Кибернетические системы: 7. Кибернетические системы. Медицинская физика

Содержание

7. Кибернетические системы. Медицинская физика

Читайте также

Глава 25 ЛИНЕЙНЫЕ СИСТЕМЫ И ОБЗОР

Глава 25 ЛИНЕЙНЫЕ СИСТЕМЫ И ОБЗОР § 1. Линейные дифференци­альные уравнения§ 2. Суперпозиция решений§ 3. Колебания в линейных системах§ 4. Аналогии в физике§ 5. Последовательные и параллельные сопротивления§ 1. Линейные дифференциальные уравнения В этой главе мы снова

1. Системы и их классификация

1. Системы и их классификация Система – тело или несколько тел, находящихся во взаимодействии между собой (диффузия, теплообмен, химическая реакция) и отделенных от окружающей среды.Состояние системы в термодинамике определяется с помощью набора переменных, называемых

2. Однокомпонентные системы

2. Однокомпонентные системы Пример такой системы – диаграмма состояния воды. В такой системе тройную точку О, координаты которой определяют условия сосуществования трех фаз: лед, вода, пар, – можно рассматривать как геометрический образ с нулевым числом измерений. Число

4. Стохастические процессы и самоорганизующиеся системы

4. Стохастические процессы и самоорганизующиеся системы Стохастические процессы и самоорганизующиеся системы являются предметом изучения электрохимической синергетики. Такие процессы имеют место во всех областях: переход от ламинарного к турбулентному процессу,

6. Менисковый телескоп системы Д. Д. Максутова

6. Менисковый телескоп системы Д. Д. Максутова Примерно в сороковых годах нашего века арсенал древней науки пополнился еще одним новым типом телескопов. Советский оптик член-корреспондент Академии наук СССР Д. Д. Максутов предложил заменить линзу Шмидта, имеющую

65. Где границы Солнечной системы?

65. Где границы Солнечной системы? У Солнечной системы нет четко определенного края. Это как спрашивать: где край Скалистых гор?Если Солнечную систему определять только как Солнце и планеты, край находится в 4,5 млрд км от Солнца (расстояние до Нептуна). Однако Солнечная

2.1. Классификация малых тел Солнечной системы

2.1. Классификация малых тел Солнечной системы О, пыль миров! О, рой священных пчел! Я исследил, измерил, взвесил, счел, Дал имена, составил карты, сметы… М. Волошин Пространство Солнечной системы между планетами населено телами, чьи размеры сильно отличаются — от

6.5. Российские информационные системы для работы с орбитальными и физическими характеристиками малых тел Солнечной системы

6.5. Российские информационные системы для работы с орбитальными и физическими характеристиками малых тел Солнечной системы Как уже отмечалось в этой и предыдущих главах, количество открываемых объектов, сближающихся с Землей, быстро растет. С введением в строй новых

Системы мира (от древних до Ньютона)

Системы мира (от древних до Ньютона) „Наука потому и называется наукой, что она не признает фетишей, не боится поднять руку на отживающее, старое, и чутко прислушивается к голосу опыта, практики. Если бы дело обстояло иначе, у нас не было бы вообще науки, не было скажем

VIII. ВИДЫ ГЕОЦЕНТРИЧЕСКОЙ СИСТЕМЫ

VIII. ВИДЫ ГЕОЦЕНТРИЧЕСКОЙ СИСТЕМЫ Мы видели, что система Филолая заключает в себе представление о движении Земли вокруг центрального огня и вокруг своей оси. Но вращение Земли считается происходящим вокруг оси, которая перпендикулярна к плоскости ее суточного

XV. ОСОБЕННОСТИ КОПЕРНИКОВОЙ СИСТЕМЫ

XV. ОСОБЕННОСТИ КОПЕРНИКОВОЙ СИСТЕМЫ Несмотря на все свои значительные преимущества, гелиоцентрическая система Коперника в том виде, как она выразилась в его сочинении, заключала в себе значительные астрономические погрешности. Эти недостатки вызваны были тем, что

Измерительные системы

Измерительные системы Свет используется для измерений во многих случаях. Это системы различных интерферометров, позволяющие измерять малые перемещения, контроль поверхности, с высокой точностью порядка длины волны света.Область оптических, бесконтактных,

Sibirica

Вы находитесь здесь:

Кибернетика в археологии (с1)

Кибернетика (от греч. kybernetike – искусство управления, от kybernáo – правлю рулём, управляю), наука об управлении, связи, целенаправленном преобразовании строго определенных объектов (Рис.59). Основным объектом исследования в кибернетике являются так называемые кибернетические системы. В общей (или теоретической) кибернетике такие системы рассматриваются абстрактно, безотносительно к их реальной физической природе. Высокий уровень абстракции позволяет кибернетике находить общие методы подхода к изучению систем качественно различной природы, например технических, биологических и социальных. Абстрактная кибернетическая система представляет собой множество взаимосвязанных объектов, называемых элементами системы, способных воспринимать, запоминать и перерабатывать информацию, а также обмениваться информацией. Примерами кибернетических систем могут служить разного рода автоматические регуляторы в технике (например, автопилот или регулятор, обеспечивающий поддержание постоянной температуры в помещении), электронные вычислительные машины (ЭВМ), человеческий мозг, биологические популяции, человеческое общество. Элементы абстрактной кибернетической системы представляют собой объекты любой природы, состояние которых может быть полностью охарактеризовано значениями некоторого множества параметров. Для подавляющего большинства конкретных приложений кибернетики оказывается достаточным рассматривать параметры двух родов.

Параметры 1-го рода, называемые непрерывными, способны принимать любые вещественные значения на том или ином интервале, например на интервале от — 1 до 2 или от -¥ до +¥.
Параметры 2-го рода, называемые дискретными, принимают конечные множества значений, например, значение, равное любой десятичной цифре, значения «да» или «нет» и т.п.
С помощью последовательностей дискретных параметров можно представить любое целое или рациональное число. Вместе с тем дискретные параметры могут служить и для оперирования величинами качественной природы, которые обычно не выражаются числами. Для этой цели достаточно перечислить и как-то обозначить (например, по пятибалльной системе) все различимые состояния соответствующей величины. Таким образом, могут быть охарактеризованы и введены в рассмотрение такие факторы, как темперамент, настроение, отношение одного человека к другому и т.п. Тем самым область приложений кибернетических систем и кибернетики в целом расширяется далеко за пределы строго «математизированных» областей знаний. Организация связей между элементами кибернетической системы носит название структуры этой системы. Различают системы с постоянной и переменной структурой. Изменения структуры задаются в общем случае как функция от состояний всех составляющих систему элементов и от входных сигналов всей системы в целом. Таким образом, описание знаков функционирования системы задается тремя семействами функций: функций, определяющих изменения состояний всех элементов системы, функций, задающих их выходные сигналы, и, наконец, функций, вызывающих изменения в структуре системы. Система называется детерминированной, если все эти функции являются обычными (однозначными) функциями. Если же все эти функции, или хотя бы часть их, представляют собой случайные функции, то система носит название вероятностной, или стохастической. Полное описание кибернетической системы получается, если к указанному описанию знаков функционирования системы добавляется описание её начального состояния, т. е. начальной структуры системы и начальных состояний всех её элементов. Кибернетические системы различаются по характеру циркулирующих в них сигналов. Если все эти сигналы, равно как и состояние всех элементов системы, задаются непрерывными параметрами, система называется непрерывной.
В случае дискретности всех этих величин говорят о дискретной системе. В смешанных, или гибридных, системах приходится иметь дело с обоими типами величин. Разделение кибернетических систем на непрерывные и дискретные является до известной степени условным. Оно определяется глубиной проникновения в предмет, требуемой точностью его изучения, а иногда и удобством использования для целей изучения системы того или иного математического аппарата. Разделение кибернетических систем на непрерывные и дискретные имеет большое значение с точки зрения используемого для их изучения математического аппарата. Для непрерывных систем таким аппаратом является обычно теория систем обыкновенных дифференциальных уравнений, для дискретных систем — алгоритмов теория и автоматов теория.

2. Кибернетические системы

2.1 Кибернетический подход к изучению реальности

2.1.1 Предметная область

Во вводной части курса было введено аксиоматическое понятие объекта. Удобное поясняющее определений этого понятия: Объект – та часть реального или вымышленного мира, на которой в данный момент сосредоточено наше внимание.

Уточним, что в качестве объекта, кроме предметов, можно рассматривать явления и процессы (говорят: объект наблюдения, объект изучения, изучим движение объекта, объект изменился). Объектами также могут быть знания, мышление человека, религия, психические явления, процесс творчества и др.

Всё, что не включено в данный объект, но необходимо учитывать при его рассмотрении, называется

внешней средой.

Что именно надо учитывать при рассмотрении объекта определяется целью исследования.

Среда для нас важна не сама по себе (тогда она – объект), а в качестве того, что влияет на происходящее в данном объекте и что необходимо учитывать, при рассмотрении данного объекта

Введём понятие предметной области.

Предметная область – это совокупность связанных друг с другом, объектов, понятий, приёмов работы, утверждений. Входящие в предметную область объекты и утверждения объединены чем-то общим и связаны друг с другом сильнее, чем со всем остальными.

Предметная область обладает своими специфическими понятиями, типичными объектами, связями, методами исследования. Поэтому исследования в данной предметной области практически всегда порождают определенную ветвь знания или науки.

