| , непрерывно сопровождающая лучом прожектора маневрирующий произвольным образом самолёт.
В т. н. системах оптимального управления осн. целью является поддержание максимального (или минимального) значения нек-рой функции от двух групп параметров, называемой критерием оптимального управления. Параметры первой группы (внешние условия) меняются независимо от системы, параметры второй группы являются регулируемыми, т. е. их значения могут меняться под воздействием управляющих сигналов системы.
Простейший пример оптимального управления снова даёт задача регулирования темп-ры комнатного воздуха при дополнит, условии учёта изменений его влажности. Величина темп-ры воздуха, дающая ощущение наибольшего комфорта, зависит от его влажности. Если влажность всё время меняется, а система может управлять лишь изменением темп-ры, то естественно в качестве цели управления поставить задачу поддержания темп-ры, к-рая давала бы ощущение наибольшего комфорта. Это и будет задача оптимального управления. Системы оптимального управления имеют 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 меняются, функция системы сводится к поддержанию таких постоянных значений регулируемых параметров, к-рые 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 некоторая 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, напр, разбиение параметров связей на группы и осуществление перебора лишь внутри одной группы (определяемой по тем или иным признакам). Такого рода системы наз. обычно мультиустойчивыми. Большое разнообразие ультраустойчивых и мультиустойчивых систем даёт биология. Примером может служить система регулирования темп-ры крови у человека и теплокровных животных.
Задача группировки внешних воздействий, необходимая для успешного выбора способа самонастройки в мультиустойчивых системах, входит в число задач узнавания, или, иначе, задач распознавания образов. Для определения типа поведения (способа управления) у человека особую роль играют зрительные и звуковые образы. Возможность их распознавания и объединения в те 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.
Т. о., 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 К. занимает надёжности теория кибернетич. 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 др.возможных случайных сбоях или неисправностях.
Методы кибернетики. Имея в качестве осн. объекта исследования кибернетич. системы, К. использует для их изучения три принципиально различных метода. Два из них - математико-аналитический и экспериментальный - широко применяются и в др." науках. Сущность первого состоит в описании изучаемого объекта в рамках того или иного математич. аппарата (напр., в виде системы уравнений) и последующего извлечения различных следствий из этого описания путём математич. дедукции (напр., путём решения соответствующей системы уравнений). Сущность второго метода состоит в проведении различных экспериментов либо с самим объектом, либо с его реальной физич. моделью. В случае уникальности исследуемого объекта и невозможности существенного влияния на него (как, напр., в случае Солнечной системы или процесса биологич. эволюции) активный эксперимент переходит в пассивное наблюдение.
Одним из важнейших достижений К. является разработка и широкое использование нового метода исследования, получившего назв. математического (машинного) эксперимент а, или математического моделирования. Смысл его состоит в том, что эксперименты производятся не с реальной физич. моделью изучаемого объекта, а с его описанием. Описание объекта вместе с программами, реализующими изменения характеристик объекта в соответствии с этим описанием, помещается в память ЭВМ, после чего становится возможным проводить с объектом различные эксперименты: регистрировать его поведение в тех или иных условиях, менять те или иные элементы описания и т. п. Огромное быстродействие совр. ЭВМ зачастую позволяет моделировать мн. процессы в более быстром темпе, чем они происходят в действительности.
Первым этапом математич. моделирования является разбиение изучаемой системы на отдельные блоки и элементы и установление связей между ними. Эту задачу решает так наз. системный анализ. В зависимости от целей исследования глубина и способ такого разбиения могут варьироваться. В этом смысле системный анализ представляет собой 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 характеристики их теми или иными множествами параметров (количественных или качественных) для установления связи между ними привлекают обычно представителей различных наук. Так, при системном анализе человеческого организма типичные связи имеют следующую форму: "При переходе органа А из состояния ki в состояние N2 и сохранении органа В в состоянии М орган С через N месяцев с вероятностью р перейдёт из состояния ni в состояние n2". В зависимости от вида органов, к к-рым относится указанное высказывание, оно может быть сделано эндокринологом, кардиологом, терапевтом и др. специалистами. В результате их совместной работы возникает комплексное описание организма, представляющее искомую математич. модель.
