Кибернетика

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

     Всеобщим  методом познания, в равной степени  применимым к исследованию всех явлений  природы и общественной жизни, служит материалистическая диалектика. Однако, кроме общефилософского метода, в  различных областях науки применяется  большое количество специальных  методов.

     До  недавнего времени в биологических  и социально-экономических науках современные математические методы применялись в весьма ограниченных масштабах. Только последние десятилетия  характеризуются значительным расширением  использования в этих областях теории вероятностей и математической статистики, математической логики и теории алгоритмов, теории множеств и теории графов, теории игр и исследования операций, корреляционного  анализа, математического программирования и других математических методов. Теория и практика кибернетики непосредственно  базируются на применении математических методов при описании и исследовании систем и процессов управления, на построении адекватных им математических моделей и решении этих моделей  на быстродействующих ЭВМ. Таким  образом, одним из основных методов  кибернетики является метод математического  моделирования систем и процессов  управления.

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

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

     Функциональный  анализ имеет своей целью выявление  и изучение функциональных последствий  тех или иных явлений или событий  для исследуемого объекта. Соответственно, функциональный подход предполагает учет результатов функционального анализа  при исследовании и синтезе систем управления.

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

     Для исследования систем кибернетика использует три принципиально различных  метода: математический анализ, физический эксперимент и вычислительный эксперимент.

     Первые  два из них широко применяются  и в других науках. Сущность первого  метода состоит в описании изучаемого объекта в рамках того или иного  математического аппарата (например, в виде системы уравнений) и последующего извлечения различных следствий  из этого описания путем математической дедукции (например, путем решения  соответствующей системы уравнений). Сущность второго метода состоит  в проведении различных экспериментов  либо с самим объектом, либо с  его реальной физической моделью.

     Достижением кибернетики является разработка и  широкое использование нового метода исследования, получившего название вычислительного или машинного  эксперимента, иначе называемого  математическим моделированием. Смысл  его в том, что эксперименты производятся не с реальной физической моделью  изучаемого объекта, а с его математическим описанием, реализованным в компьютере. Огромное быстродействие современных  компьютеров зачастую позволяет  моделировать процессы в более быстром  темпе, чем они происходят в действительности.

      Проблемы кибернетики и ее будущее

     Слабости  современных ЭВМ при решении  многих задач управления большими системами  связаны отнюдь не только с устройством  самих автоматов. Своими корнями  слабости эти уходят весьма далеко - в глубь принципов и оснований самой математики. Поэтому дальнейшее движение вперед в деле разработки автоматов, воссоздающих высшие формы человеческой деятельности, предполагает фундаментальные открытия в математике.

     А. Н. Колмогоров писал, что кибернетика  развивается неравномерно по отношению  к моделированию различных уровней  высшей нервной деятельности человека. В моделировании высших процессов  решения задач достигнуты большие  успехи, чем в моделировании сравнительно более простых процессов непосредственного  отображения действительности, ощущения и восприятия.

     Вся проблема, однако, состоит в том, что в самые высшие проявления интеллектуальной человеческой деятельности в качестве важнейшего компонента включены именно эти процессы непосредственного  отражения, обусловливающие успешное решение человеком задач, которые  не может решать современная кибернетическая  машина.

     Анализ  работы современных вычислительных машин, сопоставление этой работы с  реальной деятельностью человека, решающего  сложную задачу, позволяют сделать  вывод о том, что мышление человека осуществляется с использованием, по крайней мере, двух языков - языка  логического типа и некоторого иного  языка, который более непосредственно  запечатлевает особенности и  свойства предметов внешнего мира и  который, следовательно, способствует формированию необходимых для деятельности информационных аналогов этих предметов.

     Проблема  двух языков познания возникла отнюдь не в наше время и отнюдь не в  связи с кибернетикой. Возникновение  ее теснейшим образом связано  с разработкой принципиальных математических проблем своего времени.

     С особой остротой проблема эта возникла в XVII веке как проблема соотношения логики и интуиции в познании. Как указывает известный советский философ В. Ф. Асмус, перед некоторыми философами XVII века, которые одновременно были и математиками, встали принципиальные вопросы возникновения и обоснования математических истин.

     С одной стороны, представлялось несомненным, что в огромном большинстве своем  эти истины выводятся с помощью  доказательства, с помощью цепи вытекающих друг из друга суждений, но, с другой стороны, бесконечно искать истинность того или иного суждения в другом суждении нельзя: такое восхождение не может совершаться бесконечно.

