Ещё одно определение предложено Льюисом Кауфманом (англ. ) : «Кибернетика - это исследование систем и процессов, которые взаимодействуют сами с собой и воспроизводят себя».

Кибернетические методы применяются при исследовании случая, когда действие системы в окружающей среде вызывает некоторое изменение в окружающей среде, а это изменение проявляется на системе через обратную связь , что вызывает изменения в способе поведения системы. В исследовании этих «петель обратной связи » и заключаются методы кибернетики.

Современная кибернетика зарождалась, включая в себя исследования в различных областях систем управления , теории электрических цепей , машиностроения , математического моделирования , математической логики , эволюционной биологии , неврологии , антропологии . Эти исследования появились в 1940 году , в основном, в трудах учёных на т. н. конференциях Мэйси (англ. ) .

Другие области исследований, повлиявшие на развитие кибернетики или оказавшиеся под её влиянием: теория управления , теория игр , теория систем (математический аналог кибернетики), психология (особенно нейропсихология , бихевиоризм , познавательная психология) и философия .

Сфера кибернетики

Объектом кибернетики являются все управляемые системы. Системы , не поддающиеся управлению, в принципе, не являются объектами изучения кибернетики. Кибернетика вводит такие понятия, как кибернетический подход , кибернетическая система . Кибернетические системы рассматриваются абстрактно, вне зависимости от их материальной природы. Примеры кибернетических систем - автоматические регуляторы в технике, ЭВМ , человеческий мозг, биологические популяции, человеческое общество. Каждая такая система представляет собой множество взаимосвязанных объектов (элементов системы), способных воспринимать, запоминать и перерабатывать информацию, а также обмениваться ею. Кибернетика разрабатывает общие принципы создания систем управления и систем для автоматизации умственного труда. Основные технические средства для решения задач кибернетики - ЭВМ. Поэтому возникновение кибернетики как самостоятельной науки (Н. Винер , 1948) связано с созданием в 40-х годах XX века этих машин, а развитие кибернетики в теоретических и практических аспектах - с прогрессом электронной вычислительной техники.

Теория сложных систем

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

• Сложные системы
• Теория сложных систем

В вычислительной технике

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

В инженерии

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

В экономике и управлении

• Кибернетическое управление

В математике

В социологии

История

В Древней Греции термин «кибернетика», изначально обозначавший искусство кормчего, стал использоваться в переносном смысле для обозначения искусства государственного деятеля, управляющего городом. В этом смысле он, в частности, используется Платоном в «Законах ».

Первая искусственная автоматическая регулирующая система, водяные часы , была изобретена древнегреческим механиком Ктезибием. В его водяных часах вода вытекала из источника, такого как стабилизирующий бак, в бассейн, затем из бассейна - на механизмы часов. Устройство Ктезибия использовало конусовидный поток для контроля уровня воды в своём резервуаре и регулировки скорости потока воды соответственно, чтобы поддержать постоянный уровень воды в резервуаре, так, чтобы он не был ни переполнен, ни осушен. Это было первым искусственным действительно автоматическим саморегулирующимся устройством, которое не требовало никакого внешнего вмешательства между обратной связью и управляющими механизмами. Хотя они, естественно, не ссылались на это понятие как на науку кибернетику (они считали это областью инженерного дела), Ктезибий и другие мастера древности, такие как Герон Александрийский или китайский учёный Су Сун, считаются одними из первых, изучавших кибернетические принципы. Исследование механизмов в машинах с корректирующей обратной связью датируется ещё концом XVIII века , когда паровой двигатель Джеймса Уатта был оборудован управляющим устройством, центробежным регулятором обратной связи для того, чтобы управлять скоростью двигателя. А. Уоллес описал обратную связь как «необходимую для принципа эволюции» в его известной работе 1858 года . В 1868 году великий физик Дж. Максвелл опубликовал теоретическую статью по управляющим устройствам, одним из первых рассмотрел и усовершенствовал принципы саморегулирующихся устройств. Я. Икскюль применил механизм обратной связи в своей модели функционального цикла (нем. Funktionskreis ) для объяснения поведения животных.

XX век

Современная кибернетика началась в 1940-х как междисциплинарная область исследования, объединяющая системы управления, теории электрических цепей, машиностроение, логическое моделирование, эволюционную биологию, неврологию. Системы электронного управления берут начало с работы инженера Bell Labs Гарольда Блэка в 1927 году по использованию отрицательной обратной связи, для управления усилителями. Идеи также имеют отношения к биологической работе Людвига фон Берталанфи в общей теории систем .

Кибернетика как научная дисциплина была основана на работах Винера, Мак-Каллока и других, таких как У. Р. Эшби и У. Г. Уолтер .

Уолтер был одним из первых, кто построил автономные роботы в помощь исследованию поведения животных. Наряду с Великобританией и США, важным географическим местоположением ранней кибернетики была Франция.

Во время этого пребывания во Франции Винер получил предложение написать сочинение на тему объединения этой части прикладной математики, которая найдена в исследовании броуновского движения (т. н. винеровский процесс) и в теории телекоммуникаций. Следующим летом, уже в Соединённых Штатах, он использовал термин «кибернетика» как заглавие научной теории. Это название было призвано описать изучение «целенаправленных механизмов» и было популяризировано в книге «Кибернетика, или управление и связь в животном и машине» (Hermann & Cie, Париж, 1948). В Великобритании вокруг этого в 1949 году образовался Ratio Club (англ. ) .

Кибернетика в СССР

Голландские учёные-социологи Гейер и Ван дер Зоувен в 1978 году выделили ряд особенностей появляющейся новой кибернетики. «Одной из особенностей новой кибернетики является то, что она рассматривает информацию как построенную и восстановленную человеком, взаимодействующим с окружающей средой. Это обеспечивает эпистемологическое основание науки, если смотреть на это с точки зрения наблюдателя. Другая особенность новой кибернетики - её вклад в преодоление проблемы редукции (противоречий между макро- и микроанализом). Таким образом, это связывает индивидуума с обществом» . Гейер и Ван дер Зоувен также отметили, что «переход от классической кибернетики к новой кибернетике приводит к переходу от классических проблем к новым проблемам. Эти изменения в размышлении включают, среди других, изменения от акцента на управляемой системе к управляющей и фактору, который направляет управляющие решения. И новый акцент на коммуникации между несколькими системами, которые пытаются управлять друг другом» .

Последние усилия в изучении кибернетики, систем управления и поведения в условиях изменений, а также в таких смежных областях, как теория игр (анализ группового взаимодействия), системы обратной связи в эволюции и исследование метаматериалов (материалов со свойствами атомов, их составляющих, за пределами ньютоновых свойств), привели к возрождению интереса к этой всё более актуальной области .

