Кибернетика как наука

Тип работы:
Курсовая
Предмет:
Программирование


Узнать стоимость новой

Детальная информация о работе

Выдержка из работы

Департамент образования города Москвы

Самарский филиал Государственного образовательного учреждения

высшего профессионального образования города Москвы

«Московский городской педагогический университет»

Факультет информатики

Кафедра высшей математики и информатики

Основные направления развития кибернетики

Курсовая работа

по дисциплине

«Теоретические основы информатики»

Выполнил:

студент 4 курса

С.Ю. Антонов

Научный руководитель:

к. п. н., доцент О.Ф. Брыксина

Самара 2011

Содержание

  • Введение
  • Глава 1. Кибернетика как наука: исторические аспекты
  • 1.1 Зарождение кибернетики как науки
  • 1.2 Причины развития кибернетики и её значение
  • 1.3 Кибернетический подход к изучению объектов различной природы
  • 1.4 Познание и самообучение важный признак кибернетики
  • Глава 2. Основные направления развития кибернетики
  • 2.1 Предметная область кибернетики как науки
  • 2.2 Техническая кибернетика как отрасль науки
  • 2.3 Экономическая кибернетика: специфика предметной области
  • 2.4 Кибернетика и медицина: интеграция научных направлений
  • 2.5 Биологическая кибернетика
  • Заключение
  • Литература

Введение

Современное поколение является свидетелем стремительного развития науки и техники. За последние триста лет человечество прошло путь от простейших паровых машин до мощных атомных электростанций, овладело сверхзвуковыми скоростями полета, поставило себе на службу энергию рек, создало огромные океанские корабли и гигантские землеройные машины, заменяющие труд десятков тысяч землекопов. Запуском первого искусственного спутника Земли и полетом первого человека в космос наша страна проложила путь к освоению космического пространства.

Однако до середины XX века почти все создаваемые человеком механизмы предназначались для выполнения хотя и весьма разнообразных, но в основном исполнительных функций. Их конструкция предусматривала всегда более или менее сложное управление, осуществляемое человеком, который должен оценивать внешнюю обстановку, внешние условия, наблюдать за ходом того или иного процесса и соответственно управлять машинами, движением транспорта и т. д. Область умственной деятельности, психики, сфера логических функций человеческого мозга казались до недавнего времени совершенно недоступными механизации.

Рисуя картины жизни будущего общества, авторы фантастических рассказов и повестей часто представляли, что всю работу за человека будут выполнять машины, а роль человека сведется лишь к тому, чтобы, наблюдая за работой этих машин, нажимать на пульте соответствующие кнопки, управляющие определенными операциями.

Однако современный уровень развития радиоэлектроники позволяет ставить и разрешать задачи создания новых устройств, которые освободили бы человека от необходимости следить за производственным процессом и управлять им, т. е. заменили бы собой оператора, диспетчера. Появился новый класс машин — управляющие машины, которые могут выполнять самые разнообразные и часто весьма сложные задачи управления производственными процессами, движением транспорта и т. д. Создание управляющих машин позволяет перейти от автоматизации отдельных станков и агрегатов к комплексной автоматизации конвейеров, цехов, целых заводов.

Вычислительная техника используется не только для управления технологическими процессами и решения многочисленных трудоемких научно-теоретических и конструкторских вычислительных задач, но и в сфере управления народным хозяйством, экономики и планирования.

Кибернетика (в переводе с греческого искусство управления) — наука об общих законах управления в природе, обществе, живых организмах и машинах или же наука об управлении, связи и переработке информации. Объектом изучения являются динамические системы. Предметом — информационные процессы, связанные с управлением ими.

Оригинальность 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 не обязательно располагаем информацией о структуре, обеспечивающей выполнение этой операции.

Системы изучаются в кибернетике по их реакциям на внешние воздействия, другими словами, по тем функциям, которые они выполняют. Наряду с вещественным и структурным подходом, кибернетика ввела в научный обиход функциональный подход как еще один вариант системного подхода в широком смысле слова.

Кибернетический подход — исследование системы на основе кибернетических принципов, в частности, с помощью выявления прямых и обратных связей рассмотрение элементов системы как некоторых «черных ящиков».

кибернетика наука предметная область

Цель кибернетического подхода заключается в применение принципов, методов и технических средств для достижения наиболее эффективных в том или ином смысле результатов оптимизирующего управления.

Объектом исследования являются кибернетика как научное направление. Предметом исследования — исторические аспекты развития кибернетики и ее прикладная направленность.

