Феномен науки: Кибернетический подход к эволюции. Кибернетический подход

Наименование параметра	Значение
Тема статьи:	Кибернетический подход
Рубрика (тематическая категория)	Социология

Необходимо отметить, что в рамках общей те­ории систем возникла новая область современной науки - кибернетика, как одно из ее ответвлений. Кибернетический подход решает системные задачи с помощью математических и иных формальных методов.

Это обусловило появление новых системных по­нятий, таких как ʼʼвходы и выходыʼʼ, ʼʼиерархияʼʼ, ʼʼмодельʼʼ, ʼʼсаморегуляциюʼʼ, ʼʼвекторʼʼ, ʼʼматрицаʼʼ и др., с помощью которых можно описать практи­чески безграничное множество процессов.

Кибернетика возникла как наука о процессах и связях управления, которые строятся на базе определœенной программы и представляют из себяспособ ее реализации. Это значит, что над функци­онирующей системой всœегда есть нечто, заключаю­щее в себе в том или ином виде общую схему соответствующего процесса. Данное ʼʼнечтоʼʼ и есть в собственном смысле система управления, где разнотипность (разнокачественность) связей объек­та обеспечивает многообразие форм управления.

Начальные идеи кибернетики были изложены в исторической статье А. Розенблата͵ Н. Вин ера, Дж. Бигеолоу ʼʼПоведение, целœенаправленность и те­леологияʼʼ (1943 ᴦ.). В ней впервые было показано принципиальное единство проблем связи и управле­ния в природе и технике. Основная мысль Н. Винœе­ра, высказанная в его книге, изданной в 1948 ᴦ., ʼʼКибернетика или управление и связь в животном и машинœеʼʼ - это то, что о живых организмах можно говорить на том же языке, что и о целœена­правленных машинах. Возникает формальная об­щая схема, позволяющая не только говорить о по­ведении в терминах систем в целом, но и дающая возможность динамического объяснения этого по­ведения. Такая схема приводит к общему понятию управляемой (целœенаправленной) системы, не за­висящему от того, существует ли такая система в ʼʼживомʼʼ виде или нет. Τᴀᴋᴎᴍ ᴏϬᴩᴀᴈᴏᴍ, кибернети­ка охватывает разные по качеству системы, не ин­тересуясь свойствами материала, из которого они сделаны, в случае если только он не влияет на организа­цию. Далее, Винœер показал, что как животные, так и машины бывают включены в новый и более обширный класс вещей. Их отличительным свойством он считал наличие гомеостатических и управленческих систем, науку о которых он и назвал ʼʼкибернетикойʼʼ (искусством кормчего). Фун­кционирующие части правильно работающей ма­шины или организма поддерживают равновесие, гомеостаз всœей системы. Итак, о животных (вклю­чая человека) и о машинах оказалось возможным говорить на одном языке, который годится для описания любых ʼʼцелœесообразныхʼʼ систем.

Кибернетика при исследовании реальных сис­тем стремится не просто к описанию их с помощью формальных систем, а к тому, чтобы, используя такое описание, помочь понять (объяснить), как работают реальные системы. Обычно это делается путем построения эффективных и динамических моделœей, с разбивкой способов их функционирова­ния в виде алгоритмических процедур.
Размещено на реф.рф
Особен­ностью моделирования является то, что в нем модели, в отличие от гипотез, не конкурируют, а дополняют друг друга. Этим они позволяют изу­чать многомерные явления с помощью совокупнос­ти маломерных представлений. С помощью ЭВМ строятся модели как вероятностные картины мира, вытесняющие детерминистические. Это означает, что, помимо действительного, исследователю ста­новится доступным и возможное, тесно не связан­ное с наблюдаемыми фактами. Данный момент носит эвристический характер: исследователь име­ет возможность рассмотреть гораздо больше ситу­ации, чем их существует в действительности, и прогнозировать варианты сценариев будущего.

При этом отрицательная обратная связь как бы заставляет поведение системы стремиться к предпи­санному пределу (моделям как прототипам) и, следо­вательно, нет ничего абсурдного или сверхъестествен­ного в том, что поведение системы определяется

скорее будущим, чем прошлым ее состоянием. При таком понимании телœеология (целœенаправленность) быстро перестает быть пугалом для биологических и социальных наук.

Кибернетический метод как интеллектуальная процедура познания действительности может рас­ сматриваться как метод аналогий. В качестве при­мера можно привести блок-схему 3, - применения данного метода при изучении моделœей, предложенной А. Молем. На этой схеме, напоминающей блок-схему программы ЭВМ, отражены различные этапы кибернетического исследования. Последнее начинается с нахождения аналогии, на которую затем налагается определœенное число ограничитель­ных условий, характеризующимися следующими особенностями.

1. Создатель модели начинает с нахождения умозрительной конструкции, образа некоторой ре­альности, и исследует, насколько он обоснован. Далее исследователь формулирует вытекающие из этого представления выводы и проверяет соответ­ствие хотя бы некоторых из них наблюдаемой реальности и фактам, собранным специалистами в данной области.

2. Исследователь переходит к установлению того, насколько рассматриваемая им аналогия далека от действительности. Он должен понять, почему она именно такова, какова она есть (недостаточно пол­ное соответствие реальным фактам, ложное и т. д.). Для этого исследователь должен интеллектуально

Дисциплинировать свое интуитивное мышление ­ввести экспликацию: истолкование, замещение не­точного образа, понятия, символа более точным.