от греч. ??????????? (?????) – искусство управления, от???????? – правлю рулем, управляю ] – наука о процессах управления в сложных динамич. системах, основывающаяся на теоретич. фундаменте математики и логики, а также на применении средств автоматики, особенно электронных вычислит., управляющих и информационно-логич. машин. Возникновение К. Элементарными методами, именуемыми в наше время кибернетическими, человечество эмпирически пользовалось издавна – во всех: тех случаях, когда необходимо было управлять к.-л. сложным развивающимся процессом для достижения определ. цели в заданное время. По мере усложнения производственно-технич. процессов, роста взаимодействия множества людей, участвующих в хозяйственной, политич. и воен. деятельности, вовлечения в нее большого количества материальных средств и энергетич. ресурсов все чаще стало давать себя знать противоречие между потребностями улучшения управления, к-рое должно было становиться все более оперативным, основанным на достаточной и своевременно поступающей информации, и реальными возможностями такого улучшения. С наибольшей остротой вопрос о повышении качества управления встал начиная с 40-х гг. 20 в. Это и привело к возникновению К., к-рая открыла дорогу применению точного научного анализа к решению проблемы целесообразного использования соврем. технич. средств для повышения качества управления. К. базируется на достижениях ряда отраслей соврем. науки и техники и, в свою очередь, благотворно влияет на их развитие. Ее возникновение тесно связано, с одной стороны, с работами по созданию сложных автоматич. устройств, а с др. – с развитием наук, изучающих процессы управления и обработки информации в конкретных областях действительности. В подготовке и развитии К. сыграли роль многие области знания: теорий автоматич. регулирования и следящих систем; термодинамика; статистич. теория передачи сообщений; теория игр и оптимальных решений; математич. логика; математич. экономика и др., а также комплекс биологич. наук, изучающих процессы управления в живой природе (теория рефлексов, генетика и др.). Решающую роль в становлении К. имело развитие электронной автоматики и появление быстродействующих электронных вычислит. машин, открывших новые возможности в обработке информации и в моделировании различных систем управления. Осн. идеи К., как особой дисциплины, являющейся синтезом целого ряда направлений научной и технич. мысли, были сформулированы в 1948 Н. Винером в кн. "Cybernetics or control and communication in the animal and the machine", N. Y. (рус. пер. "Кибернетика, или управление и связь в животном и машине", М., 1958). Выдающееся значение для создания К. имели труды К. Шеннона и Дж. Неймана. Еще раньше важную роль в генезисе идей К. сыграли амер. ученый Дж. У. Гиббс и И. П. Павлов. Следует отметить заслуги рус. и сов. школ математиков и инженеров (И. А. Вышнеградской, А. М. Ляпунов, А. А. Андронов, Б. В. Булгаков, А. Н. Колмогоров и др.), к-рые способствовали становлению и развитию К. Предмет К. Предметом изучения К. являются сложные устойчивые динамич. системы управления. Под динамической понимается такая система, состояние к-рой меняется и к-рая содержит в себе множество более простых, взаимосвязанных и взаимодействующих друг с другом систем и элементов. Состояние сложной динамич. системы в целом, так же как и отдельных ее элементов, определяется значениями, к-рые принимают параметры, характеризующие систему и меняющиеся по различным закономерностям. Сложная динамич. система, рассматриваемая с т. зр. процессов и операций управления, т.е. процессов и операций, переводящих ее из одного состояния в другое и обеспечивающих ее устойчивость, наз. системой управления. Всякая система управления (система управления артиллерийским огнем; система управления нар. х-вом, отраслью пром-сти, предприятием, транспортным х-вом и т.д.; система управления кровообращением, пищеварением и т.п. живого организма) состоит из двух систем: управляющей и управляемой. Управляющая система воздействует на параметры управляемой системы с целью перевода ее в новое состояние в соответствии с имеющейся задачей управления. Следует различать три осн. области управления: управление системами машин, производств. процессами и вообще процессами, имеющими место при целенаправл. воздействии человека на предметы труда и процессы природы; управление организов. деятельностью человеч. коллективов, решающих ту или иную задачу (напр., организаций, осуществляющих военные, финансовые, кредитные, страховые, торговые, транспортные и др. операции); управление процессами, происходящими в живых организмах (сюда относятся высокоцелесообразные физиологич., биохимич. и биофизич. процессы, связанные с жизнедеятельностью организма и направленные на его сохранение в изменяющихся условиях существования). Во всех указанных областях имеются устойчивые динамические системы, в которых самопроизвольно или же принудительно осуществляются процессы управления; при этом часто имеют место сложные взаимодействия управляющих и управляемых систем. Примером могут служить живые организмы, в к-рых функции управляющих и управляемых систем непрерывно и многократно переплетаются. То общее, что имеется в процессах управления в самых различных областях, независимо от их физич. природы, и составляет предмет К.; сами же эти области выступают как сферы применения К. Правомерность существования К. как науки обусловлена универсальностью процессов управления, создание единой теории к-рых является ее главной задачей. Хотя К. занимается изучением сложных развивающихся процессов различной природы, она исследует их только с т. зр. механизма управления. Ее не интересуют проявляющиеся при этом энергетич. соотношения, экономич., эстетич., общественная сторона явлений. Взаимосвязи управляющих и управляемых систем в К. изучаются лишь в той мере, в какой они допускают выражение средствами математики и логики. При этом в К. ставится задача выработать рекомендации по наилучшим приемам и методам управления для быстрейшего достижения поставленной цели. К. изучает процессы управления прежде всего с целью повышения эффективности человеч. деятельности. К. можно подразделить на теоретич. К. (математич. и логич. основы, а также филос. вопросы К.), технич. К. (конструирование и эксплуатация технич. средств, применяемых в управляющих и вычислит. устройствах) и прикладную К. (приложения теоретич. и технич. К. к решению задач, относящихся к конкретным системам управления в различных областях человеч. деятельности, – в пром-сти, в энергоснабжении, на транспорте, в службе связи и т.п.). Т.о., К. – это наука об общих принципах управления, о средствах управления и об использовании их в технике, в человеч. об-ве и в живых организмах. Основные понятия и разделы т е о р е т и ч е с к о й К. Для любых процессов управления характерно наличие: системы, состоящей из управляемой и управляющей частей; цели управления; алгоритма управления; взаимодействия данной системы управления с внешней средой, являющейся источником случайных или систематич. помех, а также осуществление управления на основе приема и передачи информации. Системы, в к-рых процессы управления обеспечивают их устойчивость в меняющихся условиях внешней среды, наз. устойчивыми динамич. системами управления, или организованными системами. Наличие цели – характерная черта любого процесса управления; управление – это организация целенаправленного (целесо-образного) воздействия. Задача (цель) либо ставится в самом начале управления, либо вырабатывается в процессе управления. В общем случае целью управления является приспособление данной динамич. системы к внешним условиям, необходимое для ее существования или для выполнения свойственных ей функций. Управление всегда осуществляется на основе приема, сохранения, передачи и переработки информации в условиях взаимодействия данной динамич. системы с внешней средой. Процесс функционирования системы управления (процесс управления) в общем случае осуществляется по след. схеме. Управление начинается со сбора информации о ходе процесса, подлежащего управлению (об управляемой системе); эта информация преобразуется в удобный для передачи по каналам связи вид и поступает в управляющую систему (напр., человеч. мозг или управляющую машину). Используя определ. правила или возможности, управляющая система перерабатывает получаемую информацию в соответствии со стоящими перед ней задачами, в результате чего вырабатываются команды управления; последние передаются в исполнит. механизмы или органы и, воздействуя на параметры управляемой системы, изменяют ее состояние. Весьма важным, характерным для всех сложных случаев управления, является использование обратных связей. Сущность обратной связи состоит в том, что от исполнит. органов (органов управляемой системы) к управляющим органам по особым каналам связи (наз. каналами обратной связи) передается