     В конце концов придется иметь дело с такими суждениями, истинность которых уже ничем не доказывается, ничем не может быть опосредована. С точки зрения крупнейших философов и математиков XVII века, эти истины, лежащие в основе всего здания математики, уже не доказываются, а как бы непосредственно принимаются умом. Этот процесс непосредственного видения истинности определенного суждения называется процессом интеллектуальной интуиции.

     Некоторые философы-интуитивисты придавали понятию "интуиция" явно выраженный мистический  оттенок. Однако, как совершенно справедливо  считает В. Ф. Асмус, если рассматривать интуицию как реальный факт, как компонент в работе ученого, то понятие это не только может, но и должно быть использовано для характеристики реального познания человека.

     Особенности интуиции, как некоторой совершенно реальной формы познания, анализировались  рационалистами XVII века в сопоставлении с рассудочным познанием, которое целиком опирается на логический аппарат определений, силлогизмов и доказательств. В отличие от знаний, полученных логическим путем, интуитивные знания характеризуются непосредственностью.

     По  мнению Декарта, истины эти открываются  разуму человека путем прямого усмотрения, без использования логических определений  и доказательств в качестве промежуточных  и необходимых звеньев познания. Согласно Декарту такое непосредственное, интуитивное происхождение имеют  основные аксиомы, лежащие в основе науки. Из этих аксиом уже с использованием необходимого логического аппарата впоследствии выводятся все остальные  знания.

     В своем труде "Разыскание истины посредством  естественного света" Декарт писал: "Не станете же вы воображать, будто для приобретения... предварительных понятий необходимо принуждать и мучить наш ум, чтобы находить ближайший род и существенное различие вещей... есть много вещей, которые мы делаем более темными, желая их определить, ибо вследствие, их чрезвычайной простоты и ясности нам невозможно постигать их лучше, чем самих по себе". Декарт четко противопоставлял интуицию как форму непосредственного знания цепи логических операций, цепи силлогизмов.

     Он  указывает на то, что в ряде важнейших  моментов познания "надлежит, отбросив все узы силлогизмов, вполне довериться интуиции как единственному остающемуся  у нас пути, ибо все положения, непосредственно выведенные нами одно из другого, если заключение ясно, уже  сводятся к подлинной интуиции. Специфичность  интуитивного языка была отмечена Декартом при анализе решения человеком  геометрических задач по определению  площадей. В этом случае интеллектуальное видение обнаруживается особенно отчетливо.

     Человек может определить площадь прямоугольника, разбитого на квадраты, одним взглядом, не выполняя вычислительных операций по известной формуле. Спиноза также  подчеркнул специфичность и значение интуиции как некоторой непосредственной формы познания, отличной от вывода, основанного на системе доказательств. Приводя пример с пропорцией, Спиноза  отмечает, что интуитивное усмотрение четвертого члена пропорции гораздо  более ясно, чем его развернутый  вывод, "так как из самого отношения  первого числа ко второму, которое  мы видим одним созерцанием, мы прямо  выводим четвертое".

     Характерно, что великие философы XVII века, основоположники принципов современной науки - Декарт, Спиноза, Лейбниц - не только осознавали специфичность интуитивного познания, его особый язык. Они считали этот вид познания гораздо более важным теоретическим инструментом постижения истины, чем аппарат логического вывода.

     Следует только удивляться, насколько глубоко  ощущали великие философы основы той проблемы, которая с особой остротой встает перед наукой сейчас, спустя три века после выхода их работ. Ведь достаточно понаблюдать  за любой деятельностью, чтобы почувствовать  значение того процесса, который эти  философы назвали интеллектуальной интуицией.

     Для этого, конечно, не обязательно рассматривать  деятельность исследователя или  ученого, достаточно обратить внимание хотя бы на решение шахматных задач. Как правило, и это отчетливо  показывают психологические эксперименты, решение находится не с помощью  длинных цепей логических рассуждений, а с помощью видения отношений между элементами задачи. Именно этот специфический язык интуиции, язык, отличный от логики, еще не нашел своего выражения в принципах кибернетики.

     Если  говорить, прежде всего, о перспективах кибернетики, то особую важность для углубления представлений о «структуре мира» имеет понятие о таких системах управления, которые обладают 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, ультра устойчивости, 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.