3. Возведя рассматриваемый образ в ранг ана­логии (модель-аналогия), исследователь проверяет его: не обладают ли явления, которые он временно принял во внимание, столь большим ʼʼвесомʼʼ, что крайне важно внести существенные поправки в образ основного явления. Таким путем он устанавливает степень эвристической ценности данной аналогии (ситуация проверки существенности). В случае если эта си­туация имеет место, то обнаруженная ценность яв­ляется свидетельством ценности лежащего в её базе образа.

4. Теперь исследователь устанавливает масшта­бы (к примеру, статистические величины), при ко­торых данная аналогия является справедливой. При этом устанавливаются и пределы изменчивости этих величин (область валидности), за которыми исследуемое явление меняет характер и нуждается в других типах аналогий, предваряющих структур­ные исследования на других уровнях.

5. Далее исследователь развивает аналогию при­менительно к основной области. При этом на всœех этапах он стремится свести описание к механиз­мам, реальные примеры которых ему известны и которые он в состоянии промоделировать во всœех деталях. Исследователь как бы ʼʼочищаетʼʼ, упро­щает их и делает это, в частности, с помощью схем, графов того типа, которые применяются про­граммистами для выражения процедур, реализуе­мых на ЭВМ.

6. Формулировка и подробное описание предло­женной модели составляют первый результат, по­лучаемый при таком подходе. Последний служит интеграции разных понятий, ʼʼупрощениюʼʼ мысли, благодаря которому большое число разрозненных сводится к небольшому числу элементарных сущ­ностей в соответствии с принципом Оккама: ʼʼСущ­ности не следует увеличивать без крайне важно стиʼʼ. Применяемые модели (математические, графичес­кие) обеспечивают существенное сжатие (кодиро­вание) информации и возможность "её использова­ния для описания широкого класса явлений. Такое описание является, наконец, средством качествен­ной характеристики изучаемого феномена и сред­ством воздействия на него, т. е. орудием овладе­ния действительностью.

7. Вместе с тем рассмотрение модели сразу ста­вит некоторые вопросы, требующие ответов и уточ­нений. Это способствует дальнейшей эксперимен­тальной работе, новому поиску фактов.

Итак, стремление к созданию обобщающих те­орий и учений обусловило появление системного подхода, связанного с переходом к структурно-функ­циональному изучению различных социальных систем с точки зрения выполняемых ими функций по отношению к более широкому целому. Этим были предопределœены два его базовых принципа.

1. Выделœение структуры объекта как некоего инварианта͵ характеризующего принципы строения этого объекта.

2. Функциональное описание этой структуры.

При этом заслуга Т. Парсонса состоит по сути в том, что он связал данные принципы для изучения социальных систем, развил кибернетическую идею общего в универсуме.

Кибернетический подход - понятие и виды. Классификация и особенности категории "Кибернетический подход" 2017, 2018.

Кибернетический подход состоит в том, что всякое целенаправленное поведение рассматривается как управление. Управление - в широком, кибернетическом смысле - это обобщение приемов и методов, накопленных разными науками об управлении искусственными объектами и живыми организмами.

Под управлением понимается процесс организации такого целенаправленного воздействия на некоторую часть среды, называемую объектом управления, в результате которого удовлетворяются потребности субъекта, взаимодействующего с этим объектом.

Анализ управления заставляет выделить тройку - среду, объект и субъект, внутри которой разыгрывается процесс управления.

Анализ управления заставляет выделить тройку - среду, объект и субъект, внутри которой разыгрывается процесс управления (рис.). В данном случае субъект ощущает на себе воздействие среды Х и объектаY. Если состояние среды Х он изменить не может, то состоянием объекта Y он может управлять с помощью специально организованного воздействия U. Это и есть управление.

Состояние объекта Y влияет на состояние потребностей субъекта.

Потребности субъекта
где- состояние i-й потребности субъекта, которая выражается неотрицательным числом, характеризующим насущность, актуальность этой потребности.

Свое поведение субъект строит так, чтобы минимизировать насущность своих потребностей, т. е. решает задачу многокритериальной оптимизации:

(3.1)

где R - ресурсы субъекта. Эта зависимость выражает неизвестную, но существующую связь потребностей с состоянием среды Х и поведением U субъекта.

Пусть -решение задачи (3.1), т. е. оптимальное поведение субъекта, минимизирующее его потребности А.Способ решения задачи (3.1), позволяющий определить , называется алгоритмом управления

(3.2)

где  - алгоритм, позволяющий синтезировать управление по состоянию среды Х и потребностей А t ,. Потребности субъекта изменяются не только под влиянием среды или объекта, но и самостоятельно, отражая жизнедеятельность субъекта, что отмечается индексом t.

Алгоритм управления , которым располагает субъект, и определяет эффективность его функционирования в данной среде. Алгоритм имеет рекуррентный характер:

т. е. позволяет на каждом шаге улучшать управление. Например, в смысле

т. е. уменьшения уровня своих потребностей.