информация о фактич. положении этих органов и о наличии внешних воздействий; эта информация используется управляющими органами для выработки команд управления. Обратные связи в передаче информации позволяют учитывать управляющей системой фактич. состояние органов управляемой системы, а также воздействия на нее внешней среды. Понятие информации является одним из основных в К., а теория информации занимает существенное место в комплексе дисциплин, составляющих теоретич. фундамент К. Больше того, К. часто вообще характеризуют как науку о способах восприятия, передачи, хранения, переработки и использования информации в машинах, живых организмах и их объединениях. Передача информации осуществляется при помощи сигналов – физич. процессов, у к-рых определ. параметры находятся в определенном (обычно однозначном) соответствии с передаваемой информацией. Установление такого соответствия наз. кодированием. Хотя на передачу сигналов расходуется энергия, количество ее в общем случае не связано с количеством, а тем более с содержанием передаваемой информации. В этом состоит одна из принципиальных особенностей процессов управления: управление большими потоками энергии может осуществляться при помощи сигналов, требующих для своей передачи незначит. количества энергии. Получившая в наст. время широкое развитие т. н. статистич. теория информации возникла из потребностей техники связи и указывает пути повышения пропускной способности и помехоустойчивости каналов передачи информации. Главной задачей этой теории является определение меры количества информации в сообщениях в зависимости от вероятности их появления. Редким сообщениям приписывается большее количество информации, а частым – меньшее; количество информации в сообщении измеряется изменением в степени неопределенности ожидания нек-рого события до и после получения сообщения о нем. Статистич. теория информации имеет фундаментальное науч. значение, далеко выходящее за пределы теории связи. Установлена глубокая аналогия и связь между понятием энтропии в статистич. физике и статистич. мерой количества информации. Энтропия любой физич. системы может рассматриваться как мера недостатка информации в данной системе. С увеличением энтропии системы количество информации уменьшается, и наоборот. В связи с этим представляется возможным подойти с количеств. стороны к оценке информации, содержащейся в физич. законах, к информации, получаемой при физич. экспериментах, и т.д. Статистич. теория информации позволяет также получить общее определение понятия о р г а н и з а ц и и и количеств. меру для оценки степени организации любой системы. Именно, степень организации измеряется тем количеством информации, к-рое нужно ввести в систему, чтобы перевести ее из начального беспорядочного состояния в заданное организованное состояние. Однако в статистич. теории информации не учитывается смысл и ценность передаваемых сообщений, а также возможность дальнейшего использования полученной информации. Эти вопросы составляют предмет др. науч. направления – семантич. теории информации, к-рая находится в стадии становления. Семантич. теория информации занимается изучением сущности процессов выработки информации живыми организмами, исследованием возможностей и методов автоматич. опознавания образов, классификацией информации, изучением процессов выработки понятий и т.п. Вопросы, относящиеся к области этой теории, приобретают значение в связи с работами по моделированию процессов накопления "опыта" и опознавания образов, свойственных живым организмам, с помощью как электронных программно-управляемых машин универс. назначения, так и спец. устройств. К числу дисциплин, составляющих теоретич. основу К., помимо теории информации, относятся: теория программирования, теория алгоритмов, теория управляющих систем, теория автоматов и нек-рые др. Теория программирования в широком смысле может рассматриваться как теория методов управления. Она исследует способы использования информации с целью определения линии поведения (программы) управляющих систем в зависимости от конкретной обстановки. Способность в той или иной степени оценивать обстановку и вырабатывать нек-рую программу поведения – вырабатывать решения, приводящие к достижению нек-рой цели, – присуща любым системам управления, как естественным (системы живой природы), так и искусственным (технич. устройства). По своему характеру процессы выработки решений весьма многообразны. Они могут осуществляться, напр., в виде случайного выбора решения, в виде выбора по аналогии, путем логич. анализа и т.д. В К. для анализа систем управления широко используются математич. методы выработки оптимальных (т. е. наилучших в к.-л. отношении) решений, таких, как линейное и динамич. программирование, статистич. методы нахождения оптимальных решений и методы теории игр. После того как определена общая линия поведения системы, необходимо выяснить, какие конкретные шаги и в какой последовательности нужно осуществить, для того чтобы достигнуть поставленной цели. При решении этой задачи используются средства теории алгоритмов. Следующий круг вопросов; относящихся к методике управления, связан с исследованием возможностей реализации выработанных решений и алгоритмов в системах, обладающих определ. свойствами; он составляет сферу общей теории программирования. Теория программирования в узком смысле этого слова занимается разработкой методов автоматизации процессов переработки информации и способов представления различных алгоритмов в форме, необходимой для их реализации на электронных программно-управляемых машинах. Одна из осн. задач К. – сравнит. анализ и выявление общих закономерностей процессов переработки информации и управления, происходящих в естеств. и искусств. системах. К. выделяет следующие осн. классы таких процессов: мышление; рефлекторная деятельность живых организмов; изменение наследств. информации в процессе биологич. эволюции; переработка информации в различных автоматич., экономич. и административных системах, а также в науке. Общее описание управляющих систем, их взаимодействия с управляемыми системами, а также разработка методов построения управляющих систем составляют задачу теории управляющих систем. Примерами управляющих систем, на основе изучения к-рых строится эта теория, могут служить: нервная система животного, программно-управляемые вычислит. машины, системы управления технологич. процессами и др. Большую роль в теории управляющих систем играет рассмотрение абстрактных систем управления, представляющих собой математич. схемы (модели), сохраняющие информац. свойства соответств. реальных систем. В рамках К. возникла спец. логико-математич. дисциплина – теория автоматов, изучающая важный класс абстрактных автоматов, т.н. дискретные автоматы, т.е. системы, в к-рых перерабатываемая информация выражается квантованными сигналами, множество к-рых конечно. Значит. место в теории автоматов занимает логико-математич. анализ т. н. нервных (или нейронных) сетей, моделирующих функциональные элементы мозга. Важным свойством сложных систем управления является иерархичность управления, к-рая состоит в том, что для реализации нек-рой функции управления строится ряд механизмов (или алгоритмов) с последовательно возрастающими уровнями управления. Непосредств. управление исполнит. органами осуществляет гл. обр. механизм управления низшего уровня. Работу этого механизма контролирует механизм 2-го уровня, к-рый сам контролируется механизмом 3-го уровня и т.д. Сочетание принципа иерархичности управления с принципом обратной связи придает системам управления свойство устойчивости, состоящее в том, что система автоматически находит оптимальные состояния при довольно широком круге изменений внешней обстановки. Эти принципы обеспечивают приспособляемость систем управления к изменяющимся условиям и лежат в основе биологич. эволюции, процессов обучения и приобретения опыта живыми организмами в течение их жизни; постепенная выработка условных рефлексов и их наслаивание являются не чем иным, как повышением уровней управления в нервной системе животного. Принципы иерархичности управления и обратной связи используются также при построении сложных управляющих систем в технике. При изучении систем управления возникают два рода вопросов: один из них относится к анализу структуры системы управления и определению алгоритма, реализуемого ее управляющими органами; другой – к синтезу (из данных элементов) системы, обеспечивающей выполнение заданного алгоритма. Общими требованиями, к-рыми руководствуются при этом, являются обеспечение заданного быстродействия системы, точности работы, минимального количества элементов и надежности функционирования системы. Весьма плодотворным при исследовании структуры систем управления, в т.