| это система, способная к саморазвитию и управлению как внутренними взаимосвязями между органами и функциями, так и соотношениями с факторами среды. Стремясь понять природу живого, учёные часто старались отыскать в организме то, что можно было исследовать изолированно. Цель К. б.- изучение организма с учётом осн. взаимосвязей начиная с клеточного, тканевого, органного уровня и кончая организменным. Живая система характеризуется не только обменом вещества и энергии, но и обменом информации. К. б. рассматривает сложные биологич. системы во взаимодействии со средой именно с точки зрения теории информации. Одним из важнейших методов К. б. является моделирование структуры и закономерностей поведения живой системы; оно включает конструирование искусств, систем, воспроизводящих определённые стороны деятельности организмов, их внутренние связи и отношения (см.' Моделирование). К. б. рассматривает живой организм как многоцелевую "иерархическую" систему управления, осуществляющую свою интегративную деятельность на основе функционального объединения отд. подсистем, каждая из к-рых решает "частную" локальную задачу. Особенность организма как сложной динамич. системы - единство централизованного и автономного управления. Саморегуляция, характерная для всех уровней управления живой системы, обеспечивается автономными механизмами, пока не возникают такие возмущения, которые требуют вмешательства центр, механизмов управления.
В последнее время всё большее внимание биологов привлекают функциональные характеристики биол. систем управления, обусловленные периодич. (ритмическими, циклическими) процессами. Жичзые организмы с высокой точностью способны "измерять" время ("биологические часы"). Это выражается в периодич. изменениях дыхания, темп-ры тела и др. процессов жизнедеятельности. Природа биологических ритмов ещё во многом неясна, но есть все основания полагать, что периодичность - фундаментальная характеристика функционирования биол. системы и процессов управления в ней. Процессы, происходящие на каждом из уровней живой системы, характеризуются своей специфич. периодичностью, определяемой как внутренними, так и внешними факторами. А между периодич. активностью отдельных уровней в нормально функционирующем организме существуют определённые фазовые сдвиги (сдвиги во времени), обусловленные специфич. организацией управления на каждом из уровней. Нарушение этих нормальных фазовых сдвигов может вызвать нарушение работы всей живой системы или её части. Это ведёт к сбоям в работе системы управления и накоплению ошибок, что можно описывать как появление "шумов". Коррекция сбоев требует внутр. перенастройки системы (её алгоритма) либо внешних управляющих воздействий за счёт включения механизмов управления более высокого уровня.
Живые существа объединяются в системы разного порядка (популяции, биоценозы и т. д.), образуя своеобразную иерархию живых систем. Во всех этих надорганизменных системах, как и в жизни клетки, развитии организма, эволюции органич. мира в целом, имеются внутр. механизмы регуляции, для изучения к-рых также применимы принципы и методы К. б.
Механизмы управления определяют течение жизненных процессов не только в норме, но и в патологии (см. Кибернетика медицинская).
Клетка - сложная саморегулирующаяся система. Она обладает многими регуляторными механизмами, одним из к-рых являются колебания её структуры, связанные с деятельностью митохондрий и совпадающие с колебаниями окислит.-восстановит, процессов. Синтез белков в клетке управляется генетически детерминированными механизмами, связанными с процессами хранения, переработки и передачи генетической информации.
Изучение жизнедеятельности организма в целом и его разных функций, а также механизмов, управляющих работой отд. органов и систем,- это та область, где К. б. оказалась наиболее результативной. В связи с этим сформировались самостоятельные направления - физиологи ч. кибернетика и нейрокибернетика, изучающие механизмы поддержания гомеостаза; принципы саморегуляции функций организма и протекания в нём переходных процессов; закономерности нервной и гуморальной регуляции в их единстве и взаимодействии; принципы организации и функционирования нейронов и нервных сетей; механизмы осуществления актов поведения и др. проблемы. Изучая закономерности работы человеческого мозга, в основе к-рой лежит комплекс алгоритмов, т. е. правил преобразования информации, К. б. позволяет моделировать (в т. ч. и на ЭВМ) различные формы работы мозга, выявляя при этом новые закономерности его деятельности. Созданы, напр., программы для ЭВМ, обеспечивающие возможность обучения, игры в шахматы, доказательства теорем и др. Развивается т. н. эвристич. программирование, когда исследуют и моделируют правила переработки информации в мозге при тех или иных творческих процессах.