Процесс управления как организация целенаправленного воздействия на объект может реализовываться как на интуитивном, так и на осознанном уровне. Первый используют животные, второй - человек. Осознанное удовлетворение потребностей заставляет декомпозировать алгоритм управления и вводить промежуточную стадию - формулировку цели управления, т. е. действовать по двухэтапной схеме:

На первом этапе определяется цель управления
, причем задача решается на интуитивном уровне:

,

где  1 - алгоритм синтеза цели Z* по потребностям А t и состоянию среды X. На втором этапе определяется управление , реализация которого обеспечивает достижение цели Z*, сформированной на первой стадии, что и приводит к удовлетворению потребностей субъекта. Именно на этой стадии может быть использована вся мощь формального аппарата, с помощью которого по цели Z* синтезируется управление

где  2 - алгоритм управления. Этот алгоритм и есть предмет изучения кибернетики как науки.

Таким образом, разделение процесса управления на два этапа отражает известные стороны науки - неформальный, интуитивный, экспертный и формальный, алгоритмизуемый. Если первая пока полностью принадлежит человеку, то вторая является объектом приложения формальных подходов. Естественно, что эти различные функции выполняются разными структурными элементами.

Первую функцию выполняет субъект, а вторую- управляющее устройство (УУ).

Процесс управления - это информационный процесс, заключающийся в сборе информации о ходе процесса, передаче ее в пункты накопления и переработки, анализе поступающей, накопленной и справочной информации, принятии решения на основе выполненного анализа, выработке соответствующего управляющего воздействия и доведении его до объекта управления. Каждая фаза процесса управления протекает во взаимодействии с окружающей средой при воздействии различного рода помех. Цели, принципы и границы управления зависят от сущности решаемой задачи.

Система управления

Система управления - совокупность взаимодействующих между собой объекта управления и органа управления, деятельность которых направлена заданной цели управления.

В СУ решаются четыре основные задачи управления: стабилизация, выполнение программы, слежение, оптимизация.

Задачами стабилизации системы являются задачи поддержания ее выходных величин вблизи некоторых неизменных заданных значений, несмотря на действие помех.

Задача выполнения программы возникает в случаях, когда заданные значения управляемых величин изменяются во времени заранее известным образом.

В системах оптимального управления требуется наилучшим образом выполнить поставленную перед системой задачу при заданных реальных условиях и ограничениях. Понятие оптимальности должно быть конкретизировано для каждого отдельного случая.

Прежде чем принимать решение о создании СУ, необходимо рассмотреть все его этапы, независимо от того, с помощью каких технических средств они будут реализованы. Такой алгоритмический анализ управления является основой для принятия решения о создании СУ и степени ее автоматизации. При этом анализе следует обязательно учитывать фактор сложности объекта управления:

отсутствие математического описания системы;

стохастичность поведения;

негативность к управлению;

не стационарность, дрейф характеристик;

невоспроизводимость экспериментов (развивающаяся система все время как бы перестает быть сама собой, что предъявляет специальные требования к синтезу и коррекции модели объекта управления).

Особенности сложной системы часто приводят к тому, что цель управления таким объектом в полной мере никогда не достигается, как бы совершенно ни было управление.

Системы управления делятся на два больших класса: системы автоматического управления (САУ) и автоматизированные системы управления (АСУ). В САУ управление объектом или системой осуществляется без непосредственного участия человека автоматическими устройствами. Это замкнутые системы.

В процессе проектирования системой управления участвуют 2 типа мышления: анализ и синтез.

Задачи анализа: определение устойчивости и качества процесса управления в исследовании САУ при заданных возмущающих воздействий.

Задачи синтеза: определение параметров и структуры регулятора при которых обеспечивается процесс управления, удовлетворяющий заданным техническим требованиям (заданному качеству управления).

Анализ: Дана система с заданной структурой параметров. Требуется определить её свойства и характеристики.

Синтез: Заданы требования, которым должна удовлетворять система. Определить структуру системы и её параметры.

Цель проектирования САУ состоит в определении конфигурации системы, требований, которым она должна удовлетворять и задание основных параметров, удовлетворяющих предъявляемым к системе требованиям.

Требования к качеству замкнутой САУ:

Хорошая компенсация возмущений

Желаемый вид реакции (переходных процессов) на задающее входное воздействие

Адекватные выходные сигналы исполнительного устройства

Малая чувствительность к изменению параметров объектов управления

Ограничения на величину установившейся ошибки.

В отличие от САУ в АСУ в контур управления включен человек, на которого возлагаются функции принятия наиболее важных решений и ответственности за принятые решения. Под АСУ обычно понимают человеко-машинные системы, использующие современные экономико-математические методы, средства электронно-вычислительной техники (ЭВТ) и связи, а также новые организационные принципы для отыскания и реализации на практике наиболее эффективного управления объектом(системой).

Кибернетика рассматривает поведение систем во взаимодействии с другими системами и окружающей средой на основе существования ряда принципов, присущих системам живой и неживой природы. К таким основным принципам относятся:

Саморегулирование;

Изоморфизм;

Обратная связь;

Иерархичность управления;

Деление целого на подсистемы;

Динамическая локализация.

Рассмотрим сущность и содержание основных принципов, присущих системам живой и неживой природы.