2.1.2 Понятия системы и связи

При рассмотрении совокупности объектов оказываются удобными такие важные термины, как «система» и «связь». Дадим их определение.

Системой называется набор объектов, обладающей функцией, которой не обладают части этой системы.

Т.е. система – это новая функция, способность делать что-то новое .

От системы также требуется свойство связности – от любого элемента системы (объекта, части) можно по цепочке связей перейти к любому другому элементу этой системы.

Связью называется передача от объекта к объекту вещества, энергии, информации

Т.е. связи бывают материальные, энергетические, информационные.

Таким образом, в системе всегда присутствует:

— деление на объекты,

— наличие связей между объектами,

— новая функция.

Главным, определяющим (что мы хотим от системы) является функция.

2.1.3 Входы/выходы и связи объекта

Отдельный акт влияния внешней среды на состояние объекта называется воздействием.

Типы воздействий на объект (они же – типы связей):

  • энергетическое (передача энергии, силы или отбор энергии)

  • материальное (передача или забор вещества)

  • информационное (передача или приём информации)

Типичные воздействия в технике – механические, электромагнитные. В последние входит передача сигналов, сообщений, т.е. информации. При рассмотрении человека как элемента социума (что важно и в технике) воздействием, в частности, является и переданная мысль, идея.

Подчеркнем: воздействие – это причина изменений в объекте. Если воздействие не оказывает существенного для исследования влияния на объект, то оно не учитывается.

Важнейшие понятия кибернетики:

Вся совокупность воздействий на объект, важная с точки зрения текущего рассмотрения, называется входами данного объекта

Вся совокупность воздействий объекта на внешнюю среду, важная с точки зрения текущего рассмотрения, называется выходами данного объекта

Изобразим это графически:

Входы и выходы связаны друг с другом (не являются независимыми).

Как правило, выходы определяются входами и строением объекта:

вых = F ( вх, об’ ) .

Между входами, выходами и строением данного объекта может быть связь другого типа:

вх = F/ ( вых, об’ ) .

Такое типично для ситуации, когда мы по результатам пытаемся определить, что здесь произошло.

Общий случай связи входов, выходови строения данного объекта имеет вид :

 ( вх, об’, вых ) = Ø .

Здесь чтение имеет вид: «входы, выходы и строение объекта связаны друг с другом». Запись « = Ø » означает, что для рассмотрения указанной связи больше ничего не требуется.

Уровень 6. Кибернетические системы на EV3 (10-13 лет)

Высшее образование онлайн

Федеральный проект дистанционного образования.

Я б в нефтяники пошел!

Пройди тест, узнай свою будущую профессию и как её получить.

Химия и биотехнологии в РТУ МИРЭА

120 лет опыта подготовки

Международный колледж искусств и коммуникаций

МКИК — современный колледж

Английский язык

Совместно с экспертами Wall Street English мы решили рассказать об английском языке так, чтобы его захотелось выучить.

15 правил безопасного поведения в интернете

Простые, но важные правила безопасного поведения в Сети.

Олимпиады для школьников

Перечень, календарь, уровни, льготы.

Первый экономический

Рассказываем о том, чем живёт и как устроен РЭУ имени Г.В. Плеханова.

Билет в Голландию

Участвуй в конкурсе и выиграй поездку в Голландию на обучение в одной из летних школ Университета Радбауд.

Цифровые герои

Они создают интернет-сервисы, социальные сети, игры и приложения, которыми ежедневно пользуются миллионы людей во всём мире.

Работа будущего

Как новые технологии, научные открытия и инновации изменят ландшафт на рынке труда в ближайшие 20-30 лет

Профессии мечты

Совместно с центром онлайн-обучения Фоксфорд мы решили узнать у школьников, кем они мечтают стать и куда планируют поступать.

Экономическое образование

О том, что собой представляет современная экономика, и какие карьерные перспективы открываются перед будущими экономистами.

Гуманитарная сфера

Разговариваем с экспертами о важности гуманитарного образования и областях его применения на практике.

Молодые инженеры

Инженерные специальности становятся всё более востребованными и перспективными.

Табель о рангах

Что такое гражданская служба, кто такие госслужащие и какое образование является хорошим стартом для будущих чиновников.

Карьера в нефтехимии

Нефтехимия — это инновации, реальное производство продукции, которая есть в каждом доме.

Кибернетика. Устройство и применение. Особенности и будущее

Кибернетика – наука, занимающаяся изучением способов управления в различных сложных системах. Ее появление было связано с развитием нейрофизиологии, техники и математики. Эта наука в основу своей деятельности включила изучение живых и не живых систем, в которых присутствовали структуры обратной связи. Всех их объединяла возможность воспринимать, сохранять и обрабатывать определенную информацию. К числу подобных систем можно отнести общество людей, компьютеры, мозг человека, автоматизированные регуляторы и тому подобное.

Основателем данной науки является Винер Норберт, виднейший ученый из США. В своих работах он сформулировал ее главные положения. Они охватывали вычислительную технику, электрические сети, теорию вероятностей, математику и ряд иных трудов. Кибернетический подход начал активно развиваться в 1940-е годы. В основе науки стали использоваться и другие направления: языкознание, медицина, биология, экономика и тому подобное. Благодаря ней эти и многие области знаний получили существенное развитие.

Кибернетика

Поня­тие «кибернетика» включает множество определений, однако они сходятся в одном: она представляет науку, исследующую закономерности построения систем сложного характера и особенностей их управления. В виду того, что практически каждый процесс управления базируется на базе полученных данных, то эту науку связывают с принципами доставки, хранения и переработки информации в указанных системах.

Особенность данной науки в том, что изучается не сам состав систем, а непосредственно итог их деятельности. Изучению подвергаются управляющие системы требуемой степени сложности. Но это не все системы, а только те, которые меняются или находятся в движении, то есть динамические системы.

К подобным системам можно отнести:
  • Живые организмы, к ним можно отнести представителей животного и растительного мира.
  • Технические агрегаты в виде систем агрегатов, транспортных средств, компьютерных систем и тому подобное.
  • Социально-экономические структуры, к которым можно отнести группу людей, компании, определенные отрасли промышленности, страны и так далее.

Но, изучая сложные системы динамического характера, не стоит задача определения всех особенностей их функционирования. Из вида, в частности, упускаются некоторые физические особен­ности построения системы. К примеру, при исследовании крупной электрической станции не стоит задача выяснить размеры генераторов, КПД станции, а также физические процессы образования электрической энер­гии и тому подобное.

В происходящих процессах главным является то, как конкретные устройства агрегата управляют отдельными элементами и выполняют конкретные логические функции. Если же рассматривать социально-экономические структуры, то здесь не важны биохимические или биофизические процессы, которые могут происходить в человеческих организмах.

Всеми вышеуказанными вопросами уже занимаются конкретные науки, среди которых физика, математика, биология, химия, электротехника и меха­ника. Кибернетика же исследует только структуры систем, которые отвечают за процессы управления, то есть сбор данных, их обработка, хранение и использование для последующего управления. В то же время некоторые физико-химические процессы могут входить в сферу интересов нашей науки, но только в том случае, если они напрямую касаются процессов управления.

Устройство
Кибернетика
 как наука развивается в различных направлениях. Она включает различные кластеры, которые выступают в качестве ее основы:
  • Теоретическая наука. Она разрабатывает научный аппарат и методы изучения систем управления. В нее входят определенные разделы матема­тики, к примеру, теория алгоритмов и так далее. Теоретическая наука интересуется теорией автома­тов, теорией преобразова­ния информации и тому подобное.
  • Техническая наука. Она занимается изучением особенностей управления техническими системами. Этот кластер занимается изучением предмета создания автоматов, включая роботов и электронных вычислительных машин. К тому же техническая наука занимается проблемами сбора данных, их перемещения, переработки, сохранения и тому подобное.
  • Биологическая кибернетика. Она занимается изучением особенностей управления биологических систем. Этот кластер также может быть поделен на ряд разделов:

— Медицинский раздел, куда входит моделирование болезней, диагностирование и лечение.
— Физиологический раздел, куда входит моделирование и изучение функций клеток и органов живых существ в нормальном и патологическом состоянии.
— Нейрокибернетика. Здесь происходит моделирование процессов управления, касающихся нервной системы.
— Психологи­ческий раздел, куда входит моделирование психики на базе поведенческого анализа людей.
— Можно выделить отдельный раздел, который находится на стыке технической и биологической науки. Его называют бионикой, она занимается моделированием биологических процессов и механизмов с целью улучшения уже созданных и проектируемых технических устройств.

  • Социальная наука. Она занимается изучением особенностей управления в социальных системах. Но, следует сказать, что социальная наука не может в полной мере охватить все нюансы управления обществом, которая часто характеризуется явлениями и процессами неформального характера.
  • Экономическая наука. Она занимается изучением особенностей управления народным хозяйством, в том числе ее отдельными элементами, организациями, предприятиями и тому подобное. Одним из главных направлений деятельности данного кластера является изучение автоматизированных систем управления.
Применение

На данный момент кибернетика применяется в самых разнообразных сферах человеческой жизни, начиная от экономической и политической деятельности до генетического программирования. Особое направление уделяется созданию робототехнических систем. Благодаря внедрению в жизнь новейших технологий и производству продвинутых устройств, в числе которых малогабаритные приводы, миниатюрные датчики, новая элементная база, наука может двигаться вперед семимильными шагами.

