Хтось ввів термін кібернетика. Кібернетик – це що за вчений? Сучасне розуміння науки

Сучасне покоління стало свідком створення нових розробок у сфері науки і техніки. Буквально за триста років наука просунулась далеко вперед.
Існує безліч визначень поняття кібернетика. І всі вони по-своєму правильні. То що таке кібернетика? Взагалі вважається, що кібернетика - це наука, що представляє закони взаємодії машин з живими організмами. Але основне поняття кібернетики зводиться до мети управління. Адже управління – це цілеспрямований процес, котрим і існує створена система.

Оскільки процес управління можливий лише в організованому середовищі, необхідно створити при цьому відповідні умови та позначити виконати органи. Саме між ними відбуватиметься обмін інформацією. Сигнали інформації передаються через спеціальні датчики. Таким чином, обмін інформацією – постійний процес. Поняття інформації одна із основних моментів у кібернетики. Вона вивчає процеси управління. З цього випливає, що науку кібернетика використовують передачі, обробки і навіть зберігання основний інформації як і машинах, і у живих організмах.

Медична кібернетик

У сферу кібернетики входить вивчення основної структури та принципів роботи систем управління, здатність сприймати та переробляти необхідну інформацію. Методика кібернетики ґрунтується на використанні математичного апарату для побудови математичних моделей структур.

Ще існує медична кібернетикаАле це можна розглядати як окремий аспект цієї галузі. Основною метою медичної кібернетики є використання досягнень у медичній сфері для створення новітніх технологійдля ефективних способівлікування хворих. Ці досягнення в повну силу застосовуються в даний час. І багатьом відомі випадки, коли хворий орган замінили апаратом. Впровадження у медичну практику машинної діагностики дозволяє не тільки правильно поставити діагноз, а й підібрати оптимальний індивідуальний курс лікування пацієнтів. Нині розробляється система повної автоматизації управління медичними установами.

Кібернетика- Наука, що вивчає загальні принципи управління в об'єктах різної природи.

Декілька слів з історії кібернетики. Майже сто п'ятдесят років тому французький фізик і математик Андре Марі Ампер закінчив велику працю – «Нариси з філософії наук». У ньому знаменитий вчений спробував привести до стрункої системи всі людські знання. Кожній із відомих на той час наук було відведено своє місце в системі. У рубрику за номером 83 Ампер помістив передбачувану науку, яка повинна вивчати способи управління суспільством.

Вчений запозичив її назву з грецької мови, в якій слово «кібернетес» означає «кермовий», «кормчий». Кібернетику Ампер супроводжував такими словами, що звучать вельми символічно: "...et secura cives ut pace fruantur" ("...і забезпечує громадянам можливість насолоджуватися світом").

Довгий часпісля Ампера термін "кібернетика" був забутий. Але в 1948 році відомий американський математик Норберт Вінер опублікував книгу під назвою «Кібернетика, або Управління та зв'язок у живих організмах та машинах». Вона викликала великий інтерес вчених, хоча закони, які Вінер поклав в основу кібернетики, були відкриті та досліджені задовго до появи книги.

Таким чином, вважається, що кібернетика виникла наприкінці 40-х рр., коли М. Вінер висунув ідею про те, що системи управління в живих, неживих і штучних системах мають багато спільних рис. Встановлення аналогій обіцяло створення загальної теоріїуправління », результати якої могли б використовуватися в найрізноманітніших системах. Ідея отримала підкріплення, коли з'явилися комп'ютери, здатні однаково вирішувати різні завдання. Універсальність комп'ютерних обчислень наштовхувала на справедливість гіпотези існування універсальних схем управління.

Ця гіпотеза не витримала перевірку часом, але накопичені в кібернетиці відомості про різні системи управління, загальні принципи, які частково все-таки вдалося виявити, заміна вузькопрофесійної точки зору фахівця в будь-якій галузі на погляд з позиції спільності зовні різнорідних об'єктів і систем принесли велику користь.

Зв'язок між поняттями «інформатика» та «кібернетика» можна тлумачити так. Суть інформатики - у вивченні інформаційних зв'язків у різних системах, об'єднаних цілями управління. А суть кібернетики – у вивченні управління як інформаційного процесу.

На ранніх етапах свого становлення кібернетика включала ті завдання, які зараз вирішуються в інформатиці. Сьогодні загальноприйнято, що кібернетичні дослідження полягають у вивченні загальних властивостей, властивих різним системам управління. Ці властивості можуть виявлятися і живої природі, й у органічному світі, й у колективах людей.

Основними у кібернетиці є поняття управління та інформації.

Система управління (кібернетична система) може розглядатися як сукупність двох систем - об'єкта управління та системи керування. При цьому управлінняє процес цілеспрямованого на об'єкт управління, який забезпечує необхідне поведінка чи роботу. З малюнка видно, що система, що управляє, впливає на об'єкт управління, подаючи на нього управляючі сигнали, що містять інформацію (керівні рішення) про те, як повинен поводитися об'єкт управління. Зауважимо, що для того, щоб виробити керуючі рішення, що забезпечують досягнення мети управління, керуюча система повинна мати інформацію про стан зовнішнього середовища та стан об'єкта управління. Канал (або канали) передачі інформації про стан зовнішнього середовища та стан об'єкта управління носять назву каналів ланцюгів зворотного зв'язку. Наявність зворотний зв'язок, тобто. інформації у відповідь на сигнал, отриманий керованим об'єктом, є характерною особливістювсіх керуючих систем.

Об'єкт управління (будь то машина або автоматична лінія, підприємство або військове з'єднання, жива клітина, що синтезує білок або м'яз, текст, що підлягає перекладу, або набір символів, що перетворюється на художній твір) та керуючий пристрій (мозок і нервова тканина живого організму або керуючий автомат) ) обмінюються між собою інформацією. Таким чином, процес управління пов'язаний з передачею, накопиченням, зберіганням та переробкою інформації, що характеризує керований об'єкт, хід процесу, зовнішні умови, програму роботи і т.д.

У різних системах може бути різними за своєю природою носії інформації: звукові, світлові, механічні, електричні, хімічні сигнали, документи, плівки. Однак незалежно від матеріального носія інформації процеси її передачі підпорядковуються загальним кількісним закономірностям. Про це ви дізнаєтесь у наступних параграфах.

Реальні системи управління відрізняються великою складністю та великою різноманітністю. Вони можуть містити кілька каналів керуючої інформації та зворотного зв'язку. Властивості каналів та способи кодування та переробки інформації в них також відрізняються великою різноманітністю. По-різному формуються та керуючі рішення. Проте, загальна модель, наведена малюнку, зберігається всім систем. Така спільність дозволяє успішно описувати функціонування різних систем єдиними формальними засобами. Проте виділення загальних структурно-інформаційних властивостей систем різної природи потребує часто високих професійних знань у сфері, що відповідає змістовної природі досліджуваних систем.

У кібернетиці виділяють два основні напрями досліджень: теоретичну та технічну кібернетику. Теоретична кібернетика займається спільними проблемамитеорії управління, питаннями передачі, захисту, зберігання та використання інформації у системах управління. Багато проблем теоретичної кібернетики вивчаються у теоретичній інформатиці. Фахівці, що працюють у технічній кібернетиці, досліджують та проектують різні технічні керуючі системи, починаючи від досить простих систем автоматичного регулювання та управління до складних автоматизованих систем управління – АСУ. У рамках технічної кібернетики розвивається і теорія побудови обчислювальних машин, і навіть логічні способи синтезу дискретних керуючих пристроїв. Для вирішення завдань фахівці в галузі технічної кібернетики використовують моделі алгебри логіки, багатозначних логік і теорії автоматів.

Вирішальним у становленні кібернетики було бурхливе зростання електронної автоматики і особливо поява швидкодіючих обчислювальних машин. Вони відкрили небачені можливості у обробці інформації та у моделюванні систем управління.

Протягом століть працями вчених закладався фундамент, формувалися принципові основи кібернетики, формувався методологічний апарат, що включає теорію інформації, теорію алгоритмів, теорію ймовірностей, математичну логіку та інші розділи, як теоретичної інформатики, і математики.

Визначне значення її розвитку мали праці К. Шеннона, Дж. Неймана, І. П. Павлова. Історики відзначають заслуги таких видатних інженерів і математиків, як І. А. Вишнеградський, А. М. Ляпунов, А. М. Колмогоров. Серед учених вважається, що у 1948 року відбулося не народження, а хрещення кібернетики - науки про управління. Саме до цього часу з найбільшою гостротою постало питання підвищення якості управління в нашому ускладненому світі. І кібернетика дала фахівцям різного профілю можливість застосовувати точний науковий аналіз для вирішення проблем управління.

Сьогодні досягненнями кібернетики користуються математики та фізики, біологи, фізіологи та психіатри, економісти та філософи, інженери різних спеціальностей.

Перенесення ідей і моделей з одних областей до інших, спілкування між ко6ой фахівців різного профілю деякою єдиною мовою кібернетики зробили свою справу. З'явилися кібернетичні за своїм духом моделі в науках, які досі не знали точних методів та розрахунків. Виникли наукові напрями, які набули характерних назв: хімічна кібернетика, юридична кібернетика, технічна кібернетика тощо. Усі ці «кібернетики» вивчають використання інформації під час управління у тому класі систем, який вивчає відповідна наука. Найбільш активно розвивається технічна кібернетика. До її складу входить теорія автоматичного управління, яка стала теоретичним фундаментом автоматики.

Помітне місце у кібернетиці займає теорія розпізнавання образів. Основне завдання цієї дисципліни – пошук вирішальних правил, за допомогою яких можна було б класифікувати численні явища реальності, співвідносити їх із деякими еталонними класами. Розпізнавання образів - це прикордонна наука між кібернетикою та штучним інтелектом, оскільки пошук вирішальних правил найчастіше здійснюється шляхом навчання, а навчання, звісно, ​​інтелектуальна процедура. У кібернетиці виділяється навіть спеціальна область досліджень, що отримала назву навчання на прикладах.

У Останнім часомоб'єктом найпильнішого вивчення, самого детального дослідження став живий організм: сама людина як керуюча система вищого типу, ті чи інші функції якої інженери та вчені прагнуть відтворити в автоматах. Наскільки принципи роботи живих систем можна використовувати у штучних об'єктах? Відповідь на це питання шукають біоніка та нейрокібернетика – прикордонні науки між кібернетикою та біологією. Нейрокібернетика- Наука, що вивчає процеси переробки інформації в нервовій тканині тварин і людини. Біоніка- Наука про те, як знахідки живої природи, реалізовані в живих організмах, можна переносити в штучні системи, створювані людиною.

Кібернетику також дуже цікавлять рівноважні стани в різних системах та способи їх досягнення. Цими питаннями займається гомеостатика, нещодавно виникла наука, що ще перебуває в стадії оформлення. Гомеостатика- наука про досягнення рівноважних станів за наявності багатьох факторів, що діють одночасно.

Швидко розвиваються області кібернетики – економічна кібернетика і соціальна кібернетика, вивчають, відповідно, процеси управління, які у економіці та людському суспільстві.

Кібернетику іноді розглядають як прикладну інформатику в галузі створення та використання автоматичних або автоматизованих систем управління різного ступеня складності, від управління окремим об'єктом (верстатом, промисловою установкою, автомобілем тощо) до найскладніших систем управління цілими галузями промисловості, банківськими системами, системами зв'язку і навіть спільнотами людей.