Саморегулирование. Живые организмы, технические устройства, социально-экономические процессы отличаются способностью к саморегулированию. Например, птицы и млекопитающие автоматически, регулируют внутреннюю температуру своего тела, поддерживая ее на определенном уровне независимо от температуры окружающей среды. В биологии такое явление называется гомеостазом. В своей книге «Кибернетика, или управление и связь в животном и машине» Норберт Винер показал, что принципы действия саморегулирования как в живых организмах, так и в технических устройствах одни и те же, а принцип саморегулирования вполне возможен в управлении общественными и экономическими процессами. К середине XX века стало ясно, что в живом организме существует целая система регуляции, которая учитывает поступающие извне сигналы и на их основе формирует программу уравновешивания организма со средой в виде регуляции внутренней среды организма и внешнего поведения. Однако по-прежнему оставались без ответов вопросы о том, как все это реально происходит. Поэтому организм человека и его психику стали называть «черным ящиком», а, в отличие от живых организмов, технический объект очень часто, по выражению создателя кибернетической науки Н. Винера, называют «белым ящиком». С развитием электронно-вычислительной техники, созданием сложных технических систем, построенных на законах кибернетики, стало ясно, что существует очень много общего между принципами организации регуляции живых организмов и кибернетических систем. Исходя из этого, были предприняты попытки создания концепций и теорий регуляции биологических организмов по аналогии с кибернетическими системами. Попытка выяснить, представляют ли графический и аналитический (символически-операторный) способы задания функции какие-либо частные формы изоморфизма как общего принципа организации информационных процессов предпринята Л. М. Веккером, представителем санкт-петербургской психологической школы, на основе иерархической шкалы уровней пространственно-временной упорядоченности сигнала информации по отношению к его источнику (рисунок 5.6).

Рисунок 5.6 – Шкала уровней пространственно-временного изоморфизма источника и носителя информации

С точки зрения кибернетики, изоморфизм – это принцип взаимной упорядоченности двух множеств состояний. Линейная же последовательность символов представляет собой типичную общекодовую форму сигнала информации, т.е. форму взаимной упорядоченности сигнала и источника, которая отвечает общим условиям пространственно-временного изоморфизма, сохраняющего инвариантным именно линейную последовательность элементов обоих изоморфных множеств.

Если мы имеем дело с решением задачи, выраженным формой оперирования символами, и в записи аналитического задания функции воплощен общекодовый уровень хранения информации об отношениях, то решение соответствующих задач на уровне элементарных информационных процессов, т.е. на таком символически-операторном уровне, представляет общекодовый уровень извлечения информации об отношениях.

Структуры естественного языка, также как и знаковые системы математического языка, относятся к общекодовому уровню организации сигналов и фигурируют в современной литературе под именем языковых кодов. Это типичные одномерные ряды, упорядоченность которых отвечает общим условиям пространственно-временного изоморфизма. Таким образом, оперирование символами на уровне элементарных информационных процессов, в общем случае имеющих непсихическую форму, в которой осуществляется межиндивидуальная передача информации и ее преобразование в информационных технических устройствах (искусственный интеллект), относится к общекодовому уровню организации сигналов, упорядоченному по отношению к источнику информации в соответствии с самыми общими условиями изоморфизма.

Изоморфизм, с точки зрения кибернетики, присущ структуре и функциям управления в живых организмах, машинах и других системах, т.е. если рассматривать организмы живой природы с точки зрения управления и связей, то они существенно не отличаются от других сложных динамических систем. Например, структура нервных волокон человека построена на одних тех же принципах, что и структура автоматических линий, накопление и переработка информации у них имеет дискретный характер.

Кроме того, живые, и неживые системы имеют контур обратной связи, поэтому некоторые существенные особенности систем можно с помощью метода статистических испытаний имитировать.

Обратная связь. Для систем любой природы необходимым условием их эффективного функционирования является наличие обратной связи, сигнализирующей о достигнутых результатах. На основании полученной информации о результатах функционирования системы идет процесс корректировки управляющего воздействия. Система обратной связи в упрощенном виде приведена на рисунке 5.7.

Обратная связь

Вход

Выход

Х

R

Y

Рисунок 5.7 – Схема системы с обратной связью

Входная величина R воздействует на управляемый объект (процесс) и превращается в выходную величину Y . Величина Y с помощью канала обратной связи подается на вход, регулирует входную величину R и в виде управляющего сигнала X воздействует уже по-новому на управляемый объект (процесс).

В результате возникает связь, образующая замкнутый контур. Различают две формы связи: отрицательную и положительную. Отрицательная обратная связь уменьшает отклонение выходной величины от заданного значения, то есть стремится установить и поддерживать некоторое устойчивое равновесие.

Обратная связь, с точки зрения кибернетики, является информационным процессом, так как связана с переработкой информации, поступившей на вход R . Понятие обратной связи универсально. Оно используется в различных областях науки и техники. В биологических науках термин «обратная связь» часто фигурирует под названием «обратная афферентация».

Рассмотрим иерархичность управления. Под иерархичностью управления понимается многоступенчатое управление, характерное для живых организмов, технических, социально-экономических и других систем. При иерархическом построении систем нижние уровни управления отличаются большой скоростью реакции и быстротой переработки поступающих сигналов. Чем менее разнообразны сигналы, тем быстрее реакция – ответ на информацию. По мере повышения уровня иерархии действия становятся более медленными, но отличаются большим разнообразием. Они, как правило, идут не в темпе воздействия, а могут включать в себя размышление, сопоставление и т. п. Такие принципы широко используются при построении производственных организаций.