Цель исследования: исследование основных положений кибернетики как науки и ее предметной области.

Задачи исследования:

· провести анализ технической и учебной литературы, ресурсов сети Интернет по проблеме исследования;

· установить логические связи между основными понятиями кибернетики;

· дать характеристику основным направлениям ее развития.

Глава 1. Кибернетика как наука: исторические аспекты

1.1 Зарождение кибернетики как науки

Существует большое количество различных определений понятия «кибернетика», однако все они в конечном счете сводятся к тому, что кибернетика — это наука, изучающая общие закономерности строения сложных систем управления и протекания в них процессов управления. А так как любые процессы управления связаны с принятием решений на основе получаемой информации, то кибернетику часто определяют еще и как науку об общих законах получения, хранения, передачи и преобразования информации в сложных управляющих системах.

Появление кибернетики как самостоятельного научного направления относят к 1948 г, когда американский ученый, профессор математики Массачусетского технологического института Норберт Винер (1894 — 1964гг.) опубликовал книгу «Кибернетика, или управление и связь в животном и машине». В этой книге Винер обобщил закономерности, относящиеся к системам управления различной природы — биологическим, техническим и социальным. Вопросы управления в социальных системах были более подробно рассмотрены им в книге «Кибернетика и общество», опубликованной в 1954 г.

Название «кибернетика» происходит от греческого «кюбернетес», что первоначально означало «рулевой», «кормчий», но впоследствии стало обозначать и «правитель над людьми». Так, древнегреческий философ Платон в своих сочинениях в одних случаях называет кибернетикой искусство управления кораблем или колесницей, а в других — искусство править людьми. Примечательно, что римлянами слово «кюбернетес» было преобразовано в «губернатор».

Известный французский ученый-физик А. М. Ампер (1775−1836 гг.) в своей работе «Опыт о философии наук, или Аналитическое изложение естественной классификации всех человеческих знаний», первая часть которой вышла в 1834 г., назвал кибернетикой науку о текущем управлении государством (народом), которая помогает правительству решать встающие перед ним конкретные задачи с учетом разнообразных обстоятельств в свете общей задачи принести стране мир и процветание.

Однако вскоре термин «кибернетика» был забыт и, как отмечалось ранее, возрожден в 1948 г. Винером в качестве названия науки об управлении техническими, биологическими и социальными системами.

Становление и успешное развитие любого научного направления связаны, с одной стороны, с накоплением достаточного количества знаний, на базе которых может развиваться данная наука, и, с другой — с потребностями общества в ее развитии. Поэтому не случайно, что размышления о кибернетике Платона и Ампера не получили в свое время дальнейшего развития и были в сущности забыты. Достаточно солидная научная база для становления кибернетики создавалась лишь в течение XIX—XX вв.еков, а технологическая база непосредственно связана с развитием электроники за период последних 50−60 лет.

Социальная потребность в развитии кибернетики на современной ступени общественного развития определяется прежде всего бурным ростом технологического уровня производства, в результате чего доля суммарных физических усилий человека и животных составляет в настоящее время менее 1% мирового энергетического баланса. Снижение данной величины обусловлено стремительным ростом энерговооруженности работников физического труда, сопровождающимся и значительным повышением его производительности. Вместе с тем так как управление современной техникой требует все больших затрат нервной энергии, а психофизические возможности человека ограничены, то оказывается, что именно они, в значительной степени ограничивали полноценное использование достижений технического прогресса.

С другой стороны, в развитых странах доля работников умственного труда по отношению ко всем работающим приближается уже к 50%, причем дальнейшее возрастание ее является объективным законом общественного развития. А производительность умственного труда, в процессе которого до недавнего времени использовались лишь самые примитивные технические средства повышения его эффективности (арифмометры, конторские счеты, логарифмические линейки, пишущие машинки), практически оставалась на уровне прошлого века.

Если учитывать также непрерывное возрастание сложности технологических процессов, характеризующихся большим количеством разнообразных показателей, то становится ясным, что отсутствие механизации информационных процессов тормозит дальнейшее развитие научно-технического прогресса. Перечисленные факторы в совокупности и обусловили быстрое развитие кибернетики и ее технической базы.

1.2 Причины развития кибернетики и её значение

Необходимость или целесообразность замещения человека автоматом может определяться одной из следующих причин:

Во-первых, функционирование объекта управления может характеризоваться такими большими скоростями, что человек в силу нейрофизиологических ограничений скорости своих реакции не может достаточно быстро в темпе функционирования объекта или, как принято говорить, в реальном масштабе времени осуществлять необходимые управляющие воздействия. Данное ограничение относится в той или иной мере, например, к процессам управления самолетами, космическими кораблями, ракетами, атомными и химическими реакциями.

