЭВМ имеют дело с дискретной информацией. На входе и выходе ЭВМ в качестве такой информации могут выступать любые последовательности десятичных цифр, букв, знаков препинания и других типографских символов. Внутри машины эта информация обычно представляется (или, как принято говорить, кодируется) в виде последовательности сигналов, принимающих лишь два различных значения.

В то время как возможности аналоговых машин (равно как и любых других искусственно созданных устройств) ограничены преобразованиями строго ограниченных типов, современные ЭВМ обладают свойствами универсальности. Это означает, что любые преобразования буквенно-цифровой информации, которые могут быть определены произвольной конечной системой правил любой природы (арифметических, грамматических и др.), могут быть выполнены ЭВМ после введения в неё должным образом составленной программы. Эта способность ЭВМ достигается за счёт универсальности её системы команд, т. е. элементарных преобразований информации, которые закладываются в структуру ЭВМ. Подобно тому, как из одних и тех же деталей собираются любые дома, любые, сколь угодно сложные преобразования буквенно-цифровой информации могут складываться из этих элементарных преобразований. Программа ЭВМ как раз и представляет собой последовательность таких элементарных преобразований.

Свойство универсальности ЭВМ не ограничивается одной лишь буквенно-цифровой информацией. Как показывается в теории кодирования, в буквенно-цифровой (и даже просто в цифровой) форме может быть представлена (закодирована) любая дискретная информация, а также с любой заданной степенью точности произвольная непрерывная информация. Таким образом, современные ЭВМ могут рассматриваться как универсальные преобразователи информации. Другим известным примером универсального преобразователя информации (хотя и основанного на совершенно других принципах) является человеческий мозг.

Свойство универсальности современных ЭВМ открывает возможность моделирования с их помощью любых других преобразователей информации, в том числе любых мыслительных процессов. Такая возможность ставит ЭВМ в особое положение: с момента их возникновения они представляют собой основное техническое средство, основной аппарат исследования, которым располагает кибернетика.

В рассмотренных до сих пор случаях изменение поведения ЭВМ определялось человеком, меняющим программы её работы. Возможно, однако, составить программу изменения программы работы ЭВМ и организовать её общение с внешней средой через соответствующую систему датчиков и исполнительных механизмов. Таким образом, можно моделировать различные формы изменения поведения и развития, наблюдающиеся в сложных биологических и социальных системах. Изменение поведения сложных кибернетических систем есть результат накопления соответствующим образом обработанной информации, которую эти системы получили в прошлом.

В зависимости от формы, в которой происходит запоминание этой информации, различают два основных типа изменения поведения систем – самонастройку и самоорганизацию. В самонастраивающихся системах накопление опыта выражается в изменении значений тех или иных параметров, и самоорганизации – в изменении структуры системы. Как уже указывалось выше, это различие является до известной степени условным, зависящим от способа разбиения системы на элементы. На практике обычно самонастройка связывается с изменениями относительно небольшого числа непрерывных параметров. Что же касается глубоких изменений структуры рабочих программ ЭВМ (которые можно трактовать как изменения состояний большого числа дискретных элементов памяти), то их более естественно рассматривать как пример самоорганизации.

Целенаправленное изменение поведения кибернетических систем происходит в результате наличия управления. Цели управления сильно варьируются в зависимости от типа систем и степени их сложности. В простейшем случае такой целью может быть поддержание постоянства значения того или иного параметра. Для более сложных систем в качестве целей возникают задачи приспособления к меняющейся среде и даже познания законов таких изменений.

Наличие управления в кибернетической системе означает, что её можно представить в качестве двух взаимодействующих блоков – объекта управления и управляющей системы. Управляющая система по каналам связи через соответствующее множество эффекторов (исполнительных механизмов) передаёт управляющие воздействия на объект управления. Информация о состоянии объекта управления воспринимается с помощью рецепторов (датчиков) и передаётся по каналам обратной связи в управляющую систему (см. рисунок).

Описанная система с управлением может, как и всякая кибернетическая система, иметь также каналы связи (с соответствующими системами рецепторов и эффекторов) с окружающей средой. В простейших случаях среда может выступать как источник различных помех и искажений в системе (чаще всего в канале обратной связи). В задачу управляющей системы входит тогда фильтрация помех. Особо важное значение эта задача приобретает при дистанционном (телемеханическом) управлении, когда сигналы передаются по длинным каналам связи.

Основная же задача управляющей системы состоит в таком преобразовании поступающей в систему информации и формировании таких управляющих воздействий, при которых обеспечивается достижение (по возможности наилучшее) целей управления. По виду таких целей и характеру функционирования управляющей системы различают следующие основные типы управления.