На рисунке 5.8 приведена схема иерархического построения производственной организации, состоящей из трех уровней.

Рисунок 5.8 – Схема иерархического построения производственной организации

Верхний уровень управления представлен административно-управленческим аппаратом организации (генеральный директор, технический директор, директор по экономике и финансам и др.), который выдает управленческие решения и команды на средний уровень – уровень отделов (цехов и т. д.) На среднем уровне управленческая информации перерабатывается и поступает на нижний уровень иерархии управления – участки. Результаты переработки информации на нижнем уровне по каналам обратной связи передаются на верхний уровень управления. В случае отклонения хода процесса производства от заранее запланированных величин объемов реализуемой продукции, производительности труда и т. п. с помощью действий на верхнем уровне иерархии управления осуществляется регулирование хода процесса производства продукции.

В общем случае управление с иерархической структурой основано на том, что каждая из подсистем решает некоторую частную задачу в условиях относительной самостоятельности. Управленческие решения, в частности, прогнозные и оперативные планы, разработанные на верхнем уровне управления, постоянно координируются этим уровнем. При итеративном (обозначающем повторяющееся действие) характере выработки управленческих решений подсистем надлежащего уровня, их последующая координация верхним уровнем осуществляется во времени многократно.

В вычислительных машинах принцип иерархичности управления наиболее полно реализуется при микропрограммном управлении. В таком случае из центрального устройства на блоки местного устройства поступает обобщенный сигнал– код операции. Например, «сложить», «умножить». Местное устройство управления разбивает всю операцию на простые микрооперации или микрокоманды, выполняемые затем в необходимой последовательности.

Деление целого на подсистемы. Множество элементов, составляющих систему, объединяются в нее по определенному признаку или правилу. При введении некоторых дополнительных признаков и правил все множество элементов системы можно разделить на подмножества, выделяя тем самым из системы ее составные части – подсистемы.

Таким образом, любая система, состоящая из целого, в то же время состоит из множества подсистем, каждую из которых можно рассматривать как самостоятельную обособленную систему. И наоборот, любая система, представляющая собой нечто целое, в то же время является частью, подсистемой более масштабной системы.

Динамическая локализация. В кибернетических системах благодаря наличию связей между элементами реализуется принцип динамического размещения, то есть локализации информации, при которой сообщения передаются во временной последовательности по каналам связи. Следовательно, основным свойством динамической системы является организация структуры памяти в виде временной последовательности.

Тем не менее это не исключает статического размещения информации в элементах системы в течение определенного времени. Однако, последовательная во времени пересылка сообщений между элементами является главной предпосылкой организации функционирования такого множества элементов, как система. В общем случае из-за свойств дискретности процессов передачи информации представление о динамической локализации является обобщением понятия статической локализации и лежит в основе процессов ее сохранения в системе, которая может рассматриваться как структура памяти.

Любая система может быть рассмотрена как система памяти, организованная в соответствии с принципом динамической локализации. Одним из частных свойств системы в целом и отдельных ее элементов является свойство устойчивости к влиянию входных воздействий – свойство самовыравнивания. Свойство самовыравнивания определяется способностью элемента перейти под влиянием скачкообразно нанесенного входного воздействия в новое установившееся состояние без помощи регулятора.

В результате кибернетические системы рассматриваются как системы управления, а процессы управления как процессы переработки информации.

Кибернетический подход является одним из наиболее развитых подходов к реализации процессов принятия управленческих решений в сложных организационных, организационно-технических системах, к которым относятся и информационные системы. При кибернетическом подходе всякое целенаправленное поведение рассматривается как управление. 1

Для кибернетической системы принято допущение о том, что количество информации в системе конечно, причем всякое поступление информации в систему (информационный вход) и поступление информации из системы в среду (информационный выход), контролируемы и наблюдаемы. Материальные и энергетические потоки рассматриваются в качестве носителей информации.

При отклонении объекта управления от заданной программы информация по каналам обратной связи поступает от объекта в орган управления. Поступившая информация разрабатывается и сопоставляется с информацией, характеризующей программу (план) достижения целей, определяется рассогласование соответствующих параметров. В управляющем органе вырабатывается и принимается управленческое решение по устранению рассогласований, которое в виде управляющих воздействий подается на объект управления (через специальные исполнительные устройства). Наличие всех необходимых признаков кибернетической системы обеспечивает устойчивость ее функционирования.

В общем случае управление объектом в кибернетической системе объектом осуществляется по входам, выходам, по структуре и целям, параметрам внешней среды, если эти источники снабжены специальными средствами сбора, передачи и преобразования информации и каналами обратной и прямой связи с объектом управления.

Входы и выходы связаны с объектом и представляют собой материальные потоки, перерабатываемые объектом. Каждый компонент материального потока характеризуется совокупностью параметров и переменных, образующих множества информационных признаков, составляющих информационные потоки.

Информационные потоки формируются из документов, содержащих значения параметров, полученных по результатам их измерений в процессе контроля за состоянием входов, выходов и объекта в некоторые моменты времени. Эти потоки являются выходными для объекта и входными для органа управления, поступающими по каналам обратной связи. В результате переработки этой информации в подразделениях управляющего органа принимается решение, которое в виде директивных документов, образующих потоки, передается по каналам прямой связи на объект и реализуется в виде управляющих воздействий.

