Новости Библиотека Учёные Ссылки Карта сайта О проекте


Пользовательский поиск





предыдущая главасодержаниеследующая глава

КИБЕРНЕТИКА - ПУТЬ РЕШЕНИЯ ПРОБЛЕМ УПРАВЛЕНИЯ

А. И. БЕРГ, Б. В. БИРЮКОВ

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

предыдущая главасодержаниеследующая глава




Rambler s Top100 Рейтинг@Mail.ru
© Злыгостев Алексей Сергеевич, 2001-2017
При копировании материалов активная ссылка обязательна:
http://nplit.ru 'NPLit.ru: Библиотека юного исследователя'