ч. экономич. систем, военных или административных организаций, является метод их математич. моделирования. Он состоит в представлении исследуемого процесса в виде системы уравнений и логич. условий. Общий алгоритм (система уравнений) моделирования любого процесса включает в себя, как правило, две осн. части: одна часть описывает работу исследуемой системы управления (или управляющего алгоритма, если изучается к.-л. новый управляющий алгоритм), а вторая часть описывает (моделирует) внешнюю обстановку. Повторяя многократно процесс решения системы уравнений при ее различных характеристиках, можно изучить закономерности моделируемого процесса, оценить влияние отд. параметров на его протекание и выбрать их оптимальные значения. Кроме математич. моделирования, в К. применяются и др. виды моделирования, сущность к-рых сводится к замене изучаемой системы изоморфной ей системой (см. Изоморфизм), к-рую удобнее воспроизвести и изучить в лабораторных условиях. Особый интерес с т. зр. К. представляют самоорганизующиеся системы управления, обладающие свойством самостоятельно переходить из произвольных начальных состояний в определ. устойчивые состояния. Состояние таких систем изменяется под влиянием внешних воздействий случайным образом, но благодаря спец. регулирующим механизмам высших уровней эти системы отбирают наиболее устойчивые состояния, соответствующие характеру внешних воздействий. Свойство самоорганизации может проявляться только у систем, обладающих определ. степенью сложности, в частности избыточностью структурных элементов, а также случайными, меняющимися в результате взаимодействия с внешней средой, связями между нек-рыми из них. К таким системам относятся, напр., сети нейронов мозга, нек-рые типы колоний живых организмов, искусств. самоорганизующиеся электронные системы, а также нек-рые типы сложных экономич. и адм. объединений. По своим теоретич. методам К. является математич. наукой, широко использующей аналогии и моделирование. А. Н. Колмогоровым выдвинута более широкая трактовка теоретич. К., охватывающая не только математич. теорию процессов управления, но и систематич. изучение различных физич. принципов работы систем управления с т. зр. их способности нести и перерабатывать информацию. При этом в К. включается рассмотрение таких, напр., вопросов, как зависимость предельного быстродействия систем управления от их размеров, обусловленная конечностью скорости распространения света, ограничения возможностей систем малых размеров в однозначной переработке информации, связанные с проявлением законов квантовой физики, и т.п. Такой подход открывает широкие возможности дальнейшего развития К. Значение К. для науки и т е х н и к и. Значение К. для научно-технич. прогресса определяется возросшими в наст. время требованиями к точности и быстродействию систем управления, а также усложнением самих процессов управления и связано прежде всего с созданием и внедрением электронных вычислит. машин. Эти машины работают по заранее составленным программам, способны выполнять сотни тысяч и миллионы арифметич. и логич. операций в секунду и обладают запоминающими устройствами для хранения многих миллионов чисел. Можно выделить две осн. области применения К. в технике: 1) для управления машинами и комплексами машин в промышленности, на транспорте, в военном деле и т.д.; 2) применение средств К., особенно вычислит. машин, для выполнения трудоемких расчетов и моделирования различных динамич. процессов. Наиболее яркий пример – применение электронных машин для расчетов траекторий движения искусств. спутников земли, межконтинентальных и космич. ракет и др. Применение электронных машин в области науч. и технич. исследований и разработок позволяет во мн. случаях сократить эксперимент. исследования и натурные испытания, что приводит к значит. экономии материальных средств и времени при решении науч. проблем и создании новой техники. Большие перспективы для повышения производительности науч. работы имеет проблема непосредств. взаимодействия человека и информац. машины в процессе творч. мышления при решении науч. задач. Науч. творчество включает в себя значит. работу по подбору информации, ее обобщению и представлению в форме, удобной для анализа и выводов. Такая работа вполне может выполняться машиной в соответствии с запросами и указаниями человека. Вычислит, машины уже находят практич. применение в области автоматизации научно-информационной работы и перевода иностр. текстов. Эти машины имеют особенное значение в связи с ростом объема науч. и др. литературы. В силу характера К., как науки о закономерностях процессов, протекающих в системах управления самой различной природы, она развивается в тесной связи с целым рядом др. областей знания. Применение результатов и методов К., использование электронных вычислит. машин уже показали свою плодотворность в биологич. науках (в физиологии, генетике и др.), в химии, психологии и т.д. Идеи и средства К. и математич. логики, будучи примененными к изучению языка, породили новое науч. направление – лингвистику математическую, являющуюся основой для работ в области автоматизации перевода с одного языка на другой и играющую важную роль в разработке информационно-логич. машин для различных областей знания. С др. стороны, фактич. материал наук, имеющих дело с реальными системами управления и переработки информации, а также возникшие в этих науках проблемы являются источником дальнейшего развития К. как в ее теоретическом, так и в связанном с техникой аспектах. Так, за последние годы возникла новая область технической К. – б и о н и к а, занимающаяся изучением систем управления и чувствит. органов живых организмов с целью использования их принципов для создания технич. устройств. Разработка подобных систем, в свою очередь, позволяет более глубоко подойти к пониманию процессов, происходящих в системах управления живой природы. В качестве примера можно указать на изучение структуры мозга, обладающего исключит. надежностью. Выход из строя довольно значит. участков мозга в результате операций иногда не приводит к потере к.-л. функций за счет своеобразной их компенсации др. участками. Это свойство представляет большой интерес для техники. С филос. т. зр. большое значение имеет то, что К., особенно такие ее разделы, как теория самоорганизующихся систем, теория автоматов, теория алгоритмов и др., а также развившиеся в рамках К. методы моделирования способствуют более глубокому изучению систем управления живых организмов, раскрытию закономерностей функционирования нервной системы животных и человека, познанию характера взаимодействия между организмом и внешней средой, изучению механизмов мышления; особенно большое научное и практич. значение имеет исследование с кибернетич. т. зр. деятельности головного мозга человека, к-рый обеспечивает возможность восприятия и переработки огромного количества информации в органах малого объема с ничтожной затратой энергии. Этот комплекс проблем является источником важных идей К., в частности, идей, относящихся к путям создания новых автоматич. устройств и вычислит. машин. Методика применения К. в нейрофизиологии в общих чертах такова. На основе эксперимент. исследования, данных физиологии и результатов К. строится рабочая гипотеза о нек-рых механизмах работы головного мозга. Правильность и полнота этой гипотезы проверяются при помощи моделирования; в универсальную вычислит. машину (или спец. автоматич. устройство) вводится программа, выражающая эту гипотезу; анализ работы машины показывает, насколько полным и точным было содержавшееся в гипотезе представление об изучаемых механизмах мозга. Если эти механизмы изучены неполно и гипотеза несовершенна, то машина не будет обнаруживать (т.е. моделировать) тех процессов, к-рые пытаются в ней воспроизвести. В этом случае анализ работы кибернетич. модели может привести к выявлению дефектов гипотезы и к постановке новой серии экспериментов; на основе последних выдвигается новая гипотеза и строится более совершенная модель и т.д., пока не удастся построить автомат, достаточно хорошо моделирующий изучаемые нервно-физиологич. процессы; осуществление такого автомата подтверждает справедливость представлений, составляющих гипотезу. Такой способ исследования, с одной стороны, приводит к созданию новых, более сложных автоматов (программ), а с другой – к более полному выявлению механизмов работы головного мозга. В частности, применение его показало, что возможно дать анализ сложных форм функционирования головного мозга на основе относительно простых принципов. На этом пути удалось, напр., найти подход к анализу способности головного мозга решать сложные проблемы (и создать специальные автоматы, моделирующие решение этих проблем); достигнуть успехов в изучении проблем обучения и самообучения и т.