Системы, которые изучает кибернетика – это множество подсистем и элементов, соединенных между собой цепью причинно-следственных взаимозависимостей. Каждая машина или живой организм являются примером систем взаимосвязанных подсистем и элементов. Работа одних подсистем и элементов является причиной действия других подсистем и элементов.

Такая ситуация наблюдается в химических, биологических, машинных, социально-экономических процессах. Именно это дало возможность создать такую науку, как кибернетика. Кибернетика как наука занимается изучением систем произвольной природы, способных воспринимать, хранить и обрабатывать информацию, используя ее для управления и регулирования происходящих процессов. Как наука кибернетика сама по себе существовать не может. Она подпитывается за счет других наук и имеет тенденцию к саморазвитию.

Исследование систем произвольной природы и происходящих при этом процессов требует привлечения самых различных наук. Кибернетику можно представить в виде двух составляющих: общая (теоретическая) и прикладная. Общая (теоретическая) кибернетика включает в себя в основном теории информации, программирования и систем управления. В прикладную входят техническая, биологическая, военная, экономическая кибернетики. Одним из важных разделов прикладной кибернетики является экономическая кибернетика, изучающая процессы, происходящие в системах народного хозяйства. При исследовании систем управления общими применяемыми методами как в общей, так и в прикладной кибернетике, являются «системный анализ», «исследование операций» и др.

Представление кибернетики как системы наук показано на рисунке 5.6.

Другие

Рисунок 5.9– Кибернетика как совокупность наук

Список литературы

1. Система // Большой Российский энциклопедический словарь. – М.: БРЭ. – 2003, с. 1437 .

2. Берталанфи Л. фон. Общая теория систем – критический обзор //Исследования по общей теории систем: Сборник переводов / Общ. ред. и вст. ст. В. Н. Садовского и Э. Г. Юдина. – М.: Прогресс, 1969. С. 23–82.

3. Берталанфи Л. фон. История и статус общей теории систем // Системные исследования. – М.: Наука, 1973.

4. Волкова В. Н., Денисов А. А. Теория систем: учебное пособие. – М.: Высшая школа, 2006. – 511 с.

5. Кориков А.М., Павлов С.Н. Теория систем и системный анализ: учеб. пособие. – 2. – Томск: Томс. гос. ун-т систем управления и радиоэлектроники, 2008. – 264 с.

6. Месарович М., Такахара И. Общая теория систем: математические основы. – М.: Мир, 1978. – 311 с.

7. Перегудов Ф. И., Тарасенко Ф. П. Введение в системный анализ. – М.: Высшая школа, 1989.–367 С.

8. Уёмов А. И. Системный подход и общая теория систем. – М.: Мысль, 1978. – 272 с.

9. Черняк Ю. И. Системный анализ в управлении экономикой. – М.: Экономика, 1975. - 191 с.

10. Эшби У. Р. Введение в кибернетику. – 2. – М.: КомКнига, 2005. – 432 с.

11. ГОСТ Р ИСО МЭК 15288-2005 Системная инженерия. Процессы жизненного цикла систем

12. В. К. Батоврин. Толковый словарь по системной и программной инженерии. – М.:ДМК Пресс. – 2012 г. – 280 с.

13. Алгазинов, Э. К. Анализ и компьютерное моделирование информационных процессов и систем: учебное пособие/ [Э. К.Алгазинов, А. А. Сирота]; Под общ. ред. д. т. н. А. А. Сироты. – М.: Диалог-МИФИ, 2009. – 416 с. Гриф: Реком. УМО.

14. Качала В.В. Основы теории систем и системного анализа. Учебное пособие для вузов. – М.: Горячая линия-Телеком, 2007. – 216 с.: ил.

15. Белякова Н.Б. Основы теории систем и системного анализа. Курс лекций. Санкт-Петербург. – 2013.– 120 с.

16. Советов, Б. Я. Теория информационных процессов и систем: учебник/ [Б. Я. Советов, В. А. Дубенецкий, В.В. Цехановский и др.]; под ред. Б. Я. Советова. – М.: Издательский центр «Академия», 2013. – 432 с. Гриф: Доп. УМО.

17. Информационные системы и технологии в экономике и управлении: учебник / [Трофимов В. В и др.] ; под ред. В. В. Трофимова; Санкт-Петербург. гос. ун-т экономики и финансов. - М. : Юрайт, 2011. - 478 с. : ил., табл. - (Основы наук). - Гриф: Доп. УМО.

18. - Информационные системы в экономике: учеб. пособие / под ред. Чистова Д. В. - М. : Инфра-М, 2011. – 234 с.

19. - Золотов, С. И. Интеллектуальные информационные системы: учеб. пособие / С.И. Золотов. - Воронеж: Научная книга, 2007. - 140 с.

20. Избачков, Ю. С. Информационные системы: [учебник] / Ю. С. Избачков, В. Н. Петров. - 2-е изд. - СПб. : Питер, 2008. – 656 с.

21. Путькина, Л. В. Интеллектуальные информационные системы / Л. В. Путькина, Т. Г. Пискунова. - СПб. : Изд-во СПбГУП, 2008. – 223

Теория информационных процессов и систем

Важнейшей вехой в развитии системных представлений стал выход в 1948 г. книги американского ученого Норберта Винера «Кибернетика, или Управление и связь в животном и машине».

