Что такое жизнь с точки зрения кибернетики

Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже

Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.

Размещено на http://allbest.ru/

1. Кибернетика как наука, основные понятия кибернетики

2. Понятие цели и целенаправленности. Основатель кибернетики

3. Вклад кибернетики в научную картину мира

4. Проблемы кибернетики

Список использованной литературы

В естествознании первой половины нашего века ведущим направлением была физика. Начиная с 50-х годов, наряду с физикой, химией и биологией все возрастающее значение и влияние на развитие науки и всего уклада нашей жизни начала оказывать кибернетика. Кибернетика становится важнейшим фактором научно-технической революции на высших этапах ее развития. Кибернетика возникла на стыке многих областей знания математики, логики, семиотики, биологии и социологии. Обобщающий характер кибернетических идей и методов сближает науку об управлении, каковой является кибернетика, с философией.

Задача обоснования исходных понятий кибернетики, особенно таких, как информация, управление, обратная связь и др. требуют выхода в более широкую, философскую область знаний, где рассматриваются атрибуты материи — общие свойства движения, закономерности познания. Сама кибернетика как наука об управлении многое дает современному философскому мышлению. Она позволяет более глубоко раскрыть механизм самоорганизации материи, обогащает содержание категории связей, причинности, позволяет более детально изучить диалектику необходимости и случайности, возможности и действительности. Открываются пути для разработки «кибернетической» гносеологии, которая не подменяет диалектический материализм теорией познания, но позволяет уточнить, детализировать и углубить в свете науки об управлении ряд существенно важных проблем.

Возникнув в результате развития и взаимного стимулирования ряда, в недалеком прошлом слабо связанных между собой, дисциплин технического, биологического и социального профиля кибернетика проникла во многие сферы жизни. Столь необычная «биография» кибернетики объясняется целым рядом причин, среди которых надо выделить две. Во-первых, кибернетика имеет необычайный, синтетический характер. В связи с этим до сих пор существуют различия в трактовке некоторых ее проблем и понятий. Во-вторых, основополагающие идеи кибернетики пришли в нашу страну с Запада, где они с самого начала оказались под влиянием идеализма и метафизики, а иногда и идеологии. То же самое, или почти тоже самое происходило и в нашей стране. Таким образом, становится очевидной необходимость разработки философских основ кибернетики, освещение ее основных положений с позиции философского познания. Осмысление кибернетических понятий с позиции философии будет способствовать более успешному осуществлению теоретических и практических работ в этой области, создаст лучшие условия для эффективной работы и научного поиска в этой области познания.

кибернетика философия научный технический

1. Кибернетика как наука, основные понятия кибернетики

Кибернетика — наука об общих закономерностях процессов управления и передачи информации в технических, биологических и социальных системах. Её основателем является американский математик Н. Винер (1894-1964), выпустивший в 1948 году книгу «Кибернетика, или управление их связь в животном и машине». Своё название новая наука получила от древнегреческого слова «кибернетес», что в переводе означает «управляющий», «рулевой», «кормчий». Основной интерес этой науки широкий класс как живых, так и неживых систем.

Со сложными системами управления человек имел дело задолго до кибернетики (управление людьми, машинами; наблюдал регуляционные процессы у живых организмов и т.д.). Но кибернетика выделила общие закономерности управления в различных процессах и системах, а не их специфику. В «докибернетический» период знания об управлении и организации носили «локальный» характер, т.е. в отдельных областях. Так, еще в 1843 г. польский мыслитель Б. Трентовский опубликовал малоизвестную в настоящее время книгу «Отношении философии к кибернетике как искусству управления народом». В своей книге «Опыт философских наук» в 1834 году известный физик Ампер дал классификацию наук, среди которых третьей по счету стоит кибернетика — наука о текущей политике и практическом управлении государством (обществом).

Эволюция представления об управлении происходила в форме накопления, суммирования отдельных данных. Кибернетика рассматривает проблемы управления на устойчивом фундаменте, вводя в науку новые теоретические «заделы», новый понятийный, категориальный аппарат. В общую кибернетику обычно включают теорию информации теорию алгоритмов, теорию игр и теорию автоматов, техническую кибернетику.

Техническая кибернетика — отрасль науки, изучающая технические системы управления. Важнейшие направления исследований разработка и создание автоматических и автоматизированных систем управления, а также автоматических устройств и комплексов для передачи, переработки и хранения информации.

К основным задачам кибернетики относятся:

1) установление фактов, общих для управляемых систем или для некоторых их совокупностей;

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

3) нахождение общих законов, которым подчиняются управляемые системы;

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

«Кибернетический» подход к системам характеризуется рядом понятий. Основные понятия кибернетики: управление, управляющая система, управляемая система, организация, обратная связь, алгоритм, модель, оптимизация, сигнал и др. Для систем любой природы понятие «управление» можно определить следующим образом: управление — это воздействие на объект, выбранное на основании имеющейся для этого информации из множества возможных воздействий, улучшающее его функционирование или развитие. У управляемых систем всегда существует некоторое множество возможных изменений, из которого производится выбор предпочтительного изменения. Если у системы нет выбора, то не может быть и речи об управлении.

Управлять — это и предвидеть те изменения, которые произойдут в системе после подачи управляющего воздействия (сигнала, несущего информацию). Всякая система управления рассматривается как единство управляющей системы (субъекта управления) и управляемой системы — объекта управления. Управление системой или объектом всегда происходит в какой-то внешней среде. Поведение любой управляемой системы всегда изучается с учетом ее связей с окружающей средой. Поскольку все объекты, явления и процессы взаимосвязаны и влияют друг на друга, то, выделяя какой-либо объект, необходимо учитывать влияние среды на этот объект и наоборот. Свойством управляемости может обладать не любая система. Необходимым условием наличия в системе хотя бы потенциальных возможностей управления является ее организованность.

Чтобы управление могло функционировать, то есть целенаправленно изменять объект, оно должно содержать четыре необходимых элемента:

1. Каналы сбора информации о состоянии среды и объекта.

2. Канал воздействия на объект.

3. Цель управления.

4. Способ (алгоритм, правило) управления, указывающий, каким образом можно достичь поставленной цели, располагая информацией о состоянии среды и объекта.

2. Понятие цели и целенаправленности. Основатель кибернетики

Н. Винер писал, что «действие или поведение допускает истолкование как направленность на достижение некоторой цели, т.е. некоторого конечного состояния, при котором объект вступает в определенную связь в пространстве и во времени с некоторым другим объектом или событием». Цель определяется как внешней средой, так и внутренними потребностями субъекта управления. Цель должна быть принципиально достижимой, она должна соответствовать реальной ситуации и возможностям системы (управляющей и управляемой). За счет управляющих воздействий управляемая система может целенаправленно изменять свое поведение. Целенаправленность управления биологических управляемых систем сформирована в процессе эволюционного развития живой природы. Она означает стремление организмов к их выживанию и размножению. Целенаправленность искусственных управляемых систем определяется их разработчиками и пользователями.

Понятие обратной связи. Управление по «принципу обратной связи». Если между воздействием внешней среды и реакцией системы устанавливается связь, то мы имеем дело с обратной связью. Принцип обратной связи характеризует информационную и пространственно-временную зависимость в кибернетической системе. Если поведение системы усиливает внешнее воздействие, то мы имеем дело с положительной обратной связью, а если уменьшает, то с отрицательной обратной связью. Понятие обратной связи имеет отношение к цели управления. Поведение объекта управляется величиной ошибки в положении объекта по отношению к стоящей цели.

Понятие информации. Управление — информационный процесс. Информация — «пища», «ресурс» управления. Поэтому кибернетика есть вместе с тем наука, об информации, об информационных системах и процессах. Самый исходный смысл термина «информация» связан со сведениями, сообщениями и их передачей. Бурное развитие в нашем веке телефона, телеграфа, радио, телевидения и других средств массовой коммуникации потребовало повышения эффективности процессов передачи, хранения и переработки передаваемых сообщении информации. «Докибернетическое» понятие информации связано с совокупностью сведений, данных и знаний. Оно стало явно непонятным, неопределенным с возникновением кибернетики. Понятие информации в кибернетики уточняется в математических «теориях информации». Это теории статистической, комбинаторной, топологической, семантической информации.