Кібернетикою називають науку про управління, зв'язок та переробку інформації.

Роком народження сучасної кібернетики вважається 1948, коли американський математик Н.Вінер опублікував працю «Кібернетика, або управління і зв'язок в живих організмах і машинах». Кібернетика вивчає загальні властивості різних систем управління незалежно від їхньої матеріальної основи. Ці властивості мають місце в живій природі, техніці та в колективах людей.

4.1. КИБЕРНЕТИКА ТА ІНШІ НАУКИ

Читач загалом знає предмет багатьох природничих, громадських і технічних наук, як-от фізика, математика, хімія, біологія, біофізика, історія, електротехніка тощо. Серед цих наук особливе становище займає математика - наука, в якій вивчаються просторові форми та кількісні відносинисправжнього світу. Винятковість цієї науки в тому, що вона є інструментом пізнання у будь-якій галузі людського знання. Усі науки, як зазначалося, розвиваються, використовуючи у тому чи іншою мірою математичні закономірності. Подібне можна віднести і до кібернетики.

Вінер побачив у багатьох різних науках спільні питання та риси. Управління здійснюється у суспільстві, у багатьох технічних системах, у живому організмі. Інформація переробляється людьми, обчислювальними машинами, в біологічних системах, вона передається провідною лінією, радіоканалом, невральними структурами.

На основі багатьох наук і виникла кібернетика. Все перерахувати неможливо, але безсумнівно вплив техніки, математики (теорія автоматичного регулювання, математична логіка, теорія інформації та зв'язку, обчислювальні машини та ін.) та фізіології (вчення про умовні рефлекси, принцип зворотної аферентації, теорія функціональних систем та ін.).

Схематично місце кібернетики у системі наук показано на рис. 4.1.

Мал. 4.1

Цікаво відзначити, що поява нових наук на базі комплексу існуючих продовжується і зараз. Як приклад можна вказати синергетику- сфера наукових досліджень, метою яких є виявлення загальних закономірностей у процесах освіти, стійкості та руйнування впорядкованих тимчасових та просторових структур у складних системах різної природи (фізичної, хімічної, біологічної та ін.).

У розвиток і створення кібернетики прямий чи опосередкований внесок зробили багато російські та радянські вчені. Серед них фізіологи та медики І.М. Сєченов (1829-1905), І.П. Павлов (1849 – 1936), А.А. Богданов (1873 – 1928), П.К. Анохін (1898-1974), В.В. Парін (1903-1971), Н.М. Амосов (р. 1913), техніки різних напрямів та математики І.А. Вишне-градський (1831 – 1895), А.М. Ляпунов (1857 – 1918), А.І. Берг (1893-1979), С.А. Лебедєв (1902-1974), О.М. Колмогоров 71903-1987), А.А. Харкевич (1904-1965), В.А. Котельников (нар. 1908), Л.В. Канторович (1912-1986), В.М. Глушков (1923-1982) та ін.

4.2. КИБЕРНЕТИЧНІ СИСТЕМИ

Кібернетичною системою називають упорядковану сукупність об'єктів (елементів системи), що взаємодіють та взаємопов'язані між собою, які здатні сприймати, запам'ятовувати та переробляти інформацію, а також обмінюватися інформацією.

Прикладами кібернетичних систем є колективи людей, мозок, обчислювальні машини, автомати. Відповідно до цього елементами кібернетичної системи може бути об'єкти різної фізичної природи: людина, клітини мозку, блоки обчислювальної машини тощо.

Стан елементів системи описується деякою множиною параметрів, які поділяються на безперервні, що приймають будь-які речові значення в деякому інтервалі, і дискретні, що приймають кінцеві множини значень. Так, наприклад, температура тіла людини – безперервний параметр, а її стать – дискретний параметр. У загальному випадку стан елемента кібернетичної системи

ми може змінюватись і залежить як від самого елемента, так і від впливу навколишніх елементів та зовнішнього середовища.

Структура кібернетичної системи визначається організацією зв'язків між елементами системи та є функцією станів самих елементів та зовнішніх впливів.

Функціонування кібернетичної системи описується трьома сімействами функцій: функціями, які враховують зміну станів елементів системи, функціями, що викликають зміни у структурі системи, зокрема внаслідок зовнішнього впливу, та функціями, визначальними сигнали, передані системою її межі. Для більш повного описусистеми слід враховувати її початковий стан.

Кібернетичні системи розрізняються за своєю складністю, ступенем визначеності та рівнем організації.

Складність системи залежить від кількості елементів, її складових, від складності структури та різноманітності внутрішніх зв'язків. Існують складні кібернетичні системи, які можуть бути детально відомі, оскільки є створенням людини. Водночас такі складні кібернетичні системи, як біологічні, завдяки численним і незрозумілим різноманітним зв'язкам між безліччю елементів у багатьох випадках детального опису не піддаються. При дослідженні складних систем має місце і процес, зворотний поділу системи на елементи: системи представляються як укрупнених блоків, кожен із яких сам є системою. Таким чином, складні системи можуть складатися із більш простих. Система вищого рівня є об'єднання підсистем нижчого рівня, тобто. організація системи має ієрархічний характер.

Між рівнями ієрархії можуть бути взаємозв'язки. Саме поняття елементів у сенсі є відносним. У різних випадках та сама частина системи може бути і елементом, і блоком, і всією системою. Так, наприклад, щодо функцій мозку його можна розглядати як елемент, тоді як при вивченні роботи мозку у зв'язку з його внутрішньою будовою за елемент слід приймати окремі нейрони. У свою чергу, нейрон буде кібернетичною системою щодо його з урахуванням клітинної будови.

Кібернетичні системи поділяються на безперервні та дискретні. У безперервних системах всі сигнали, що циркулюють у системі, і стан елементів задаються безперервними параметрами, в дискретних - дискретними. Існують, однак, і змішані (гібридні)

системи, у яких є параметри обох видів. Розподіл систем на безперервні та дискретні є умовним та визначається необхідним ступенем точності досліджуваного процесу та технічними та математичними зручностями. Деякі процеси або величини, що мають дискретну природу, наприклад електричний струм(дискретність електричного заряду: не може бути заряд меншим, ніж заряд електрона), зручно описувати безперервними величинами. В інших випадках, навпаки, безперервний процес має сенс описувати дискретні параметри. Так, наприклад, безперервну функцію виділення нирок зручно описувати дискретною п'ятибальною характеристикою. Крім того, при будь-яких фізичних вимірах, роблячи їх через певні інтервали часу, фактично отримують набір дискретних величин. Все сказане свідчить, що дискретні системи більш універсальні, ніж безперервні.

Під час дослідження безперервних систем застосовують апарат диференціальних рівнянь, щодо дискретних систем - теорію алгоритмів.

У кібернетиці та техніці прийнято поділ систем на детерміновані та імовірнісні. детермінованоюназивають таку систему, елементи якої взаємодіють певним чином. Стан і поведінка такої системи передбачається однозначно і описується однозначними функціями. Поведінку імовірнісних систем можна визначити з деякою часткою достовірності, так як елементи системи знаходяться під впливом таких великої кількостівпливів, що взаємодія всіх елементів може бути описано точно. Один із прикладів - реакція організму на вплив фізичними факторами (силовий, електричний, тепловий та ін.); вона має імовірнісний характер.

Система називається замкненою, якщо її елементи обмінюються сигналами лише між собою. Незамкнені, або відкриті системи обов'язково обмінюються сигналами із зовнішнім середовищем.

Для сприйняття сигналів із зовнішнього середовища та передачі їх усередину системи будь-яка відкрита системамає рецептори (датчиками чи перетворювачами).У тварин, як і кібернетичної системи, реценторами є органи почуттів - дотик, зір, слух тощо., у автоматів - датчики: тензометричні, фотоелектричні, індукційні тощо. (Див. 21.3).

У довкілля сигнали передаються у вигляді виконавчих механізмів, званих ефекторами.Мова, руки, міміка обличчя для людини - кібернетичної системи - эффекторами.

Рецептором для автомата з газованою водою є кнопка або приймач монет, ефектором – видача газованої води.

Складні кібернетичні системи мають характерну властивість - здатність накопичувати інформацію, яка згодом може бути використана при роботі керуючої системи. Ця властивість називається, за аналогією з подібною властивістю людського мозку, пам'яттю. Запам'ятовування в кібернетичних системах здійснюється двома способами: по-перше, внаслідок зміни стану елементів системи, по-друге, внаслідок зміни її структури.

4.3. ЕЛЕМЕНТИ ТЕОРІЇ ІНФОРМАЦІЇ

Центральне місце у кібернетиці займає інформація.Цей термін неодноразово зустрічався у курсі без спеціального роз'яснення як загальнозрозумілим. Слово «інформація» 1 означає, за сучасними уявленнями, сукупність відомостей, даних, передачу повідомлень.

Джерелом інформації може бути будь-яке явище чи подія, проте вона повинна мати сенс і бути сигналом до тієї чи іншої дії. Іноді кажуть, що інформація - система відомостей про навколишній світ, які отримує людина в результаті спостереження та спілкування з іншими людьми. Люди отримують інформацію, коли відчувають біль, голод, холод, бачать, чують, розмовляють іншими людьми, читають книжки тощо.

Проте уявлення у тому, що інформацію отримує лише людина, є суб'єктивним. Насправді це поняття має більш широке значення. Так, безперервне регулювання роботи внутрішніх органів тварин та системи розвитку рослин пов'язане з передачею інформації.

Не слід вдаватися і в іншу крайність, вважаючи, що будь-яке відображення подій у світі є інформацією. Навряд можна вважати, що зниження температури в горах є для скель інформацією про настання зими.

Передача, отримання та переробка інформації властиві системам, досить складно організованим, специфічна особливість яких полягає внаявність процесів управління. Помічає-

Informatio (лат.)- Роз'яснення, поінформування.

тельною особливістю інформації і те, що вона знищує незнання чогось, зменшує невизначеність ситуації.

Науковий підхід до вивчення інформації був викликаний «інформаційним вибухом» - лавиноподібним потоком інформації внаслідок бурхливого розвитку науки та техніки у середині XX ст.

Поняття інформації вкібернетиці грає таку ж важливу роль, як поняття енергії та маси вфізики. Розділ кібернетики, присвячений питанням збору, передачі, зберігання, переробки та обчислення інформації, отримав назву теорія інформації.Розглянемо коротко елементи цієї теорії.

Передача інформації здійснюється каналами зв'язку у вигляді сигналів,вироблюваних органами кібернетичної системи. Каналом зв'язкуназивається середовище, яким передаються сигнали. При усній розмові сигналом є мова, а каналом зв'язку - повітря, радіопередачі музики сигналом є звук, а каналами зв'язку - електромагнітне поле і повітря.

Фізичним носієм сигналу можуть бути різні види матерії, які при передачі одного сигналу можуть чергуватись. Наприклад, при радіопередачі думка, що виражається словом, передана за рахунок біоелектричних імпульсів голосовим м'язам, викликаючи їх скорочення, створює звуковий образ, який в результаті коливання мембрани в мікрофоні перетворюється на електричний імпульс - сигнал, що передається на відстань. При цьому сигнали повинні відповідати вимогам ізоморфізму. Під ізоморфізмомрозуміють таку відповідність фізично різних явищ, у якому зберігається, не спотворюється зміст переданого повідомлення.