Анализ механизмов индивидуального развития и процессов управления в популяциях и сообществах, включающих хранение, переработку и передачу информации от особи к особи,-также сфера исследований К. б. На уровне биогеоценозов, включая и биосферу в целом, К. б. пытается использовать метод моделирования для целей оптимизации биосферы, в частности для определения путей наиболее рационального вмешательства человека в жизнь природы.
Вопросы эволюции с позиций К. б. были впервые рассмотрены И. И. Шмальгаузеном, к-рый отметил иерархичность управления, выделил осн. каналы связи между особями, популяцией и биоценозом, определил возможность потери информации и её искажений и описал эволюционный процесс в терминах теории информации. С этих же позиций исследуются механизмы различных форм отбора.
Примером применения К. б. в прикладных целях может служить создание устройств для автоматич. управления биол. функциями (т. н. биопротезирование), автоматич. устройств для оценки состояния человека во время трудовой или спортивной деятельности, при творческой работе, в субэкстремальных и экстремальных условиях.
Использование методов и средств кибернетики для сбора, хранения и переработки информации, получаемой в ходе биологических исследований, позволяет вскрывать новые количественные и качественные закономерности изучаемых процессов и явлений.
Большую роль в деле развития К. б. в СССР сыграли конференции, совещания и симпозиумы по биол. аспектам кибернетики, по биоэлектрич. управлению, нейрокибернетике. Вопросы К. б. освещаются в ряде советских и зарубежных журналов.
Лит.: Анохин П. К., Физиология и кибернетика, в кн.: Философские вопросы кибернетики, М., 1961; Биологические аспекты кибернетики. Сб. работ, М., 1962; Эшби У. Р., Конструкция мозга, пер. с англ., М., 1962; Джордж Ф., Мозг как вычислительная машина, пер. с англ., М., 1963; Винер Н., Кибернетика, или Управление я связь в животном и машине, пер. с англ., М., 1968; Б е р н ш т е и н Н. А., Очерки по физиологии движений и физиологии активности, М., 1966; А н о х и н П. К. [и др.], Биологическая и медицинская кибернетика, в кн.: Кибернетику - на службу коммунизму, т. 5, М., 1967; Брайнес С. Н., С в е ч и н с к и и В. Б., Проблемы нейрокибернетики и нейробионики, М., 1968; Шмальгаузен И. И., Кибернетические вопросы биологии, Новосибирск, 1968; Парин В. В., Баевский Р. М., Геллер Е- С., Процессы управления в живом организме, в кн.: Философские вопросы биокибернетики, М., 1969; А птер М., Кибернетика и развитие, пер. с англ., М., 1970; Hassenstein В., Biologische Kybernetik, Hdlb., 1970. В. В. Парин, Е. С. Геллер.
КИБЕРНЕТИКА МЕДИЦИНСКАЯ, научное направление, связанное с проникновением идей, методов и технич. средств кибернетики в медицину. Развитие идей и методов кибернетики в медицине осуществляется в основном в направлениях создания диагностич. систем для различных классов заболеваний с использованием универсальных или специализированных ЭВМ; создания автоматизированного электронного медицинского архива; разработки математич. методов анализа данных обследования больного; разработки метода математич. моделирования на ЭВМ деятельности различных функциональных систем; использования математич. машин для оценки состояния больного. Об истории развития и теоретич. основах К. м. подробнее см. Кибернетика биологическая.
Внутренняя организация диагностич. системы состоит из медицинской памяти (аккумулированный мед. опыт в данной группе заболеваний) и логич. устройства, позволяющего сопоставить с существующим мед. опытом симптомы, выявленные при обследовании больного, а также быстро произвести сложную статистич. обработку клинич. материала в любом заданном направлении.
.Метод математич. моделирования на ЭВМ деятельности разных функциональных систем организма позволяет раскрыть многие важные стороны их деятельности. Для выявления ряда закономерностей взаимодействия изучаемых систем по соответствующим параметрам, характеризующим функцию той или иной системы организма (напр., сердечно-сосудистой), составляют математич. уравнения. Решение этих уравнений позволяет судить о закономерностях исследуемой системы.