Благодаря вышеперечисленному робототехника сегодня получила невероятный толчок. Сегодня роботы перестали быть сюжетом фантастических книг и кино, они существуют и развиваются. Появляются не только промышленные роботы, но и высокотехнологичные и умные робототехнические комплексы, которые с успехом применяются и в быту. На текущий момент они активно используются в промышленности, а в скором времени появятся серийные роботы для домашнего использования.

На данный момент это роботы преимущественно первого поколения, в которых заложен только жесткий алгоритм действия по конкретной команде. Тем не менее, их возможностей вполне хватает для осуществления многих целей. Сегодня появляются роботы второго поколения, в которых заложена функция адаптации к происходящим процессам. Подобные кибернетические системы могут приспосабливаться к изменениям, подбирая оптимальные действия. На данный момент большая часть подобных робототехнических систем только разрабатываются и проходят лабораторные испытания. Но самые простые экземпляры уже находятся в опытной эксплуатации.

Роботы третьего поколения будут иметь элементы искусственного интеллекта. То есть они смогут оценивать окружающую обстановку, ее изменение и сами принимать решение о своих последующих действиях, чтобы выполнить конкретно поставленную задачу. При этом робот сможет сам обучаться, накапливать опыт, чтобы использовать его в будущем.

Прогнозы на будущее

Кибернетика сегодня активно связана с информатикой. Во многом именно интернет становится той основой, на которой базируется эта наука. Сегодня интернет проникает в самые разные области жизни, в том числе робототехники. Ученые предполагают, что в скором времени кибернетические системы будут одной из главных составляющих окружающей среды и человека.

Через 5-10 лет активно будут применяться системы виртуальной реальности. Их можно будет встретить повсеместно: это медицина, школьное и университетское образование, строительство, инженерное проектирование и многое другое. К примеру, совершенно поменяются способы диагностики и лечения людей, в том числе методы обучения. Купив квартиру, можно будет надеть шлем виртуальной реальности и создать уникальный дизайн помещений, просто подбирая виртуальные краски, мебель, технику.

Через 10-20 лет наступит время искусственного интеллекта, который будет преобладать в многочисленных областях. Исчезнут многие профессии, в числе которых водители, проектировщики, секретари и многие другие. Автобусы, троллейбусы, грузовики и даже личные автомобили смогут ездить без водителя. Искусственный интеллект сможет самостоятельно ставить диагнозы, назначать лечение, проектировать мосты, здания, решать иные многочисленные задачи.

Через 50 лет. Искусственный интеллект будет повсеместно. Его возможности достигнут таких высот, что практически всем будет заниматься компьютер. Он будет снимать кино, продумывать распорядок дня человека, моментально лечить его, давать ему указания. Искусственный интеллект будет писать книги, сочинять музыку, заниматься научными и исследовательскими работами, строить машины, новых роботов, космические корабли, разрабатывать новые технологии и многое другое.

Похожие темы:

Кибернетические системы. Лекция 3 — презентация онлайн

1. Лекция 3. Кибернетические системы

Содержание лекции:
1.
Энтропия и информация
2.
Понятие «кибернетическая система»
3.
Структура кибернетической системы
4.
Закон необходимого разнообразия
5.
Функции управления
Кибернетические системы
© Н.М. Светлов, 2006-2011
1/11

2. Литература

1.
2.
3.
4.
Сурмин Ю.П. Теория систем и системный
анализ: Учебное пособие. Киев: МАУП, 2003.
Винер Н. Кибернетика, или управление и связь в
животном и машине. М.: Наука, 1983.
Винер Н. Кибернетика и общество. М.: Тайдекс
Ко, 2002.
Бир С. Мозг фирмы. М.: Горячая линия –
Телеком, 1993.
Кибернетические системы
© Н.М. Светлов, 2006-2011
2/11

3. 1. Энтропия и информация

Мера неопределённости
состояния системы называется
энтропией
Энтропия измеряется в битах
1 бит – это энтропия системы,
способной принимать два
состояния с равной
вероятностью
Величина энтропии в битах
равна двоичному логарифму
числа её возможных
состояний, если они
равновероятны
Если система состоит из N
элементов, каждый из которых
принимает два состояния с
равной вероятностью, то её
энтропия равна N бит
В общем случае энтропия
(в битах) равна
pi log 2 ( pi ), если pi 0;
i 1 0, если pi 0
n число состояний системы
n
pi
Кибернетические системы
© Н.М. Светлов, 2006-2011
вероятность состояния
3/11
i
1. Энтропия и информация
Система может
принять одно
состояние из
трёх
Система 1
может принять
одно состояние
из трёх
Система 2
может принять
одно состояние
из 24
?
?
?
?
?
?
?
?
?
?
?
?
?
?
?
?
?
?
?
?
?
?
?
?
?
?
?
Неопределённость меньше
Система не
может принять
одно состояние
из трёх
Система
приняла одно
состояние из
трёх
?
?
?
?
?
Неопределённость
наибольшая
Неопределённость меньше
Неопределённости нет
Система 1
может принять
одно состояние
из трёх с
равной
вероятностью
Первое
состояние
вероятнее
Первое
состояние
намного
вероятнее


0,98


0,01


0,01
Неопределённость больше
Неопределённость
наибольшая
Виды систем и их свойства
(с) Н.М. Светлов, 2006
Неопределённость меньше
Неопределённость ещё
меньше
4/11
n
1. Энтропия и информация
H pi log2 pi
i 1
i – номер состояния
n – число состояний
pi – вероятность состояния i
H=1,585
H=1
H=0
H=1,252
H=0,161
H=1,585
H=4,585
H=1,585
Единица измерения энтропии
— БИТ
Виды систем и их свойства
(с) Н.М. Светлов, 2006
5/11

6. 1. Энтропия и информация

Если благодаря некоторому событию состояние
системы, энтропия которой составляла x бит,
стало нам известно, то:
её энтропия стала равна
нулю
мы получили о ней x бит
информации
• система теперь достоверно
(с вероятностью 100%)
находится в известном нам
состоянии
• это стало возможным
благодаря какому-либо каналу
передачи данных от системы к
наблюдателю пропускной
способностью не менее x бит
Кибернетические системы
© Н.М. Светлов, 2006-2011
6/11

7. 2. Понятие «Кибернетическая система»

Система управления, или кибернетическая
система, характеризуется:
целью управления
Управля объектом управления (управляемой
подсистемой)
ющее
воздей факторами неопределённости
ствие
Процесс управления можно представить как процесс снятия
энтропии управляемой подсистемы воздействием со стороны
управляющей подсистемы
Примеры:
холодильник
компьютер
животное
фирма
рынок
Управляемая
подсистема
Управляющая
подсистема
Система управления
Кибернетические системы
© Н.М. Светлов, 2006-2011
7/11

8. 3. Структура кибернетической системы

Внешние
воздействия
Разомкнутый контур
управления –
[мониторинг]
Система управления
Результат управления
(выходной сигнал)
Управляемая
подсистема
Цель
управления
Управляющая
подсистема
Управляющее
воздействие
Обратная связь
(замкнутый контур
управления) –
[стабилизация]
Кибернетические системы
© Н.М. Светлов, 2006-2011
8/11

9. 4. Закон необходимого разнообразия

Энтропия управляемой подсистемы может быть
снята полностью лишь в том случае, если
энтропия управляющей подсистемы не меньше
энтропии управляемой подсистемы
• У. Эшби
Менее сложная система не может полностью
контролировать более сложную
Кибернетические системы
© Н.М. Светлов, 2006-2011
9/11

10. 5. Функции управления

Стабилизация
Выполнение
программы
Оптимизация
Мониторинг
холодильник
автоматическая
стиральная
машина
животное,
ищущее пищу
водитель
автомобиля,
следящий за
дорожной
обстановкой
электроутюг
ткацкий станок с
перфокартой
пилот,
экономящий
топливо
система ПРО
поддержание
температуры
человеческого
тела
работник,
следующий
инструкции
менеджмент
фирмы
отдел логистики
Свойство систем стабилизировать свои жизненно
важные параметры называется гомеостазом
Кибернетические системы
© Н.М. Светлов, 2006-2011
10/11

11. 5. Функции управления характиристики управления

Управляемость
Достижимость
Устойчивость
способность управляющей
подсистемы снижать энтропию
управляемой подсистемы
характеристика системы
управления, решающей задачу
характеристика системы
управления, решающей задачу
может быть охарактеризована
долей снятой энтропии в общей
энтропии управляемой
подсистемы (до акта
управления)
отражает способность
управляющей подсистемы
достичь требуемых
характеристик выходного
сигнала
отражает способность
управляющей подсистемы
поддерживать требуемый
уровень выходного сигнала
оптимизации
стабилизации
может быть выражена:
находится в обратной
зависимости от сложности
управляемой подсистемы
выражается отношением
выходного сигнала к его
оптимальному значению
Кибернетические системы
© Н.М. Светлов, 2006-2011
•абсолютным либо относительным
отклонением от заданного значения;
•вероятностью выхода за пределы
заданного диапазона
11/11

Лаборатория прикладных кибернетических систем — МФТИ

     О лаборатории

     Лаборатория прикладных кибернетических систем была основана в декабре 2015 года при содействии профессора, члена-корреспондента РАН Аушева Т.А.-Х., профессора РАН Иващенко А.А., Батурина А.С. и директора по исследованиям, разработкам и коммерциализации МФТИ Гаричева С.Н. Лаборатория является подразделением Центра компетенций Национальной технологической инициативы «Искусственный интеллект»  МФТИ.