Порушення ізоморфізму призводить до спотворення інформації. Спотворення сигналів як внаслідок порушення ізоморфізму, так і внаслідок зовнішніх перешкод називають шумом.

Залежно від значення сигналів, що передаються, їх ділять на інформаційні,повідомляють будь-яку інформацію, та виконавчі,які укладають будь-яку команду до дії. Розрізняють сигнали дискретніі безперервні.Прикладом дискретного сигналу є передача азбукою Морзе або передача цифр імпульсами струму, прикладом безперервного - зміна напруги ланцюга, що відповідає зміні температури.

Будь-яке повідомлення складається із комбінації простих сигналів певної фізичної природи. Повний набір таких сигналів називають алфавітом,один сигнал - буквою алфавіту.Для передачі його слід описати за допомогою будь-якого алфавіту, інакше кажучи, за-

кодувати. кодуваннямназивається опис будь-якого повідомлення з допомогою певного алфавіту, тобто. встановлення однозначної відповідності між параметрами, що характеризують сигнал, та інформацією. Переклад цього повідомлення на інший алфавіт називається перекодуванням,розшифрування повідомлення - декодування.

Для передачі повідомлень у господарській та наукового життякодування провадиться людиною. Однак природою створено природні способи кодування. Ці способи становлять величезний інтерес для науки, наприклад, вивчення способу кодування спадкової інформації про дорослий організм у зародковій клітині. Застосування кодування дозволяє використовувати невеликий алфавіт передачі великої інформації. Виявилося, що будь-яку інформацію можна закодувати за допомогою двох символів (0,1). Такий код називається двійковим.

Передача будь-якого сигналу пов'язана з витратою енергії, проте кількість інформації, що передається, і тим більше її зміст не залежать від енергії сигналу. Більш того, дуже часто сигнал малої енергії передає повідомлення, в результаті якого може бути викликаний процес, пов'язаний із величезною витратою енергії. Наприклад, атомний вибухможе бути викликаний натисканням кнопки-включача відповідного пристрою, спокійна інформація про чиїсь непривабливий вчинок може викликати вибух обурення.

У кібернетиці неважливо, яка енергія витрачена передачі інформації, але істотно, скільки інформації буде передано чи можна передати з того чи іншого каналу зв'язку. Для кількісного підрахунку інформації слід відволіктися від змісту повідомлення, аналогічно як для вирішення арифметичного прикладу відволікаються від конкретних предметів. Складаючи, наприклад, 2 і 3, отримуємо 5, при цьому несуттєво, які предмети складаємо: яблука, ракети або зірки.

Як же обчислюється кількість інформації? Вже зазначалося, що тоді має сенс, що вона зменшує ступінь незнання, тобто. процес отримання інформації пов'язаний зі збільшенням визначеності наших відомостей про об'єкт. Повідомлення несе інформацію, якщо із сукупності реально можливих подій вказується певна певна.

Наприклад, читаючи історію хвороби, лікар отримує інформацію про хвороби даного пацієнта: з усього різноманіття різних захворюваньвиділено лише ті, які переніс цей хворий. Повідомлення про вже відоме не несе інформації; так, для грамотної людини

не містить інформації твердження, що після 15 числа місяця настає 16-те.

Чим більше можливостей має подія, тим більшу інформацію про неї несе повідомлення. Так, при одноразовому киданні гральної кістки (6 граней) отримують більшу інформацію, ніж при киданні монети (2 сторони), бо перший випадок має більшу кількість рівноможливих результатів, ніж другий. Кажуть, що кількість інформації змінюється щодо зворотної ймовірності.

Оскільки мірою невизначеності будь-яких подій є ймовірність, слід припустити, що кількісна оцінка інформації пов'язані з основними уявленнями теорії ймовірностей. Дійсно, сучасний метод підрахунку інформації ґрунтується на ймовірнісному підході при розгляді систем зв'язку та кодування повідомлень.

Розглянемо метод підрахунку кількості інформації, що міститься в одному повідомленні, запропонований Шенноном і використовуваний у сучасній теорії інформації.

Міра кількості інформації може бути знайдена як зміна ступеня невизначеності в очікуванні певної події. Припустимо, що є kрівноймовірних наслідків події. Тоді очевидно, що ступінь невизначеності однієї події залежить від k:в разі k= 1 прогноз події є достовірним, тобто. ступінь невизначеності дорівнює нулю; у разі великого kпередбачити подію важко, ступінь невизначеності велика.

Отже, потрібна функція f(k)(міра кількості інформації або зміна ступеня невизначеності) повинна дорівнювати нулю при k = 1 та при зростанні kзростати.

Крім того, функція fмає задовольняти ще одній умові. Припустимо, що проводяться два незалежні досвіди, один з них має kрівноймовірних наслідків, а інший - l.Природно припустити, що невизначеність f(kl)спільної появи деякого поєднання подій першого та другого дослідів більше f(k)і f(l)і дорівнює сумі невизначеностей результатів кожного з дослідів:

У лівій частині формули представлено функцію f(kl)від твору kl,рівного числа можливих пар поєднань результатів першого та другого дослідів. Формулі (4.1) відповідає логарифмічна функція f(k) – log. k.

Крім того, отримана функція задовольняє умовам log a 1 = 0 і зростає зі збільшенням k.

Оскільки перехід від однієї системи логарифмів до іншої залежно від основи зводиться до множення функції log a kна постійний множник, то основа логарифмів вирішальної ролі не грає і позначиться лише з виборі одиниць кількості інформації.

Отже, вважатимемо функцію log a kмірою невизначеності (кількість інформації) при kрівноймовірних наслідків. Імовірність кожного результату (події) дорівнює р= р 1 = р 2 = р 3 = ... = p k= 1/k Оскільки невизначеності різних подій підсумовуються, то невизначеність кожного окремого результату дорівнює

У досвіді, що має результати різної ймовірності р 1 р 2 ... p kміра невизначеності кожного окремого результату запишеться за виразом

(4.3):

а міра невизначеності всього досвіду - як сума цих невизначеностей:

Це середнє значення логарифму ймовірності. За аналогією з формулою Больцмана [див. (12.20)], Н називається ентропієюабо інформаційною ентропією.Цю величину можна як міру інформації.

Досліджуючи на екстремум (4.4), знаходимо, що найбільшою невизначеністю має подія з рівноймовірними наслідками. Випробування у цьому випадку дає найбільшу інформацію:

В окремому випадку двох рівноможливих подій кількість інформації, отриманої при повідомленні, дорівнює

Для вибору одиниці кількості інформації покладемо а - 2, тоді з (4.6) маємо

H= log a 2 = 1.

Ця кількість інформації приймається за біт (біт - інформація, що міститься в повідомленні про одну із двох рівноймовірних подій). Приймаючи (4.5) а= 2, отримуємо, що кількість інформації

виявляється у бітах.

Порахуємо інформацію, отриману при випаданні 1 у разі кидання гральної кістки. Використовуючи (4.7), маємо

Поняття інформації одна із найважливіших у кібернетиці, оскільки будь-який процес управління пов'язані з отриманням, накопиченням і передачі інформації. Відбиваючи загальні властивості матеріального світу, поняття інформації постає як філософська категорія.

Інформаційні процеси мають місце під час роботи будь-яких систем управління - від процесів передачі спадкових ознак до процесів спілкування для людей і машинами. Аналогічно як за допомогою енергії у фізиці визначається міра перетворення однієї форми руху на іншу, в кібернетиці інформація є мірою процесів відображення матеріального світу.

Як зазначалося, інформація передається каналами зв'язку з допомогою сигналів. Інформація, сприйнята від джерела приймальними елементами (органами почуттів, мікрофонами, фотоелементами тощо), перетворюється пристроєм, що кодує, у форму, зручну для передачі сигналу, наприклад в електричний сигнал, і передається по каналу зв'язку до приймача, в якому інформація декодується, наприклад, у звук, і повідомляється слухачеві. Загальна схема системи передачі зображена на рис. 4.2.

Мал. 4.2

На закінчення відзначимо, що деякі кількісні висловлювання теорії інформації поки що не знайшли застосування в медичній кібернетиці. Ця обставина обумовлена ​​загальним, поки що значною мірою якісним характером медицини.

4.4. УПРАВЛІННЯ ТА РЕГУЛЮВАННЯ

Щоб відбувалося цілеспрямоване зміна поведінки кібернетичної системи, необхідно управління.

Управління- це здійснення впливу накібернетичнусистему (об'єкт) відповідно до наявної програми чи мети її функціонування. Коротко кажучи, управління - це вплив на об'єкт для досягнення заданої мети.

Цілі управління можуть бути різними. У найпростішому випадку це, наприклад, просто підтримання постійним будь-якого параметра (постійної вологості у приміщенні, температури). У більш складних кібернетичних системах метою управління є завдання пристосування до змінних умов, наприклад пристосування до середовища існування біологічного індивідуума, що змінюється.

Встановлено, що схема управління об'єктами різної природи є загальною як для органічного світу, включаючи механізми управління в живому організмі та механізми біологічної еволюції, так і для неорганічного світу, аж до електронно-обчислювальних машин та управління космічними кораблями.

Ця подібність дозволяє проводити аналогії між живими системами, що пройшли удосконалення протягом тривалого процесу еволюції, та технічними пристроями, більш простими та менш досконалими.

Дослідження біологічних систем управління та порівняння їх із технічними системами, з одного боку, дозволяють знайти нові принципи для створення більш складних технічних пристроїв, а з іншого боку, зрозуміти принципи управління, що лежать в основі біологічних об'єктів та процесів. Перший бік питання є змістом наукового напряму, який отримав назву «біоніка».

У будь-якій системі управління слід розрізняти керуючий орган і об'єкт управління, і навіть лінії зв'язку (канали зв'язку) з-поміж них. Керуючий орган є дуже важливою частиною кібернетичної системи. Він являє собою керуючу систему, яка переробляє отриману інформацію і виробляє керуючу-

щі дії. Процеси переробки інформації відбуваються у різних природних та штучних керуючих системах. До них відносяться мислення, переробка інформації в автоматизованих системах, зміна спадкової інформації у процесі еволюції біологічних видів тощо. Керуючі впливи передаються через відповідні ефектори об'єкт управління. Зв'язок здійснюється за рахунок фізичних процесів, що несуть інформацію і є сигналом. Отримавши сигнал, об'єкт управління перейде у відповідний стан.

Найбільш цікавим є таке управління, при якому операції, що забезпечують досягнення заданої мети управління, виконуються системою, що функціонує без втручання людини відповідно до заданого алгоритму. Такий варіант називається автоматичним керуванням.

Різновидом автоматичного управління є автоматичне регулювання. Цей термін використовують у тих випадках, коли мета управління - автоматична підтримка сталості або зміни за необхідним законом деякої фізичної величини об'єкта управління (регулювання). Керуючий орган при цьому може бути названий регулятором.

Якщо система керування не отримує або не враховує інформацію від об'єкта управління, вона називається розімкнутою.Схематично таке керування показано на рис. 4.3 із зазначенням каналу (лінії) прямого зв'язку. Таке управління реалізується у світлофорі, генетичній системі, ЕОМ.