д. Для изучения проблемы обучения и создания самообучающихся систем большое значение приобретает использование принципов выработки условных рефлексов и вообще методов изучения головного мозга, разработанных И. П. Павловым. Эти методы помогают в решении проблемы отбора из всей поступающей в управляющую систему информации той ее части, к-рая имеет достоверный и полезный для данной системы характер, а также в решении проблемы сокращения числа пробных взаимодействий с внешней средой и в др. вопросах. С проблемами этого рода тесно связаны работы по изучению принципов оптимальной организации поисковых действий в неизвестной среде и исследования по выявлению методов оптимального управления сложными системами. Для более глубокого анализа нек-рых сложных форм работы мозга большое значение имеют исследования по созданию машин, способных опознавать образы, и особенно машин, способных обучаться такому опознаванию; эти исследования непосредственно связаны с работами по конструированию автоматов, могущих воспринимать человеч. речь и "читать" печатный текст. Следует отметить также кибернетич. модели "черепах", "мышей" и т.д., действиям к-рых придается внешнее сходство с поведением животных; эти модели приобретают научную ценность в том случае, если преследуют цель проверки к.-л. научных гипотез. Большое значение для исследования принципов управления и переработки информации в головном мозге имеет разработка теории нервных сетей, в создании к-рой большую роль сыграли У. Мак-Каллок и В. Питс. В основе деятельности мозга лежит функционирование сложных систем особым образом соединенных между собой нейронов; в этих системах проявляются закономерности, отсутствующие в работе отд. нейронов или относительно простых их групп. Изучение таких систем связано с большими трудностями, для преодоления к-рых приходится сочетать эксперимент. исследования с использованием метода моделирования и абстрактно-математич. способа рассмотрения, в частности аппарата совр. логики. Значение теории нервных сетей состоит в том, что, эта теория служит источником рабочих гипотез, к-рые проверяются на экспериментальном нейро-физиологич. материале. В случае, если анализу подлежат сложные формы деятельности мозга (обучение, узнавание образов и т.п.), средств одной лишь теории нервных сетей оказывается недостаточно; поэтому приходится начинать с изучения системы правил переработки информации, лежащих в основе изучаемых форм деятельности мозга, и лишь потом создавать гипотезы о структуре реализующей их нервной сети и строить ее логико-математич. модели. Большой интерес для нейрофизиологии представляет разработка моделей, включающих случайным образом соединенные между собой элементы и способных в процессе работы самоорганизовываться и приобретать целесообразное поведение, а также изучение различных форм кодирования информации в центральной нервной системе и перекодирования ее в нервных центрах. Использование теории вероятностей и теории информации открывает путь точному анализу закономерностей переработки информации в нервной системе. Большой интерес с т. зр. К. представляет изучение естеств. способов кодирования наследств. информации, обеспечивающих сохранение огромных количеств информации в ничтожных объемах наследств. вещества, содержащего уже в зародышевой клетке осн. признаки взрослого организма. Результатом взаимодействия К; с др. областями знания является углубление связи К. с практикой. Так, осуществляемый средствами К. анализ работы самоорганизующихся систем управления, функционирующих в организме человека и животных, все более приобретает непосредственно практич. значение. Напр., К. уже оказывает существ. помощь в борьбе за здоровье людей. Причины многих заболеваний (грудная жаба, гипертония и др.) тесно связаны c нарушением процессов управления деятельностью внутр. органов, осуществляемого головным мозгом; большую роль в развитии заболеваний играет возникновение патологич. форм управления, вызывающих стойкое изменение в функционировании отд. органов и систем организма; кибернетич. подход к изучению такого рода болезней указывает новые пути мед. воздействия на больной организм. Использование К. в невропатологии и психиатрии привело в наст. время к созданию представлений о нейрофизиологич. механизмах возникновения треморов, нарушений координации движений, психозов навязчивости и др.; на этой основе разрабатываются новые методы нейрохирургич. лечебного вмешательства. Использование К. позволила создать ряд аппаратов, возмещающих утраченные или временно выключенные функции организма (таковы, напр., автомат "Сердце-легкие", позволяющий полностью отключить сердце и малый круг кровообращения, заменяя то и другое на время хирургич. вмешательства; активные моторизованные протезы конечностей, управляемые биоэлектрич. потенциалами мышц культи; автоматы для искусств. дыхания и др.). Проводятся эксперименты по созданию приборов для чтения для слепых. Во все возрастающей степени К. используется для целей мед. диагностики. С ее помощью реализован ряд синтез-анализаторных аппаратов для автоматич. получения картины движения электрич. диполя сердца (по электрокардиограммам), для анализа биоэлектрич. потенциалов мозга, для синтезирования целостной картины электрич. поля мозговой коры и для вариационно-статистич., аутокорреляционной и т.д. обработки кривых патофизиологич. процессов. В отд. клинич. отраслях ведутся работы по программированию сводных диагностич. таблиц, основываемых на массовом материале и обещающих в будущем возможность использовать консультацию электронных машин в постановке диагнозов в сложных случаях и на ранней стадии тяжелых заболеваний. К. в социалистическом о б щ е с т в е. В обществе имеются области управления, к к-рым применима К.; таковы машины и системы машин, технологич. процессы, транспортные операции, деятельность коллективов людей, решающих определ. задачи в области экономики, воен. дела и т.д. По мере прогресса обществ. произ-ва, науки и техники, с одной стороны, растут трудности в организации управления, а с другой – повышаются требования к его качеству, т.к. управление должно становиться все более и более точным и оперативным. Особенно большие требования предъявляются к процессам управления в социалистич. об-ве, т.к. в нем осуществляется п л а н о в о е развитие экономики и культуры. Ленин неоднократно указывал на значение науч. организации управленч. труда. В статье "Лучше меньше, да лучше", советуя привлекать к работе в советском госаппарате безупречных коммунистов и рабочих, он обратил внимание на то, что они "...должны выдержать испытание на знание основ теории по вопросу о нашем госаппарате, на знание основ науки управления..." (Соч., т. 33, с. 449). Ленин требовал науч. разработки вопросов организации труда и специально труда управленческого. Следуя указаниям Ленина, КПСС всегда уделяла большое внимание совершенствованию процессов управления в сов. об-ве. Для разработки методов управления, для повышения эффективности управленч. труда в социалистич. об-ве применение К. имеет исключительно важное, общегосударств. значение. К. вырабатывает такие методы, создает, такие науч. и технич. средства, к-рые позволяют осуществлять в оптимальном режиме процессы управления в нар. х-ве и адм. деятельности, в н.-и. работе, т.е. достигать поставл. целей с наименьшими затратами времени, труда, материальных средств и энергии. Планомерное, осуществляемое под руководством Коммунистич. партии и социалистич. гос-ва применение средств К. имеет важнейшее значение для оптимального управления целенаправленным, высокоэффективным и хорошо организованным трудом строителей коммунизма. Поэтому КПСС требует полностью использовать и поставить на службу строительству коммунизма науч. и технич. возможности К. В ходе развернутого строительства коммунизма в СССР, как говорится в Программе КПСС, получат широкое применение "...кибернетика, электронные счетно-решающие и управляющие устройства в производственных процессах промышленности, строительной индустрии и транспорта, в научных исследованиях, в плановых и проектно-конструкторских расчетах, в сфере учета и управления" (1961, с. 71). К. составляет теоретич. фундамент комплексной автоматизации производств. процессов. Совр. уровень развития производит. сил социалистич. об-ва требует все более широкого применения в управлении учреждениями, предприятиями, цехами, производств. участками и т.д. автоматизированных систем, основанных на использовании методов К. и электронной вычислит. техники. Успешное осуществление автоматизации создает возможности для резкого повышения производительности труда, увеличения выпуска продукции, достижения ее оптимальной себестоимости и улучшения качества. Важнейшее значение имеет применение К. в управлении экономикой и в экономич. исследованиях, а также в сфере учета, статистики, адм. деятельности, коммуникаций и т.д. Говоря о приложении К. в экономике, следует различать применение электронных машин для автоматизации процессов сбора и переработки информации и применение математич. средств К. (аппарата теории игр, линейного и динамич. программирования, теории массового обслуживания, методов исслед