     

     Основными направлениями развития Лаборатории:

  • Разработки и исследования в области человеко-машинных интерфейсов взаимодействия, нейрокомпьютерных интерфейсов,
  • Создание перспективных носимых автономных систем мониторинга состояния человека,
  • Развитие образовательных платформ в области технологий машинного обучения и нейротехнологий,
  • Коммерциализация технологических продуктов.

     Команда Лаборатории состоит из кандидатов физико-математических и биологических наук, исследователей и инженеров, выпускников МФТИ, МГТУ им. Н.Э. Баумана и МГУ.

     

     Основные компетенции Лаборатории: 

  • Разработка радиоэлектронной аппаратуры на современной компонентной базе,
  • Разработка алгоритмов цифровой обработки сигналов, анализа и интерпретации данных,
  • Разработка ПО для микроконтроллеров и Desktop-приложений,
  • Разработка продуктов, вывод на рынок, внедрение.

     

     Примеры выполняемых проектов:

  1. Проект. Открытая лаборатория искусственного интеллекта. Сетевая модель лабораторий и центров на базе вузов для вовлечения и обучения абитуриентов, студентов и специалистов смежных профессий прикладным технологиям искусственного интеллекта,
  2. Проект. BiTronicsLab. Первая в мире образовательная платформа для школьников и студентов в области нейротехнологий и человеко-машинного взаимодействия,
  3. НИОКР. Разработка алгоритмов обработки видеоизображения водителя, а также устройства для его реализации для анализа состояния,
  4. НИОКР. Портативная носимая система мониторинга сердечной активности человека на основе анализа вариабельности сердечного ритма,
  5. НИОКР. Система оценки психофизиологического состояния экипажа самолета на основе измерения физиологических показателей,
  6. Образование. Команда Лаборатории разработчики Олимпиады КД НТИ профиль «Нейротехнологии и когнитивные науки» для учащихся 8-11 классов,
  7. Образование. Команда Лаборатории разработчики Олимпиады КД НТИ Junior направление Технологии для человека для учащихся 5-7 классов.

Инжиниринг кибернетических систем: Материалы конференции AIP: Том 617, № 1

Это руководство разрабатывает логическую основу для проектирования систем, которые работают кибернетически. Термин кибернетическая система имеет четкое количественное определение. Это система, которая динамически сопоставляет полученную информацию с выбранными действиями, относящимися к вычислительной задаче, которая определяет основное назначение системы или машины. Это понятие требует дальнейшей количественной оценки информации и контрольной .Логика вопросов и утверждений, разработанная Коксом, предоставляет одно из средств для этого. Конструирование и функционирование кибернетических систем можно понять, сопоставив эти типы систем с системами связи и теорией информации, разработанной Шенноном. Совместная логика вопросов и утверждений, как можно видеть, лежит в основе и является общей как для теории информации, применяемой к проектированию дискретных систем связи, так и для теории дискретных общих систем. Совместная логика фиксирует естественную взаимодополняемость между системами, которые передают и получают информацию, и системами, которые получают и действуют в соответствии с ней.Конкретные сравнения и контрасты сделаны между скоростью источника и пропускной способностью канала системы связи и скоростью сбора данных и пропускной способностью управления общей системы. Дан обзор совместной логики вопросов и утверждений, а также связей, которые эта логика имеет как с традиционной теорией информации, так и с общей теорией систем. Диаграммы I , вопросительное дополнение диаграмм Венна, описываются как полезные инструменты для рассуждений. Предлагается исходная структура для проектирования кибернетических систем.Два примера приведены, чтобы проиллюстрировать эту структуру применительно к дискретным кибернетическим системам. Эти примеры включают проблему хищника-жертвы, проиллюстрированную на примере «Собака Хрисипп преследует свою добычу», и создание системы с одним нейроном, которая действует кибернетически и является биологически правдоподобной. Выделены направления будущих исследований, требующие развития зрелой инженерной основы.

Кибернетические системы управляют вами | автор: Джеймс Мерфи

Как использовать кибернетические принципы для достижения своих целей

Начало после железной дороги — Томас Икинс [общественное достояние]

Название этой публикации, вероятно, было бы более подходящим, если бы я направлял ее на людей, живущих в Калифорнии с 2003–2011 гг.Вы знаете, когда ими управлял Терминатор…

Если эта цитата звучит вам знакомо, вы, вероятно, слушаете подкаст Тима Ферриса .

(Да, название этого поста было сделано для того, чтобы пошутить над Арнольдом. Извините.)

Шутки в сторону, когда я говорю людям «кибернетическая система», я вижу по их глазам, что они: снова думаю о Терминаторе. В этом есть смысл, потому что Терминатор — это кибернетическая система. Но (обычно) я имею в виду не это.

Прежде чем я углублюсь в тему, я упомяну три ключевых ресурса, которые сформировали мое понимание кибернетики.

Впервые я натолкнулся на идею кибернетики, когда читал книгу Чарльза Карвера и Майкла Шайера под названием О саморегуляции поведения . Это книга, в которой человеческое поведение описывается с использованием кибернетических терминов и упоминается источник всего кибернетического — Норберт Винер. Вот куда я пошел дальше.

Норберт Винер был математиком и философом, который основал кибернетику, формализовав свои идеи в книге под названием Кибернетика: или управление и коммуникация у животных и машин .Это отличная книга, которая повлияла на многие дисциплины и области знаний.

Еще одна удачная встреча с кибернетикой у меня произошла после прочтения статьи Колина ДеЯнга о психологии личности — точнее, его теории личности как кибернетической системы.

Причина, по которой я упоминаю эти три источника, заключается в том, что каждый из них сформировал то, как я собираюсь обсуждать эту тему ниже.

Итак, что такое кибернетическая система? Это целенаправленная, самоорганизующаяся система.Это может показаться немного абстрактным. Но позвольте мне объяснить.

Кибернетические системы содержат следующее:

  • представление текущего состояния (каковы они сейчас)
  • представление состояния цели (какими они хотели бы быть)
  • стратегию действий перейти из текущего состояния в целевое

Зная это, становится легче понять, как работает кибернетическая система. Поскольку у системы есть понимание того, где она находится, и понимание того, где она хочет быть, она может сравнить эти два, чтобы увидеть, совпадают ли они.Если система находится не там, где она должна быть, она должна выполнить какое-то действие или набор действий, чтобы попасть туда. Он пробует что-то, оценивает любое изменение, чтобы понять, где оно находится сейчас после действия, и выполняет другое сравнение, чтобы увидеть, находится ли оно сейчас там, где оно хочет быть. Если он не достиг своей цели, он самокорректируется, меняет курс или выбирает новое действие, и цикл повторяется, когда он выбирает другое действие, выполняет его и снова оценивает. Когда система действительно достигает своей цели, теперь она может выбрать новую цель и работать над ее достижением.

Самый простой и наиболее понятный пример кибернетической системы, о котором я могу думать, — это использование смартфона для получения маршрутов. Когда вы открываете Карты, он знает, где вы сейчас находитесь. После того, как вы введете желаемый пункт назначения, у него есть место, в котором он хочет быть, и он придумывает стратегию того, как туда добраться. По мере продвижения к пункту назначения он проверяет, где вы находитесь, и куда собираетесь, и, если необходимо, обновляет свою стратегию соответствующим образом, что вы узнаете, если когда-нибудь совершили неправильный поворот, следуя за ним. направления.

Другой пример — термостат и система охлаждения / обогрева в доме. У него есть термометр для измерения температуры, поэтому он знает, насколько тепло в любой момент. Если вы установили целевую температуру, он знает, какой должна быть температура. Пока текущая температура отличается от желаемой, он будет выполнять некоторые действия (либо нагревать, либо охлаждать дом), пока они не станут одинаковыми, и он не достигнет своей цели.

Использование языка кибернетики, по крайней мере, в качестве эвристики, — это мощный способ говорить о любой системе, ориентированной на цель.И угадайте, что: вы целеустремленная система.

У всех нас всегда много разных целей, большинство из которых мы не осознаем в любой конкретный момент. Некоторые цели большие, некоторые маленькие. Некоторые из них абстрактны и нематериальны, а некоторые очень конкретны и очень осязаемы. У нас есть краткосрочные цели и долгосрочные цели. У нас даже есть цели, вложенные в другие второстепенные цели (меньшие цели, которые являются необходимыми шагами для достижения более высоких целей).

Цель — это просто желаемое состояние.Это изменение от вашей текущей ситуации, которое вы хотите произойти, или изменение в мире вокруг вас, которое вы хотели бы видеть в проявлении. Согрейте свое тело, утолите голод, заставьте его работать вовремя, живите жизнью в соответствии со своими ценностями, не делайте ничего смущающего, получите социальный статус, заслужите уважение, зарабатывайте деньги, будьте творческим человеком, спасите планету , будь хорошим человеком; все это разные типы целей.

В конечном итоге цель — это то, к чему вы стремитесь своим поведением.