У режимі розімкнутої системи здійснюється автоматичне керування (регулювання) з обурення. Пояснимо це прикладом пристрою, який автоматично підтримує комфортні температурні умови в приміщенні (рис. 4.4). Тут об'єктом регулювання є кондиціонер. Обурення (температура зовнішнього повітря) впливає регулятор (спеціальний термометр) і впливає на температуру повітря у приміщенні. Термометр залежно від обурення подає сигнал кондиціонеру для включення його в роботу або в режимі нагрівального пристрою або охолоджуючого.

Повітря відповідної температури надходить у приміщення. Істотно,

що в цій системі нагрівання або охолодження повітря в приміщенні залежить від температури довкілля, а не від температури повітря у приміщенні.

Найбільш поширеними та ефективними є системи управління із зворотним зв'язком - замкнуті системи управління (рис. 4.5). Керуючий орган при цьому переробляє інформацію, отриману як ззовні від інших об'єктів си-

стеми, і від об'єкта управління лінією зворотний зв'язок.

Зворотним зв'язком називають передачу впливуабоінформації з виходу системи (елемента) на її вхід, зокрема, вплив об'єкта управління на керуючий орган.

Розрізняють позитивний та негативний зворотний зв'язок. При позитивному зворотний зв'язок результати процесу прагнуть посилити його. У технічних пристроях позитивний зворотний зв'язок сприяє переходу системи до іншого рівноважного стану або викликає лавинний процес.

Негативний зворотний зв'язок перешкоджає розвитку, зміні процесу та стабілізує його. Негативний зворотний зв'язок використовують у замкнутих системах управління.

В якості технічної системиз негативним зворотним зв'язком розглянемо терморегулятор термостата, у якому використовується контактний термометр (рис. 4.6).

При температурі, нижче заданої, ртутний стовпчик у термометрі розриває контакт у ланцюгу реле, воно включає нагрівач, температура підвищується. При температурі вище за норму ртутний стовпчик замикає ланцюг реле, і нагрівач відключається. Розглянута система дозволяє підтримувати в термостаті температуру певному інтервалі. Цей приклад ілюструє автоматичне (регулювання) відхилення.

До кібернетичних систем з негативним зворотним зв'язком (замкнута система управління) відносяться самоврядні

(саморегульовані) системи.Самоврядною системою є, наприклад, організм тварини, в якому самостійно підтримуються постійний склад крові, температура та інші параметри. Система, що складається з групи тварин і хижаків, які харчуються ними, наприклад, зайці та вовки, також є саморегульованою. Збільшення поголів'я вовків призводить до зменшення кількості їжі (зайців), це, своєю чергою, призводить до зменшення кількості вовків, звідси збільшується поголів'я зайців, тощо. В результаті, якщо відволіктися від інших факторів (відстріл вовків, посуха тощо), чисельність вовків та зайців підтримується в цій системі на певному рівні.

Схему самоврядної системи такого типу можна уявити що складається з наступних частин (рис. 4.7): об'єкта управління, який впливає на зовнішнє середовище, якогось чутливого елемента, який отримує інформацію як від зовнішнього середовища, так і в результаті змін, що відбуваються з об'єктом управління, та керуючого органу (регулятора). По каналу 1 в регулятор надходить первинна інформаційна інформація, по каналу 2 - керуюча інформація

Мал. 4.7

до об'єкту керування. Через зовнішнє середовище та чутливий елемент здійснюється зворотний зв'язок.

Вивчення самоврядних систем представляє особливий інтерес для фізіології та біології.

Існують системи оптимального управління, метою яких є підтримка екстремального (мінімального або максимального) значення деякої величини в залежності від зовнішніх умов та сигналів системи, що управляють.

Найпростішим прикладом такого регулювання може бути пристрій кондиціонера, що створює температуру відповідно до вологості повітря. Оптимальна система управління доречна і в тих випадках, коли функція системи зводиться до збереження параметрів, що регулюються, в максимальному або мінімальному значенні при зміні нерегульованих параметрів.

Докладніше питання управління розглядаються у спеціальній теорії керуючих систем. Основними принципами, покладеними в її основу, є зворотний зв'язок та багатоступінчастість управління. Зворотний зв'язок дозволяє кібернетичній системі враховувати реальні обставини та погоджувати їх із необхідною поведінкою. Багатоступінчаста схема управління обумовлює надійність та стійкість кібернетичних систем.

4.5. МОДЕЛЮВАННЯ

У різних галузях знань для дослідження реальних систем та процесів використовуються моделі.

Модель - це об'єкт будь-якої природи, умоглядний чи матеріально реалізований, який відтворює явище, процес чи систему з метою їхнього дослідження чи вивчення. Метод дослідження явищ, процесів та систем, заснований на побудові та вивченні їх моделей, отримав назву моделювання.

Отже, під моделюванням у час розуміють як предметне, копіююче моделювання типу створення моделі планера, а й науковий метод дослідження та пізнання глибокої сутності явища та об'єктів. Основою моделювання є єдність матеріального світу та атрибутів матерії – простору та часу, а також принципів руху матерії.

У кібернетиці моделювання – основний метод наукового пізнання. Це обумовлено абстрактністю кібернетики, спільністю струк-

тури кібернетичних систем та систем управління різної природи. Фактично схеми, наведені на рис. 4.3-4.7 є простими моделями різних систем управління. Питання моделювання у цьому параграфі розглядають ширше рамок кібернетики, враховуючи універсальність цього методу та медико-біологічну спрямованість інтересів читача.

Зупинимося на основних, найбільш суттєвих різновидах моделей: геометричні, біологічні, фізичні (фізико-хімічні) та математичні.

Геометричні моделі - найпростіший їх різновид. Це зовнішнє копіювання оригіналу. Муляжі, що використовуються у викладанні анатомії, біології та фізіології, є геометричними моделями. У побуті геометричні моделі часто використовуються з пізнавальною чи декоративно-розважальною метою (моделі автомашин, залізниці, будівель, ляльки тощо).

Створення біологічних (фізіологічних) моделей ґрунтується на відтворенні в лабораторних умовах певних станів, наприклад захворювання у піддослідних тварин. В експерименті вивчаються механізми виникнення стану, його перебіг, способи на організм для його зміни. До таких моделей відносять штучно викликані інфекційні процеси, гіпертрофування органів, генетичні порушення, злоякісні новоутворення, штучно створені неврози та різні емоційні стани.

Для створення цих моделей на піддослідний організм виробляються різні впливи: зараження мікробами, введення гормонів, зміна складу їжі, вплив на периферичну нервову систему, зміна умов і середовища проживання і ін.

Біологічні моделі важливі для біології, фізіології, фармакології та генетики.

Створення фізичних та фізико-хімічних моделей засноване на відтворенні фізичними та хімічними способами біологічних структур, функцій чи процесів. Фізико-хімічні моделі більш ідеалізовані, ніж біологічні, і являють собою далеку подобу біологічного об'єкта, що моделюється.

Як приклад однієї з перших фізико-хімічних моделей можна навести модель росту живої клітини (1867), в якій зростання імітувалося вирощуванням кристалів CuSO 4 у водному розчині Си та електричні [див. (18.13)] коливання або аперіодичний розряд конденсатора [див. (18.17)], поглинання світла речовиною [(див. ф. (29.6)] та закон радіоактивного розпаду [див. (32.8)]. різним явищамможна побачити єдність природи. Така особливість дозволяє використовувати аналогії при математичному моделюванні, а відповідні моделі і називають предметно-математичними моделями прямої аналогії.

Вивчення явищ за допомогою математичних моделей поділяється на чотири етапи.

Перший етап полягає у виділенні об'єктів моделювання та формулюванні законів, що їх пов'язують. Він завершується записом у математичних термінах уявлень про зв'язки між об'єктами моделі.

З другого краю етапі відбувається дослідження математичних завдань, які з математичної моделі. Метою цього етапу є рішення прямий завдання, тобто. отримання даних, які можна порівняти з результатами досвіду чи спостережень. Для вирішення поставлених завдань використовуються математичний апарат та обчислювальна техніка, що дозволяє отримати кількісну інформацію.

Третій етап дозволяє з'ясувати, наскільки висунута гіпотетична модель задовольняє критерію практики. Вирішення цього питання пов'язане з відповідністю теоретичних наслідків експериментальним результатам. У рамках цього етапу часто вирішується обернена задача, в якій визначаються не відомі раніше деякі характеристики моделі за результатами зіставлення вихідної інформації з результатами спостережень.

Запропонована модель непридатна, якщо за жодних значень її характеристик не можна погодити вихідну інформацію з експериментом.

У четвертий етап входить аналіз моделі внаслідок накопичення даних про неї та її модернізація.

Залежно від характеру моделей їх умовно поділяють на феноменологічні та структурні.

Феноменологічні (функціональні)моделі відображають тимчасові та причинно-наслідкові відносини між параметрами, що характеризують функції біологічного об'єкта без урахування його структури.

Об'єкт сприймається як «чорний ящик» - система, у якій зовнішньому спостерігачеві доступні лише вхідні і вихідні величини, а внутрішня структура невідома (рис. 4.8). Метод «чорної скриньки»

широко застосовують на вирішення завдань моделювання складних кібернетичних систем у випадках, коли інтерес представляє поведінка системи. Так, наприклад, враховуючи складну «конструкцію» мозку людини та ризик прямого приладового впровадження в її структури, резонно досліджувати мозок як «чорну скриньку»). Це можна робити, досліджуючи розумові здібності людини, її реакцію на звук, світло і т.д.

Структурні моделі будуються з урахуванням структури об'єкта, що відбиває його ієрархічні рівні.

При цьому структуру відносять приватні функції окремих підсистем. Такі моделі краще висловлюють сутність біологічних систем, але складні обчислень.

Складання моделей проводиться за певною схемою. Спочатку формулюється мета моделювання, потім висловлюється гіпотеза, що представляє якісний опис системи, вибираються тип моделі та математичні методиїї описи в залежності від мети та роду інформації.

Заключний етап полягає у створенні моделі та порівнянні її із системою-об'єктом з метою ідентифікації.

4.6. ПОНЯТТЯ ПРО БІОЛОГІЧНУ ТА МЕДИЧНУ КИБЕРНЕТИКУ

Біологічна кібернетика є науковий напрям, у якому ідеї, методи та технічні засоби кібернетики застосовуються до розгляду завдань біології та фізіології.

Біологічна кібернетика може бути представлена ​​теоретичною та практичною частиною. Основним завданням теоретичної біологічної кібернетики є вивчення загальних питаньуправління, зберігання, переробки та передачі інформації в живих системах. Одним із найважливіших методів практичної біологічної кібернетики є метод моделювання – моделювання структури та поведінки біологічних систем. У розвиток цього методу біологічна кібернетика включає питання конструювання штучних систем, що відтворюють діяльність окремих органів, їх внутрішні зв'язки і зовнішні взаємодії. У цьому напрямку біологічна кібернетика стуляється з медичної.

Медична кібернетикає науковим напрямом, пов'язаним із використанням ідей, методів та технічних засобів кібернетики в медицині та охороні здоров'я. Умовно медичну кібернетику можна подати такими групами.

1. Обчислювальна діагностика хвороб.Ця частина в основному пов'язана з використанням обчислювальних машин для встановлення діагнозу.