Специфика этой науки заключается в том, что она изучает не вещественный состав систем и не их структуру, а результат работы данного класса систем. В кибернетике впервые было сформулировано понятие «черного ящика» как устройства, которое выполняет определенную операцию над настоящим и прошлым входного потенциала, но для которого мы необязательно располагаем информацией о структуре, обеспечивающей выполнение этой операции.

Кибернетика как наука об управлении объектом своего изучения имеет управляющие системы. Для того чтобы в системе могли протекать процессы управления, она должна обладать определенной степенью сложности. С другой стороны, осуществление процессов управления в системе имеет смысл только в том случае, если эта система изменяется, движется, т. е. если речь идет о динамической системе. Поэтому можно уточнить, что объектом изучения кибернетики являются сложные динамические системы. К сложным динамическим системам относятся: живые организмы (животные и растения), социально-экономические комплексы (организованные группы людей, бригады, подразделения, предприятия, отрасли промышленности, государства) и технические агрегаты (поточные линии, транспортные средства, системы агрегатов).

Однако, рассматривая сложные динамические системы, кибернетика не ставит перед собой задач всестороннего изучения их функционирования. Хотя кибернетика и изучает общие закономерности управляющих систем, их конкретные физические особенности находятся вне поля ее зрения. Так, при исследовании с позиций кибернетической науки такой сложной динамической системы, как мощная электростанция, мы не сосредоточиваем внимание непосредственно на вопросе о коэффициенте ее полезного действия, габаритах генераторов, физических процессах генерирования энергии и т. д. Рассматривая работу сложного электронного автомата, мы не интересуемся, на основе каких элементов (электромеханические реле, ламповые или транзисторные триггеры, ферритовые сердечники, полупроводниковые интегральные схемы) функционируют его арифметические и логические устройства, память и др. Нас интересует, какие логические функции выполняют эти устройства, как они участвуют в процессах управления. Изучая, наконец, с кибернетической точки зрения работу некоторого социального коллектива, мы не вникаем в биофизические и биохимические процессы, происходящие внутри организма индивидуумов, образующих этот коллектив.