Во-вторых, управляющий автомат оказывается необходимым, когда управление должно осуществляться в тех местах, где присутствие человека либо невозможно, либо связано с большими трудностями и затратами (космические аппараты, другие планеты, опасные и вредные производственные помещения), а телеуправление по тем или иным причинам нецелесообразно.

В-третьих, в ряде производственных процессов автоматическое управление может обеспечить более высокие показатели точности изготовления изделий и улучшение других качественных показателей.

Наконец, в-четвертых, даже и в тех случаях, когда человек может успешно управлять некоторым производственным процессом, применение управляющих автоматов может дать значительный экономический эффект за счет существенного снижения трудовых затрат.

Значение кибернетики. Общее значение кибернетики обозначается в следующих направлениях:

Философское значение, поскольку кибернетика дает новое представление о мире, основанное на роли связи, управления, информации, организованности, обратной связи и вероятности.

Социальное значение, поскольку кибернетика дает новое представление об обществе, как организованном целом. О пользе кибернетики для изучения общества не мало было сказано уже в момент возникновения этой науки.

Общенаучное значение в трех смыслах: во-первых, потому что кибернетика дает общенаучные понятия, которые оказываются важными в других областях науки — понятия управления, сложно динамической системы и тому подобное; во-вторых, потому что дает науке новые методы исследования: вероятностные, стохастические, моделирования на ЭВМ и так далее; в-третьих, потому что на основе функционального подхода «сигнал-отклик» кибернетика формирует гипотезы о внутреннем составе и строении систем, которые затем могут быть проверены в процессе содержательного исследования.

Методологическое значение кибернетики определяется тем, что изучение функционирования более простых технических систем используется для выдвижения гипотез о механизме работы качественно более сложных систем с целью познания происходящих в них процессов — воспроизводства жизни, обучения и так далее.

Наиболее известно техническое значение кибернетики — создание на основе кибернетических принципов ЭВМ, роботов, ПЭВМ, породившее тенденцию кибернетизации и информатизации не только научного познания, но и всех сфер жизни.

1.3 Кибернетический подход к изучению объектов различной природы

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

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

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

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

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

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

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

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

1.4 Познание и самообучение важный признак кибернетики

Винер четко и однозначно определяет главный признак «разумной» кибернетической системы, будь это человек, развитое животное или машина. Этим признаком является способность к самообучению, которое заключается не просто в накоплении информации об окружающей среде, а в выработке алгоритмов поведения в динамически меняющихся условиях. Так как изменение условий внешней среды может быть вызвано действиями обучаемого, то речь может идти об обучающихся системах первого, второго и более высоких порядков, в зависимости от того насколько возможно прогнозирование последствий собственных действий. Это особенно важно для человека в индустриальном обществе, так как «мы изменили свою окружающую среду до такой степени, что должны измениться сами, для того чтобы выжить». Таким образом, развитие интеллекта (человеческого или машинного) путем самообучения является необходимым условием выживания.

Более того, так как прогресс и, соответственно, техническое могущество человека существенно опережают возможности биологической эволюции, передача части функций по управлению и контролю машине становится неизбежной. Причем такая «машина, созданная для принятия решений, будет в буквальном смысле „озадачена“, если не будет обладать способностью к обучению». Но если часть функций, до этого свойственных исключительно человеку, неизбежно должна быть передана машине, то человек должен будет сам стать самосовершенствующейся системой второго порядка, то есть быть способным прогнозировать последствия такой передачи управления. «Горе тому, кто позволит машине принимать за него решения, если только этому не предшествовало изучение принципов её действия и не было установлено, что их применение приемлемо для нас». Роль человека в технологии принятия решений не снижается, а, наоборот, качественно возрастает. Само определение жизни в информационной среде приобретает специфические кибернетические очертания: «Я повторяю, жить эффективно, это значит быть подверженным постоянному потоку влияния внешнего мира и самим оказывать активное влияние на окружающий мир, в котором мы лишь промежуточный этап. Образно выражаясь, быть живым в мире — значит, принимать участие в продолжающемся процессе развития знания и его беспрепятственном постоянном обмене».