Одним из простейших видов управления является так называемое программное управление. Цель такого управления состоит в том, чтобы выдать на объект управления ту или иную строго определённую последовательность управляющих воздействий. Обратная связь при таком управлении отсутствует. Наиболее простым примером подобного программного управления является светофор-автомат, переключение которого происходит в заданные заранее моменты времени. Более сложное управление светофором при наличии счётчиков подъезжающих машин может включать простейший «пороговый» сигнал обратной связи: переключение светофора происходит всякий раз, когда количество ждущих автомашин превысит заданную величину.

Весьма простым видом управления является также классическое авторегулирование, цель которого состоит в поддержании постоянного значения того или иного параметра (или нескольких независимых параметров). Примером может служить система автоматического регулирования температуры воздуха в помещении: специальный термометр-датчик измеряет температуру воздуха Т, управляющая система сравнивает эту температуру с заданной величиной Т₀ и формирует управляющее воздействие –k(Т–Т₀) на задвижку, регулирующую приток тёплой воды в батареи центрального отопления. Знак минус при коэффициенте kозначает, что регулирование происходит по закону отрицательной обратной связи, а именно: при увеличении температуры Т выше установленного порога Т₀ приток тепла уменьшается, при её падении ниже порога приток тепла возрастает.

Отрицательная обратная связь необходима для обеспечения устойчивости процесса регулирования. Устойчивость системы означает, что при отклонении от положения равновесия (когда Т = Т₀) как в одну, так и в другую сторону система стремится автоматически восстановить это равновесие. При простейшем предположении о линейном характере зависимости между управляющим воздействием и скоростью притока тепла в помещение работа описанного регулятора описывается дифференциальным уравнением dT/dt= – k(Т – Т₀), решением которого служит функция Т = Т₀+δe^-kt, где δ – отклонение температуры Т от заданной величины Т₀ в начальный момент времени.

Поскольку рассмотренная нами система описывается линейным дифференциальным уравнением первого порядка, она носит название линейной системы первого порядка. Более сложным поведением обладают линейные системы второго и более высоких порядков и особенно нелинейные системы.

Возможны системы, в которых принцип программного управления комбинируется с задачей регулирования в смысле поддержания устойчивого значения той или иной величины. Так, например, в описанный регулятор комнатной температуры может быть встроено программное устройство, меняющее значение регулируемого параметра. Задачей такого устройства может быть, скажем, поддержание температуры +20°С в дневное время и снижение её до +16°С в ночные часы. Функция простого регулирования перерастает здесь в функцию слежения за значением программно изменяемого параметра.

В более сложных следящих системах задача состоит в поддержании (возможно более точном) некоторой фиксированной функциональной зависимости между множеством самопроизвольно меняющихся параметров и заданным множеством регулируемых параметров. Примером может служить система, непрерывно сопровождающая лучом прожектора произвольным образом маневрирующий самолёт.

В так называемых системах оптимального управления основной целью является поддержание максимального (или минимального) значения некоторой функции от двух групп параметров, называемой критерием оптимального управления. Параметры первой группы (внешние условия) меняются независимо от системы, параметры же второй группы являются регулируемыми, т. е. их значения могут меняться под воздействием управляющих сигналов системы.

Простейший пример оптимального управления даёт все та же задача регулирования температуры комнатного воздуха при дополнительном условии учёта изменений его влажности. Величина температуры воздуха, дающая ощущение наибольшего комфорта, зависит от его влажности. Если влажность всё время меняется, а система может управлять лишь изменением температуры, то естественно в качестве цели управления выставить задачу поддержания температуры, которая давала бы ощущение наибольшего комфорта. Это и будет задача оптимального управления. Системы оптимального управления имеют очень большое значение в задачах управления экономикой.

В простейшем случае оптимальное управление может сводиться к задаче поддержания наибольшего (или наименьшего) возможного при заданных условиях значения регулируемого параметра. В этом случае говорят о системах экстремального регулирования.

В случае, когда нерегулируемые параметры в системе оптимального управления на том или ином отрезке времени не меняются, функция системы сводится к поддержанию таких постоянных значений регулируемых параметров, которые обеспечивают максимизацию (или минимизацию) соответствующего критерия оптимального управления.