Т. н. системные программисты переводят эту модель в машинное представление, программируя одновременно средства, необходимые для экспериментов с ней. Проведение самих экспериментов и получение различных выводов из них составляют предмет операций исследования. Впрочем, исследователи операций в случае, когда это оказывается возможным, могут применить дедуктивно-математич. построения и даже воспользоваться натурными моделями всей системы или её отдельных частей. Задача построения натурных моделей, равно как и задача проектирования и изготовления различных искусств, кибернетич. систем, относится к области системотехники.
Историческая справка. Первым, кто применил термин "К." для управления в общем смысле, был, по-видимому, др.-греческий философ Платон. Однако реальное становление К. как науки произошло много позже. Оно было предопределено развитием технических средств управления и преобразования информации. Ещё в ср. века в Европе стали создавать т. н. андроиды - человекоподобные игрушки, представляющие собой механические, программно управляемые устройства.
Первые промышленные регуляторы уровня воды в паровом котле и скорости вращения вала паровой машины были изобретены И. И. Ползуновым (Россия) и Дж. Уоттом (Англия). Во 2-й пол. 19 в. требовалось построение всё более совершенных автоматич. регуляторов. Наряду с механич. блоками в них всё чаще начинают применяться электромеханич. и электронные блоки. Большую роль в развитии теории и практики автоматич. регулирования сыграло изобретение в нач. 20 в. дифференциальных анализаторов, способных моделировать и решать системы обыкновенных дифференциальных уравнений. Они положили начало быстрому развитию аналоговых вычислит, машин и их широкому проникновению в технику.
Немалое влияние на становление К. оказали успехи нейрофизиологии и особенно классич. труды И. П. Павлова по условным рефлексам. Можно отметить также оригинальные работы украинского учёного Я. И. Грдины по динамике живых организмов.
В 30-х гг. 20 в. всё большее влияние на становление К. начинает оказывать развитие теории дискретных преобразователей информации. Два основных источника идей и проблем направляли это развитие. Во-первых, задача построения оснований математики. Ещё в середине прошлого века Дж. Буль заложил основы совр. математический логики. В 20-е гг. 20 в. были заложены основы современной теории алгоритмов. В 1934 К. Гёдель показал ограниченность возможностей замкнутых познающих систем. В 1936 А. М. Тьюринг описал гипотетический универсальный преобразователь дискретной информации, получивший впоследствии назв. Тьюринга машины. Эти два результата, будучи полученными в рамках чистой математики, оказали и продолжают оказывать огромное влияние на становление осн. идей К.
Вторым источником идей и проблем К. служила практика создания реальных дискретных преобразователей информации. Простейший механич. арифмометр был изобретён Б. Паскалем (Франция) ' ещё в 17 в. Лишь в 19 в. Ч. Беббидж (Англия) предпринял первую попытку создания автоматич. цифрового вычислителя - прообраза совр. ЭВМ. К началу 20 века были созданы первые образцы электромеханич. счётно-аналитических машин, позволивших автоматизировать простейшие преобразования дискретной информации. Резкое усиление интереса к теории дискретных преобразователей информации в 30-х гг. было обусловлено необходимостью создания сложных релейно-контактных устройств, прежде всего для нужд автоматич. телефонных станций. В 1938 К. Шеннон (США), а в 1941 В. И. Шестаков (СССР) показали возможность использования для синтеза и анализа релейно-контактных схем аппарата математич. логики. Тем самым было положено начало развитию совр. теории автоматов.
Решающее значение для становления К. имело создание в 40-х гг. 20 в. электронных вычислит, машин (Дж. фон Нейман и др.). Благодаря ЭВМ возникли принципиально новые возможности для исследования и фактического создания действительно сложных управляющих систем. Оставалось объединить весь полученный к этому времени материал и дать название новой науке. Этот шаг был сделан Н. Винером, опубликовавшим в 1948 свою знаменитую книгу "Кибернетика".
Н. Винер предложил называть К. "науку об управлении и связи в животном и машине". В первой и во второй своей книге ("Кибернетика и общество", 1954) Винер уделил большое внимание общефилософским и социальным аспектам новой науки, трактуя их зачастую весьма произвольно. В результате дальнейшее развитие К. пошло двумя различными путями. В США и в Зап. Европе стало преобладать узкое понимание К., 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 утверждалось более естественное и содержательное определение К., 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 назв. "информатика", "вычислительная наука", "системный анализ" и др. Лишь к концу 60-х гг. наметилась тенденция расширения понятия "К" и включения в- неё всех указанных разделов.