В отечественной и зарубежной литературе предлагается много разных концепций (определений) информации:

— информация как отраженное разнообразие;

— информация как устранение неопределенности (энтропии);

— информация как связь между управляющей и управляемой системами;

— информация как преобразование сообщений;

— информация как единство содержания и формы (например, мысль — содержание, а само слово, звук — форма);

Информация — это мера упорядоченности, организации системы в ее связях с окружающей средой.

Общее понятие информации должно непротиворечиво охватывать все определения информация, все виды информации. К сожалению, такого универсального понятия информации еще не разработано.

Информация может быть структурной, застывшей, окостенелой, например, в минералах, машинах, приборах, автоматических линиях. Любая машина — это овеществленная научная и техническая информация, разум общества, ставший предметом.

Информация может быть также функциональной, «актуальным управлением». Информация измеримая величина. Она измеряется в битах.

Информация существенно влияет на ускоренное развитие науки, систем управления, техники и различных отраслей народного хозяйства. Политика, политическое управление, экономика — это концентрированная смысловая информация, т. е. такая, которая перерабатывается человеческим сознанием и реализуется в различных социальных сферах. Она обусловлена политическими, экономическими потребностями общества и циркулирует в процессе управления производством и обществом. Социальная информация играет огромную роль в обеспечении правопорядка, работы правоохранительных органов, в деле образования и воспитания подрастающих поколений. Информация — неисчерпаемый ресурс общества. Информация — первооснова мира, всего сущего. Современным научным обобщением всех информационных процессов в природе и обществе явилась информациология — генерализованная наука о природе информации и законах информации.

Понятие самоорганизации. В современную науку это понятие вошло через идеи кибернетики. Процесс самоорганизации систем обусловлен таким неэнтропийным процессом, как управление. Энтропия — мера неорганизованности, хаоса. Энтропия и информация, как правило, рассматриваются совместно. Информация — это то, что устраняет неопределенность, количество «снятой» неопределенности. Тенденция к определенности, к повышению информативности — процесс негэнтропийный (процесс с обратным знаком).

Социальная кибернетика — вероятностные системы, социальные системы с большим числом параметров и с нелинейной зависимостью. Для общества характерны многозначные нелинейные и функциональные связи. Раскрытие этих связей важно для научного познания, в том числе и кибернетического. В обществе наиболее рельефно проявляется системный эффект: социальные системы подчиняются системным закономерностям. Социальные системы с прогрессивной ориентацией развиваются надежно. Вообще надежность социальной системы проявляется в том, что она живет несравненно дольше своих компонентов.

Познание закономерностей общества как самоорганизующейся кибернетической системы с целью создания оптимальной модели управления социальными процессами и составляет в общем плане предмет социальной кибернетики. Его специфика состоит в кибернетическом обеспечении процессов управления в общественных самоорганизующихся системах, в кибернетическом описании таких социосистемных атрибутов, как самоорганизующаяся активность, внутренняя целенаправленность, оптимальная надежность и вероятностная детерминация. Принципы социальной кибернетики ориентируют на исследование структурно — информационных связей в социальных системах. Информационная структура жизнедеятельности социального организма становится ядром социокибернетической проблематики; кибернетика полностью отвлекается от вещественно — энергетической стороны. Поэтому, исследование кибернетических систем предполагает привлечение и развитие соответствующего математического аппарата, способного в русле кибернетических идей и методов отобразить количественные законы функционирования и развития социальных систем, но на этом вопросе мы остановимся позже.

Использование понятий и идей кибернетики в вопросах физики, химии, биологии, философии, социологии, психологии и других науках дали превосходные всходы, позволили глубоко продвинуться в сущность процессов, протекающих в неживой и живой природе. Нет никакого сомнения в том, что грядущий XXI век и прогресс естествознания и науки всей будет протекать по линии изучения закономерностей управляющих процессов в сложноорганизованных системах. Самоорганизующаяся система — это познавательная модель науки XXI века.

3. Вклад кибернетики в научную картину мира

Кибернетика устранила ту принципиально неполную научную картину мира, которая была присуща науке XIX и первой половине XX века. Классическая и неклассическая наука строила представление о мире на двух фундаментальных постулатах — материя и энергия. Создавала вещественно- энергетическую, вещественно — полевую картину мира.

На постулатах о материи и энергии строились представления о пространстве и времени. Но в палитре научной картины мира не хватала важнейшей «краски» — информации. Самая глубокая причина сопряжения пространства и времени, а равно всех изменений в мире проистекает из изменения массы, энергии и информации. Опыт развития науки последнего времени показал, что реальный мир состоит из этих предельно фундаментальных элементов. Системы материальных объектов, вещественно-энергетические процессы являются и носителями, хранителями и потребителями информации. И подобному тому, как Эйнштейн установил закон эквивалентности вещества и энергии, есть закон (не открытый еще) эквивалентности массы, энергии и информации. Кибернетика (вместе с теорией информации) дала новое представление о мире, основанное на информации, управлении, организованности, обратной связи, целенаправленности. Создала ин­формационную картину мира. Не энергия, а информация выйдет в XXI столетии на первое место в мире научных понятий.

Фундаментальный характер информации означает, что хаос не может быть абсолютным. В любом хаосе существует некоторый уровень упорядоченности. Космос не способен опуститься до сплошной энтропии. Живые организмы и социальные системы питаются отрицательной энтропией (негэнтропией), то есть они противостоят бес­порядку и хаосу.

Кибернетика оказала революционизирующее влияние на теоретическое содержание и методологию всех наук. Она устранила непреодолимые грани между естественными, общественными и техническими науками. Способствовала синтезу научных знаний, создала из понятий частных наук структуры новых понятий, новый язык науки. Такие понятия, как информация, управление, обратная связь, система, модель, алгоритм и др. обрели общенаучный статус.

Кибернетика дала в руки человека сильнейшее оружие управления производством, обществом, инструмент усиления интеллектуальных способностей человека (ЭВМ). Современные ЭВМ (компьютеры) — универсальные преобразователи информации, а с преобразованием информации человек связан во всех областях своей деятельности (в политике, экономике, науке, профессиональной сфере и др.).

Философ Ф. Бекон писал, что «когда истина обнаружена, она налагает ограничения на мысли людей». На мир уже нельзя смотреть «докибернетическим взглядом». Новая наука «кибернетика» сформировала свой взгляд на мир и это — информационно-кибернетический стиль мышления.

4. Проблемы кибернетики

Гносеологический анализ проблемы кибернетики вскрывает роль таких познавательных орудий, как категории, специфическая семиотическая система, логические структуры, ранее накопленное знание. Они обнаруживаются не посредством исследования физиологических или психологических механизмов познавательного процесса, а выявляются в знании, в его языковом выражении. Орудия познания, формирующиеся в конечном счете на основе практической деятельности, необходимы для любой системы, выполняющей функции абстрактного мышления, независимо от ее конкретного материального субстрата и структуры. Поэтому, чтобы создать систему, выполняющую функции абстрактного мышления, т. е. в конечном счете формирующую адекватные схемы внешних действий в существенно меняющихся средах, необходимо наделить такую систему этими орудиями.

Развитие систем кибернетики за последние десятилетия идет по этому пути. Однако степень продвижения в данном направлении в отношении каждого из указанных познавательных орудий неодинакова и в целом пока незначительна.

1. В наибольшей мере системы кибернетики используют формально-логические структуры, что обусловлено их неспецифичностью для мышления и в сущности алгоритмическим характером. Это дает возможность относительно легкой их технической реализации. Однако даже здесь кибернетике предстоит пройти большой путь. В системах искусственного интеллекта еще слабо используются модальная, императивная, вопросная и иные логики, которые функционируют в человеческом интеллекте и не менее необходимы для успешных познавательных процессов, чем давно освоенные логикой, а затем и кибернетикой формы вывода. Повышение “интеллектуального” уровня технических систем, безусловно, связано не только с расширением применяемых логических средств, но и с более интенсивным их использованием (для проверки информации на непротиворечивость, конструирования планов вычислений и т. д.).