Здесь, как и в случае обычного регулирования, возникает задача устойчивости управления. При проектировании относительно несложных систем подобная устойчивость достигается за счёт соответствующего выбора параметров проектируемой системы. В более сложных случаях, когда количество возмущающих воздействий и размерность системы очень велики, иногда оказывается удобным для достижения устойчивости прибегать к самонастройке и самоорганизации систем. При этом определённая часть параметров, определяющая характер существующих в системе связей, не фиксируется заранее и может изменяться системой в процессе её функционирования. Система имеет специальный блок, регистрирующий характер переходных процессов в системе при выведении её из равновесия. При обнаружении неустойчивости переходного процесса система меняет значения параметров связей, пока не добьётся устойчивости. Системы такого рода принято называть ультраустойчивыми.

При большом числе изменяемых параметров связей случайный поиск устойчивых режимов может занимать слишком много времени. В таком случае применяются те или иные способы ограничения случайного перебора, например, разбиение параметров связей на группы и осуществление перебора лишь внутри одной группы (определяемой по тем или иным признакам). Такого рода системы называются обычно мультиустойчивыми. Большое разнообразие ультраустойчивых и мультиустойчивых систем предоставляется биологией. Примером может служить хотя бы система регулирования температуры крови у человека и других теплокровных животных.

Задача группировки внешних воздействий, необходимая для успешного решения способа самонастройки в мультиустойчивых системах, входит в число задач узнавания, или, как теперь принято говорить, задач распознавания образов. Для определения вида поведения (способа управления) у человека особую роль играют зрительные и звуковые образы. Возможность их распознавания и объединения в то или иные классы позволяет человеку создавать абстрактные понятия, являющиеся непременным условием сознательного познания действительности и началом абстрактного мышления. Абстрактное мышление позволяет создавать в управляющей системе (в данном случае в человеческом мозге) модели различных процессов, осуществлять с их помощью экстраполяцию действительности и определять свои действия на основе такой экстраполяции.

Таким образом, на высших уровнях иерархии управляющих систем задачи управления оказываются тесно переплетёнными с задачами познания окружающей действительности. В чистом виде эти задачи проявляются в абстрактных познающих системах, также являющихся одним из классов кибернетических систем.

Существенное место в кибернетике занимает теория надёжности кибернетических систем. Её задачей является разработка методов построения систем, обеспечивающих правильное функционирование систем при выходе из строя части их элементов, разрыве тех или иных связей и других возможных случайных сбоях или неисправностях.

Имея в качестве основного объекта изучения кибернетические системы, кибернетика использует для их изучения три принципиально различных метода. Два из них – математико-аналитический и экспериментальный – широко применяются и в других науках. Сущность первого состоит в описании изучаемого объекта в рамках того или иного математического аппарата (например, в виде системы уравнений) и последующего извлечения различных следствий из этого описания путём математической дедукции (например, путём решения соответствующей системы уравнений). Сущность второго метода состоит в различных экспериментах, проводимых либо с самим объектом, либо с его реальной физической моделью. В случае уникальности исследуемого объекта и невозможности существенного влияния на него (как, например, в случае солнечной системы или процесса биологической эволюции) активный эксперимент переходит в пассивное наблюдение.

Одним из важнейших достижений кибернетики является открытие нового метода исследования, получившего название математического эксперимента или математического моделирования. Смысл его состоит в том, что эксперименты производятся не с реальной физической моделью изучаемого объекта, а с его описанием. Описание объекта вместе с программами, реализующими изменения характеристик объекта в соответствии с этим описанием, помещаются в память ЭВМ, после чего становится возможным проводить с ним различные эксперименты: регистрировать поведение объекта в тех или иных условиях, менять те или иные элементы описания и т. п. Огромное быстродействие современных ЭВМ зачастую даёт возможность моделировать многие процессы в более быстром темпе, чем они происходят в действительности.

Первым этапом математического моделирования является разбиение изучаемой системы на отдельные блоки и элементы и установление связей между ними. Эту задачу решает так называемый системный анализ. В зависимости от целей исследования глубина и способ такого разбиения могут варьироваться. В этом смысле системный анализ представляет собою скорее искусство, чем точную науку, ибо при анализе действительно сложных систем приходится априори отбрасывать несущественные (с точки зрения поставленной цели) детали и связи.

После разбиения системы на части и описания их характеристик теми или иными множествами параметров (количественных или качественных) к установлению связей между ними привлекаются обычно представители различных наук. Так, при системном анализе человеческого организма типичные связи имеют следующую форму: «При переходе органа А из состояния k₁в состояние k₂и сохранении органа В в состоянии m₁орган С через Nмесяцев с вероятностью р перейдёт из состояния n₁в состояние n₂». В зависимости от вида органов, к которым относится указанное высказывание, оно может быть сделано эндокринологом, кардиологом, терапевтом и другими специалистами. В результате их совместной работы возникает комплексное описание организма, представляющее искомую математическую модель.