Термин «кибернетика» (от др.-греч. киРвруг|Т1кг| - «искусство управления», kybernao - «правлю рулём», «управляю») встречается у великого древнегреческого философа Платона (428-348 гг. до н. э.) Он употреблял этот термин в значении «искусство управления государством», поскольку связывал последнее с искусством кормчего. В XX в. термин был первоначально связан с разработкой технических аналогов живых организмов.

В дальнейшем, особенно после написания Винером работ «Кибернетика и общество», «Творец и робот», кибернетика стала пониматься как наука, исследующая процессы передачи информации.

Согласно представлениям кибернетики управление является важнейшим свойством системы. Процессы управления трактуются как процессы передачи и переработки информации. Средства, которые обеспечивают названные процессы, рассматриваются в качестве коммуникаций. Н. Винер писал: «Управление - это не что иное, как посылка сообщений, эффективно влияющих на поведение их получателя». Данное определение применимо к любым системам: биологическим, социальным, техническим.

Особенности кибернетического подхода к управлению заключаются в следующем:

• Информационный подход к процессам управления. Процессы получения информации, ее хранения и передачи называются в кибернетике связью. Если система способна воспринимать и использовать информацию о результатах своей деятельности, то говорят, что она обладает обратной связью.
• Алгоритмизация. Алгоритм - способ решения задачи, точно предписывающий, как и в какой последовательности получить результат, причем результат можно точно определить на основе исходных данных.

Классическая кибернетика основывается именно на алгоритмических решениях, характеризующихся однозначностью и предсказуемостью.

Математическое моделирование. Этот применяемый кибернетикой метод занимает промежуточное положение между теоретическим исследованием и экспериментом. Его преимущество заключается в том, что вместо построения реальной физической модели системы (это очень трудоемко и не всегда возможно) можно создать ее математический аналог.

С точки зрения кибернетического подхода можно говорить о системе управления организацией.

Система управления - совокупность устойчивых связей между органом управления, объектом управления и внешней средой, которые опосредованы потоками управленческой информации.

Общий вид системы управления можно представить с помощью схемы:

Процесс управления можно определить как совокупность действий по выработке решений и воздействий на объект управления (реализация основных функций управления). Поскольку управление является непрерывным процессом, используют понятие управленческий цикл.

Управленческий цикл - это постоянно воспроизводящаяся последовательность работ по реализации целей организации.

Управленческий цикл начинается с формулировки проблемы и постановки целей организации или ее части. Затем следует поиск вариантов решения проблемы, подготовка и принятие решения, контроль за его реализацией с сопутствующей корректировкой, оценка результатов. Если проблема является долгосрочной и невозможно ее единовременное решение, происходит корректировка цели, и управленческий цикл возобновляется. В случае относительно простых проблем за их решением следует постановка новой проблемы и поиск ее решения.

Управление как процесс подчиняется определенным закономерностям. Основные из них заключаются в следующем:

• непрерывность - непрерывная последовательность выполнения одних и тех же видов работ;
• общность - наличие общих функций, методов и приемов управления, несмотря на многообразие решаемых задач;
• согласованность - наличие взаимосвязи между целями и средствами их достижения, соблюдение определенных пропорций при распределении различных видов управленческого труда.

Также кибернетика выделяет принципы управления , обобщающие его опыт:

• Принцип системности - все элементы системы рассматриваются во взаимосвязи и взаимодействии и с точки зрения достижения системой ее конечных целей.
• Принцип иерархичности подразумевает выделение уровней управления. Каждая ступень управления осуществляет управленческие воздействия на нижестоящие, но одновременно управляется вышестоящими органами.
• Принцип адаптивности заключается в способности системы предпринимать адекватные действия в ответ на многообразные воздействия внешних и внутренних факторов.
• Принцип развития - система управления стремится достичь наибольшего суммарного потенциала своей деятельности на каждом этапе своего жизненного цикла.

Новый импульс к развитию кибернетика и кибернетический подход к управлению организацией получили со становлением новой междисциплинарной области знания - синергетики. Классиками этой науки являются немецкий физик Генрих Хакен (род. в 1927 г.) и бельгийский физик и химик российского происхождения Илья Пригожий (1917-2003 ). Термин «синергетика» ввел Хакен в 1969 г.

Как отмечалось выше, синергетика изучает процессы самоорганизации в сложных динамических открытых неравновесных системах. Для того чтобы понять, в чем заключается эвристический потенциал идей синергетики для науки управления, необходимо вернуться назад и попытаться увидеть ограниченность классической кибернетики.

Называемая ныне классической, первая кибернетика (кибернетика Винера) основывалась па тезисе о том, что при выборе правильного алгоритма достижение планируемого результата обеспечено. Кибернетика нового поколения, или кибернетика второго порядка, сформировавшаяся в 1960-1970-е гг., стала уделять гораздо больше внимания спонтанности, непредсказуемости в поведении сложных систем.