Понимание того, как работают кибернетические системы, помогает понять, как вы работаете. Полезно знать, что вы действуете таким образом, потому что это помогает вам понять себя и позволяет вам предпринимать сознательные усилия, чтобы направить свое поведение на достижение целей, которые, как вы знаете, важны для вас.

Возможность формулировать свои цели и добиваться их осознанно с осознанными усилиями — это мощно. Это особенно эффективно, если вы решите поразмыслить, оценить свой прогресс и внести осмысленные изменения, действуя в мире для их достижения.Эта способность — когнитивная сверхспособность, которой стоит воспользоваться.

Это одна из причин для основания Hero Labs и создания приложения Exploratory Hero. Приложение берет этот абстрактный процесс и использует его в качестве основы для достижения ваших целей. Здесь вы можете посмотреть видео о приложении в действии, но вам не нужно использовать приложение для этого — это можно сделать самостоятельно, потратив немного времени и усилий.

  • Вы можете приложить сознательные усилия, чтобы сформулировать свои цели и решить, на что направить свое поведение.
  • Когда вы поймете, к чему стремитесь, вы сможете придумать, как этого добиться.
  • По мере того, как вы опробуете свои идеи, вы должны подумать о том, насколько хорошо они работают.
  • В зависимости от того, насколько хорошо ваши идеи работают, вы можете выбрать, что делать дальше: продолжить по тому же пути или изменить свой курс для достижения цели.

Потратив немного времени, размышлений и усилий, вы можете использовать эти кибернетические принципы для достижения своих целей.

Удачи!

Полное руководство по кибернетике

Что такое кибернетика? — Полное объяснение

Кибернетика — это изучение целенаправленных систем, как одушевленных, так и неодушевленных, а также того, как они себя регулируют.Основное внимание уделяется роли механизмов обратной связи в круговой причинности сложных систем, имеющих замкнутые сигнальные петли.

В таких закрытых системах самогенерируемые действия запускают преобразования в системной среде, которые затем вызывают изменения в самой системе. И действие, и его реакции происходят внутри системы.

Кибернетика особенно интересуется потоком информации через систему и тем, как система использует информацию, чтобы контролировать себя.Мы могли бы описать это как науку об организации, особенно акцентируя внимание на динамических характеристиках организуемых систем.

В современной английской форме слово «кибернетика» было впервые использовано в 1948 году американским математиком по имени Норберт Винер для описания того, что он назвал «теорией управления и коммуникации, будь то в машине или в животном». Она росла вместе с теорией информации Клода Шеннона, которая была разработана для улучшения передачи информации и использовала концепцию обратной связи при разработке цифровых систем автоматического управления.

Кибернетика происходит от греческого слова «Kubernetes», что означает рулевой. Слово «правитель» происходит от латинского перевода того же греческого слова.

В Древней Греции Кубернеты отвечали за управление греческими кораблями. Кораблям приходилось управлять всевозможными непредсказуемыми силами, включая ветер, волны, штормы, течения и приливы. Греки обнаружили, что они могут игнорировать все это и управлять кораблем с помощью небольшого румпеля, подключенного к большему рулю, просто направляя румпель на неподвижный объект на расстоянии, например, маяк, и внося корректировки в режиме реального времени.

Как наука, кибернетика антидисциплинарна или трансдисциплинарна. Он исследует все виды стратегического поведения, проистекающие из системных процессов, включая обработку и хранение информации, адаптацию, самовоспроизведение и системы регулирования самоорганизации. Кибернетический взгляд на мир служил трамплином для многих других теоретических областей, таких как:

  • Теория систем
  • Теория игр
  • Теория коммуникации
  • Системная психология
  • Теория принятия решений
Норберт Винер сидит в его офис.Слово «кибернетика» впервые было использовано Норбертом Винером для описания того, что он назвал «областью теории управления и коммуникации, будь то в машине или в животном».

Кибернетика: точное определение

Кибернетика — это антидисциплинарная наука, которая занимается процессами управления в одушевленных и неодушевленных системах, машинах и организмах, сосредоточенная на саморегуляции, достигаемой посредством круговой причинности обратной связи.

Как работает кибернетика?

Говоря упрощенно, цель любой кибернетической системы состоит в том, чтобы организовать систему так, чтобы ее действия коррелировали с выбранным ею управляющим сигналом, известным как эталон.Он делает это с помощью системы автоматического управления на основе обратной связи, которая определяет, какие действия необходимо отслеживать, какое поведение нужно корректировать, как сравнивать действия с эталонными и как лучше всего корректировать соответствующие поведения.

Естественные кибернетические системы развивают или самоорганизуются в этой регулирующей системе. Искусственные кибернетические системы реагируют на системы автоматического управления, созданные людьми.

Кибернетические системы вырастают из двух основных частей: контроллера и объекта, которым он управляет.И естественные, и искусственные кибернетические системы, как правило, начинают с управляемого объекта, содержащего все возможности, необходимые для его функций, а затем разрабатывают контроллер, как только объект может быть точно смоделирован.

Как только эти две части связаны, система начинает демонстрировать целенаправленное поведение. Цель состоит в том, чтобы поддерживать все соответствующие характеристики системы в соответствии с эталонным входом, независимо от каких-либо нарушений в системе. Для достижения этой цели контроллер должен иметь возможность побуждать систему к выполнению соответствующих действий, которые будут манипулировать соответствующими переменными.

Когда его регулирующая система обнаруживает отклонение в поведении системы, она пытается исправить ситуацию, исследуя различия между своей гипотетической целью и отклоняющимся поведением, и корректируя систему, чтобы компенсировать это различие. Этот процесс обнаружения и исправления ошибок повторяется, поскольку теперь целеустремленная система начинает делать маленькие шаги к своей цели.

Информация, передаваемая между контролируемым объектом и его контроллером, быстро теряет всякое подобие иерархии.Каждое звено в этом замкнутом контуре играет роль в управлении системой в целом. Каждая часть имеет какой-то контролирующий эффект над всеми остальными частями. По мере развития системы различие между контролируемым и контролирующим начинает исчезать, и начинает появляться круговая причинность.

Как создать кибернетическую систему?

Чтобы сделать любую систему кибернетической, вам необходимо снабдить ее тремя основными концептуальными компонентами:

  • Способ представления ее текущего состояния
  • Способ представления ее целевого состояния
  • Способ выработки стратегии о том, как добраться до целевое состояние из текущего состояния

Текущее состояние может быть установлено и представлено с помощью любого сенсорного механизма.Оптические датчики, такие как камеры, датчики эхолокации, такие как сонар, или датчики положения, такие как GPS, могут быть полезны в обучении системы ее собственному текущему состоянию.

Состояние цели может поступать как изнутри, так и вне системы. Природные кибернетические системы ставят перед собой собственные цели, обычно оптимизированные для выживания и гомеостаза. В искусственных кибернетических системах целевые состояния могут вводиться извне. Циферблат на вашем термостате и ввод пункта назначения на вашем GPS — оба способа ввода состояния цели извне системы.

Теперь, когда у вашей системы есть способ понять, где она находится и где она хочет быть, она становится целенаправленной системой. Он может сравнить два состояния и проверить, совпадают ли они. Если они не совпадают, системе нужен последний компонент, стратегия действий, которая приведет ее туда, где она хочет быть.

В двухмерной кибернетической системе, подобной термостату, стратегия действий бинарна и проста. Один из лучших примеров, который поможет вам представить себе это, — это система регулирования, которую придумал Джеймс Ватт в 1700-х годах для управления мощностью новомодного парового двигателя.

Ватт превратил паровой двигатель в кибернетическую систему, разработав центробежный регулятор, который позволял любому пользователю устанавливать мощность двигателя в определенном диапазоне, а затем отступать и позволять машине оставаться в этом диапазоне. Он сделал это, подключив выход пара к регулирующему клапану, а регулирующий клапан — к сенсорному механизму, основанному на центробежной силе. Датчик состоял из вращающегося стержня, прикрепленного вверху к двум свинцовым шарам, наподобие тяжелого тезербола. Чем больше выходило пара, тем быстрее вращался шест и тем выше вращались шары.Если шары вращались слишком высоко, прикрепленные рычаги начинали закрывать регулирующий клапан до тех пор, пока не было достигнуто благоприятное равновесие в пределах заданного пользователем диапазона скорости.

В системе с несколькими степенями свободы, такой как приложение для навигации на основе GPS, стратегия действий немного сложнее, но общая идея остается той же. Система должна пробовать различные действия и оценивать свое новое текущее состояние после каждого действия, чтобы обнаружить изменения, производимые ее действиями. Чем больше он повторяет этот цикл, тем лучше он поймет, какие действия приблизят его к целевому состоянию.

Откуда возникла кибернетика?

Кибернетика сделала свой первый последовательный шаг в современный мир в 1948 году, когда математик Норберт Винер опубликовал свою первую книгу на эту тему «Кибернетика: или управление и коммуникация у животных и машин».

В детстве Винер был математическим вундеркиндом. Его отец, который работал профессором литературы в Гарвардском университете, с ранних лет подталкивал маленького Норберта вкладывать средства в свое образование. Всего в 14 лет Норберт Винер получил степень бакалавра математики в Университете Тафтса.Четыре года спустя он получил докторскую степень в Гарварде. После Гарварда он отправился в Кембриджский университет, чтобы изучать математическую логику у Бертрана Рассела, а затем в Геттингенский университет Германии, где он учился у математика Давида Гильберта.