Так называемые системные программисты переводят эту модель в машинное представление, программируя одновременно средства, необходимые для экспериментов с нею. Проведение самих экспериментов и получение различных выводов из них составляет предмет так называемого исследования операций. Впрочем, исследователи операций в случае, когда это оказывается возможным, могут применить дедуктивно-математические построения и даже воспользоваться натурными моделями всей системы или её отдельных частей. Задача построения натурных моделей, равно как и задача проектирования и изготовления различных искусственных кибернетических систем, составляет задачу специалистов по системотехнике.

Краткие исторические сведения.

Первым, кто применил термин «кибернетика» для управления в общем смысле, был, по-видимому, древнегреческий философ Платон. Однако, реальное становление кибернетики как науки произошло много позже. Оно было предопределено развитием технических средств управления и преобразования информации. Ещё в средние века в Европе стали создаваться так называемые андроиды – человекоподобные игрушки, представлявшие собой механические программно управляемые устройства. Первые промышленные регуляторы уровня воды в паровом котле и скорости вращения вала паровой машины были изобретены Ползуновым и Уаттом. Во второй половине XIXв. требовалось построение всё более и более совершенных автоматических регуляторов. Наряду с механическими блоками в них все больше и больше начинают применяться электромеханические и электронные блоки. Существенную роль в развитии теории и практики автоматического регулирования сыграло изобретение в 1925 г. дифференциальных анализаторов, способных моделировать и решать системы обыкновенных дифференциальных уравнений. Они положили начало быстрому развитию аналоговой вычислительной техники и её широкому проникновению в автоматику.

Немалое влияние на становление кибернетики оказали успехи нейрофизиологии и особенно классические труды И. П. Павлова по условным рефлексам. Можно отметить также оригинальные работы Я. Грдины по динамике живых организмов.

В 30-х годах XXстолетия всё большее влияние на становление кибернетики начинает оказывать развитие теории дискретных преобразователей информации. Два основных источника идей и проблем направляли это развитие. Во-первых, это – задача построения оснований математики. Ещё в середине прошлого века Д. Буль заложил основы современной математической логики. В 20-е годы XXв. были заложены основы современной теории алгоритмов. В 1936 г. А. М. Тьюринг описал гипотетический универсальный преобразователь дискретной информации, получивший впоследствии название машины Тьюринга. В 1934 г. К. Гедель показал ограниченность возможностей замкнутых познающих систем. Эти результаты, как и результат А. М. Тьюринга, будучи полученными в рамках чистой математики, оказали и продолжают оказывать огромное влияние на становление основных идей кибернетики.

Вторым источником идей и проблем служила практика создания реальных дискретных преобразователей информации. Простейший механический арифмометр был изобретён Б. Паскалем ещё в XVII в. Лишь в XIX в. Ч. Бэббидж предпринял первую попытку создания автоматического цифрового вычислителя – прообраза современных ЭВМ. К началу XXв. были созданы первые образцы электромеханических счётно-аналитических машин, позволяющих автоматизировать простейшие преобразования дискретной информации. Резкое усиление интереса к теории дискретных преобразователей информации в 30-х годах было обусловлено необходимостью создания сложных релейно-контактных устройств прежде всего для нужд автоматических телефонных станций. В 1938 г. К. Шэннон (а в 1941 г. В. И. Шестаков) показал возможность использования для синтеза и анализа релейно-контактных схем аппарата математической логики. Тем самым было положено начало развитию современной теории автоматов.

Решающее значение для становления кибернетики было создание в 40-х годах XXв. электронных вычислительных машин (Дж. фон Нейман и др.). Благодаря ЭВМ возникли принципиально новые возможности для исследования и фактического создания действительно сложных управляющих систем. Оставалось дать название новой науке об управлении и связи, которая объединила бы весь полученный к этому времени материал. Этот шаг был сделан Н. Винером, опубликовавшем в 1948 г. свою знаменитую книгу под названием «Кибернетика».

Н. Винер предложил называть кибернетикой «науку об управлении и связи в живом и машине». В этой и во второй своей книге («Кибернетика и общество» – 1954 г.) Н. Винер уделил большое внимание общефилософским и социальным аспектам новой науки, трактуя их зачастую произвольно и весьма спорным образом.