Структура будь-якої діагностичної системи складається з медичної пам'яті (сукупний медичний досвід для цієї групи захворювань) та логічного пристрою, що дозволяє зіставити симптоми, виявлені у хворого на опитування та лабораторне обстеження, з наявним медичним досвідом. Цю ж структуру слідує і діагностична обчислювальна машина.

Першим кроком є ​​розробка методик формального опису стану здоров'я пацієнта, проводять ретельний аналіз щодо уточнення клінічних параметрів та ознак, що використовуються в діагностиці. Відбирають головним чином ознаки, які допускають кількісну оцінку.

Крім кількісного вираження фізіологічних, біохімічних та інших характеристик хворого для обчислювальної діагностики необхідні відомості про частоту (апріорну ймовірність) клінічних синдромів та діагностичних ознак, про їх класифікацію, залежність, оцінку діагностичної ефективності ознак тощо. Всі ці дані зберігаються у пам'яті машини.

Наступним кроком є ​​вибір алгоритму. Машина зіставляє симптоми хворого із даними, закладеними в неї у пам'яті.

Логіка обчислювальної діагностики відповідає логіці лікаря, який визначає діагноз: сукупність симптомів зіставляється з попереднім досвідом медицини.

Нової (невідомої) хвороби машина не встановить. Лікар, який зустрів невідоме захворювання, зможе описати його ознаки. Подробиці такого захворювання можна встановити лише проводячи спеціальні дослідження. ЕОМ у таких дослідженнях зможе відігравати допоміжну роль.

2. Кібернетичний підхід до лікувального процесу.Встановивши діагноз, лікар призначає та проводить лікування, яке, як правило, не зводиться до одноразового впливу. Це складний процес, під час якого лікар знову і знову отримує медико-біологічну інформацію про хворого, аналізує цю інформацію та відповідно до неї уточнює, змінює, припиняє або продовжує лікувальну дію.

Для кібернетичних систем характерний цілеспрямований вплив системи керування на об'єкт управління (див. 4.4).

Лікар керує хворим, система лікар-хворий є кібернетичною, тому кібернетичний підхід можливий і до лікувального процесу. Однак, незважаючи на такі можливості, поки що проникнення ідей, методів та технічних засобів кібернетики до цієї, найголовнішої, частини медицини досить скромне.

В даний час кібернетичний підхід до лікувального процесу полегшує роботу лікаря, дозволяє ефективніше проводити лікування тяжкохворих, своєчасно вжити заходів при ускладненнях під час операції, розробити та контролювати процес лікування медикаментами, створювати біокеровані протези.

Стисло зупинимося на можливостях застосування такого підходу.

Контроль за станом організму людини необхідний у багатьох сферах людської діяльності (спортивної, виробничої, навчальної, військової), але особливо важливий він у стресових ситуаціях або в таких лікувальних умовах, як, наприклад, хірургічні втручання із застосуванням штучного кровообігу, дихання, при реанімації, у стані наркозу тощо.

Для цих цілей створюються інформаційні системиоперативного лікарського контролю(ІСОВК), які здійснюють знімання медико-біологічної інформації, автоматичне розпізнавання функціонального стану пацієнта, фіксацію порушень у діяльності організму, діагностування захворювання, керування пристроями, що регулюють життєво важливі функції.

До завдань оперативного лікарського контролю входять спостереження за станом тяжкохворих за допомогою систем стеження (моніторних систем), спостереження за станом здорових людей, які перебувають в екстремальних умовах (стресові стани, невагомість, гіпербаричні умови, середовище зі зниженим вмістом кисню тощо).

Реалізація принципу інтенсивного догляду можлива внаслідок створення комплексу, що дозволяє автоматично безперервно контролювати стан хворого та повідомляти про його зміни.

Особливо важливо отримувати швидкі та точні відомості про стан хворого під час операції. У процесі операції фіксується дуже багато (близько 1000) різних властивостей, характеризуючих стан хворого. Проаналізувати і простежити за такою кількістю параметрів надзвичайно стислі термінидля лікаря практично неможливо. У цих випадках на допомогу приходить ЕОМ, тим більше що при використанні ЕОМ у неї можна заздалегідь вкласти попередні

записи з історії хвороби, відомості про наявність медикаментів, вказівки заходів, які необхідно вжити у критичних ситуаціях.

Загальні дані про хворих, що оперуються, вводяться в ЕОМ заздалегідь. Введення даних про поточний стан проводиться з моменту надходження хворого на операційну. Крім відомостей про стан хворого вводяться відомості про час, вид і дозу анестезії та медикаментів та починається безперервна фіксація медико-біологічних параметрів. В результаті, якщо якісь показники виходитимуть за критичні значення, ЕОМ повідомить у вигляді звукових або світлових сигналів про небезпеку, видасть на реєструючий пристрій інформацію, яка пояснює причини тривоги, та рекомендації щодо їх усунення.

Ще однією можливістю застосування кібернетики в медицині є математичне моделювання лікувального процесу, яке може бути основою розрахунку оптимальних лікувальних впливів. Так, наприклад, вдається розрахувати процес введення лікарського препаратув організм хворого, щоб викликати найкращий лікувальний ефект.

Кібернетичний підхід реалізується під час створення складних протезів, які замінюють деякі органи. Пояснимо це прикладом.

Дослідження біострумів м'язів показало, що через можливість їх знімання безпосередньо на м'язах вдається визначити інформацію, що посилається до м'язів (виконавчих, керованих органів) центральною нервовою системою (керуючою системою). Було встановлено також, що біоструми можуть виникати в м'язі при команді центральної нервової системи і без виконання команди, наприклад, у разі відсутності кінцівки або її частини.

Ці властивості біострумів м'язів дозволили розробити активні протези кінцівок. Звичайний протез, наприклад, ноги, відновлював лише частину функції - опору, функція управління та координації в ньому була відсутня.

Розроблено протези кінцівок із біоелектричним управлінням. Для управління такими кінцівками розроблені спеціальні системи, в які входять пристрої знімання біопотенціалів, підсилювач і перетворювач, що посилює сигнал і трансформує його у форму, придатну для управління механічною частиною протеза (електродвигуни, редуктори і т.п.) та приведення в рух власне протеза ( кисть руки, пальці, стопа ноги і т.д.).

За допомогою перетворювачів (датчиків), що сприймають зовнішні впливи на штучний орган, здійснюється зворотний зв'язок: електричний сигнал з перетворювача трансформується в сиг-

нал, подібний до імпульсів у сприймаючих нервах живого організму, і посилається від периферії до центру через неушкоджені ділянки шкіри хворої кінцівки.

3. Автоматизовані системи управління та можливості застосування їх для організації охорони здоров'я.У попередніх розділах в основному наголошувався на процесах управління в біологічних системах. Однак у своєму первородному варіанті термін «управління» більше синонімізувався з поняттям «керівництво» і належав до управління господарством, підприємством, тобто. колективом людей, які виконують певну мету. Таке розуміння управління, зрозуміло, також є кібернетичним і, отже, процес управління-керівництво може бути оптимізований з використанням методів та технічних засобів кібернетики.

Така оптимізація призвела до створення у народному господарстві автоматизованих систем управління (АСУ). АСУ відрізняється від традиційних форм управління тим, що в них широко використовують обчислювальну техніку для збору та переробки інформації, а також нові організаційні принципи для реалізації найбільш ефективного управліннявідповідним об'єктом (системою).

Об'єкти управління АСУ різні як за своїми масштабами, і за призначенням: ділянку цеху, кабінет лікаря, приймальне відділення, підприємство, школа, лікарня, охорона здоров'я, галузь промисловості, народне господарство країни тощо.

Залежно від рівня ієрархії АСУ поділяють окремі системи. Так, наприклад, практично у будь-якій галузі господарства можна виділити галузеву автоматизовану систему управління(ОАСУ).

Охорона здоров'яє галузь народного господарства, тому для управління цією галуззю було створено ОАСУ «Охорона здоров'я».

Не вдаючись у деталі такої ОАСУ, що є завданням спеціального курсу медичному вузі, відзначимо лише деякі особливості.

Будь-які ОАСУ можуть будуватися з урахуванням моделей, які враховують як зв'язку всередині цієї галузі, а й міжгалузеві зв'язку, тобто. взаємини цієї системи з усім народним господарством. Стосовно ОАСУ «3охорона здоров'я» модель повинна включати як блок управління, так і інші елементи: профілактику, лікування (з діагностикою), медичну науку, кадри, матеріальне забезпечення.

Кожен із перелічених елементів (блоків) ОАСУ пов'язаний як з елементами цієї системи, так і з іншими системами. Проілюструємо це з прикладу профілактики захворювань. Вона включає імунізацію населення, масові медичні огляди, медичне

просвітництво та ін. Масові медичні огляди пов'язані з наявністю підготовлених лікарських кадрів, забезпеченістю апаратурою та ін. (внутрішні зв'язки та залежності), станом та розвитком промислових підприємств, розміщенням населення за географічним зонамта ін. (Зовнішні зв'язки, що виходять за межі даної ОАСУ).

Кібернетик – це фахівець, який займається вивченням управління інформаційними процесамиу системах, а також механізмами її передачі там. Кібернетика виникла на стику великої кількостінаук. Вона має зв'язки України із величезною кількістю різноманітних дисциплін: психологією, соціологією, біологією, інформатикою тощо. Можна сміливо сказати, що кібернетика - яка вивчає управляючі системи.

Трохи про системи

Система - це впорядкована сукупність елементів, між якими відбувається якась взаємодія та яка спрямована на реалізацію певного завдання. Основне правило систем - те, що жодна з них не є банальною сукупністю всіх елементів. Як приклад можна навести будь-яку систему. Якби комп'ютер був банальною сукупністю деталей, він просто не працював.

Кібернетик – це фахівець, який вивчає і комп'ютер у тому числі. Також у сферу його наукових інтересів входять завдання, які виконуються комп'ютером. Виходячи з того, наскільки це ефективно оцінюються можливості для вдосконалення певної системи. Комп'ютер є керованою системою. Це означає, що вона може змінюватись під впливом людини. Є й некеровані системи, наприклад Всесвіт. Вона не входить до сфери інтересів кібернетиків через те, що не може керуватися людьми.

Чим займаються кібернетики?

Кібернетик – це вчений, який займається цілим спектром різноманітних досліджень:

• Штучний інтелект.
• Людський організм.
• Складні інформаційні системи, такі як комп'ютери та мережі.

Кібернетика ділиться на безліч різноманітних галузей, що базуються на зв'язках між певними науковими дисциплінами. Наприклад, є психологічна чи технічна. Загалом існує цілий спектр галузей, на які поширюється кібернетика. Це дуже поширена наука, яка використовується скрізь. Давайте детальніше розберемося з гілками цієї дисципліни.

Психологічна кібернетика

Психологічна кібернетика - предмет якої багато в чому схожий із загальною психологією, а також нейрофізіологією. Але це вже інша розмова. Ця галузь вивчає взаємодію між різними аналізаторними системами та обміном інформації всередині людського мозку. Також ця наука займається побудовою реалістичних моделей певних психічних функцій. Давайте розглянемо детальніше їх, щоб було трохи зрозуміліше:

1. Мислення. Кожна людина по-своєму мислить. За своєю природою даний психічний процес є способом відображення навколишньої дійсності людською психікою, яке виражається в судженнях, висновках та поняттях. Кожна людина має свій стиль мислення, специфічний саме йому. Тому можна говорити, що цей стиль має певні характеристики, змоделювати які і намагаються кібернетики.
2. Пам'ять. Не все людина може запам'ятати, як і механізм запам'ятовування в кожної людини індивідуальний. При цьому кібернетики намагаються виділити якісь загальні властивості та побудувати на їх основі реалістичні моделі, які допоможуть психологам ефективніше взаємодіяти з людиною.
3. Відчуття - дійсності, що ґрунтується на безпосередньому впливі окремих частин навколишньої дійсності на наші органи почуттів. Для того, щоб людина могла щось відчувати, їй потрібно перед цим переробити інформацію. І ці механізми переробки вивчаються психологічної кібернетикою.