2. Намного сложнее обстоит дело с семиотическими системами, без которых интеллект невозможен. Языки, используемые в ЭВМ, еще далеки от семиотических структур, которыми оперирует мышление.

Прежде всего, для решения ряда задач необходимо последовательное приближение семиотических систем, которыми наделяется ЭВМ, к естественному языку, точнее, к использованию его ограниченных фрагментов. В этом плане предпринимаются попытки наделить входные языки ЭВМ универсалиями языка, например полисемией (которая элиминируется при обработке в лингвистическом процессоре). Разработаны проблемно-ориентированные фрагменты естественных языков, достаточные для решения системой ряда практических задач. Наиболее важным итогом этой работы является создание семантических языков (и их формализация), в которых слова-символы имеют интерпретацию.

Однако многие универсалии естественных языков, необходимые для выполнения ими познавательных функций, в языках искусственного интеллекта пока реализованы слабо (например, открытость) или используются ограниченно (например, полисемия). Все большее воплощение в семиотических системах универсалий естественного языка, обусловленных его познавательной функцией, выступает одной из важнейших линий совершенствования систем кибернетики, особенно тех, в которых проблемная область заранее жестко не определена.

3. Воплощение в информационные массивы и программы систем кибернетики аналогов категорий находится пока в начальной стадии. Аналоги некоторых категорий (например, “целое”, “часть”, “общее”, “единичное”) используются в ряде систем представления знаний, в частности в качестве “базовых отношений”, в той мере, в какой это необходимо для тех или иных конкретных предметных или проблемных областей, с которыми взаимодействуют системы.

В формализованном понятийном аппарате некоторых систем представления знаний предприняты отдельные (теоретически существенные и практически важные) попытки выражения некоторых моментов содержания и других категорий (например, “причина”, “следствие”). Однако ряд категорий (например, “сущность”, “явление”) в языках систем представления знаний отсутствует. Проблема в целом разработчиками систем искусственного интеллекта в полной мере еще не осмыслена, и предстоит большая работа философов, логиков и кибернетиков по внедрению аналогов категорий в системы представления знаний и другие компоненты интеллектуальных систем. Это одно из перспективных направлений в развитии теории и практики кибернетики.

4. Современные системы кибернетики почти не имитируют сложную иерархическую структуру образа, что не позволяет им перестраивать проблемные ситуации, комбинировать локальные части сетей знаний в блоки, перестраивать эти блоки и т. д.

Не является совершенным и взаимодействие вновь поступающей информации с совокупным знанием, фиксированным в системах. В семантических сетях и фреймах пока недостаточно используются методы, благодаря которым интеллект человека легко пополняется новой информацией, находит нужные данные, перестраивает свою систему знаний и т. д.

5. Еще в меньшей мере современные системы кибернетики способны активно воздействовать на внешнюю среду, без чего не может; осуществляться самообучение и вообще совершенствование “интеллектуальной” деятельности.

Таким образом, хотя определенные шаги к воплощению гносеологических характеристик мышления в современных системах кибернетики сделаны, но в целом эти системы еще далеко не владеют комплексом гносеологических орудий, которыми располагает человек и которые необходимы для выполнения совокупности функций абстрактного мышления. Чем больше характеристики систем искусственного интеллекта будут приближены к гносеологическим характеристикам мышления человека, тем ближе будет их “интеллект” к интеллекту человека, точнее, тем выше будет их способность к комбинированию знаковых конструкций, воспринимаемых и интерпретируемых человеком в качестве решения задач и вообще воплощения мыслей.

Подводя итог, поставим вопрос: к каким выводам, относящимся к кибернетике будущего и ее влиянию на нашу жизнь, он нас подводит? Как кажется, эти выводы можно сформулировать в следующих пяти пунктах.

Первое. Кибернетика, а потом синтетическая информатика-кибернетика прошла путь становления и развития, глубоко отличный от путей «обычных», «классических» наук. Ее идеи, формальный аппарат и технические решения вызревали и развивались в рамках разных научных дисциплин, в каждой по-особому; на определенных этапах динамики научного знания между ними перекидывались мосты, приводившие к концептуально-методологическим синтезам. Идеи управления и информации — как и весь связанный с ними арсенал понятий и методов — были подняты до уровня общенаучных представлений.

Кибернетика явилась первым комплексным научным направлением, общность которого столь велика, что приближает его к философскому видению мира. Неудивительно, что вслед за ней «двинулся» системный подход, глобальное моделирование, синергетика и некоторые другие столь же широкие интеллектуальные и технологические концепции. Конечно, информационно-кибернетический подход не подменяет ни методологию, ни гносеологию. Но он очень важен для более глубокой разработки ряда существенных аспектов философского мышления.

Я думаю, что интегративно-синтетическая и генерализующе-обобщающая функция кибернетики-информатики будет возрастать — по мере того, как будут множиться успехи в учете человеческого фактора, выступающего и как важнейшая компонента сложных систем, и как объект исследования.

Достижения информационно-кибернетической науки и технологии, подобно силе атома двулики: могут служить как на пользу, так и во вред людям. Будем надеяться, что человеческие разум и добро, воплотившись в реальные благие дела, восторжествуют; будем бороться за воплощение этой надежды! Залог успеха здесь мне видится в реализации лозунга нового мышления, органически связанного с глубокими преобразованиями, набирающими силу в нашем обществе, с осознанием приоритета общечеловеческих ценностей, с нарастанием тенденции гуманизации бытия на нашей планете. Кибернетика обязательно внесет свой — и немалый — вклад в упрочение нового мышления — нового видения мира.

Список используемой литературы

1. Г. Клаус “Кибернетика и философия”, М.: Иностранная литература, 1963г.

2. А.И. Ракитов “Философские проблемы науки: Системный подход” М.: Мысль, 1977г..

3. В.Н. Садовский “Системный подход и общая теория систем: статус, основные проблемы и перспективы развития” М.: Наука, 1980г.

4. Философско-методологические исследования технических наук.- Вопросы философии, 1981, №10.

5.Винер Н. Кибернетика. — М-, 1968г.

6. Г. Клаус “Кибернетика и философия”, М.: Иностранная литература, 1963г.

7. Философские вопросы кибернетики. — Сборник статей. М., Соц.изд., 1961г.

8. С. М. Шалютин “Искусственный интеллект”, М.: Мысль, 1985г.

9. В. А. Эндрю “Искусственный интеллект”, М.: Мир, 1985г.

10. И. М. Юзвишин И.М. Информациология, — М., 1996г.

11. Бертран Рассел, «История западной философии», Новосибирск, изд. Новосибирского университета, 1997г.

12. Ф. И. Уоссерман Нейрокомпьютерная техника: Теория и практика. Пер. С англ. — М.Мир, 1992г.

13. Кибернетика. Итоги развития., М.: Наука, 1979. — (Серия «Кибернетика — неограниченные возможности и возможные ограничения»).

14.Кибернетика: прошлое для будущего., М.: Наука, 1989. — (Серия «Кибернетика — неограниченные возможности и возможные ограничения»).

Размещено на Allbest.ru

Подобные документы

Кибернетика как наука и история ее развития. Труды Норберта Винера. Кибернетические понятия с позиции философии. Понятие и сущность познания и самообучения. Кибернетический подход к связи информации и управления. Обобщающий характер кибернетических идей.

курсовая работа [31,9 K], добавлен 16.01.2009

Предметы и направления исследования философии, синергетики и кибернетики, история и обстоятельства их становления, современные достижения и тенденции. Апостериори-пассивные и априори-активные кибернетические системы. Познавательная когнитивность.

реферат [22,7 K], добавлен 17.02.2015

Ряд тестов и верные ответы на них по курсу дисциплины «Философия». Философия как наука, целостная картина мира и бытие человека в нём. Определение категорий философии, произведения утопистов, проблемы экологии. Теоретические течения философии и религии.

тест [27,4 K], добавлен 20.12.2010

Формы духовного освоения мира: миф, религия, наука и философия. Основные разделы и функции философии как научной дисциплины и методологии. Этапы исторического развития философии, их отличия и представители. Философский смысл понятий «бытие» и «материя».