Представители «кибернетики второго порядка» - Ст. Бир, У. Мату- рана, Ф. Варела и др. - пришли к выводу, что чересчур детальное планирование годно лишь для достаточно простых систем (но даже в этом случае результаты не будут абсолютно предсказуемыми). Если же говорить о сложных социальных системах, то речь может идти лишь о поддержании некоторого уровня порядка, необходимого для сохранения целостности системы. Планирование деятельности в таких системах не может быть полностью детерминированным процессом, поскольку деятельность различных субъектов подвержена случайным внешним воздействиям (гак, для экономических субъектов это изменение когировок акций, существенные изменения внутриполитической и внешнеполитической обстановки и т. д.).

«Вторая» кибернетика использует основополагающее для синергетики понятие самоорганизация. В статье с красноречивым названием «Эволюционный менеджмент» Ф. Малик и Г. Пробст сравнивают управление нс с инженерной задачей, а, скорее, с садоводством. Управленцы, по их мнению, должны быть не командирами, а катализаторами и культиваторами самоорганизующейся системы под названием «организация» .

Говоря об управлении организацией в своей книге «Мозг фирмы» Стаффорд Бир предлагает менеджерам отдавать предпочтение эвристическим (от др.-греч. вцркжео (heuristiko) - «отыскиваю», «открываю») методам перед алгоритмическими.

Эвристика, в отличие от алгоритма, четко определяющего последовательность действий, «определяет метод поведения, помогающий достижению цели, но который не может быть четко охарактеризован, поскольку мы знаем, чего хотим, но не знаем, как этого достичь, где лежит решение. Предположим, вы хотите достичь конусообразной вершины горы, закрытой облаками. У нее есть высшая точка, но у вас нет точного маршрута. Указание «продолжайте подъем» приведет вас к вершине, где бы она ни была. Это эвристика. «Смотри за пенсами, а фунты сами о себе позаботятся» - эвристическое указание, как стать богатым» .

В случае рассмотрения управления организацией под углом зрения эвристического подхода меняется отношение к ошибкам разного рода, совершаемым работниками. В той же работе Бир отмечает, что в большинстве современных ему организаций любая ошибка предается анафеме, в то время как проницательный управляющий будет рассматривать любую ошибку как мутацию, которая может оказаться полезной, быть стимулом к перемене.

Идеи, созвучные основным принципам эволюционного менеджмента, выработанным представителями «кибернетики второго порядка», можно встретить и у других современных теоретиков менеджмента. Так, в книге Р. Уотермена «Фактор обновления. Как сохраняют конкурентоспособность лучшие компании» автор дает следующие рекомендации руководителям:

• 1. Постоянный поиск, позволяющий определить цели организации.
• 2. Увеличение количества вариантов возможных решений.
• 3. Применение тактики выжидания, т. с. сохранения естественной динамики системы, до появления благоприятных условий.
• 4. Ограничение контроля и поощрение благоприятного климата для коммуникаций.
• 5. Повышение значимости традиций в организации.

• См.: Василькова В.В. Порядок и хаос в развитии социальных систем. - СПб.: Лань, 1999. - С. 142-143.
• 2 Бир С. Мозг фирмы. - М.: Радио и связь, 1993. - С. 58.

Кибернетический эксперимент состоит в том, что исходная система управления заменяется моделью, которая затем изучается. Принципиально моделирование состоит в создании системы управления, изоморфной или приближенно изоморфной данной, и в наблюдении за её функционированием .

Для реализации кибернетического эксперимента часто используются имитационное моделирование или компьютерное моделирование . При этом основным принципом является принцип „черного ящика“ . Кибернетический принцип "черного ящика" был предложен Н. Винером . В отличие от аналитического подхода, при котором моделируется внутренняя структура системы, в методе "черного ящика" моделируется внешнее функционирование системы. Таким образом, с точки зрения экспериментатора структура системы (модели) спрятана в черном ящике, который имитирует только поведенческие особенности системы.

Информационные модели [ | ]

В кибернетическом эксперименте исследуют информационные модели, которые различаются по типу запросов к ним:

1. Моделирование отклика системы на внешнее воздействие
2. Прогноз динамики изменения системы
3. Оптимизация параметров системы по отношению к заданной функции ценности

В самом простейшем случае, при моделировании отклика системы, примем что X - вектор, компоненты которого некоторые количественные свойства системы, а X" - вектор внешних воздействий. Тогда отклик системы может быть описан вектор-функцией F: Y = F(X,X"), где Y - вектор отклика. Задачей кибернетического эксперимента (моделирования) является идентификация системы F, состоящая в нахождении алгоритма или системы правил в общей форме Z=G(X,X"). То есть нахождение ассоциаций каждой пары векторов (X,X") с вектором Z таким образом, что Z и Y близки. При этом информационной моделью системы F называется отношение Z=G(X,X"), воспроизводящее в указанном смысле функционирование системы F.

Искусственная нейронная сеть как вид информационной модели [ | ]

Искусственные нейронные сети являются одним из подходов представления информационных моделей. Нейронная сеть может быть формально определена, как совокупность процессорных элементов (нейроны), обладающих локальным функционированием, и объединенных связями (синапсы). Сеть принимает некоторый входной сигнал из внешнего мира, и пропускает его сквозь себя с преобразованиями в каждом процессорном элементе. Таким образом, в процессе прохождения сигнала по связям сети происходит его обработка, результатом которой является определенный выходной сигнал. Таким образом нейронная сеть выполняет функциональное соответствие между входом и выходом, и может служить информационной моделью G системы F.