В результате дальнейшее развитие кибернетики пошло двумя различными путями. В США и в Западной Европе стало преобладать узкое понимание кибернетики, концентрирующее внимание на спорах и сомнениях, поднятых Винером, на аналогиях между процессами управления в технических средствах и живых организмах. В СССР после первоначального периода отрицания и сомнений, вызванных философскими ошибками Н. Винера и его последователей, утверждалось более естественное и содержательное определение кибернетики, включившее в неё все достижения, накопленные к тому времени в теории преобразования информации и управляющих систем. При этом особое внимание уделялось новым проблемам, возникающим в связи с широким внедрением ЭВМ в теорию управления и теорию преобразования информации.

На Западе подобные вопросы развивались в рамках специальных разделов науки, получивших название «информатика», «вычислительная наука», «системный анализ» и др. Лишь к концу 60-х годов наметилась тенденция расширения понятия кибернетики и включения в неё всех указанных разделов.

Современная кибернетика в широком понимании состоит из большого числа разделов, представляющих собой самостоятельные научные направления. Теоретическое ядро кибернетики составляют такие разделы, как теория информации, теория кодирования, теория алгоритмов и автоматов, общая теория систем, теория оптимальных процессов, методы исследования операций, теория распознавания образов, теория формальных языков. На практике центр тяжести интересов кибернетики сместился в область создания сложных систем управления и различного рода систем для автоматизации умственного труда. В чисто познавательном плане одной из наиболее интересных перспективных задач кибернетики является моделирование мозга и его различных функций.

Основным техническим средством для решения всех указанных задач являются ЭВМ. Поэтому развитие кибернетики как в теоретическом, так и в практическом аспекте тесно связано с прогрессом электронной вычислительной техники. Требования, которые предъявляет кибернетика к развитию своего математического аппарата, определяются указанными выше основными практическими задачами.

Определённая практическая целенаправленность исследований по развитию математического аппарата как раз и является той гранью, которая отделяет общематематическую и собственно кибернетическую части подобных исследований. Так, например, в той части теории алгоритмов, которая строится для нужд оснований математики, стремятся по возможности уменьшить число типов элементарных операций и сделать их достаточно мелкими. Возникающие таким образом алгоритмические языки удобны как объект исследования, но в то же время ими практически невозможно пользоваться для описания реальных задач преобразования информации. Кибернетический аспект теории алгоритмов имеет дело с алгоритмическими языками, специально ориентированными на те или иные классы подобных практических задач. Имеются языки, ориентированные на задачи вычислительного характера, на формульные преобразования, на обработку графической информации и т. п.

Аналогичное положение имеет место и в других разделах, составляющих общетеоретический фундамент кибернетики, которые представляют собой аппарат для решения практических задач изучения кибернетических систем, их анализа и синтеза, нахождения оптимального управления.

В прикладном плане кибернетику принято делить в соответствии с теми или иными конкретными типами изучаемых ею кибернетических систем. Так, техническая кибернетика имеет в качестве своего основного объекта автоматизированные системы управления технологическими процессами, системы автоматического управления различными машинами и механизмами.

Биологическая кибернетика изучает объекты живой природы от отдельной клетки до целых популяций и биологических сообществ. Её отличие от других биологических дисциплин состоит в том, что она рассматривает объект изучения в кибернетическом аспекте как кибернетическую систему и концентрирует своё внимание на происходящих в таких системах различного рода процессах преобразования информации и управления. В отдельный раздел науки выделилась медицинская кибернетика, изучающая человеческий организм в патологии и использующая ЭВМ и другие технические средства для автоматизации различных информационных процессов в медицине (автоматическая диагностика, автоматизация анамнеза и др.).

Экономическая кибернетика изучает экономические системы, занимается вопросами автоматизации управления отдельными элементами экономики и всей экономикой в целом. Впрочем, задачи реального создания сложных управляющих систем (в первую очередь в экономике), а также основанных на использовании ЭВМ сложных справочно-информационных систем, систем автоматизации проектирования, систем для автоматического сбора и обработки экспериментальных данных и др. относятся обычно к разделу науки, получившему название системотехники. При широком толковании предмета кибернетики значительная часть системотехники органически входит в неё. То же самое положение имеет место в электронной вычислительной технике. Разумеется, кибернетика не занимается расчётами элементов ЭВМ, конструктивным оформлением машин, технологическими проблемами и т. п. Вместе с тем подход к ЭВМ как к системе, общеструктурные вопросы, организация сложных процессов переработки информации и управление этими процессами относятся, по существу, к прикладной кибернетике и составляют один из её важных разделов.