Какова же цель этой игры? Она, буквально, заключается в том, чтобы «бежать впереди паровоза». Здесь необходимо вспомнить о связи информации и энтропии. Паровоз — это движение прогресса и цивилизации, требующее все новых энергетических ресурсов, сжигаемых в топке и повышающих энтропию в ее стремлении к состоянию равновесного «теплого болота», и дающее кратковременные (пока горит огонь) удобства и преимущества. Остановить паровоз невозможно. Он может остановиться сам, когда нечего будет бросать в топку, но это равносильно смерти. Вы сами можете и не участвовать в процессе, если он вам не нравится, но на ваше место погреться у топки всегда найдется много претендентов. Поэтому удел большинства разумных, активных и неэгоистичных существ — буквально, бежать впереди нашего паровоза, с тем чтобы на ближайшем полустанке на смену дровам заготовить бункер с углем, а потом — цистерну нефти, а затем — тележку с ураном, потом — бидон с дейтерием. Что ждет на следующем полустанке? По этому поводу Винер пишет: «Мы живем только благодаря изобретениям, причем не только тем из них, которые уже были сделаны, но, в большей степени, благодаря нашей надежде на новые, еще не сделанные изобретения в будущем».

Информация не возникает и не создаётся. Она только передается (как правило, с искажениями). Кто же тогда первичный источник информации? Важно не кто или что является этим источником, а то, что в первичном источнике адекватной информации содержатся все ответы на все вопросы, даже незаданные. Доступ к ним получают те, кто осознает свою инструментальную роль и ответственность за ее осуществление при условии готовности общества в целом. Для остальных — эта информация остается скрытой в шумоподобных сигналах с высокой избыточностью.

Глава 2. Основные направления развития кибернетики

2.1 Предметная область кибернетики как науки

Особенно большое значение применение кибернетических методов имеет в тех науках, где методы классической математики могут применяться лишь в ограниченных масштабах, для решения отдельных частных задач. К числу таких наук относятся в первую очередь экономика, биология, медицина, и те области техники, которые имеют дело с большими системами. В результате большого объёма применения кибернетических методов в этих науках произошло выделение самостоятельных научных направлений, которые было бы естественно называть кибернетической экономикой, кибернетической биологией и т. д. Однако в силу ряда причин первоначальное становление указанных направлений происходило в рамках Кибернетики за счет специализации объектов исследования, а не в рамках соответствующих наук за счёт применения методов и результатов Кибернетики. Поэтому указанные направления получили названия: кибернетика экономическая, кибернетика биологическая, кибернетика техническая, кибернетика медицинская.

Одним из важнейших достижений Кибернетики является разработка и широкое использование нового метода исследования, получившего название математического (машинного) эксперимента, или математического моделирования. Смысл его состоит в том, что эксперименты производятся не с реальной физической моделью изучаемого объекта, а с его описанием. Описание объекта вместе с программами, реализующими изменения характеристик объекта в соответствии с этим описанием, 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 тому подобное. Огромное быстродействие современных ЭВМ зачастую позволяет моделировать многие процессы в более быстром темпе, чем они происходят в действительности.

2.2 Техническая кибернетика как отрасль науки

Кибернетика техническая, научное направление, связанное с применением единых для кибернетики идей и методов при изучении технических систем управления. Кибернетика техническая — отрасль науки, изучающая технические системы управления. Важнейшие направления исследований — разработка и создание автоматических и автоматизированных систем управления, а также автоматических устройств: технологических (например, станков-автоматов, автоматических регуляторов и др.), измерительных (автоматических датчиков, регистраторов, измерительных комплексов), информационных (вычислительных и управляющих машин), и комплексов для передачи, переработки и хранения информации.

Научная основа комплексной автоматизации производства, разработки и создания систем управления на транспорте, ирригационных и газораспределительных системах, на атомных электростанциях, космических кораблях и т. п. Проблема «человек — машина», охватывающая вопросы рационального распределения функций между человеком и автоматически действующими устройствами в сложных системах управления (в которых человек принимает непосредственное участие как обязательное звено системы), является одной из главных в кибернетика техническая. Наибольшее объединение функций человека и автомата достигается в так называемых киборгах («кибернетических организмах»), то есть устройствах с высокой степенью симбиоза в физических и интеллектуальных действиях человека и технических средств автоматики. Киборги, так же как и роботы-манипуляторы, находят все 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 физиологических особенностей человека-оператора, существенное значение стало приобретать его психологическое состояние. Так возникло новое направление научных исследований, теснейшим образом связанное с кибернетика техническая, — инженерная психология, важнейшей задачей которой является разработка методов использования психофизиологических особенностей человека при проектировании и эксплуатации сложных человеко-машинных систем управления.