Изучением всех перечисленных вопросов занимаются механика, электротехника, физика, химия, биология. Предмет кибернетики составляют только те стороны функционирования систем, которыми определяется протекание в них процессов управления, т. е. процессов сбора, обработки, хранения информации и ее использования для целей управления. Однако когда те или иные частные физико-химические процессы начинают существенно влиять на процессы управления системой, кибернетика должна включать их в сферу своего исследования, но не всестороннего, а именно с позиций их воздействия на процессы управления. Таким образом, предметом изучения кибернетики являются процессы управления в сложных динамических системах.

Основная цель кибернетики как науки об управлении -- добиваться построения на основе изучения структур и механизмов управления таких систем, такой организации их работы, такого взаимодействия элементов внутри этих систем и такого взаимодействия с внешней средой, чтобы результаты функционирования этих систем были наилучшими, т. е. приводили бы наиболее быстро к заданной цели функционирования при минимальных затратах тех или иных ресурсов (сырья, человеческого труда, машинного времени, горючего и т. д.). Все это можно определить кратко термином «оптимизация». Таким образом, основной целью кибернетики является оптимизация систем управления.

К главным задачам кибернетики относятся:

а) установление фактов, общих для всех управляемых систем или, по крайней мере, для некоторых их совокупностей;

б) выявление ограничений, свойственных управляемым системам, и установление их происхождения;

в) нахождение общих законов, которым подчиняются управляемые системы;

г) определение путей практического использования установленных фактов и найденных закономерностей.

Специфика этой науки заключается в том, что она изучает не вещественный состав систем и не их структуру, а результат работы данного класса систем. В кибернетике впервые было сформулировано понятие «черного ящика» как устройства, которое выполняет определенную операцию над настоящим и прошлым входного потенциала, но для которого мы необязательно располагаем информацией о структуре, обеспечивающей выполнение этой операции.

Кибернетика как наука об управлении объектом своего изучения имеет управляющие системы. Для того чтобы в системе могли протекать процессы управления, она должна обладать определенной степенью сложности. С другой стороны, осуществление процессов управления в системе имеет смысл только в том случае, если эта система изменяется, движется, т. е. если речь идет о динамической системе. Поэтому можно уточнить, что объектом изучения кибернетики являются сложные динамические системы. К сложным динамическим системам относятся: живые организмы (животные и растения), социально-экономические комплексы (организованные группы людей, бригады, подразделения, предприятия, отрасли промышленности, государства) и технические агрегаты (поточные линии, транспортные средства, системы агрегатов). Однако, рассматривая сложные динамические системы, кибернетика не ставит перед собой задач всестороннего изучения их функционирования. Хотя кибернетика и изучает общие закономерности управляющих систем, их конкретные физические особенности находятся вне поля ее зрения. Так, при исследовании с позиций кибернетической науки такой сложной динамической системы, как мощная электростанция, мы не сосредоточиваем внимание непосредственно на вопросе о коэффициенте ее полезного действия, габаритах генераторов, физических процессах генерирования энергии и т. д. .

Рассматривая работу сложного электронного автомата, мы не интересуемся, на основе каких элементов (электромеханические реле, ламповые или транзисторные триггеры, ферритовые сердечники, полупроводниковые интегральные схемы) функционируют его арифметические и логические устройства, память и др. Нас интересует, какие логические функции выполняют эти устройства, как они участвуют в процессах управления.

Изучая, наконец, с кибернетической точки зрения работу некоторого социального коллектива, мы не вникаем в биофизические и биохимические процессы, происходящие внутри организма индивидуумов, образующих этот коллектив.

Изучением всех перечисленных вопросов занимаются механика, электротехника, физика, химия, биология. Предмет кибернетики составляют только те стороны функционирования систем, которыми определяется протекание в них процессов управления, т. е. процессов сбора, обработки, хранения информации и ее использования для целей управления. Однако когда те или иные частные физико-химические процессы начинают существенно влиять на процессы управления системой, кибернетика должна включать их в сферу своего исследования, но не всестороннего, а именно с позиций их воздействия на процессы управления .

Основная цель кибернетики как науки об управлении -- добиваться построения на основе изучения структур и механизмов управления таких систем, такой организации их работы, такого взаимодействия элементов внутри этих систем и такого взаимодействия с внешней средой, чтобы результаты функционирования этих систем были наилучшими, т. е. приводили бы наиболее быстро к заданной цели функционирования при минимальных затратах тех или иных ресурсов (сырья, человеческого труда, машинного времени, горючего и т. д.).

Все это можно определить кратко термином «оптимизация». К главным задачам кибернетики относятся:

• а) установление фактов, общих для всех управляемых систем или, по крайней мере, для некоторых их совокупностей;
• б) выявление ограничений, свойственных управляемым системам, и установление их происхождения;
• в) нахождение общих законов, которым подчиняются управляемые системы;
• г) определение путей практического использования установленных фактов и найденных закономерностей .

Таким образом, основной целью кибернетики является оптимизация систем управления. Предметом изучения кибернетики являются процессы управления в сложных динамических системах.

Всеобщим методом познания, в равной степени применимым к исследованию всех явлений природы и общественной жизни, служит материалистическая диалектика. Однако, кроме общефилософского метода, в различных областях науки применяется большое количество специальных методов. До недавнего времени в биологических и социально-экономических науках современные математические методы применялись в весьма ограниченных масштабах.

Только последние десятилетия характеризуются значительным расширением использования в этих областях теории вероятностей и математической статистики, математической логики и теории алгоритмов, теории множеств и теории графов, теории игр и исследования операций, корреляционного анализа, математического программирования и других математических методов.

Теория и практика кибернетики непосредственно базируются на применении математических методов при описании и исследовании систем и процессов управления, на построении адекватных им математических моделей и решении этих моделей на быстродействующих ЭВМ.

Системы изучаются в кибернетике по их реакциям на внешние воздействия, другими словами, по тем функциям, которые они выполняют. Наряду с вещественным и структурным подходами, кибернетика ввела в научный обиход функциональный подход как вариант системного подхода в широком смысле слова. Применение системного и функционального подходов при описании и исследовании сложных систем относится к основным методологическим принципам кибернетики.

Системный подход выражается в комплексном изучении системы с позиций системного анализа, т. е. анализа проблем и объектов как совокупности взаимосвязанных элементов, исходя из представлений об определенной целостности системы .

Функциональный анализ имеет своей целью выявление и изучение функциональных последствий тех или иных явлений или событий для исследуемого объекта.

Соответственно, функциональный подход предполагает учет результатов функционального анализа при исследовании и синтезе систем управления. Для исследования систем кибернетика использует три принципиально различных метода: математический анализ, физический эксперимент и вычислительный эксперимент.

Первые два из них широко применяются и в других науках. Сущность первого метода 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 путем математической дедукции (например, путем решения соответствующей системы уравнений). Сущность второго метода состоит в проведении различных экспериментов 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.

Таким образом, одним из основных методов кибернетики является метод математического моделирования систем и процессов управления.

Кибернетика - молодое направление в науке, появившееся в середине XX века. Несмотря на свой возраст, с развитием информационных технологий оно стало одним из самых перспективных и востребованных. Сегодня методы этой дисциплины применяются в экономике, социологии и других сферах. Кто был в рядах основателей этой науки, кому современное обязано ее появлением и развитием?