курс лекций [88,6 K], добавлен 09.05.2012

Эмпиризм и рационализм философии Нового времени. Развитие науки, методологии познания. Экспериментальные методы исследования, математическое осмысление природных процессов в естественных науках. Основные социально-политические концепции в философии.

реферат [18,9 K], добавлен 29.11.2013

Информация как природное явление, понимание явления природной информации, взаимодействие материальных объектов друг с другом. Распространение информации в пространстве и времени, свойства носителя информации. Информация в органическом мире и кибернетике.

реферат [24,7 K], добавлен 27.07.2010

Философское осмысление глобального мира. Феномен глобализации, его воздействие на национальную культуру, экономику, политику, выявление зависимости национальной экономики от корпораций. Особенности проявления философской культуры современного мира.

контрольная работа [26,1 K], добавлен 05.04.2013

Зарождение античной философии, «первоосновы» мира. Принципы философии и учение Анаксагора, осмысление им движущей силы возникновения мира. Атомы как начало мироздания. Причины возникновения жизни на земле по Демокриту. Основоположники античной диалектики.

курсовая работа [31,7 K], добавлен 22.09.2012

Осмысление космологических проблем и личностного бытия человека. Философские учения Запада в эпоху древнего мира. Проблемы «вселенского человека» и общечеловеческих ценностей. Духовная цивилизация Востока и Запада. Особенности философии Востока.

лекция [13,5 K], добавлен 13.06.2011

Возрождение и наследие античной философии и культуры. Учение о человеке как ключевая тема софистов. Мифологическое, религиозное как формы сознания. Философское осмысление мира. Этапы взаимоотношения науки и философии. Основные задачи философии политики.

реферат [23,1 K], добавлен 25.02.2010

Что такое жизнь с точки зрения кибернетики

КИБЕРНЕТИКА — ПУТЬ РЕШЕНИЯ ПРОБЛЕМ УПРАВЛЕНИЯ

А. И. БЕРГ, Б. В. БИРЮКОВ

Кибернетика — это комплексное научное и техническое направление, получившее громкую известность после появления книги Н. Винера «Кибернетика, или Управление и связь в животном и машине» (1948), было подготовлено предшествующим развитием не только науки и техники, но и всей общественной жизни. Кибернетика — это ответ человеческого познания на потребность общества в решении точными средствами проблем управления и организации.

Кибернетика, подобно научной организации труда 20-х годов нашего века, возникла и развивается под определяющим влиянием потребностей в лучшей организации труда, в коренном повышении его производительности и эффективности. Эта потребность давала себя знать еще полстолетия назад. Но тогда для ее реализации недоставало соответствующих научных и технических средств. Например, предложенная А. А. Богдановым (Малиновским) в его труде «Всеобщая организационная наука (тектология)» (1913-1922) теория организации не опиралась на точные методы. И хотя А. А. Богданов предвосхитил некоторые общие идеи кибернетики (мы не говорим здесь об ошибочных положениях, содержащихся в его книге), эти предвосхищения все же были очень далеки от ориентации на изучение процессов управления математическими методами и их автоматизацию с помощью средств техники. Но именно эта ориентация и составляет самую суть современной кибернетики. Для последней особое значение имело возникновение новой области науки и технической практики — электроники, в частности радиоэлектроники. Еще большее значение в этом отношении имело появление электронных цифровых машин.

Кибернетика сформировалась и развивается как чрезвычайно широкое научное и техническое направление. С одной стороны, ее рождение было связано с конструированием и применением сложных автоматов, с прогрессом в автоматизации производства, с электроникой и универсальными цифровыми машинами. С другой стороны, к кибернетике вели науки, издавна изучавшие процессы управления и переработки информации в конкретных областях, особенно пауки о жизни. И все это синтезировалось и оплодотворялось мощным комплексом математических идей и теорий.

Отмеченная черта становления кибернетики ярко проявилась в стиле работы ее создателей. «Отец кибернетики» Н. Винер работал совместно с учеными других специальностей. Математик, он тесно сотрудничал, например, с физиологом А. Розенблютом. Можно смело сказать, что без усмотрения аналогий между нервной системой, с одной стороны, и вычислительными машинами и системами автоматического регулирования, с другой, появление кибернетики было бы невозможно. То же самое можно сказать про всех корифеев кибернетики. К. Шеннон закладывал основы математической теории информации исходя из постановок задач в технике связи, и он же осуществил новаторские работы по применению логики к технике. Математик Дж. фон Нейман стал одним из творцов современных цифровых машин, что было не случайно, так как его интересы простирались от логики и проблем логической формализации дедуктивных наук до теории игр и математической экономики. Английский математик А. Тьюринг еще до оформления кибернетики дал первое в науке описание «абстрактного автомата» — «машины Тьюринга». Эта машина явилась прообразом появившихся в конце 40-х годов универсальных цифровых машин. И он же одним из первых в современной литературе отнесся серьезно, а не сенсационно к постановке вопроса: может ли машина мыслить? Любопытно, что, обсуждая этот вопрос, он привлек широкий круг аргументов, включая даже относящиеся к. телепатии.

Вместе с Винером выдающийся вклад в математические основы кибернетики внес наш математик академик А. Н. Колмогоров. После широкого признания кибернетики он распространил свои «кибернетические» интересы до проблемы сущности жизни и мышления и математического стихосложения. Специалисты в области автоматического регулирования, в частности отечественные ученые, ввели свои исследования в рамки кибернетических постановок задач. Важными истоками кибернетики явились учение о высшей нервной деятельности И. П. Павлова, рефлексология и психология поведения. С одной стороны, они объективно служили подготовке кибернетики, а с другой стороны — после ее возникновения вступили с ней в теснейший идейный союз. В этом отношении показательны исследования П. К. Анохина, выдвинувшего концепцию «обратной афферентации»,- концепцию, подчеркивающую роль обратных связей в нервно-психических процессах.

Союз кибернетики и науки с жизнью с самого начала имел под собой «математическую почву». И это — не только в работах кибернетиков-математиков, начавших изучать живое (Н. Винер, И. М. Гельфанд и М. Л. Цетлин, А. А. Ляпунов и другие), но и в исследованиях биологов, например И. А. Бернштейна, еще в «докибернетический» период применявшего в своих работах математические средства. Синтетичность кибернетики — ее ведущая черта. В этой синтетичности — ее сила и будущее. В этой синтетичности — объяснение ее существования как самостоятельного направления научной и технической практики.

Кибернетика — преемница НОТ времен В. И. Ленина — располагает ныне совершенно иной научной, технической и материальной базой, чем научная организация труда и управления 20-х годов. Преемница выросла и опирается на могучий арсенал математики, теории информации, логики, радиоэлектроники, автоматики и других наук. Она уже говорит свое веское слово о путях рационализации управления сложными системами и процессами. И еще больше она обещает дать в будущем. Она открывает новые перспективы в повышении эффективности работы промышленности, транспорта и связи, строительства, даже сельского хозяйства. Она предлагает свои теоретические идеи и технические средства различным естественным и общественным наукам.

Кибернетика — это прежде всего целый комплекс новых идей и методов. Многие из них, такие, например, как идея обратной связи, понятия регулирования в технике или физиологии, методы моделирования и формализации, имеют солидную «докибернетическую» историю. Но в кибернетике эти идеи и методы образовали новый сплав.

В чем следует усматривать обоснование самостоятельности кибернетики в системе знания и технической практики? В специфическом содержании ее основных понятий и применяемых ею методов. Речь идет прежде всего о таких понятиях, как управление, информация и оптимизация, и о таких методах, как моделирование и алгоритмизация. Новая наука вызвала существенные сдвиги в методах научного исследования. Она привела к проникновению в науку широкого фронта методов моделирования, формализации, алгоритмизации и связанных с ними понятий. Именно эти методы и понятия определяют ряд новых тенденций в развитии науки и техники — тенденций, которые в будущем будут, вне всякого сомнения, только усиливаться.

В отечественной науке под кибернетикой обычно понимают исследование процессов управления в сложных динамических системах, основывающееся на теоретическом фундаменте математики и логики и использующее средства автоматики, особенно электронные цифровые вычислительные, управляющие и информационно-логические машины. Такую дефиницию кибернетики можно, например, прочитать во втором томе «Философской энциклопедии» в статье «Кибернетика», написанной коллективом специалистов.