При решении многих задач (таких, например, как навигация судов и летательных аппаратов, создание измерительных и контрольных устройств, разработка читающих автоматов и др.) специалисты в области кибернетика техническая стремятся использовать применительно к технике управления пути и приемы, выработанные природой; это привело к формированию большого самостоятельного направления, пересекающегося с кибернетика техническая, — бионики.

Одним из направлений кибернетика техническая является распознавание образов. Распознающие системы применяют не только при создании читающих автоматов, но и при распознавании и анализе ситуаций, характеризующих состояние технологических процессов или физических экспериментов, а также при разработке медицинских автоматических средств диагностики и пр. К кибернетика техническая относится и идентификация объектов управления, т. е. определение динамических характеристик управляемых объектов на основе наблюдения и измерения некоторых их параметров и внешних возмущающих воздействий. Разработка и исследование различных методов идентификации представляет собой самостоятельное направление в кибернетика техническая. К кибернетика техническая можно отнести также и исследования в области теории прогнозирования и разработки автоматических прогнозирующих устройств.

Характерной особенностью развития кибернетика техническая в конце 1960-начале 70-х гг. является широкое использование вычислительной техники в технических системах управления и в том числе автоматизированных системах управления предприятием (АСУП). Создание таких систем — задача сложная и многогранная; ее научной базой служит кибернетика техническая, системотехника, информации теория, кибернетика экономическая, причем часто невозможно указать грань между этими научными направлениями. Кибернетика техническая проводит исследования и решает задачи, относящиеся главным образом 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 (например, при геофизических и гидрофизических 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, экономические, социальные, правовые и этические аспекты этой целостной проблемы. Создание АСУП требует большой предварительной организационной и технической 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) разработки новых технических средств (вычислительных машин, устройств изображения информации, пультов управления и т. д.), необходимых для эффективного функционирования АСУП.

Вследствие большой насыщенности систем управления разнородными техническими средствами возросло значение автоматического контроля как средства повышения надежности функционирования систем. Решение этой задачи, так же как и общей задачи повышения эффективности АСУП, в значительной мере связано с предоставлением человеку-оператору необходимой обобщенной визуальной информации. Для этой цели созданы различные средства отображения информации (знаковые индикаторы, мнемосхемы, световые табло, установка промышленного телевидения и специальные экраны, действие которых основано на использовании оптоэлектроники, голографии и т. д.) с учётом психофизиологических особенностей человека, предоставляющие ему возможность активно участвовать в процессе управления.

В большинстве технических систем управления отсутствует априорная информация, необходимая для оптимального управления, и человек-оператор должен накапливать её в процессе эксплуатации системы. Поэтому изучавшиеся в теории автоматического управления различные адаптивные системы имеют не меньшее значение и при разработке АСУП. В этом проявляется преемственность и даже некоторое совпадение задач теории автоматического управления и кибернетика техническая. Это же утверждение относится к исследованию динамических свойств АСУП (устойчивости, точности управления и т. д.), т. е. к проблематике, определяющей научное содержание как кибернетика техническая, так и теории автоматического управления.

Наличие человека в системе управления потребовало решения многих новых задач, которые при изучении систем автоматического управления (САУ) не возникали. В частности, появилась необходимость изучить интеллектуальную деятельность человека в процессе управления (логическое 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 многие из этих задач. Поэтому в 70-х гг. кибернетика техническая стала развиваться в направлении построения и изучения абстрактных моделей сложных систем управления.

Большое значение в кибернетика техническая приобретают методы решения задач устойчивости, оптимальности, распознавания образов, исследования конечных автоматов, а также экономико-математических задач, основная трудность которых заключается в наличии очень большого числа взаимодействующих элементов (подсистем), входящих в соответствующую сложную систему. Основные пути преодоления этих затруднений — методы декомпозиции и методы агрегатирования. Большое значение в кибернетика техническая имеет также проблема многих критериев, заключающаяся в выборе таких значений управляющих воздействий, при которых всякое оптимальное значение, найденное для каждой из подсистем, было бы оптимальным (или субоптимальным) и для системы в целом. Аналитические 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 технических систем управления являются (на 1972) методы моделирования. В отличие от традиционных методов моделирования — аналогового, цифрового или гибридного (цифро-аналогового), широко распространённых при исследовании систем автоматического управления, при моделировании систем «человек — машина» создаются специальные моделирующие комплексы, и даже моделирующие центры. В их состав, помимо аналоговых и цифровых вычислительных машин, входят различные устройства отображения информации, специализированные пульты, средства связи и др., позволяющие создать для человека-оператора условия функционирования, наиболее приближённые к реальным.