Вконтакте

Немного истории

Термин «кибернетика » в научный оборот ввел французский физик Ампер в 30-х годах XIX века. Согласно определению Ампера, она является 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;
• неврологии.

Несмотря на то, что первым определение дал Ампер, он не тот, кто заложил основы кибернетики. Основателем научного течения считается , ученый из . 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.

Современное понимание науки

Впервые термин «кибернетика» в научном контексте был использован в трудах древнегреческих ученых. Под этим словом они понимали искусство чиновника, управляющего городом. Однако ни это определение, ни определение Андре-Мари Ампера , упомянутое выше, не отражает современные представления о ней. В XX веке термин был переосмыслен учеными, поспособствовавшими становлению нового научного направления. Например, Луи Куффиньяль называл ее искусством обеспечения эффективности действия, а Стаффорд Вир - наукой о правильном управлении в какой-либо совокупности.

Важно! Ученые до сих пор спорят о том, что такое кибернетика. Среди них нет согласия в том, какое определение их науки - наиболее правильное и точное. Самым известным является вариант, предложенный Норбертом Винером.

Согласно Винеру, это наука, которая занимается изучением общих закономерностей работы с информацией в сложных системах управления. Она рассматривает четыре основные операции с информацией:

• получение;
• передача;
• хранение;
• модификация.

Кибернетика как наука , зародившаяся на стыке междисциплинарных исследований, нашла обширное применение и в точных видах познания, и в социальной сфере.

Объекты изучения

Эта наука изучает всевозможные управляемые системы , используя понятия кибернетической системы и кибернетического подхода.

Кибернетический подход

Кибернетический подход состоит в замене исходной системы управления изоморфной моделью и дальнейшем изучении этой модели. Чтобы реализовать подход, применяется один из двух методов моделирования: компьютерное или имитационное. Оба метода подразумевают использование принципа «черного ящика». Экспериментатор моделирует внешнюю деятельность рассматриваемой системы , а ее структура, воспроизводящая поведенческие характеристики, остается скрытой.

Кибернетический подход позволяет исследовать несколько видов информационных моделей, отличающихся по запросам:

• ответная реакция системы на воздействие внешних факторов;
• оптимизация характеристик системы относительно функции ценности;
• адаптивное управление;
• прогноз динамики системного преобразования.

Кибернетическая система

Кибернетическая система представляет собой множество взаимосвязанных элементов, способных к приему, обработке, запоминанию и обмену информацией . Основные свойства подобных систем: адаптация, самоорганизация и самообучение с использованием накопленного опыта.

Кибернетика в целом рассматривает любые управляемые системы в абстрактной форме, не учитывая их материальную природу, поэтому системой может являться как вычислительная машина, так и общество либо его отдельные группы.

Направления

Кибернетические методы применяются во многих отраслях:

• Биология. В рамках биологической ветви этой науки исследуются кибернетические системы в организмах . Также ученые решают вопросы передачи генной информации между поколениями живых организмов. В широком смысле биологическая кибернетика занимается исследованием методов моделирования структур и поведения биологических систем.
• Медицина. Кибернетика в медицине помогает диагностировать заболевания при помощи вычислительной техники и используется для создания высокотехнологичных протезов.
• . Методы данной науки используют для анализа всей экономики и отдельных ее элементов как сложной системы при помощи экономико-математического моделирования.
• Инженерия. Кибернетика в инженерии применяется для анализа масштабных сбоев систем, вызванных мелкими и незначительными ошибками.
• Информатика. В информатике ее методы используют для анализа информации и управления вычислительной техникой.
• Психология. В психологии существует отдельное направление психологической кибернетики, в рамках которого изучается взаимодействие систем анализа, сфер сознания и бессознательного в ходе взаимодействия людей с различными системами, а также между собой. Кроме того, эта дисциплина значительно повлияла на развитие психологии труда и ее подвидов.

Особняком стоит направление чистой кибернетики, в рамках которого происходит понятийное изучение систем управления . Ее главная задача – обнаружение основных принципов таких систем.

Внимание! Есть известная шутка про университет ядерной кибернетики, однако на данный момент не существует ни такого вуза, ни такого направления, как ядерная кибернетика.

Современные достижения и пути развития

Смена ориентиров

Конец XX века стал определяющим периодом для кибернетики как науки. В конце 60-х это направление лишилось поддержки со стороны научного сообщества и столкнулось с проблемой выбора дальнейшего пути развития. Возрождение произошло в 70-х годах, когда биологи занялись разработкой новой кибернетической концепции, применимой для природных организаций и систем, не изобретенных человеком. История кибернетики получила новое направление для развития.

В 1980-х появилась «новая кибернетика », которая изучала взаимодействие политических подгрупп и элементов, создающих структуру политического сообщества. Была выработана новая концепция информации - ее стали рассматривать как нечто, созданное человеком в процессе взаимодействия с окружающей средой. Одной из главных задач новой кибернетики стало разрешение противоречия между микро- и макроанализом. Акцент с управляемой сместился к управляющей системе, а также к межсистемным связям.

Кибертехнологии

Говоря о практических достижениях, нужно отметить появление отдельного направления, которое связано с разработкой и созданием кибернетических организмов . Главным образом кибертехнологии позволили совершить прорыв в медицине и улучшить жизнь людей с тяжелыми травмами и заболеваниями.

Важным этапом в этой сфере стало изобретение и повсеместное применение кохлеарных имплантатов - они позволяют улучшить восприятие звуков у слабослышащих людей. Существуют и глазные электронные имплантаты, но пока что они менее распространены из-за сложности производства и вживления пациентам.

Также кибертехнологии позволили создать бионические протезы - искусственные руки и ноги, принимающие и откликающиеся на сигналы нервной системы, успешно имплантируют пациентам с ампутированными конечностями.

Интересных результатов в нулевые годы добились американские ученые, которые создали управляемых жуков, подключив электроды к нервным узлам насекомых. Таким образом им удалось контролировать полет одного из жуков в течение получаса.

Следующая цель ученых - создание искусственного сердца , которое можно будет использовать в качестве имплантата. В 2011 году врачам удалось вживить подобное сердце пациенту, но после этого он прожил всего месяц. Исследования продолжаются, и ученые полагают, что в будущем достижения в области кибернетики позволят им создать полноценную замену любому человеческому органу.

Чему нас учит кибернетика

О науке Кибернетике

Вывод

Кибернетика занимается исследованием систем и при этом сама является открытой системой. Она взаимодействует с десятками других научных направлений и способна к обмену информацией с окружающей средой. Поэтому это научное направление в информационную эру играет важную роль.