Звичайно, це не всі сфери, які входять до кола інтересів психологічної кібернетики. Але й цих достатньо для того, щоб розкрити цю галузь.

Економічна кібернетика

Також часто економічні питання вивчає кібернетика. кібернетика" таке: дана сферанамагається використати відкриття кібернетиків по відношенню до різноманітних економічних систем. Оскільки останні є в цілому керованими, то дисципліна, що розглядається, має до них безпосереднє відношення.

Якщо брати більш розширене визначення, то економічна кібернетика - це наука, яка була утворена на стику трьох наук: математики, економіки і безпосередньо кібернетики. І цим вона є цінною.

Висновки

Ми розібралися, що таке кібернетика. Значення цього слова стало зрозумілим. І це прекрасно. Не треба тепер думати, що означає слово "кібернетика", оскільки деякі люди, можливо, навіть вирішили присвятити цій науці своє життя після прочитання цієї статті. Хочеться сподіватися. Вчений-кібернетик може вважатися універсальним фахівцем у будь-якій сфері. Адже більшість областей нашого життя базується на керованих системах, що входять до сфери вивчення цієї науки. Оскільки вона стає з кожним днем ​​дедалі популярнішою, то можна сміливо говорити: за штучним інтелектом – майбутнє. Кібернетик – це справжній універсал. Цим він цінний.