2.3 Экономическая кибернетика: специфика предметной области

Кибернетика экономическая, научное направление, занимающееся приложением идей и методов кибернетики к экономическим системам. В расширительном и не совсем точном смысле часто под кибернетика экономическая понимают область науки, возникшую на стыке математики и кибернетики с экономикой, включая математическое программирование, исследование операций, экономико-математические модели, эконометрию и математическую экономию. Кибернетика экономическая рассматривает экономику, а также её структурные и функциональные звенья как системы, в которых протекают процессы регулирования и управления, реализуемые движением и преобразованием информации. Методы кибернетика экономическая дают возможность стандартизировать и унифицировать эту информацию, рационализировать получение, передачу и обработку экономической информации, обосновать структуру и состав технических средств ее обработки. Именно такой подход определяет внутреннее единство и характер исследований в рамках кибернетика экономическая. Они служат, в частности, теоретической основой создания автоматизированных систем управления (АСУ) и систем обработки данных (СОД) в народном хозяйстве. В качестве основного метода экономической кибернетики используется экономико-математическое моделирование, позволяющее представить динамику развития производственно-экономических систем, разрабатывать меры по улучшению их структуры и методы экономического прогнозирования и управления. Основным направлением и одной из важнейших целей экономической кибернетики в настоящее время стала разработка теории построения и функционирования автоматизированных систем управления (АСУ). Возникает настоятельная необходимость привлечения на помощь руководителю кибернетической техники, т. е. создания систем управления «человек — машина» которые нашли реальное воплощение в виде АСУ.

Впервые термин «Кибернетика экономическая» появился в начале 1960-х гг. в трудах В. С. Немчинова, О. Ланге и X. Греневского (Польша), С. Вира (Великобритания). Они же наметили и основные направления развития этой новой науки, уделив особое внимание связи системного анализа экономики с теорией регулирования, логикой и информации теорией. Однако многие существенные положения кибернетика экономическая были сформулированы значительно ранее: представление экономики как системы содержится в Экономической таблице Кенэ (1758); оно было развёрнуто и научно обосновано в трудах К. Маркса и В. И. Ленина; принципиальное значение для кибернетика экономическая имеют теория и практика планирования и управления народным хозяйством СССР и др. социалистических стран, особенно разработка комплекса показателей плана и стимулов его реализации; анализ потребностей и содержания информации в народном хозяйстве проводился экономической статистикой. В 50-х и 60-х гг. более широко разрабатывались прикладные вопросы создания СОД: обследование потоков данных и их рационализация, кодирование, организация обработки данных, что обеспечило эффективное использование ЭВМ в СОД (до этого они применялись для разовых расчетов и не использовались в режиме управления). Создавались более или менее абстрактные схемы регулирования экономических систем как иллюстрации теории автоматического регулирования. Все эти первоначально весьма слабо связанные исследования постепенно складывались в проблематику кибернетика экономическая. Ее внутренняя общность вырисовывалась по мере перехода от сравнительно небольших СОД на предприятиях и фирмах к анализу и проектированию информационных систем отраслевого и народно-хозяйственного уровня. Здесь потоки информации и обработка данных уже не могли рассматриваться обособленно от процессов планирования и управления социалистической экономикой в целом или процессов регулирования в капиталистической экономике. Особенно острым стал вопрос об информационном обеспечении крупных комплексов экономико-математических моделей. В качестве одной из центральных возникла проблема совмещения моделей управляемых объектов и моделей процессов управления как основы проектирования АСУ. От этого зависят возможности оптимизации системы управления, сочетающей разработку эффективных и оптимальных планов, обеспечение их реализации с удовлетворением определённых требований к характеристикам управляющего органа.