Суть кибернетики — исследование того общего, что есть в закономерностях, лежащих в основе процессов управления в различных средах, условиях, областях. Процессы управления, изучаемые в кибернетике, протекают в объектах, которые называются сложными динамическими системами. Здесь не место для подробной характеристики этого понятия. Достаточно содержащегося в самом термине указания на сложность и динамичность (изменяемость, способность к развитию) системы. Но стоит сказать о том, что и операции управления в технологии, и процессы управления коллективами людей с целью решения тех или иных задач (например, транспортных, военных, финансовых и др.), и регуляционные процессы (физиологического, биохимического и т. п. характера), связанные с жизнедеятельностью организмов, и целенаправленные воздействия человека на природу — все эти процессы происходят в сложных динамических системах. Следует отметить, что с кибернетических позиций мы еще очень мало знаем об этих процессах — кибернетика очень молода. Но мы отчетливо понимаем чрезвычайную важность их изучения.

Управление всегда предполагает информационные процессы. Поэтому кибернетика есть вместе с тем наука об информации, об информационных системах и процессах. Как науку весьма «практическую», ее остро интересует, как следует эффективно осуществлять добывание, хранение, классификацию, запись, переработку, передачу по каналам связи, выдачу потребителям и использование информации.

Известно, что процессы управления и информационные процессы в сложных динамических системах описываются обычно в таких понятиях, как канал передачи информации, обратная связь, кодирование, гомеостаз, цель (задача) управления, самонастройка, обучение (системы), адаптация, оптимизация и др. Многие из этих понятий, такие, как обучение, адаптация, оптимизация, особенно важны при характеристике наиболее совершенных сложных динамических систем. Эти системы, по-видимому, станут главным объектом изучения кибернетики уже недалекого будущего. Речь идет о системах, обладающих свойствами самоорганизации различного уровня, выработки целей управления и определения путей их реализации.

Такими системами являются прежде всего живые организмы, особенно животные, а также сообщества некоторых живых организмов. Можно указать и на другой тип таких систем. Это системы типа «человек — машина», т. е. приборы, агрегаты, машины, рассматриваемые в единстве с «обслуживающими» их людьми — операторами. Но «обслуживание» человеком современных машин не есть «прислуживание» им. Человек в таких «человеко-машинных» системах играет кардинально важную роль — он восполняет отсутствие у современных машин сколько-нибудь развитых свойств адаптации и самоирганизации. Человек в конечном счете задает цель управления и общие критерии оценки действий, ведущих к ее достижению. Правда, и определение цели — задание целевой функции, и «формулирование» критериев оценки действий уже сейчас можно (в определенном ограниченном смысле) доверять машинам. Но все же бесспорно, что за человеком в современных системах типа «человек — машина» остается решение самых важных и сложных вопросов оптимизации.

На первом месте из этих вопросов — создание самой теории оптимизации. Разработка проблем этой теории и ее приложений идет на всех трех уровнях кибернетики: теоретическом, техническом и прикладном. Цель теоретических исследований — создание достаточно общих и мощных методов оптимального управления. Технические разработки направлены на конструирование устройств, предназначенных для практической реализации этих методов. Задача же прикладных работ — применение методов и технических средств оптимизации в конкретных областях науки и народного хозяйства.

Следует заметить, что мы еще не подошли к созданию единой теории оптимизации процессов в любых системах. Неясно, возможна ли такая единая теория вообще. Ведь системы, в которых протекают процессы управления, слишком различны. Даже весьма высокий уровень абстракции, с «вершины» которого рассматриваются в теоретической кибернетике эти системы и процессы, не в состоянии снять эти различия. В самом деле, системы могут быть детерминистскими или вероятностными. Они могут быть тесно связаны со средой, в которую погружены,- быть «открытыми» системами, но могут быть практически изолированы от окружающих процессов («закрытые» системы). Бывают системы, структура и функционирование которых носят четко выраженный дискретный характер, но могут быть и системы, являющие собой воплощение идеи непрерывности. Проблема осложняется еще и тем, что реальные объекты часто соединяют в себе черты описанных типов систем так сказать в разных пропорциях, а описание одной и той же системы возможно часто с помощью различного математического аппарата. Кроме того, чрезвычайно разнообразными могут быть сами требования (критерии) оптимальности. Поэтому в кибернетике разрабатывается много разных методов и теоретических подходов к решению проблемы повышения эффективности процессов управления и их оптимизации. Используемый здесь теоретический, т. е. математический, аппарат чрезвычайно многообразен. Здесь теория вероятностей и шенноновская теория информации, математическая статистика и теория планирования эксперимента, теория массового обслуживания и исследование операций, теория конечных автоматов и теория графов, теория алгоритмов и математическая логика, теория игр, линейное и динамическое программирование и много других быстро развивающихся областей математики. Но как бы это ни было трудно, стремление обеспечить управление процессами в оптимальном режиме — ведущая черта кибернетики.

Кибернетика внесла большой вклад в научную картину мира в целом, в методологию научного познания, в пути и тенденции практического изменения мира человеком.

Если ставить вопрос о наиболее важном, что принесла с собой кибернетика в научное познание, то ответ будет однозначен: подобно мощному тарану, она пробила брешь в одной из твердынь природы, прорвавшись в еще не изученную область действительности. Этой областью, и мы уже об этом говорили, является область процессов управления и информационных процессов.

В чем мировоззренческое значение этого прорыва? До кибернетики идея о существовании общих закономерностей в процессах управления и в информационных процессах — закономерностей, действующих в качественно различных областях реальности, не подвергалась научной разработке. Новая синтетическая наука взялась за «достройку» научной картины мира в этом дотоле уязвимом пункте. Впервые в истории человеческого познания она вступила па путь объективного — естественнонаучного и математически точного анализа процессов управления и переработки информации как таковых. Распространяя свои идеи, выводы и результаты на живую и неживую природу, технику и общество, она вполне обоснованно претендует на оказание существенной помощи в решении кардинальных проблем науки, таких, например, как происхождение и сущность жизни и сознания. Тем самым кибернетика наносит сильный удар по несостоятельным догмам о непознаваемости психической жизни человека.

Непреходящее мировоззренческое значение имело установление принципиальной неполноты той картины действительности, которую рисовала наука XIX в. Последняя пользовалась в своей палитре такими основными «красками», как вещество, энергия, движение, пространство и время.

Кибернетика показала, что в палитре не хватает еще одной краски. Этой краской является информация. Лишь добавление к вышеупомянутым общенаучным либо философским категориям понятия информации дает возможность построить целостную картину реальности.

Как известно, материальные процессы — это процессы переноса и преобразования вещества и энергии. Они протекают в пространстве и времени. Кибернетика показала, что системы материальных объектов, вещественно-энергетические процессы являются вместе с тем (в том или ином смысле) источниками, носителями, потребителями информации. Ни вещества, ни энергии, не связанных с информационными процессами, не существует. Это следует из кибернетической трактовки информации как меры разнообразия объектов действительности. Такая трактовка была развита уже пионерами кибернетики, в частности У. Р. Эшби.

Этот информационно-кибернетический подход очень многое меняет в науке и практике. Абстрагироваться от информационных процессов, как это, сама не осознавая того, делала наука XIX в., уже невозможно. Не энергия, а информация выйдет, наверное, в XXI в. на первое место в мире научных и практических действенных понятий.

В самом деле, многие мыслители, размышляющие о будущем науки, считают, что ведущей наукой грядущего столетия станет наука о жизни. Она, так сказать, обгонит физику. Но ведь все акты функционирования живой материи пронизывают информационные процессы. Информация проникает во все поры жизни людей и обществ. Живые существа, люди обитают на Земле в гравитационном поле, во всевозможных энергетических и радиационных полях. Это знали до кибернетики. Теперь же было осознано, что они находятся и в «информационном поле», непрерывно воздействующем на их органы чувств. Если бы живые существа не обладали органами чувств или иными «приборами» улавливания информации или если бы не существовало информационного поля, биосфера Земли погибла бы. Жизнь невозможна ни в вещественно-энергетическом, ни в информационном вакууме.