від грец. ??????????? (?????) - Мистецтво управління, від???????? - Правлю кермом, керую] - наука про процеси управління в складних динаміч. системах, що ґрунтується на теоретич. фундаменті математики та логіки, а також на застосуванні засобів автоматики, особливо електронних обчисл., керуючих та інформаційно-логіч. машин. Виникнення До. Елементарними методами, іменованими нашого часу кібернетичними, людство емпірично користувалося здавна – переважають у всіх: тих випадках, коли потрібно було управляти к.-л. складним процесом, що розвивається для досягнення визнач. цілі у заданий час. У міру ускладнення виробничо-технічні. процесів, зростання взаємодії безлічі людей, що беруть участь у господарській, политич. та військовий. діяльності, залучення до неї великої кількості матеріальних засобів та енергетич. ресурсів все частіше почало давати себе знати протиріччя між потребами поліпшення управління, яке мало ставати все більш оперативним, заснованим на достатній і своєчасно надходить інформації, і реальними можливостями такого покращення. З найбільшою гостротою питання підвищення якості управління постало починаючи з 40-х років. 20 ст. Це і призвело до виникнення К., яка відкрила дорогу застосуванню точного наукового аналізу до вирішення проблеми доцільного використання сучасним. техніч. засобів підвищення якості управління. базується на досягненнях низки галузей сучасних. науки і техніки та, у свою чергу, благотворно впливає на їх розвиток. Її виникнення тісно пов'язане, з одного боку, з роботами зі створення складних автоматич. пристроїв, з др. – з недостатнім розвитком наук, вивчають процеси управління та обробки інформації у конкретних галузях дійсності. У підготовці та розвитку До. зіграли роль багато галузей знання: теорій автоматич. регулювання та стежать систем; термодинаміка; статистич. теорія передачі повідомлень; теорія ігор та оптимальних рішень; математич. логіка; математич. економіка та ін, а також комплекс біологіч. наук, що вивчають процеси управління живою природою (теорія рефлексів, генетика та ін.). Вирішальну роль у становленні До. мало розвиток електронної автоматики та поява швидкодіючих електронних обчислити. машин, що відкрили нові можливості у обробці інформації та у моделюванні різних систем управління. основ. ідеї До., як особливої ​​дисципліни, що є синтезом цілого ряду напрямів наукової та технічної. думки були сформульовані в 1948 М. Вінером в кн. "Cybernetics або control and communication в animal and machine", N. Y. (укр. пров. "Кібернетика, або управління і зв'язок в тваринному і машині", М., 1958). Визначне значення для створення К. мали праці К. Шеннона та Дж. Неймана. Ще раніше важливу роль у генезі ідей К. зіграли амер. вчений Дж. У. Гіббс та І. П. Павлов. Слід зазначити заслуги русявий. та сов. шкіл математиків та інженерів (І. А. Вишнеградський, А. М. Ляпунов, А. А. Андронов, Б. В. Булгаков, А. Н. Колмогоров та ін), які сприяли становленню і розвитку К. Предмет До Предметом вивчення До. є складні стійкі динамічні. системи управління. Під динамічною розуміється така система, стан якої змінюється і яка містить у собі безліч більш простих, взаємопов'язаних і взаємодіючих один з одним систем і елементів. Стан складної динаміч. системи в цілому, так само як і окремих її елементів, визначається значеннями, які приймають параметри, що характеризують систему і змінюються за різними закономірностями. Складна динамічна. система, що розглядається з т. зр. процесів та операцій управління, тобто. процесів та операцій, що переводять її з одного стану в інший та забезпечують її стійкість, зв. системою керування. Будь-яка система управління (система управління артилерійським вогнем; система управління нар. х-вом, галуззю пром-сті, підприємством, транспортним х-вом і т.д.; система управління кровообігом, травленням і т.п. живого організму) складається з двох систем: керуючої та керованої. Керуюча система впливає на параметри керованої системи з метою переведення її в новий стан відповідно до завдання управління. Слід розрізняти три осн. галузі управління: управління системами машин, виробництв. процесами і взагалі процесами, що мають місце при цілеспрямованості. вплив людини на предмети праці та процеси природи; управління організ. діяльністю людський. колективів, які вирішують те чи інше завдання (напр., організацій, які здійснюють військові, фінансові, кредитні, страхові, торгові, транспортні та ін. операції); управління процесами, що відбуваються в живих організмах (сюди відносяться високодоцільні фізіологічні, біохімічні і біофізичні. процеси, пов'язані з життєдіяльністю організму і спрямовані на його збереження в умовах існування, що змінюються). В усіх зазначених областях є стійкі динамічні системи, у яких мимовільно чи примусово здійснюються процеси управління; при цьому часто мають місце складні взаємодії керуючих та керованих систем. Прикладом можуть служити живі організми, в яких брало функції управляючих і керованих систем безперервно і багаторазово переплітаються. Те загальне, що є в процесах управління в різних областях, незалежно від їх физич. природи, і становить предмет До.; самі ж ці області виступають як сфери застосування До. Правомірність існування До. як науки зумовлена ​​універсальністю процесів управління, створення єдиної теорії яких є її головним завданням. Хоча До. займається вивченням складних процесів різної природи, що розвиваються, вона досліджує їх тільки з т. зр. механізму керування. Її не цікавлять енергетич, що проявляються при цьому. співвідношення, економіч., естетич., громадська сторона явищ. Взаємозв'язки керуючих і керованих систем в До. вивчаються лише тією мірою, якою вони допускають вираз засобами математики та логіки. При цьому в К. ставиться завдання виробити рекомендації щодо найкращим прийомамта методів управління для якнайшвидшого досягнення поставленої мети. вивчає процеси управління насамперед з метою підвищення ефективності людський. діяльності. можна підрозділити на теоретич. (математич. і логіч. основи, а також філос. питання До.), техніч. (конструювання та експлуатація технічних засобів, що застосовуються в керуючих і обчисл. пристроях) і прикладну До. -сті, в енергопостачанні, на транспорті, у службі зв'язку тощо). Т.о., К. - це наука про загальних принципахуправління, про засоби управління та про використання їх у техніці, в люд. про-ве та у живих організмах. Основні поняття і розділи теоретич ної К. Для будь-яких процесів управління характерна наявність: системи, що складається з керованої та керуючої частин; цілі управління; алгоритм управління; взаємодії даної системи управління із зовнішнім середовищем, що є джерелом випадкових або систематич. перешкод, а також здійснення управління на основі прийому та передачі інформації. Системи, в яких брало процеси управління забезпечують їх стійкість в мінливих умовах зовнішнього середовища, зв. стійкими динаміч. системами управління, чи організованими системами. Наявність мети – характерна рисабудь-якого процесу управління; управління – це організація цілеспрямованого (доцільно-образного) впливу. Завдання (мета) або ставиться від початку управління, або виробляється у процесі управління. У випадку метою управління є пристосування даної динамич. системи до зовнішнім умовам , необхідне її існування чи виконання властивих їй функцій. Управління завжди здійснюється на основі прийому, збереження, передачі та переробки інформації в умовах взаємодії даної динаміки. системи із зовнішнім середовищем. Процес функціонування системи управління (процес управління) у випадку здійснюється по след. схемою. Управління починається зі збору інформації про перебіг процесу, що підлягає управлінню (про керовану систему); ця інформація перетворюється на зручний для передачі каналами зв'язку вигляд і надходить у керуючу систему (напр., люд. мозок або керуючу машину). Використовуючи визнач. правила або можливості, керуюча система переробляє одержувану інформацію відповідно до завдань, що стоять перед нею, в результаті чого виробляються команди управління; останні передаються у викон. механізми або органи та, впливаючи на параметри керованої системи, змінюють її стан. Дуже важливим, характерним для всіх складних випадків управління є використання зворотних зв'язків. Сутність зворотний зв'язок у тому, що з виконає. органів (органів керованої системи) до керівних органів за спеціальними каналами зв'язку (наз. каналами зворотного зв'язку) передається інформація про фактич. положенні цих органів та про наявність зовнішніх впливів; ця інформація використовується керуючими органами для вироблення команд управління. Зворотні зв'язку передачі інформації дозволяють враховувати керуючої системою фактич. стан органів керованої системи, і навіть на неї довкілля. Поняття інформації є одним з основних в До., а теорія інформації займає значне місце у комплексі дисциплін, що становлять теоретич. фундамент До. Більш того, До. часто взагалі характеризують як науку про способи сприйняття, передачі, зберігання, переробки та використання інформації в машинах, живих організмах та їх об'єднаннях. Передача інформації здійснюється з допомогою сигналів – физич. процесів, у яких брало визнач. параметри знаходяться у певній (звичайно однозначній) відповідності з інформацією, що передається. Встановлення такої відповідності зв. кодуванням. Хоча на передачу сигналів витрачається енергія, кількість її в загальному випадку не пов'язана з кількістю, а тим більше із змістом інформації, що передається. У цьому полягає одне з важливих особливостей процесів управління: управління великими потоками енергії може здійснюватися з допомогою сигналів, які вимагають своєї передачі незначить. кількості енергії. Отримала наст. час широке розвиток т. зв. статистич. теорія інформації виникла з потреб техніки зв'язку та вказує шляхи підвищення пропускної спроможності та завадостійкості каналів передачі інформації. Головним завданням цієї теорії є визначення міри кількості інформації в повідомленнях, залежно від ймовірності їх появи. Рідкісним повідомленням приписується більше інформації, а частим – менше; кількість інформації у повідомленні вимірюється зміною у міру невизначеності очікування деякої події до і після отримання повідомлення про нього. Статистич. теорія інформації має фундаментальне наук. значення, що далеко виходить за межі теорії зв'язку. Встановлено глибоку аналогію та зв'язок між поняттям ентропії в статистич. фізики та статистич. мірою кількості інформації. Ентропія будь-який фізич. системи може розглядатися як міра нестачі інформації у цій системі. Зі збільшенням ентропії системи кількість інформації зменшується, і навпаки. У зв'язку з цим можна підійти з кількостей. сторони до оцінки інформації, що міститься у фізич. законах, до інформації, одержуваної за фізич. експериментах і т.д. Статистич. теорія інформації дозволяє також отримати загальне визначення поняття про організацію і кількостей. міру з метою оцінки ступеня організації будь-якої системи. Саме, ступінь організації вимірюється тією кількістю інформації, яку потрібно ввести в систему, щоб перевести її з початкового безладного стану в заданий організований стан. Однак у статистич. теорії інформації не враховується зміст і цінність повідомлень, що передаються, а також можливість подальшого використання отриманої інформації. Ці питання становлять предмет ін. напрямки – семантич. теорії інформації, яка знаходиться в стадії становлення. Семантич. теорія інформації займається вивченням сутності процесів вироблення інформації живими організмами, дослідженням можливостей та методів автоматич. розпізнавання образів, класифікацією інформації, вивченням процесів вироблення понять тощо. Питання, що стосуються галузі цієї теорії, набувають значення у зв'язку з роботами з моделювання процесів накопичення "досвіду" та розпізнавання образів, властивих живим організмам, за допомогою як електронних програмно-керованих машин універс. призначення, і спец. пристроїв. До дисциплін, складових теоретич. основу До., крім теорії інформації, відносяться: теорія програмування, теорія алгоритмів, теорія керуючих систем, теорія автоматів і деякі ін. Теорія програмування у сенсі можна як теорія методів управління. Вона досліджує методи використання інформації з визначення лінії поведінки (програми) управляючих систем залежно від конкретної обстановки. Здатність тією чи іншою мірою оцінювати обстановку і виробляти нек-рую програму поведінки – виробляти рішення, які призводять до досягненню певної мети, – властива будь-яким системам управління, як природним (системи живої природи), і штучним (технич. устрою). За характером процеси вироблення рішень дуже різноманітні. Вони можуть здійснюватися, напр., як випадкового вибору рішення, у вигляді вибору за аналогією, шляхом логіч. аналізу та ін. У До. для аналізу систем управління широко використовуються математич. методи вироблення оптимальних (тобто найкращих у к.-л. відношенні) рішень, таких, як лінійне та динамічне. програмування, статистич. методи знаходження оптимальних рішень та методи теорії ігор. Після того як визначено загальну лінію поведінки системи, необхідно з'ясувати, які конкретні кроки і в якій послідовності потрібно здійснити, щоб досягти поставленої мети. При розв'язанні цього завдання використовуються засоби теорії алгоритмів. Наступне коло питань; що відносяться до методики управління, пов'язаний з дослідженням можливостей реалізації вироблених рішень та алгоритмів у системах, що мають визнач. властивостями; він становить сферу загальної теорії програмування. Теорія програмування у вузькому значенні цього слова займається розробкою методів автоматизації процесів переробки інформації та способів представлення різних алгоритмів у формі, необхідної для їх реалізації на електронних програмно-керованих машинах. Одна з осн. задач К. – порівняє. аналіз та виявлення загальних закономірностей процесів переробки інформації та управління, що відбуваються в природі. та мистецтв. системах. виділяє наступні осн. класи таких процесів: мислення; рефлекторна діяльність живих організмів; зміна спадщин. інформації у процесі биологич. еволюції; переробка інформації в різних автоматич., економіч. та адміністративних системах, а також у науці. Загальний опискеруючих систем, їх взаємодії з керованими системами, і навіть розробка методів побудови керуючих систем становлять завдання теорії керуючих систем. Прикладами керуючих систем, на основі вивчення яких будується ця теорія, можуть служити: нервова система тварини, програмно-керовані обчислить. машини, системи управління технологич. процесами та інших. Велику роль теорії управляючих систем грає розгляд абстрактних систем управління, що становлять математич. схеми (моделі), що зберігають інформац. властивості відповідностей. реальні системи. У межах До. виникла спец. логіко-математич. дисципліна – теорія автоматів, вивчає важливий клас абстрактних автоматів, т.зв. дискретні автомати, тобто. системи, в яких перетворюється інформація виражається квантованими сигналами, безліч яких звичайно. Значить. місце теоретично автоматів займає логіко-математич. аналіз т.з. нервових (або нейронних) мереж, що моделюють функціональні елементи мозку. Важливою властивістю складних систем управління є ієрархічність управління, яка полягає в тому, що для реалізації деякої функції управління будується ряд механізмів (або алгоритмів) з послідовно зростаючими рівнями управління. Безпосередньо. управління виконає. органами здійснює гол. обр. механізм керування нижчого рівня. Роботу цього механізму контролює механізм 2-го рівня, який сам контролюється механізмом 3-го рівня і т.д. Поєднання принципу ієрархічності управління з принципом зворотного зв'язку надає системам управління властивість стійкості, що полягає в тому, що система автоматично знаходить оптимальні стани за досить широкого кола змін зовнішньої обстановки. Ці принципи забезпечують пристосованість систем управління до умов, що змінюються, і лежать в основі біологіч. еволюції, процесів навчання та набуття досвіду живими організмами протягом їхнього життя; поступове вироблення умовних рефлексівта їх нашаровування є не чим іншим, як підвищенням рівнів управління в нервової системитварини. Принципи ієрархічності управління та зворотний зв'язок використовуються також при побудові складних керуючих систем у техніці. При вивченні систем управління виникають два роди питань: одне з них відноситься до аналізу структури системи управління та визначення алгоритму, що її керують органами; інший – до синтезу (з цих елементів) системи, що забезпечує виконання заданого алгоритму. Загальними вимогами, якими керуються при цьому, є забезпечення заданої швидкодії системи, точності роботи, мінімальної кількості елементів і надійності функціонування системи. Дуже плідним щодо структури систем управління, зокрема. економіч. систем, військових чи адміністративних організацій, є методом їх математич. моделювання. Він полягає у поданні досліджуваного процесу як системи рівнянь і логіч. умов. Загальний алгоритм (система рівнянь) моделювання будь-якого процесу включає, як правило, дві осн. частини: одна частина описує роботу досліджуваної системи управління (або керуючого алгоритму, якщо вивчається к.