Основные разделы кибернетики. Совр. К. в широком понимании состоит из большого числа разделов, представляющих собой самостоятельные научные направления. Теоретич. ядро К. 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 К. 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 К, является моделирование мозга и его различных функций.
Осн. технич. средством для решения всех указанных задач являются ЭВМ. Поэтому развитие К. как в теоретич., так и в практич. аспектах тесно связано с прогрессом электронной вычислит, тех-
ники. Требования, к-рые предъявляет К. к развитию своего математич. аппарата, определяются указанными выше осн. практич. задачами.
Определённая практич. целенаправленность исследований по развитию математич. аппарата как раз и является той гранью, к-рая отделяет общематематич. от собственно кибернетич. части подобных исследований. Так, напр., 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 алгоритмич. языки удобны как объект исследования, но в то же время ими практически невозможно пользоваться для описания реальных задач преобразования информации. Кибернетич. аспект теории алгоритмов имеет дело с алгоритмич. языками, специально ориентированными на те или иные классы подобных практич. задач. Имеются языки, ориентированные на задачи вычислит, характера, на форму льные преобразования, на обработку графич. информации и т. п.
Аналогичное положение имеет место и в др. разделах, составляющих общетеоретич. фундамент К. Они представляют собой аппарат для решения практич. задач изучения кибернетич. систем, их анализа и синтеза, нахождения оптимального управления.
Особенно большое значение применение кибернетич. методов имеет в тех науках, где методы классич. математики могут применяться лишь в ограниченных масштабах, для решения отдельных частных задач. К числу таких наук относятся в первую очередь экономика, биология, медицина, языкознание и те области техники, к-рые имеют дело с большими системами. В результате большого объёма применения кибернетич. методов в этих науках произошло выделение самостоятельных науч. направлений, к-рые было бы естественно называть кибернетич. экономикой, кибернетич. биологией и т. д. Однако в силу ряда причин первоначальное становление указанных направлений происходило в рамках К. за счёт специализации объектов исследования, а не в рамках соответствующих наук за счёт применения методов и результатов К. Поэтому указанные направления получили назв. кибернетика экономическая, кибернетика биологическая, кибернетика медицинская, кибернетика техническая. В языкознании соответствующее науч. направление получило наименование математической лингвистики.
Задачи реального создания сложных управляющих систем (в первую очередь в экономике), а также основанных на использовании ЭВМ сложных справочноинформационных систем, систем автоматизации проектирования, систем для автоматического сбора и обработки экспериментальных данных и др. относятся обычно к разделу науки, получившему назв. системотехники. При широком толковании предмета К. значительная часть системотехники органически входит в неё. То же положение имеет место в электронной вычислит, технике. Разумеется, К. не занимается расчётами элементов ЭВМ, конструктивным оформлением машин, технологич. 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 К. и составляют один из её важных разделов.
Лит.: Винер Н., Кибернетика, пер. с англ., 2 изд., М., 1968; его же. Кибернетика и общество, пер. с англ., М., 1958; Цянь Сюэ-сэнь, Техническая кибернетика, пер. с англ., М., 1956; Э ш б и У.Р., Введение в кибернетику, пер. с англ., М., 1959; Глушков В. М., Введение в кибернетику, К., 1964. В. М. Глушков.
"КИБЕРНЕТИКА", научный журнал Академии наук УССР. Изд. в Киеве с 1965, выходит 6 раз в год. Публикует оригинальные статьи по математич. и прикладным проблемам кибернетики, а также обзоры новейших достижений советской и зарубежной кибернетики. Тираж (1973) ок. 4200 экз.
КИБЕРНЕТИКА БИОЛОГИЧЕСКАЯ, биокибернетика, научное направление, связанное с проникновением идей, методов и технич. средств кибернетики в биологию. Зарождение и развитие К. б. связаны с эволюцией представления об обратной связи в живой системе и попытками моделирования особенностей её строения и функционирования (П. К. Анохин, Н. А. Бернштейн и др.). Эффективность математич. и системного подходов к исследованию живого показали и мн. работы в области общей биологии (Дж. Холдейн, Э. С. Бауэр, Р. Фишер, И. И. Шмальгаузен и др.). Процесс "кибернетизации" биологии осуществляется как в теоретич., так и в прикладной областях. Осн. теоретическая задача К. б.- изучение общих закономерностей управления, а также хранения, переработки и передачи информации в живых системах.
Всякий организм - |