Понятие информации в кибернетике уточняется в математических теориях информации. Эти теории — статистическая, комбинаторная, топологическая, семантическая и другие — имеют не только «внутрикибернетическое» применение. Многие положения теорий оказались весьма полезными в других науках, в частности в лингвистике и психологии. Конечно, поиск применения информационно-кибернетических идей и средств в тех или иных областях не сводится к тривиальному переносу «кибернетических» терминов в «некибернетические» области. Эту мысль почти четверть века назад подчеркнул К. Шеннон. Но есть одна сфера, где теории информации безусловно плодотворны. Это — область теории познания, гносеологии. Различные теории информации проливают новый свет на ряд аспектов философского понятия отражения. Введение в эти теории различных количественных оценок информации, описания в точных терминах процессов ее передачи и преобразования не только дают необходимый аппарат для математически точного исследования процессов управления различной природы, но и открывают новые пути изучения взаимодействий материальных объектов вообще. А именно в этих взаимодействиях реализуется то лежащее в фундаменте самого «здания материи» свойство отражения, о котором в свое время писал В. И. Ленин.

Общенаучный характер имеет и другое основное понятие кибернетики — система управления. Это понятие вводит в сферу исследования такие материальные образования (или такие аспекты, стороны, «срезы» материальных образований), которые ранее, по существу, ускользали от научного анализа.

Если говорить прежде всего о перспективах кибернетики, то особую важность для углубления представлений о «структуре мира» имеет понятие о таких системах управления, которые обладают упоминавшимся выше свойством самоорганизации. Такого рода системы — это «открытые» системы, при их изучении необходимо учитывать взаимодействие систем со средой. Характерная черта таких систем (примитивным их прообразом может служить известный гомеостат Эшби) состоит в том, что они обладают способностью к устойчивому сохранению своих состояний (или определённых характеристик своих состояний). Если внешние воздействия выводят их за пределы «пространства» устойчивых состояний, они стремятся возвратиться в это «пространство», в чем и состоит суть явления, называемого гомеостазом. Устойчивость таких гомеостатических систем обеспечивается специальными механизмами, производящими в системах внутренние перестройки — изменения структуры систем, характера функционирования их подсистем и т. п. Обычно такие системы управления представляют собой сложные иерархии частей — подсистем, находящихся в многообразных отношениях подчинения и соподчинения. Взаимодействие элементов и подсистем осуществляется путем циркуляции в системе «командной» (управляющей) и «осведомительной» (обратной) информации: о поведении частей систем.

Разумеется, очерченная картина сильно упрощает -реальную ситуацию и верна лишь в первом приближении. Имеются различные уровни, степени устойчивости, организации и самоорганизации. Скажем лишь об одной стороне дела. Системы управления гомеостатического типа, рассматриваемые в технической кибернетике характерны тем, что задачу отыскания и сохранения (или изменения в соответствии с некоторыми критериями) своего состояния они решают, так сказать, по отношению к прошлому и настоящему. Иными словами, они реагируют на уже осуществившиеся или осуществляющиеся в данный момент воздействия среды. Проводимые работы показывают, что реализация такого рода адаптивного поведения очень непростая задача. Для обеспечения устойчивости, ультраустойчивости, приспособляемости таких систем простых методов, например метода проб и ошибок, обычно далеко не достаточно. Приходится привлекать разные хитроумные методы поиска, основанные па разнообразных разработках теоретической и технической кибернетики.

Но не в этом главное. Если мы хотим приподнять завесу «кибернетического будущего», нам надо обратиться к системам иного рода. Ведь природа знает и более высокий уровень адаптации и самоорганизации. Его демонстрирует биоэволюция, жизнь. Живые системы способны к активной переорганизации. Активность означает способность (в тех или иных пределах) к предвосхищению, предвидению будущего. Естественные гомеостатические системы имеют не только память, отражающую их родовой и индивидуальный опыт. Более развитые из них — и прежде всего человек как «сложная динамическая система» — обладают аппаратами, позволяющими в ходе обучения и накопления опыта улавливать закономерности внешней среды, строить общие понятия и представления (или их аналоги — на более низких ступенях жизни). При этом существенно, что эта «предвосхищающая» деятельность связана с выработкой данной системой цели (Задачи) поведения. Начиная с уровня животного мира движение к результату, определяемому потребностями живого, становится неотъемлемым элементом адаптивного поведения.

Важнейшая задача кибернетики — раскрытие природы таких систем. Это имеет не только огромное теоретическое, познавательное значение. Это очень важно для конструирования все более «интеллигентных» автоматов. Здесь мы находимся еще в начале пути. Кибернетики умеют наделять машины «индивидуальной» памятью. Однако машинное воспроизведение «родовой» памяти делает только первые шаги: в области машинно-математического моделирования процессов органической эволюции имеются только пионерские работы. Кибернетики умеют создавать машины, предвидящие будущее поведение контролируемых объектов на основе познанных человеком (в том числе и с помощью самих машин) закономерностей. Но вот уже «вложение» в современные автоматы свойства целеполагания, столь характерного для развитых форм жизни, сталкивается с огромными трудностями.

Ход исследовательских работ в области кибернетики и ее приложений к явлениям жизни вселяет уверенность в том, что эти трудности будут преодолены. Ведь живые кибернетические системы так же познаваемы, как и, неживые. Значит, их свойства можно моделировать, создавать технические системы, обладающие аналогами столь ценных свойств целенаправленности и адаптации, присущих живым системам. Существенную роль в этом отношении, по-видимому, сыграет функциональный подход к определению сущности жизни и мышления. Этот подход был предложен многими учеными. Например, А. Н. Колмогоров предложил освободить определение жизни и мышления от представлений о конкретной природе лежащих в их основе физических процессов: определение жизни должно быть «чисто функциональным». При этом описание явлений жизни с кибернетических позиций, по мнению советского математика, невозможно без представлений о внутренней, свойственной этим системам целесообразности;.

Разумеется, подробная разработка кибернетики и математики живого — в основном дело будущего (хотя интересные подходы к такой биоматематике уже имеются).

Но уже и теперь очевидна мировоззренческая и методологическая ценность трактовки живых организмов как сложных динамических систем управления и переработки информации. Вряд ли стоит подробно развивать мысль о том, что такая трактовка не претендует на исчерпание специфики живого. Разговоры о том, что кибернетика будто бы собирается подменить биологию, которые иногда приходится слышать, ни на чем не основаны.

На что же в действительности претендует такая трактовка? На то, что она, и прежде всего она, открывает путь к математическому описанию явлений жизни, в частности механизмов приспособления организмов к внешней среде и биоэволюции. Большую роль здесь призваны сыграть также исследования принципов построения самоорганизующихся систем, ведущиеся в рамках технической кибернетики, включая моделирование процессов адаптации и самоорганизации на электронных цифровых машинах.

Разработка очерченных проблем открывает путь к более глубокому изучению вопросов о сходстве и, различии между живой и неживой природой. Такое изучение предполагает прежде всего выяснение феномена активности живых существ. А это в свою очередь тянет за собой целую цепочку проблем, относящихся к явлениям, выражаемым в терминах целесообразности и целеполагания. Кибернетика позволяет приступить к разработке и изучению модельных аналогов этих явлений. Отвергая неубедительные философские интерпретации «телеологии» — учения о целях, целеполагании и целесообразности, не лишне подчеркнуть, что «телеологический» подход кибернетики находится в соответствии с известным философским тезисом, согласно которому целесообразность и целенаправленность должны быть поняты как некоторая объективная, наделенная своей спецификой система причинно-следственных связей.