Когда началась Вторая мировая война, Винер начал работать над сложной математической задачей наведения оружия на движущиеся цели. Он помогал создавать электронные системы наведения, которые могли определять местоположение ракеты относительно цели в режиме реального времени и при необходимости направлять ракету на изменение направления в середине полета.Его работа по физике баллистики и технологии управляемых ракет зажгла искру, которая позже переросла в его страсть к изучению систем с обратной связью, которые мы теперь называем кибернетикой.

Именно во время работы над этими баллистическими системами наведения Винер впервые осознал, насколько важен трансдисциплинарный принцип обратной связи для каждой целенаправленной системы, которая существовала, как живой, так и чисто механистической. В своей книге «Кибернетика» 1948 года Винер взял эту идею из узких электронных приложений, для которых он ее использовал, и экстраполировал ее на более широкий универсальный принцип, который можно найти в биологии, экономике, политологии, психологии и многом другом.

Ракета класса «воздух-воздух» на крыле самолета. Первый раздел кибернетики посвящен системам управления машинами. Кибернетические системы сделали возможными новые технологии и усовершенствования в области навигации космических кораблей, компьютеров, управляемых ракет и радаров.

Каковы применения кибернетики?

Кибернетика делает шаг назад и рассматривает системы не как существительные, а как глаголы. Вместо того, чтобы пытаться точно определить, где лежат границы объекта, он определяет вещь по тому, что она делает и на что способна.

Взгляд на мир с точки зрения потенциала действия дает кибернетике интересные приложения во многих различных традиционных дисциплинах. Существуют системы в биологическом, технологическом, социальном и многих других мирах, которые можно определить в соответствии с их действиями. Вот почему мы думаем о кибернетике как о трансдисциплинарном языке, который помогает нам понимать и изменять процессы в самых разных науках. Кибернетика применяется в естественных и политических науках, в образовании, управлении бизнесом и т. Д.

Простые самоуправляемые машины

Первый раздел кибернетики фокусируется на системах управления машинами. Изучение того, как установить приемлемую дальность, а затем убрать руки с управления, началось с предоставления нам новых технологий и улучшений в навигации космических кораблей, компьютерах, управляемых ракетах и ​​радарах. Во время Второй мировой войны изобретатели применили принцип обратной связи, используя информацию от радарных устройств, чтобы повысить точность своего нового интеллектуального оружия.

После войны идеи кибернетики были применены в радио- и телефонной технике.Инженеры по связи смогли использовать принцип обратной связи для создания шумовых фильтров и улучшения качества звука многих устройств связи. Сегодня принципы первого раздела кибернетики лежат в основе машинного обучения, поскольку мы продолжаем учиться устанавливать допустимые диапазоны для наших машин, а затем избавляться от все большего и большего количества элементов управления.

Сложные самоорганизующиеся системы

Вторая ветвь кибернетики фокусируется на изучении того, как самоорганизующиеся системы заканчиваются сложными процессами, которые позволяют им регулировать себя и выживать, приспосабливаясь к своей среде.

В экономике, например, туманная система спроса и предложения коррелирует с аморфной системой ценообразования. Неизвестно, какой именно контроль в любой момент времени, но если предложение превышает спрос, цены начинают падать, а также наоборот. Наша экономическая система достигает комфортного равновесия, когда предложение примерно равно спросу.

Нишевые товары с небольшим спросом и предложением, как правило, имеют более высокую маржу прибыли. Товары массового сбыта не нуждаются в высокой прибыльности, потому что всегда есть большой спрос и предложение на зубную пасту, лапшу, обувь и т. Д.Система ценообразования помогает нам думать о более крупных и более абстрактных экономических подсистемах и воздействовать на них, не углубляясь слишком глубоко в сорняки.

Цены позволяют производителям и продавцам общаться с покупателями в простых терминах, а готовность потребителей или не платить эти цены позволяет конечным пользователям обмениваться информацией. Этот сложный танец влияет на характеристики всей экономической системы в торговом кругу, который вызывает сплетни по всей планете.

Примеры кибернетики в реальном мире

В вашей голове

Мы можем найти один из лучших примеров кибернетики прямо внутри нас, в частности, в нашей нервной системе.

В данном случае автоматической системой управления, регулирующей ваш организм, может быть ваш мозг. Он получает сигналы от своих оптических датчиков, ваших глаз, оценивая расстояние между желаемым объектом и вашей рукой.

Информация, которую ваши датчики отправляют вашему контроллеру, является обратной связью, о которой мы говорили. Ваш контроллер принимает эту информацию во внимание при выдаче поведенческих инструкций вашей протянутой руке, чтобы заставить ее успешно поднять объект.

Ваше приложение GPS

Другой простой пример — использование смартфона для навигации.Когда вы открываете приложение GPS, оно триангулирует ваше текущее положение с помощью своих спутниковых датчиков. Когда вы вводите пункт назначения, система теперь имеет текущее состояние и состояние цели, поэтому она может рассчитать лучшую стратегию действий, используя свои алгоритмы маршрута и трафика. По мере того, как вы продвигаетесь к месту назначения, он постоянно проверяет свои отзывы и соответствующим образом обновляет стратегию действий.

Статья о кибернетике от The Free Dictionary

наука об управлении, коммуникациях и обработке данных.

Тема . Основными объектами кибернетических исследований являются «кибернетические системы». В общей или теоретической кибернетике такие системы рассматриваются абстрактно, без ссылки на их реальную физическую природу. Высокий уровень абстракции позволяет кибернетике находить общие методы подхода к изучению качественно различных систем, например технологических, биологических и даже социальных систем.

Абстрактная кибернетическая система — это набор взаимосвязанных объектов, называемых элементами системы, которые способны принимать, хранить и обрабатывать данные, а также обмениваться ими.Примерами кибернетических систем являются различные виды устройств автоматического управления в технике (например, автопилот или контроллер, поддерживающий постоянную температуру в комнате), электронные компьютеры, человеческий мозг, биологические популяции и человеческое общество.

Элементами абстрактной кибернетической системы являются объекты любой природы, состояние которых может быть полностью описано значениями определенного набора параметров. Для подавляющего большинства конкретных приложений кибернетики достаточно рассмотрения параметров двух типов.Параметры первого типа, называемые непрерывными параметрами, могут принимать любое действительное значение в определенном интервале (например, интервале от — 1 до 2 или от — ∞ до + ∞). Параметры второго типа, называемые дискретными параметрами, предполагают конечный набор значений — например, значение, равное любому десятичному числу или значениям «да» или «нет».

Любое целое или рациональное число может быть представлено последовательностью дискретных параметров. В то же время дискретные параметры могут использоваться при работе с качественными атрибутами, которые обычно не выражаются числами.Для этого достаточно перечислить и обозначить (например, по пятибалльной шкале) все различимые состояния атрибута. Таким образом можно охарактеризовать и ввести во внимание такие факторы, как темперамент, настроение и отношение одного человека к другому. Точно так же область применения кибернетических систем и кибернетики в целом выходит далеко за пределы строго «математизированных» областей знания.

Состояние элемента кибернетической системы может изменяться случайным образом или под влиянием определенных входных сигналов, которые он получает либо извне (вне рассматриваемой системы), либо от других элементов системы.В свою очередь, каждый элемент системы может формировать выходные сигналы, которые обычно зависят от состояния элемента и входных сигналов, которые он получает в данный момент. Сигналы либо передаются другим элементам системы (действуя для них как входные сигналы), либо составляют часть выходных сигналов всей системы, которые передаются наружу.

Организация отношений между элементами кибернетической системы называется структурой системы. Различают системы с постоянной и переменной структурой.Изменения в структуре обычно задаются как функции состояний всех составляющих элементов системы и входных сигналов системы в целом.

Таким образом, описание правил функционирования системы дают три семейства функций: те, которые определяют изменения состояний всех элементов системы, те, которые определяют выходные сигналы элементов, и те, которые вызывают изменения в структура системы. Система называется детерминированной, если все функции условны (однозначны).Однако, если функции — или, по крайней мере, некоторые из них — являются случайными функциями, система называется вероятностной или стохастической. Полное описание кибернетической системы получается, если описание начального состояния системы, то есть исходной структуры системы и начальных состояний всех ее элементов, добавлено к описанию правил ее функционирования.

Классификация кибернетических систем . Кибернетические системы различаются по характеру своих внутренних сигналов.Если все сигналы, как и состояния всех элементов системы, заданы в непрерывных параметрах, система называется непрерывной. Когда все величины дискретны, говорят о дискретной системе. В смешанных или гибридных системах необходимо иметь дело с обоими типами величин.

Разделение кибернетических систем на непрерывные и дискретные до некоторой степени произвольно. Это определяется глубиной достигнутого понимания и точностью, необходимой при изучении объекта, а иногда и удобством использования определенного математического метода при изучении системы.Например, общеизвестно, что свет имеет дискретную квантовую природу; тем не менее, такие параметры, как величина светового потока и уровень освещенности, обычно характеризуются непрерывными значениями, поскольку было обеспечено их достаточно плавное изменение. Другой пример — обычный реостат с подвижной проволокой. Хотя величина его сопротивления изменяется скачкообразно, можно и удобно рассматривать изменение как непрерывное, если скачки достаточно малы.