Математич. машины используются для быстрой оценки состояния больного во время большой и сложной операции и в послеоперационный период. При таких операциях контроль за состоянием важнейших функций оперируемого осуществляют при помощи различных электронных приборов и аппаратов многие специалисты (физиолог, биохимик, гематолог и др.). Усилия врачей и математиков, работающих в области К. м., направлены на создание кибернетич. системы, позволяющей в течение неск. секунд оценить, сопоставить и интегрировать показания многочисл. приборов и указать правильное решение о принятии необходимых мер для восстановления жизненно важных функций больного.
Дальнейшее развитие К. м. направлено на разработку средств, существенно помогающих врачу и увеличивающих его логич. и творческие возможности.
Лит.: Вишневский А. А., Артоболевский И. И., Быховский М. Л., Принципы построения диагностических машин, "Вестник АМН СССР", 1964, № 2, с. 42; Парин В. В.. Баевский Р. М., Введение в медицинскую кибернетику, М.- Прага, 1966; Быховский М. Л., Вишневский А. А., Кибернетические системы в медицине, М., 1971 (библ.); Биологическая и медицинская кибернетика, М., 1971. А. А. Вишневский, С. Ш. Харнас.
КИБЕРНЕТИКА ТЕХНИЧЕСКАЯ, научное направление, связанное с применением единых для кибернетики идей и методов при изучении технич. систем управления. К. т. - научная основа комплексной автоматизации производства, разработки и создания систем управления на транспорте, ирригационных и газораспределит. системах, на атомных электростанциях, космич. кораблях и т. п. Проблема "человек - машина", охватывающая вопросы рационального распределения функций между человеком и автоматически действующими устройствами в сложных системах управления (в к-рых человек принимает непосредственное участие как обязательное звено системы), является одной из главных в К. т. Наибольшее объединение функций человека и автомата достигается в т. н. киборгах ("кибернетических организмах"), т. е. устройствах с высокой степенью симбиоза в физич. и интеллектуальных действиях человека и технич. средств автоматики. Киборги, так же как и роботы-манипуляторы, находят всё более широкое применение при управлении объектами в недоступных или опасных для жизни человека условиях. Участие человека в работе автоматизированных систем управления привело к тому, что, кроме физиологич. особенностей человека-оператора, существенное значение стало приобретать и его психологич. состояние. Так возникло новое направление науч. исследований, теснейшим образом связанное с К. т.,инженерная психология, важнейшей задачей к-рой является разработка методов использования психофизиологич. особенностей человека при проектировании и эксплуатации сложных человеко-машинных систем управления.
При решении мн. задач (таких, напр., как навигация судов и летательных аппаратов, создание измерит, и контрольных устройств, разработка читающих автоматов и др.) специалисты в области К. т. стремятся использовать применительно к технике управления пути и приёмы, выработанные природой; это привело к формированию большого самостоят, направления, пересекающегося с К. т.,- бионики.
Одним из направлений К. т. является распознавание образов. Распознающие системы применяют не только при создании читающих автоматов, но и при распознавании и анализе ситуаций, характеризующих состояние технологич. процессов или физич. экспериментов, а также при разработке медицинских автоматич. средств диагностики и пр. К К. т. относится и идентификация объектов управления, т. е. определение динамич. характеристик управляемых объектов на основе наблюдения и измерения нек-рых их параметров и внеш. возмущающих воздействий. Разработка и исследование различных методов идентификации представляет собой самостоятельное направление в К. т. К К. т. можно отнести также и исследования в области теории прогнозирования и разработки автоматических прогнозирующих устройств.