Кибернетика экономическая развивается по трём основным направлениям, которые все более тесно увязываются друг с другом. Теория экономических систем и моделей разрабатывает: методологию системного анализа экономики и ее моделирования, отражения структуры и функционирования экономических систем в моделях; вопросы классификации и построения комплексов экономико-математических моделей; проблемы экономического регулирования, соотношения и взаимного согласования различных стимулов и воздействий в функционировании экономических систем; вопросы поведения людей и коллективов. При исследовании этих проблем кибернетика экономическая прежде всего опирается на политическую экономию и общую теорию систем, а также на социологию и теорию регулирования, обобщает результаты разработки экономико-математических методов и моделей. Теория экономической информации рассматривает экономику как информационную систему. Она изучает: потоки информации, циркулирующие в народном хозяйстве как коммуникации между его элементами и подсистемами, характеристики информационных каналов и передаваемых по ним сообщений; экономические измерения и вообще знаковые системы в экономике, т. е. языки экономического управления, включая разработку комплексов хозяйственных показателей, правил их расчёта (эти вопросы выделяются в экономическую семиотику); процессы принятия решений и обработки данных в информационных системах народного хозяйства на всех его уровнях и вопросы наилучшей организации этих процессов. Здесь кибернетика экономическая тесно соприкасается с теорией информации, исследованиями по определению полезности или ценности информации, семиотикой, теорией программирования, информатикой. Теория управляющих систем в экономике конкретизирует и сводит воедино исследования остальных разделов кибернетика экономическая. Она направлена на комплексное изучение и совершенствование системы управления народным хозяйством и отдельными хозяйственными объектами, а, в конечном счете, — на их оптимальное функционирование. Особое внимание уделяется: проблемам планирования и руководства реализацией планов — методологии, технологии и организации этих функций управления, использованию комплексов экономико-математических моделей и других научных методов в практике управления; разработке внутренне согласованного комплекса экономических, административных, правовых и других стимулов и норм управления, построению организационных структур органов управления; изучению и учету человеческих факторов (социально-психологических и т. п.) в процессах хозяйственного управления, взаимодействию человека и машины в АСУ; проблемам проектирования и внедрения АСУ в целом. Кибернетика экономическая рассматривает АСУ не как «пристройку» к тем или иным органам управления для обработки данных, а как саму систему управления хозяйственным объектом, основанную на комплексном применении экономико-математических методов и моделей, современной информационно-вычислительной техники — с соответствующей технологией и организацией её работы.

2.4 Кибернетика и медицина: интеграция научных направлений

Кибернетика медицинская, научное направление, связанное с проникновением идей, методов и технических средств кибернетики в медицину. Развитие идей и методов кибернетики в медицине осуществляется в основном в направлениях создания диагностических систем для различных классов заболеваний с использованием универсальных или специализированных ЭВМ; создания автоматизированного электронного медицинского архива; разработки математических методов анализа данных обследования больного; разработки метода математического моделирования на ЭВМ деятельности различных функциональных систем; использования математических машин для оценки состояния больного. Приложение кибернетических методов к анализу задач, связанных с управлением процессами в организме (включая задачи автоматизации диагностики и лечения, внедрения компьютерных методов в работу медицинского персонала) и в социально-экономических системах охраны здоровья населения, решается в рамках медицинской кибернетики.

Внутренняя организация диагностической системы состоит из медицинской памяти (аккумулированный медицинский опыт в данной группе заболеваний) и логического устройства, позволяющего сопоставить с существующим медицинским опытом симптомы, выявленные при обследовании больного, а также быстро произвести сложную статистическую обработку клинического материала в любом заданном направлении.

Метод математического 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 (например, сердечнососудистой), составляют математические уравнения. Решение этих уравнений позволяет судить о закономерностях исследуемой системы.

Математические 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 кибернетика медицинская, направлены на создание кибернетической системы, позволяющей в течение нескольких секунд оценить, сопоставить и интегрировать показания многочисленных приборов и указать правильное решение о принятии необходимых мер для восстановления жизненно важных функций больного.

Дальнейшее развитие кибернетика медицинская направлено на разработку средств, существенно помогающих врачу и увеличивающих его логические и творческие возможности.

Одним из путей использования кибернетических методов в медицине является разработка автоматизированных систем управления (АСУ). Автоматизированные системы медицинского назначения повышают результативность и эффективность работы врачей и другого медперсонала. Получают распространение компьютеризованные системы доврачебного осмотра и опроса населения, методы компьютерной диагностики, ведение журналов поступления больных и учета коечного фонда медицинских учреждений, разрабатываются и внедряются системы автоматизированного ведения историй болезни. Благодаря внедрению АСУ медицинские учреждения (больницы, поликлиники, лечебные центры) переходят на новые информационные технологии: вся обработка медицинской информации в пределах учреждения производится в безбумажной форме. Медперсонал прямо со своих рабочих мест вводит информацию в ЭВМ, получает на экране дисплея результаты ее обработки, имея доступ к общей базе данных. На бумагу (получение так называемых твердых копий) информация выводится только в необходимых случаях, например при выдаче на руки больному выписок или документов, для составления некоторых форм отчетности.