Обратных примеров еще больше. Выделяющая функция почек на общепринятом (неквантовом) уровне — это непрерывная величина. Однако во многих случаях для характеристики этой функции считается достаточно пятибалльной системы; таким образом, он рассматривается как дискретная величина. Кроме того, при любом фактическом вычислении значений непрерывных параметров необходимо ограничиваться определенным уровнем точности, но это означает, что соответствующая величина считается дискретной.

Последний пример показывает, что дискретное представление является универсальным методом, поскольку, учитывая, что абсолютная точность измерения недостижима, любая непрерывная величина в конечном итоге сводится к ее дискретному представлению. Обратное сокращение для дискретных величин, предполагающих небольшое количество различных значений, не может дать удовлетворительных результатов (с точки зрения точности представления) и поэтому не используется на практике. Таким образом, в определенном смысле дискретный метод представления является более общим, чем непрерывный метод.

Разделение кибернетических систем на непрерывные и дискретные типы очень важно с точки зрения используемой математической техники. Для непрерывных систем это обычно теория систем обыкновенных дифференциальных уравнений, а для дискретных систем — теория алгоритмов и теория автоматов. Еще одна основная математическая теория, которая используется как для дискретных, так и для непрерывных систем (и развивается соответственно в двух аспектах), — это теория информации.

Сложность кибернетических систем определяется двумя факторами: первый — это «размерность системы», то есть общее количество параметров, характеризующих состояния всех ее элементов; вторая — сложность структуры системы, которая определяется разнообразием и общим количеством связей между ее элементами. Простой набор из большого количества не связанных между собой элементов, например набор однородных элементов с простыми связями, повторяющимися от элемента к элементу, еще не является сложной системой.Сложные (основные) кибернетические системы — это системы, описания которых не могут быть сведены к описанию одного элемента и указанию общего количества таких (однородных) элементов.

При изучении сложных кибернетических систем, помимо обычного разбиения системы на ее элементы, используется метод консолидированного представления системы в виде набора отдельных единиц, каждая из которых является отдельной системой. Иерархия описаний таких единиц используется при изучении сложных систем.На вершине такой иерархии вся система рассматривается как единое целое, а на самом нижнем уровне отдельные элементы системы появляются как единицы, составляющие системы.

Необходимо подчеркнуть тот факт, что само понятие элемента системы в некоторой степени условно и зависит от целей, поставленных при изучении системы, и глубины проникновения в предмет. Таким образом, при феноменологическом подходе к изучению мозга, когда объектом исследования является не структура мозга, а функции, которые он выполняет, мозг можно рассматривать как единый элемент, даже если он характеризуется большим количеством параметров.Стандартный подход — рассматривать отдельные нейроны как элементы, составляющие мозг. При переходе на клеточный или молекулярный уровень каждый нейрон, в свою очередь, можно рассматривать как сложную кибернетическую систему.

Если обмен сигналами между элементами системы полностью заключен в ее границах, система называется изолированной или закрытой. Если рассматривать такую ​​систему как единый элемент, она не имеет ни входных, ни выходных сигналов. В общем случае открытые системы имеют как входные, так и выходные каналы, по которым происходит обмен сигналами с окружающей средой.Предполагается, что любая открытая кибернетическая система оснащена рецепторами (сенсорными устройствами), которые принимают сигналы извне и передают их в систему. Там, где человек рассматривается как кибернетическая система, органы чувств (органы зрения, слуха, осязания и т. Д.) Являются рецепторами. Выходные сигналы передаются наружу с помощью эффекторов, которыми в данном случае являются органы речи и выражения лица, руки и т. Д.

Поскольку каждая система сигналов несет определенную информацию, независимо от того, образована ли система разумными существами или объектами и процессами неодушевленной природы, любая открытая кибернетическая система, как и элементы любой системы, открытой или закрытой, может рассматриваться. как обработчики данных.В этом случае понятие данных или информации рассматривается в очень широком смысле, близком к физическому понятию энтропии.

Кибернетический подход к изучению различного рода объектов . Рассмотрение различных одушевленных и неодушевленных объектов как процессоров данных или систем, состоящих из элементарных процессоров данных, составляет суть «кибернетического подхода» к изучению таких объектов. Этот подход, как и подходы, основанные на других фундаментальных науках, таких как механика и химия, требует определенного уровня абстракции.Таким образом, в кибернетическом подходе к изучению мозга как системы нейронов их размеры, форма и химическая структура обычно не учитываются. Состояния нейронов (возбужденные или невозбужденные), производимые ими сигналы, связи между ними и правила изменения их состояний становятся объектами изучения.

Простейшие процессоры данных могут обрабатывать информацию только одного типа. Например, исправный дверной звонок всегда реагирует на нажатие кнопки (рецептора) одним и тем же действием: звонок звонит.Однако сложные кибернетические системы обычно способны накапливать данные в той или иной форме и, соответственно, изменять выполняемые ими действия (обработка данных). По аналогии с человеческим мозгом это свойство кибернетических систем иногда называют памятью.

Существует два основных способа «запоминания» информации в кибернетических системах: изменение состояний элементов системы или изменение структуры системы (конечно, возможен и смешанный вариант) . По сути, принципиальной разницы между двумя типами «памяти» нет.«В большинстве случаев разница зависит только от подхода, используемого при описании системы. Например, одна современная теория объясняет долговременную память человека изменениями проводимости синапсов (связей между отдельными нейронами, составляющими мозг). Если только нейроны рассматриваются как элементы, составляющие мозг, то изменение синапсов следует рассматривать как изменение структуры мозга, но если все синапсы (независимо от уровня их проводимости) включены, наряду с с нейронами, то рассматриваемое явление сводится к изменению состояний элементов при неизменной структуре системы.

Компьютеры как процессоры данных . Среди сложных обработчиков технических данных наиболее важным для кибернетики является электронная вычислительная машина. В более простых вычислительных машинах — электромеханических цифровых и аналоговых — настройка для различных задач осуществляется путем изменения системы связей между элементами на специальной коммутационной консоли. В современных универсальных ЭВМ такие изменения производятся путем машинного «запоминания» отдельных рабочих программ в специальном блоке, накапливающем информацию.

В отличие от аналоговых машин, которые работают с непрерывной информацией, современный компьютер обрабатывает дискретную информацию. Любые последовательности десятичных чисел, букв, знаков препинания и других символов могут отображаться в качестве информации на входе и выходе компьютера. Внутри машины эта информация обычно представлена ​​(или закодирована) в виде последовательности сигналов, которые принимают только два значения.

Хотя возможности аналоговых машин (как и любых других искусственно созданных единиц) ограничены преобразованием строго определенных типов информации, современный компьютер универсален.Это означает, что любое преобразование буквенно-цифровой информации, которое может быть определено случайной конечной системой правил любого типа (арифметических, грамматических и т. Д.), Может быть выполнено компьютером после того, как ему будет загружена правильно написанная программа. Цифровые компьютеры достигают этой возможности за счет универсальности своего кода инструкций, то есть элементарной обработки данных, которая включена в структуру компьютеров. Точно так же, как все виды зданий могут быть собраны из одних и тех же частей, все виды буквенно-цифровых преобразований информации любой сложности могут быть составлены из элементарных преобразований.Компьютерная программа и есть такая последовательность элементарных преобразований.

Универсальность компьютера не ограничивается буквенно-цифровой информацией. Как показывает теория кодирования, любая дискретная информация, а также любая случайная непрерывная информация (с любой заданной степенью точности) может быть представлена ​​в буквенно-цифровой (и даже простой числовой) форме. Таким образом, современные компьютеры можно рассматривать как универсальные процессоры данных. Человеческий мозг, хотя и основан на совершенно иных принципах, является еще одним хорошо известным примером универсального процессора данных.

Универсальность современного компьютера делает возможным его использование для моделирования любых других преобразований информации, включая любые мыслительные процессы. Это ставит компьютеры в особое положение: с момента своего появления они были основным техническим оборудованием и исследовательским прибором кибернетики.

Управление в кибернетических системах . В рассмотренных до сих пор случаях изменения в поведении цифрового компьютера определялись человеком, который меняет программу его работы.Однако можно написать программу, которая изменяет рабочую программу компьютера и организует его связь с окружающей средой через соответствующую систему рецепторов и эффекторов. Таким образом можно моделировать различные формы изменения поведения и развития, которые наблюдаются в сложных биологических и социальных системах. Изменение поведения сложных кибернетических систем является результатом накопления должным образом обработанной информации, полученной системами в прошлом.

Выделяют два основных типа изменения поведения системы в зависимости от формы «запоминания» информации: самонастройка и самоорганизация. В самонастраивающихся системах накопление опыта выражается в изменении значений отдельных параметров, а в самоорганизующихся системах — в изменении структуры системы. Как упоминалось ранее, это различие в некоторой степени произвольно и зависит от способа разбивки системы на элементы.На практике самонастройка обычно связана с изменением сравнительно небольшого количества непрерывных параметров. Глубокие изменения в структуре рабочих программ компьютера, которые можно интерпретировать как изменения состояний большого количества дискретных элементов памяти, более естественно рассматривать как примеры самоорганизации.

Целенаправленное изменение поведения кибернетических систем происходит через контроль. Цели управления сильно различаются в зависимости от типов систем и степени их сложности.В простейшем случае целью может быть поддержание определенного параметра на постоянном значении. Для более сложных систем целью может быть адаптация к изменяющейся среде или даже изучение правил изменений.