В соответствии с этим кибернетика отбрасывает виталистические представления об имманентно присущих живым организмам нематериальных «жизненных факторах», определяющих феномены целесообразности и целеполагания. Рассматривая цель дли задачу управления в кибернетике в отвлечении от характера системы, мы увидим, что она сведется просто к критериям качества управления, к тому, что в основе своей определяет выбор и направление соответствующих действий. В самых общих чертах понятие целевого состояния в кибернетике включает в себя стремление к сохранению устойчивости организации системы. Конечно, такое понимание задачи управления еще достаточно бедно содержанием. Устойчивость должна отвечать определенным критериям. Поэтому понятие целевого состояния в кибернетике тесно связано с понятием оптимизации процесса управления: оптимальное управление — это обязательное управление, ведущее к достижению задачи управления, определяемой заданными (или вырабатываемыми в ходе управления) условиями. Ясно, что это понятие задачи управления весьма далеко отстоит от цели как понятия, применяемого при описании живого и мыслящего.

Управление неотделимо от движения к целевому состоянию. Управлять — значит решать какую-то задачу. Для технических систем эти состояния в общем случае задаются извне. Их формулирует человек. Мир живого — это мир внутренней выработки целевых состояний, отвечающих в конечном счете определенным потребностям. Именно потребности приводят к тому, что задачи управления в мире живого носят не только «внутренний», но и активный характер. Живое существо приходит к потребным для себя состояниям, действуя определенным образом на окружающую среду. Соответствующие процессы характеризуют каждое явление в живой природе. Конечно, это не сознательная целенаправленность. Осознанное выдвижение целей, сознательный выбор средств, ведущих к их достижению, и планомерная борьба за реализацию целей — все это возникает только на уровне разумных существ. По более «слабый» феномен — достижение состояний, отвечающих потребностям системы, неотделим от процессов управления вообще.

Осмысление феномена активности живых существ имеет фундаментальное значение для раскрытия специфики жизни и выяснения природы психического. Подход к этому феномену с учетом идей кибернетики привел к созданию нового направления исследований — физиологии и психологии активности. Это направление связано прежде всего с именем Н. А. Бернштейна. Под активностью живых систем он понимал всю динамику их борьбы за существование посредством целесообразных механизмов. Живые системы всегда имеют какие-либо потребности и удовлетворяют их, активно отбирая из среды то, что соответствует этим потребностям. Активность выражается в отсутствии у организма безразличия к существенно важным воздействиям среды. Чтобы должным образом ответить на такие воздействия, организм нередко мобилизует все свои силы. С точки зрения физиологии активности этот феномен является самым определяющим в жизнедеятельности, вообще.

Мы уже отмечали, что активный характер поведения организмов неотделим от предварения его результатов. В соответствии с этим в кибернетике все шире начинают исследоваться механизмы построения предваряющих (прогностических) «внутренних моделей» будущих ситуаций и действий — «моделей», предназначенных для решения актуальных для системы задач в этих ситуациях. Работы ведутся с привлечением различных теоретических средств (например, методов теории игр и теории автоматов) и моделирования на электронных машинах. Они имеют большие перспективы. В своем идейном аспекте упомянутые работы во многом созвучны известной кибернетико-физиологической концепции «опережающего отражения действительности», разработанной П. К. Анохиным.

Однако понятие целеполагающей активности применимо лишь к человеку. Последний в своей деятельности осознанно ставит определенные цели, формулирует задачи, соответствующим образом формирует свое поведение. Чисто биологические теории, даже такие классические, как учение Чарлза Дарвина или И. П. Павлова, не могут объяснить специфические черты человеческого поведения. Человек мыслит и осознанно предвидит будущее. На основе предшествующего опыта и имеющейся у него информации он управляет своими целенаправленными действиями. Конечно, кибернетика вовсе не претендует на то, что в состоянии сказать последнее слово в анализе природы человека и человеческого общества. Но что она помогает такому анализу, теперь очевидно для всех. В частности, она подчеркивает такой методологический фактор, как учет аспектов целеполагания и целенаправленного действия в качестве составных элементов человеческой деятельности, важность исследования проблемы активности в применении к человеку и обществу.

Одной из ведущих тенденций современного научного процесса является все более широкое применение идей и методов кибернетики, которые воздействуют на облик многих научных дисциплин. Это касается даже самой «самостоятельной» из наук — математики. В самом деле, электронная цифровая техника неизмеримо раздвинула горизонты возможностей вычислительной математики. Кибернетические постановки задач оказали мощное влияние на развитие математических теорий. Потребности изучения и моделирования процессов управления ставят перед математикой новые проблемы, требуют разработки в определенных направлениях существующих математических теорий, формирования новых направлений.

Развитие кибернетики все более обогащает естественные и гуманитарные науки. Ибо всюду, куда проникает кибернетика, она влечет за собой большую определенность проблем и решений. Именно применение математических методов кибернетики прокладывает дорогу эффективной организации процессов переработки информации и управления. А это значит — прогрессивные технологические решения, высокие мощности, недосягаемые ранее скорости, недоступная для прошлых эпох точность измерений и т. д.

Разумеется, проникновение математико-кибернетических методов — не «гладкий» процесс: новые методы не всегда воспринимаются с должным пониманием. Но жизнь берет свое, и кибернетические, математические, количественные методы постепенно внедряются во все области знаний и труда человека. Дело идет к тому, что противопоставление описательных, «качественных» наук наукам «точным» постепенно утратит свое былое значение.

Кардинальная задача, стоящая перед нашим обществом,- повышение эффективности человеческой деятельности. Двумя главнейшими сферами этой деятельности являются труд и обучение. Сначала о первой из них.

Имеется целый ряд очень важных сфер труда, производства, практической деятельности, где средства кибернетики дают значительный эффект. Прежде всего отметим разработки методов и систем оптимального управления технологическими процессами в промышленности, создание автоматизированных систем учета, планирования и управления в различных отраслях народного хозяйства. Применение кибернетики на транспорте означает организацию оптимальных перевозок, автоматическое управление транспортными единицами. Кибернетика в энергетике — это оптимизация управления энергетическими устройствами и распределением энергии. Немаловажное значение имеют математическое описание и моделирование химических процессов и их оптимизация. Еще, пожалуй, большее — автоматизация научно-технической информации. Наконец, кибернетика находит свое место и в исследовании конкретных социальных процессов, где она помогает в точном анализе этих процессов с целью предвидения их протекания и оптимального управления ими.

Здесь нет возможности осветить все направления повышения эффективности трудовой деятельности, которые связаны с кибернетикой. Остановимся только на одном из них — на экономической кибернетике.

По каким линиям идет ныне применение кибернетики в экономике? Что дает практике экономическая кибернетика? Основные исследования ведутся в области математических основ построения систем управления для нужд народного хозяйства. Эти системы призваны решать такие задачи, как управление производством, анализ качества технологических процессов, основанный на статистических данных, планирование работы предприятий и т. д. При этом ставится задача получения готового продукта высокого качества в возможно короткое время. Для многих случаев практики она может быть решена на основе предварительных теоретических исследований. Часто приходится прибегать и к моделированию соответствующих процессов на электронных цифровых машинах. Начинают находить применение и такие способы оптимизации, когда само управляющее устройство в ходе работы отыскивает наивыгоднейший режим. Исследования, проведенные на многих экономических объектах, выявили большие резервы, скрытые в совершенствовании самих методов и форм управления. Рекомендации по организации и распределению ответственности, материальному и моральному стимулированию, улучшению документации и методов работы дают эффект, который трудно переоценить.

Кибернетика и математика ввели в экономику новый для нее принцип — принцип оптимальности. Это значит не только то, что констатируется необходимость в каждом планово-хозяйственном решении отыскивать наилучший в данных условиях вариант. Это значит также, что математика, кибернетика и вычислительная техника дают экономистам реальную возможность находить оптимальные решения. Можно указать, например, на изыскание оптимальных процессов в химической промышленности, на эффективное размещение производительных сил, на оптимизацию планов перевозок массовых грузов и т. д. Показано, что оптимальный план обычно на 5-8% эффективнее плана, составленного традиционными способами. В ряде же задач, например относящихся к строительству, он лучше даже па 15-20%. Размеры нашего народного хозяйства огромны, и легко представить себе, какой эффект может дать на практике реализация кибернетического принципа оптимальности.

Известно, что электронная машина может работать лишь в том случае, если корректно, на понятном ей «языке» поставлена задача, введена определенная программа. Внедрение кибернетики в народное хозяйство стимулировало теоретическое изучение процессов экономического управления. Это и понятно, ибо без такого изучения ни постановка задачи, ни составление программы ее решения невозможны. Для этого развивается мощный комплекс дисциплин, получивших собирательное название математической экономики.