Характерной особенностью развития К. т. в кон. 1960 - нач. 70-х гг. является широкое использование вычислит, техники в технич. системах управления и в т. ч. в автоматизированных системах управления предприятием (АСУП). Создание таких систем - задача сложная и многогранная; её научной базой служат К. т., системотехника, информации теория, кибернетика экономическая, причём часто невозможно указать грань между этими науч. направлениями. К.т. проводит исследования и решает задачи, относящиеся гл. обр. к нижним уровням управления производством (агрегатом, технологическим процессом и цеховой системой), а системотехника делает упор на средние уровни управления (административно-организационное управление предприятием, комбинатом или отраслью), а также на автоматизацию процессов проектирования и автоматизацию сложных научно-экспериментальных работ (напр., при геофизич. и гидрофизич. исследованиях и т. п.). Все уровни управления тесно взаимосвязаны. Поэтому к созданию автоматизированной системы управления подходят как к единой целостной проблеме, комплексно решая задачи проектирования, разработки, изготовления, испытания, наладки и эксплуатации. При этом принимают во внимание как чисто технические, так и административно-организационные, экономич., социальные, правовые и этические аспекты этой целостной проблемы. Создание АСУП требует большой предварительной организационной и технич. подготовки. Организационная подготовка - это прежде всего алгоритмизация процессов и составление алгоритмов управления подсистемами и системой в целом. Техническая подготовка заключается в выборе стандартных или (при необходимости) разработке новых технических средств (вычислительных машин, устройств отображения информации, пультов управления и т. д.), необходимых для эффективного функционирования АСУП.
Вследствие большой насыщенности систем управления разнородными технич. средствами возросло значение автоматич. контроля как средства повышения надёжности функционирования систем. Решение этой задачи, так же как и общей задачи повышения эффективности АСУП, в значительной мере связано с предоставлением человеку-оператору необходимой обобщённой визуальной информации. Для этой цели созданы различные средства отображения информации (знаковые индикаторы, мнемосхемы, световые табло, установки пром. телевидения и спец. экраны, действие к-рых основано на использовании оптоэлектроники, голографии и т. д.) с учётом психофизиологич. особенностей человека, предоставляющие ему возможность активно участвовать в процессе управления.
В большинстве технич. систем управления отсутствует априорная информация, необходимая для оптимального управления, и человек-оператор должен накапливать её в процессе эксплуатации системы. Поэтому изучавшиеся в теории автоматич. управления различные адаптивные системы имеют не меньшее значение и при разработке АСУП. В этом проявляется преемственность и даже нек-рое совпадение задач теории автоматич. управления и К. т. Это же утверждение относится и к исследованию динамич. свойств АСУП (устойчивости, точности управления и т. д.), т. е. к проблематике, определяющей научное содержание как К. т., так и теории автоматического управления.
Наличие человека в системе управления потребовало решения мн. новых задач, к-рые при изучении систем автоматич. управления (САУ) не возникали. В частности, появилась необходимость изучить интеллектуальную деятельность человека в процессе управления (логич. описание его функционирования, методы описания целенаправленного поведения, процесса обучения и пр.). В связи с многообразием задач, возникающих при изучении человеко-машинных систем управления, потребовалось найти обобщающие методы исследования, с единой точки зрения охватывающие мн. из этих задач. Поэтому в 70-х гг. К. т. стала развиваться в направлении построения и изучения абстрактных моделей сложных систем управления.
Большое значение в К. т. приобретают методы решения задач устойчивости, оптимальности, распознавания образов, исследования конечных автоматов, а также экономико-математич. задач, осн. трудность к-рых заключается в наличии очень большого числа взаимодействующих элементов (подсистем), входящих в соответствующую сложную систему. Осн. пути преодоления этих затруднений - методы декомпозиции и методы агрегатирования. Большое значение в К. т. имеет также проблема многих критериев, заключающаяся в выборе таких значений управляющих воздействий, при к-рых всякое оптимальное решение, найденное для каждой из подсистем, было бы оптимальным (или субоптимальным) и для системы в целом. Аналитич. методы изучения сложных систем имеют большое значение для исследования реальных систем управления производством, транспортом и т. д., но пока их практическое применение невозможно из-за чрезмерной сложности задач, и более универсальными для детального изучения сложных технич. систем управления являются (на 1972) методы моделирования. В отличие от традиц. методов моделирования - аналогового, цифрового или гибридного (цифроаналогового), широко распространённых при исследовании систем автоматич. управления, при моделировании систем "человек - машина" создаются спец. моделирующие комплексы и даже моделирующие центры. В их состав, помимо аналоговых и цифровых вычислит, машин, входят различные устройства отображения информации, специализированные пульты, средства связи и др., позволяющие создать для человека-операто |