Рабочее место медработника, на котором установлена персональная ЭВМ или терминал единой сети ЭВМ, позволяющие получать доступ к информационным базам данных и работать с ними, называется автоматизированным рабочим местом (АРМ) врача. Разработка АРМ ориентируется на создание интеллектуального помощника врача, поэтому ЭВМ выступает не только как средство хранения и вывода нужной информации, но и берет на себя многие функции, возлагавшиеся ранее на человека (например, выписка рецептов с автоматической проверкой совместимости лекарств). Для более сложных ситуаций существуют специальные системы, использующие знания и опыт экспертов. Экспертные системы позволяют получать врачебные рекомендации и логические выводы даже в том случае, когда алгоритм решения задачи неизвестен, а при необходимости объясняют причины принятия решений и рекомендаций на языке, понятном пользователю.

Построены медицинские диагностические системы, с помощью которых врачи ставят диагноз пороков сердца, заболеваний печени, желудка, некоторых инфекционных болезней, различных опухолей, в том числе опухолей мозга, инфаркта миокарда с прогнозом течения этого заболевания.

Сегодня мировая фармацевтическая промышленность выпускает сотни тысяч препаратов. Специальные банки данных о лекарствах помогают не только разобраться в обширном хозяйстве, но и с максимальной точностью определять дозировку лекарств в самых сложных случаях.

Большую пользу приносят медицине информационно-поисковые системы: они накапливают сведения, математически обрабатывают материал, быстро отыскивают аналогичные случаи болезни.

Компьютер используют и в самом процессе лечения. Вычислительные машины теперь проникли и в операционную. Они управляют жизненными функциями организма: следят за работой сердца, регулируют артериальное давление крови, контролируют глубину наркоза.

Перспективы. Основным средством внедрения кибернетических методов в медицину являются ЭВМ и соответствующее программное обеспечение. Развитие и удешевление средств вычислительной техники, повышение их надежности, распространение персональных компьютеров, растущая сложность применяемых в медицинской практике средств и методов являются причинами алгоритмизации многих областей медицины и использования в них ЭВМ. Компьютеризованные методы широко применяются в ряде научно-исследовательских и клинических центров Москвы, Ленинграда, Киева, Барнаула и других городов.

2.5 Биологическая кибернетика

Кибернетика биологическая, биокибернетика, научное направление, связанное с проникновением идей, методов и технических средств кибернетики в биологию. Зарождение и развитие кибернетика биологическая связаны с эволюцией представления об обратной связи в живой системе и попытками моделирования особенностей ее строения и функционирования (П.К. Анохин, Н. А. Бернштейн и др.). Эффективность математического и системного подходов к исследованию живого показали и многие работы в области общей биологии (Д.Ж. Холдейн, Э. С. Бауэр, Р. Фишер, И. И. Шмальгаузен и др.). Процесс «кибернетизации» биологии осуществляется как в теоретической, так и в прикладной областях. Основная теоретическая задача кибернетика биологическая — изучение общих закономерностей управления, а также хранения, переработки и передачи информации в живых системах.

Всякий организм — это система, способная к саморазвитию и управлению как внутренними взаимосвязями между органами и функциями, так и соотношениями с факторами среды. Стремясь понять природу живого, ученые часто старались отыскать в организме то, что можно было исследовать изолированно. Цель кибернетика биологическая — изучение организма с учетом основных взаимосвязей начиная с клеточного, тканевого, органного уровня и кончая организменным. Живая система характеризуется не только обменом вещества и энергии, но и обменом информации. Кибернетика биологическая рассматривает сложные биологические системы во взаимодействии со средой именно с точки зрения теории информации.

Одним из важнейших методов кибернетика биологическая является моделирование структуры и закономерностей поведения живой системы; оно включает конструирование искусственных систем, воспроизводящих определенные стороны деятельности организмов, их внутренние связи и отношения. Под моделированием понимается процесс разработки математического описания объекта. Известны, например, модели системы кровообращения Гайтона, модель терморегуляции Столвийка и др. Созданы модели практически всех физиологических систем организма, многих патологических процессов, модели экологических систем, поведения человеческих популяций и систем охраны здоровья.

Кроме того, термин «моделирование» означает процесс исследования системы с помощью математических моделей (эквивалентным по содержанию является понятие вычислительного эксперимента). Сущность вычислительного эксперимента состоит в том, что с помощью ЭВМ многократно решают математические уравнения, описывающие свойства биологического объекта в различных условиях и его реакции на внешние воздействия, а результаты различных вариантов решения представляются в удобном для исследователя виде. Полученные в результате вычислительных экспериментов данные анализируются специалистами точно так же, как и результаты обычных медико-биологических экспериментов.

ПоказатьСвернуть
Заполнить форму текущей работой