-л. новий керуючий алгоритм), а друга частина описує (моделює) зовнішню обстановку. Повторюючи багаторазово процес розв'язання системи рівнянь при її різних характеристиках, можна вивчити закономірності процесу, що моделюється, оцінити вплив отд. параметрів на його протікання та вибрати їх оптимальні значення. Окрім математич. моделювання, в До. застосовуються та ін. види моделювання, сутність яких брало зводиться до заміни досліджуваної системи ізоморфною їй системою (див. Ізоморфізм), яку зручніше відтворити і вивчити в лабораторних умовах. Особливий інтерес із т. зр. представляють самоорганізуються системи управління, що володіють властивістю самостійно переходити з довільних початкових станів у визнач. стійкі стани. Стан таких систем змінюється під впливом зовнішніх впливів випадковим чином, але завдяки спец. регулюючим механізмам вищих рівнів ці системи відбирають найбільш стійкі стани, що відповідають характеру зовнішніх впливів. Властивість самоорганізації може виявлятися лише у систем, які мають визнач. ступенем складності, зокрема надмірністю структурних елементів , а також випадковими, що змінюються в результаті взаємодії із зовнішнім середовищем, зв'язками між деякими з них. До таких систем відносяться, напр., мережі нейронів мозку, деякі типи колоній живих організмів, мистецтв. самоорганізуються електронні системи, а також деякі типи складних економіч. та адм. об'єднань. За своїми теоретич. методам До. є математич. наукою, що широко використовує аналогії та моделювання. А. Н. Колмогоровим висунуто ширше трактування теоретич. До., що охоплює як математич. теорію процесів управління, а й систематич. вивчення різних фізич. принципів роботи систем управління з т. зр. їх здатності нести та переробляти інформацію. При цьому до До. включається розгляд таких, напр., питань, як залежність граничної швидкодії систем управління від їх розмірів, обумовлена ​​кінцівкою швидкості поширення світла, обмеження можливостей систем малих розмірів в однозначній переробці інформації, пов'язані з проявом законів квантової фізики, і т.д. п. Такий підхід відкриває широкі можливості подальшого розвитку К. Значення К. для науки і т е х н і к і. Значення До. для науково-технічні. прогресу визначається зрослими в наст. час вимогами до точності та швидкодії систем управління, а також ускладненням самих процесів управління та пов'язаний насамперед зі створенням та впровадженням електронних обчислити. машин. Ці машини працюють за заздалегідь складеними програмами, здатні виконувати сотні тисяч та мільйони арифметич. та логіч. операцій в секунду і мають запам'ятовуючі пристрої для зберігання багатьох мільйонів чисел. Можна виділити дві осн. галузі застосування К. у техніці: 1) для управління машинами та комплексами машин у промисловості, на транспорті, у військовій справі тощо; 2) застосування засобів До., особливо обчислить. машин, для виконання трудомістких розрахунків та моделювання різних динаміч. процесів. Найяскравіший приклад – застосування електронних машин для розрахунків траєкторій руху мистецтв. супутників землі, міжконтинентальних і космічних. ракет та ін. Застосування електронних машин у галузі наук. та техніч. досліджень та розробок дозволяє у мн. випадках скоротити експеримент. дослідження та натурні випробування, що призводить до значить. економії матеріальних засобів та часу при вирішенні наук. проблем та створення нової техніки. Великі перспективи підвищення продуктивності наук. роботи має проблема безпосередньо. взаємодії людини та інформацій. машини у процесі творч. мислення під час вирішення наук. задач. Наук. творчість включає у собі значить. роботу з підбору інформації, її узагальнення та подання у формі, зручній для аналізу та висновків. Така робота цілком може виконуватися машиною відповідно до запитів та вказівок людини. Обчислить, машини вже знаходять практично. застосування в галузі автоматизації науково-інформаційної роботи та перекладу іностр. текстів. Ці машини мають особливе значення у зв'язку із зростанням обсягу наук. та ін літератури. В силу характеру До., як науки про закономірності процесів, що протікають в системах управління самої різної природи, вона розвивається в тісному зв'язку з низкою ін. областей знання. Застосування результатів та методів До., використання електронних обчислить. машин вже показали свою плідність в біологічних. науках (у фізіології, генетиці та ін.), у хімії, психології тощо. Ідеї ​​та засоби К. та математич. логіки, будучи застосованими до вивчення мови, породили нове наук. напрямок – лінгвістику математичну, що є основою для робіт у галузі автоматизації перекладу з однієї мови на іншу і важливу роль у розробці інформаційно-логіч. машин для різних галузей знання. З іншого боку, фактич. матеріал наук, що мають справу з реальними системами управління та переробки інформації, а також проблеми, що виникли в цих науках, є джерелом подальшого розвитку До. як у її теоретичному, так і у пов'язаному з технікою аспектах. Так, за Останніми рокамивиникла нова область технічної До. - б і о н і к а, що займається вивченням систем управління та відчуває. органів живих організмів з метою використання їх принципів для створення техніч. пристроїв. Розробка подібних систем, своєю чергою, дозволяє глибше підійти до розуміння процесів, які у системах управління живої природи. Як приклад можна зазначити вивчення структури мозку, що володіє виключить. надійністю. Вихід із ладу досить означає. ділянок мозку в результаті операцій іноді не призводить до втрати к.-л. функцій з допомогою своєрідної їх компенсації ін. ділянками. Ця властивість становить великий інтерес для техніки. З філос. т. зр. велике значення має те, що К., особливо такі її розділи, як теорія самоорганізованих систем, теорія автоматів, теорія алгоритмів та ін., а також методи моделювання, що розвинулися в рамках До. системи тварин і людини, пізнання характеру взаємодії між організмом та зовнішнім середовищем, вивчення механізмів мислення; особливо велике наукове та практич. значення має дослідження з кібернетич. т. зр. діяльності головного мозку людини, який забезпечує можливість сприйняття і переробки величезної кількості інформації в органах малого обсягу з нікчемною витратою енергії. Цей комплекс проблем є джерелом важливих ідей До., зокрема, ідей, що відносяться до шляхів створення нових автоматич. пристроїв та обчислить. машин. Методика застосування К. у нейрофізіології загалом така. На основі експерименту. дослідження, даних фізіології та результатів До. будується робоча гіпотеза про деякі механізми роботи головного мозку. Правильність та повнота цієї гіпотези перевіряються за допомогою моделювання; у універсальну обчислить. машину (або спец. автоматичний пристрій) вводиться програма, що виражає цю гіпотезу; аналіз роботи машини показує, наскільки повним і точним було уявлення про досліджувані механізми мозку, що містилося в гіпотезі. Якщо ці механізми вивчені неповно і гіпотеза недосконала, то машина не буде виявляти (тобто моделювати) тих процесів, які намагаються в ній відтворити. І тут аналіз роботи кибернетич. моделі може призвести до виявлення дефектів гіпотези та до постановки нової серії експериментів; на основі останніх висувається нова гіпотеза і будується більш досконала модель і т.д., поки не вдасться побудувати автомат, що досить добре моделює досліджувані нервово-фізіологічні. процеси; здійснення такого автомата підтверджує справедливість уявлень, що становлять гіпотезу. Такий метод дослідження, з одного боку, призводить до створення нових, складніших автоматів (програм), з другого – до більш повного виявлення механізмів роботи мозку. Зокрема застосування його показало, що можливо дати аналіз складних форм функціонування головного мозку на основі відносно простих принципів. На цьому шляху вдалося, наприклад, знайти підхід до аналізу здатності головного мозку вирішувати складні проблеми (і створити спеціальні автомати, що моделюють вирішення цих проблем); досягти успіхів у вивченні проблем навчання та самонавчання тощо. Для вивчення проблеми навчання та створення самонавчальних систем велике значення набуває використання принципів вироблення умовних рефлексів та взагалі методів вивчення головного мозку, розроблених І. П. Павловим. Ці методи допомагають у вирішенні проблеми відбору з усієї інформації, що надходить у керуючу систему тієї її частини, яка має достовірний і корисний для даної системи характер, а також у вирішенні проблеми скорочення числа пробних взаємодій із зовнішнім середовищем та в інших питаннях. З проблемами цього тісно пов'язані роботи з вивчення принципів оптимальної організації пошукових дій у невідомому середовищі та дослідження з виявлення методів оптимального управління складними системами. Для глибшого аналізу деяких складних форм роботи мозку велике значення мають дослідження зі створення машин, здатних впізнавати образи, і особливо машин, здатних навчатися такому розпізнаванню; ці дослідження безпосередньо пов'язані з роботами з конструювання автоматів, які можуть сприймати людину. мова та "читати" друкований текст. Слід зазначити також кібернетич. моделі "черепах", "мишей" і т.д., діям яких брало надається зовнішня подібність з поведінкою тварин; ці моделі набувають наукової цінності в тому випадку, якщо переслідують мету перевірки к.-л. наукових гіпотез Велике значеннядля дослідження принципів управління та переробки інформації в головному мозку має розробка теорії нервових мереж, у створенні якої велику роль зіграли У. Мак-Каллок і В. Пітс. В основі діяльності мозку лежить функціонування складних систем особливим чином поєднаних між собою нейронів; у цих системах виявляються закономірності, відсутні у роботі отд. нейронів або щодо простих груп. Вивчення таких систем пов'язане з великими труднощами, для подолання яких брало доводиться поєднувати експеримент. дослідження з використанням методу моделювання та абстрактно-математич. способу розгляду, зокрема апарату совр. логіки. Значення теорії нервових мереж полягає в тому, що, ця теорія служить джерелом робочих гіпотез, які перевіряються на експериментальному нейро-фізіологіч. матеріал. У разі, якщо до аналізу підлягають складні форми діяльності мозку (навчання, впізнавання образів тощо), засобів однієї лише теорії нервових мереж виявляється недостатньо; тому доводиться починати з вивчення системи правил переробки інформації, що лежать в основі досліджуваних форм діяльності мозку, і лише потім створювати гіпотези про структуру нервової мережі, що їх реалізує, і будувати її логіко-математич. моделі. Великий інтерес для нейрофізіології представляє розробка моделей, що включають випадково з'єднані між собою елементи і здатні в процесі роботи самоорганізовуватися і набувати доцільної поведінки, а також вивчення різних форм кодування інформації в центральній нервовій системі та перекодування її в нервових центрах. Використання теорії ймовірностей та теорії інформації відкриває шлях до точного аналізу закономірностей переробки інформації в нервовій системі. Великий інтерес із т. зр. представляє вивчення природ. способів кодування спадщин. інформації, які забезпечують збереження величезних кількостей інформації у незначних обсягах спадщин. речовини, що містить у зародковій клітині осн. ознаки дорослого організму. Результатом взаємодії К; з ін областями знання є поглиблення зв'язку До. з практикою. Так, здійснюваний засобами До. аналіз роботи самоорганізованих систем управління, що функціонують в організмі людини і тварин, дедалі більше набуває безпосередньо практик. значення. Напр., До. вже виявляє істот. допомога у боротьбі за здоров'я людей. Причини багатьох захворювань (грудна жаба, гіпертонія та ін.) Тісно пов'язані з порушенням процесів управління діяльністю всередину. органів, що здійснюється головним мозком; Велику роль розвитку захворювань грає виникнення патологіч. форм управління, що викликають стійку зміну у функціонуванні отд. органів та систем організму; кібернетич. підхід до вивчення таких хвороб вказує нові шляхи мед. на хворий організм. Використання К. в невропатології та психіатрії призвело до наст. час до створення уявлень про нейрофізіологічні. механізми виникнення треморів, порушень координації рухів, психозів нав'язливості та ін; на цій основі розробляються нові методи нейрохірургіч. лікувального втручання. Використання До. дозволила створити ряд апаратів, що відшкодовують втрачені або тимчасово вимкнені функції організму (такі, напр., автомат "Серце-легкі", що дозволяє повністю відключити серце і мале коло кровообігу, замінюючи те й інше на час хірургічного втручання; активні моторизовані протези кінцівок, керовані біоелектричними потенціалами м'язів кукси, автомати для мистецтва дихання та ін.). Проводяться експерименти зі створення приладів для читання сліпих. У дедалі більшому ступені До. використовується з метою мед. діагностики З її допомогою реалізовано ряд синтез-аналізаторних апаратів для автоматич. отримання картини руху електрич. диполя серця (по електрокардіограм), для аналізу біоелектрич. потенціалів мозку, для синтезування цілісної картини електрич. поля мозкової кори та для варіаційно-статистич., аутокореляційної і т.д. обробки кривих патофізіологіч. процесів. У отд. клініч. галузях ведуться роботи з програмування зведених діагностич. таблиць, що ґрунтуються на масовому матеріалі та обіцяють у майбутньому можливість використовувати консультацію електронних машин у постановці діагнозів у складних випадках та на ранній стадії тяжких захворювань. До. в соціалістичному суспільстві. У суспільстві є галузі управління, до яких застосовна До.; такі машини та системи машин, технологич. процеси, транспортні операції, діяльність колективів людей, які вирішують визнач. завдання в галузі економіки, воєн. справи тощо. У міру прогресу суспільств. произ-ва, науки і техніки, з одного боку, зростають труднощі у створенні управління, з другого – підвищуються вимоги щодо його якості, т.к. управління має ставати дедалі більш точним і оперативним. Особливо великі вимоги пред'являються до процесів управління соціалістичним. про-ве, т.к. в ньому здійснюється плановий розвиток економіки і культури. Ленін неодноразово вказував на значення наук. організації управлін. праці. У статті "Краще менше, та краще", радячи залучати до роботи в радянському держапараті бездоганних комуністів та робітників, він звернув увагу на те, що вони "...мають витримати випробування на знання основ теорії з питання про наш держапарат, на знання основ науки управління..." (Соч., Т. 33, с. 449). Ленін вимагав наук. розроблення питань організації праці та спеціально праці управлінського. Наслідуючи вказівки Леніна, КПРС завжди приділяла велику увагу вдосконаленню процесів управління в сов. про-ве. Для розробки методів управління, для підвищення ефективності управлін. праці у социалистич. про-ве застосування До. має винятково важливе, загальнодержав. значення. виробляє такі методи, створює, такі наук. та техніч. кошти, які дозволяють здійснювати в оптимальному режимі процеси управління в нар. х-ве та адм. діяльності, у н.-і. роботі, тобто. досягати поставл. цілей з найменшими витратами часу, праці, матеріальних засобів та енергії. Планомірне, що здійснюється під керівництвом Комуністіч. партії та социалистич. д-ви застосування коштів До. має найважливіше значення для оптимального управління цілеспрямованим, високоефективним і добре організованим працею будівельників комунізму. Тому КПРС вимагає повністю використати і поставити на службу будівництву комунізму наук. та техніч. Можливості К. У ході розгорнутого будівництва комунізму в СРСР, як кажуть у Програмі КПРС, отримають широке застосування”. ..кібернетика, електронні рахунково-вирішальні та керуючі пристрої у виробничих процесах промисловості, будівельної індустрії та транспорту, у наукових дослідженнях, у планових та проектно-конструкторських розрахунках, у сфері обліку та управління" (1961, с. 71). теоретичний фундамент комплексної автоматизації виробничих процесів Сучасний рівень розвитку виробляє сил соціалістичного об-ва вимагає все більш широкого застосування в управлінні установами, підприємствами, цехами, виробничими ділянками і т. д. автоматизованих систем, заснованих на використанні методів До і електронної обчислювальної техніки Успішне здійснення автоматизації створює можливості для різкого підвищення продуктивності праці, збільшення випуску продукції, досягнення її оптимальної собівартості та поліпшення якості. , статистики, адміністративної діяльності, комунікацій і т. д. Говорячи про додаток К. в економіці, слід розрізняти застосування електронних машин для автоматизації процесів збору та переробки інформації та застосування математич. засобів До. (апарату теорії ігор, лінійного і динамічного програмування, теорії масового обслуговування, методів дослідження