Итак, экономика, управление социалистическим народным хозяйством явятся в недалеком будущем одной из самых важных сфер приложения кибернетики.

Обучение — вот другая широкая сфера применения методов, идей и средств кибернетики. На наших глазах возникает кибернетическая педагогика — отрасль науки, в которой к процессу обучения подходят как к своеобразной форме функционирования систем управления. Прежде всего о самой проблеме. Успехи нашей страны в подготовке специалистов общеизвестны. Обучение превратилось у нас в важнейшую сферу деятельности, которой занята треть населения. Масштабы обучения требуют огромных усилий и средств, поэтому естественно возникает проблема повышения эффективности педагогического труда. Научная организация процесса обучения — задача сегодняшнего дня, и на службу повышения эффективности обучающей деятельности начинают энергично привлекаться достижения не только гуманитарных, по и точных наук, не только, например, психологии, но и кибернетики, и математики.

Но сделать это не просто. Ведь сфера обучения, пожалуй, одна из самых «консервативных» областей. Во второй половине XX столетия, в век атома и космоса, обучение людей происходит, по существу, теми же методами, что и столетия назад.

Так возникает задача совершенствования методов и средств преподавания на основе современных научных и технических возможностей. Во всем мире за последние годы совершается постепенный — пока преимущественно в экспериментальном порядке — переход к «кибернетическим» методам обучения. Как установлено, существуют сферы обучения, где эти методы дают лучшие результаты, нежели «традиционные», причем за более сжатое время.

Что же главное в этой «кибернетической педагогике»? Прежде всего применение в обучении быстродействующих электронных цифровых машин. Работы в этом направлении как у нас, так и за рубежом происходят нарастающими темпами. Уже разработаны методы, позволяющие с помощью одной машины обучать сразу несколько сот учащихся. При этом применение кибернетической техники дает возможность проводить обучение с учетом индивидуальных особенностей обучающихся, их способностей, темпов их работы и т. п. Так рождается синтез педагогики и кибернетики — направление, в которое вливается широко известное ныне программированное обучение.

Ставя во весь рост проблемы повышения эффективности труда и обучения, кибернетика обращает свое внимание на психологию. Ибо решение упомянутых проблем невозможно без учета человеческого фактора. Человек же наделен психикой, сознанием, и они должны быть предметом изучения во всем их многообразии, во всей их сложности. И здесь на помощь психологии приходят опять-таки математика и кибернетика. Расширение и углубление исследовательских работ по внедрению математических и кибернетических методов в психологию превращаются в настоятельную необходимость.

За рубежом ведутся многочисленные работы по математической психологии. В нашей стране широкое признание получила инженерная психология. Это и понятно, ибо главной целью этого раздела психологической науки является разработка методов оптимального взаимодействия человека с машинами, автоматами.

Действительно, по мере усложнения процессов, которыми управляет человек, по мере развития машин и автоматических устройств, с которыми ему приходится работать, возрастает объем информации, которой должны обмениваться человек и машина. Но человеку присущи определенные психофизиологические характеристики, определяющие условия восприятия и переработки им информации. Поэтому в коллективах проектировщиков кибернетических устройств свое место начинают занимать и психологи. Они исследуют «информационные параметры» человека с целью определения того, как нужно строить взаимодействие человека и машины, чтобы человек трудился в оптимальном режиме и без перегрузок, а машина сохраняла бы требуемую эффективность своей работы.

Не так давно психология казалась недоступной для математизации, формализации и алгоритмизации. Ныне эту точку зрения приходится пересматривать. Различные направления психологической науки — инженерная психология, возрастная психология, педагогическая психология, социальная психология и др. все больше обращаются за помощью к представителям точных наук и инженерам — создателям кибернетических устройств. Без современного, в том числе кибернетического, теоретического аппарата и научного оборудования вряд ли можно рассчитывать на успех в изучении психических процессов.

Содружество кибернетики с психологией (и физиологией) уже начинает давать свои плоды. Теперь можно ставить вопрос о проектировании, конструировании и выпуске таких приборов, аппаратов и машин, которые соответствуют психо-физиологическим свойствам использующего их человека. Вместе с тем исследования биологических систем и психики, приводимые с кибернетическим прицелом, открывают новые перспективы перед автоматикой. Можно надеяться, что они помогут разработать новые принципы построения технических систем управления.

Пути решения многих проблем развития нашего общества неотделимы от широкого применения цифровых машин — этой главной технической базы кибернетики. Появившиеся 15-20 лет назад электронные вычислительные машины дискретного действия открыли невиданные до этого возможности переработки информации. Ныне машинные методы сбора, систематизации, хранения, переработки и использования научной, технической, производственной, экономической информации приобретают гигантское значение. В настоящее время глобальная — производственная, экономическая, военная, научная — мощь стран и государств во многом зависит от их возможностей в информационной сфере. Поэтому во всех экономически развитых странах быстро растет количество и повышается качество электронных цифровых машин и вычислительных центров.

Непрерывно увеличиваются возможности машин. Современные ЭВМ выполняют миллионы численных и логических операций в секунду. В электронной вычислительной технике происходят качественные сдвиги. Создаются системы вычислительных машин, соединенных в единое целое каналами связи. Такие системы предъявляют новые требования к конструкциям электронных машин, к системам ввода и вывода, сбора, храпения и передачи информации. Вычислительная математика и техника требуют, с одной стороны, развития теории — разработки новых принципов работы машин, а с другой — дальнейшего прогресса радиоэлектроники. Этот прогресс ведет к достижению такой плотности упаковки информации в памяти машин, которая сравнима с плотностью упаковки информации в мозге человека.

От машин и приборов требуются надежность и долговечность. При этом проблема надежности является комплексной. Она включает широкий круг вопросов, относящихся к таким наукам и направлениям техники, как физика и химия, машиностроение и приборостроение, математика и экономика. Она включает в себя также и учет «человеческого фактора». Этот последний аспект проблемы носит во многом социологический характер и подлежит изучению нашими социологами.

В применении к информации проблема надежности есть прежде всего проблема ее достоверности. Для эффективного управления человеческим трудом, для рационализации обучения необходима полноценная информация: своевременная, точная, непротиворечивая (требование, существенное при поступлении информации по разным каналам связи), свободная от помех и искажений. Дефектность информации может нарушить функционирование всей данной системы управления. Поэтому кибернетика кровно заинтересована в полноценности информации — это не менее важно, чем качество промышленной продукции, строительства, работы транспорта и т. д.

Кибернетика открыла собой эпоху автоматизации умственного труда. Множество мыслительных действий и операций, на протяжении столетий считавшихся монополией человека, постепенно передоверяется электронным машинам.

Очевидно, что электронные машины будущего, быстродействие которых будет измеряться миллиардами операций в секунду; машины с памятью, во много раз превышающей память человека; машины самообучающиеся, самоорганизующиеся; машины, работающие безотказно на протяжении длительного времени,- такие машины окажут человечеству неоценимые услуги. А что уж говорить о машинах нового типа, от которых ожидается, что они будут обладать своего рода самостоятельностью вплоть до «машинной эволюции» по критериям, заданным человеком, о машинах, способных приспосабливаться к внешней среде, совершенствовать самих себя.

Важно подчеркнуть, что ни кибернетика, ни математика не подменяют наук об обществе и человеке. Они только содействуют расширению и углублению проводимых в этих науках исследований. Например, «кибернетическая педагогика» вовсе не означает замены или вытеснения человека-педагога машиной. Наоборот, идеи и средства кибернетики в обучении повышают роль преподавателя и методиста, радикально расширяя их возможности. При прочих равных условиях кибернетика лишь помогает решать задачи, которые выдвигаются в конкретных науках.

Кибернетика внесла и внесет много нового в методы человеческого познания и действия. К познавательным приемам, которые сложились в других науках, она присоединяет свои методы, памятуя, что применяться они должны в органическом единстве со всем арсеналом познания и воздействия на действительность, которым располагает цивилизация.