Наличие управления в кибернетической системе означает, что система может быть представлена ​​в виде двух взаимодействующих единиц: объекта управления и системы управления. Система управления передает управляющую информацию по каналам прямой связи через соответствующий набор эффекторов к управляемому объекту.Информация о состоянии контролируемого объекта поступает с помощью рецепторов и передается обратно в систему управления по каналам обратной связи.

Как и любая кибернетическая система, описанная здесь система управления также может иметь каналы для связи (с соответствующими системами рецепторов и эффекторов) с окружающей средой. В простейших случаях внешняя среда может выступать источником различных шумов и искажений в системе (чаще всего в канале обратной связи).В этом случае в задачу системы управления входит фильтрация шума. Эта задача становится особенно важной при дистанционном управлении, когда сигналы передаются по протяженным каналам связи.

Основной задачей системы управления является преобразование информации, поступающей в систему, и формирование управляющих сигналов таким образом, чтобы обеспечить наилучшее достижение целей управления. Основные виды управления выделяются в зависимости от типов таких целей и характера функционирования системы управления.

Одним из простейших видов управления является программное управление. Целью такого управления является подача определенной, строго определенной последовательности управляющих сигналов на управляемый объект. Такой контроль не имеет обратной связи. Простейшим примером такого программного управления является автоматический светофор, смена которого происходит в заданные моменты. Более сложное управление светофором со счетчиками приближающихся транспортных средств может включать очень простой «пороговый» сигнал обратной связи; свет меняется каждый раз, когда количество ожидающих автомобилей превышает заданное количество.

Классический автоматический контроль, целью которого является поддержание определенного параметра (или нескольких независимых параметров) на постоянном значении, также является очень простым видом управления. Примером может служить система автоматического регулирования температуры воздуха в помещении. Специальный термометр-преобразователь измеряет температуру воздуха T , и система контроля сравнивает эту температуру с заданной величиной T 0 и отправляет управляющую информацию — k (T — T 0 ) в ворота. , который регулирует подачу теплой воды в блоки центрального отопления.Знак минус коэффициента k означает управление с отрицательной обратной связью, то есть, когда температура T поднимается выше заданного порогового значения T 0 , поток тепла уменьшается, а когда он падает ниже порогового значения, расход увеличивается. Отрицательная обратная связь важна для обеспечения стабильности в процессе управления. Стабильность системы означает, что при отклонении в любом направлении от положения равновесия (где T = T 0 ) система автоматически пытается восстановить равновесие.При очень простом предположении, что существует линейная зависимость между управляющей информацией и скоростью потока тепла в комнату, работа такого регулятора описывается дифференциальным уравнением dT / dt = — k (T T 0 ), решением которой является функция T = T 0 + δ · e -kt (где δ — отклонение температуры T от заданного значения T 0 в начальный момент).Поскольку эта система описывается линейным дифференциальным уравнением первого порядка, она называется линейной системой первого порядка. Линейные системы второго и более высоких порядков, особенно нелинейные, имеют более сложное поведение.

Возможны системы, в которых принцип программного управления сочетается с задачей регулирования в смысле поддержания постоянного значения некоторой определенной величины. Например, в описанный выше регулятор температуры в помещении может быть встроено программное устройство, изменяющее значение регулируемого параметра.Функции такого устройства могут заключаться в поддержании температуры на уровне + 20 ° C днем ​​и снижении до + 16 ° C ночью. В этом случае функция простого регулирования перерастает в функцию контроля значения параметра, изменяемого программой.

В более сложных сервомеханизмах задача состоит в том, чтобы как можно точнее поддерживать некоторую фиксированную функциональную связь между набором случайно изменяющихся параметров и заданным набором регулируемых параметров. Примером может служить система, которая непрерывно следует лучом прожектора за беспорядочно маневрирующим самолетом.

В оптимальных системах управления основной целью является поддержание максимального или минимального значения некоторой функции двух групп параметров; функция называется критерием оптимальности. Параметры первой группы (внешние условия) изменяются независимо от системы, а параметры второй группы регулируются, то есть их значения могут изменяться под действием управляющих сигналов от системы.

Простейшим примером оптимального управления снова является задача регулирования температуры воздуха в помещении с дополнительным условием учета изменений его влажности.Температура воздуха, дающая ощущение наибольшего комфорта, зависит от влажности воздуха. Если влажность постоянно меняется, но система может контролировать только изменение температуры, цель управления, естественно, будет заключаться в поддержании температуры, которая дает ощущение максимального комфорта. Это задача оптимального управления. Оптимальные системы управления очень важны для управления экономикой.

В простейшем случае оптимальное управление можно свести к задаче поддержания максимально или минимально возможного значения регулируемого параметра при заданных условиях.В этом случае говорят об экстремальных системах управления.

Если нерегулируемые параметры в оптимальной системе управления изменяются в определенном временном интервале, функция системы сводится к поддержанию постоянных значений регулируемых параметров, обеспечивающих максимизацию (или минимизацию) желаемого критерия оптимального управления. Здесь также, как и в случае классического управления, возникает проблема устойчивости управления. При проектировании относительно несложных систем такая устойчивость достигается соответствующим подбором параметров планируемой системы.В более сложных случаях, когда количество мешающих воздействий и размерность системы очень велики, иногда удобно использовать самонастройку и самоорганизацию для достижения стабильности. В этом случае некоторые параметры, определяющие характер существующих в системе ссылок, не заданы заранее и могут быть изменены системой в процессе ее работы. В системе есть специальный блок, который фиксирует характер переходных процессов в системе при ее выходе из равновесия.Когда переходный процесс оказывается нестабильным, система изменяет значения параметров звеньев, пока не будет достигнута стабильность. Системы такого типа принято называть ультрастабильными.

При большом количестве изменяющихся параметров каналов случайный поиск стабильных режимов может занять слишком много времени. В этом случае используются различные методы ограничения случайного поиска — например, разбиение параметров на группы и поиск только внутри одной группы (определяется по определенным признакам).Системы такого типа называются мультистабильными. Биология предлагает большое разнообразие ультрастабильных и мультистабильных систем, таких как система регулирования температуры крови у людей и теплокровных животных.

Задача группировки внешних воздействий, необходимая для успешного выбора метода самонастройки в многостабильных системах, является одной из задач распознавания (распознавания образов). Визуальные и слуховые образы особенно важны для определения типа поведения (метода контроля) человека.Возможность распознавания закономерностей и объединения их в определенные классы позволяет человеку создавать абстрактные концепции, которые являются важным условием для сознательного осознания деятельности и начала абстрактного мышления. Абстрактное мышление делает возможным создание в системе управления — в данном случае в человеческом мозге — моделей различных процессов, их использование для экстраполяции деятельности и определение действий на основе такой экстраполяции.

Таким образом, на высших уровнях иерархии систем управления задачи управления тесно переплетаются с задачами распознавания окружающей действительности.В чистом виде эти задачи проявляются в абстрактных когнитивных системах, которые также являются одним из классов кибернетических систем.

Теория надежности кибернетических систем занимает важное место в кибернетике. Его задача — разработка методов построения систем, обеспечивающих правильное функционирование систем при выходе из строя некоторых их элементов, разрыве определенных звеньев или других возможных случайных неисправностях.

Методы кибернетики .Изучая кибернетические системы в качестве основного объекта, кибернетика использует три принципиально разных метода исследования. Два из них, математический анализ и экспериментальный метод, широко используются в других науках. Суть математического анализа состоит в описании объекта исследования в рамках определенного математического подхода (например, в виде системы уравнений) и последующем изучении различных последствий описания с помощью математического вывода (для например, решив систему уравнений).В экспериментальном методе проводятся различные эксперименты либо с самим объектом, либо с его реальной физической моделью. Если изучаемый объект уникален и нет возможности существенного воздействия на него (как, например, в случае с Солнечной системой или процессом биологической эволюции), активный эксперимент становится пассивным наблюдением.

Одним из важнейших достижений кибернетики является разработка и широкое использование нового метода исследования, который получил название математического (машинного) экспериментирования или математического моделирования.Суть метода заключается в том, что эксперименты проводятся не с реальной физической моделью изучаемого объекта, а с его описанием. Описание объекта и программы, производящие изменение характеристик объекта в соответствии с его описанием, заносятся в память компьютера; Затем с объектом могут проводиться различные эксперименты, такие как запись его поведения при определенных условиях и изменение отдельных элементов описания.Высокая скорость современных компьютеров часто позволяет моделировать многие процессы со скоростью, намного превышающей нормальную.

Первым этапом математического моделирования является разбивка исследуемой системы на отдельные блоки и элементы и установление связей между ними. Эту функцию выполняет системный анализ. Глубина и метод разбивки могут варьироваться в зависимости от целей расследования. В этом смысле системный анализ — это больше искусство, чем точная наука, поскольку части и связи, несущественные с точки зрения поставленной цели, должны быть априори отброшены при анализе действительно сложных систем.

После того, как система разбита на части и части были описаны с определенным набором количественных или качественных параметров, обычно привлекаются представители различных наук для установления связей между ними. Таким образом, при системном анализе человеческого организма типичные связи имеют следующий вид: «Когда орган A переходит из состояния k 1 в состояние k 2 , а орган B остается в состоянии M , organ C с вероятностью p перейдет из состояния n 1 в состояние n 2 через N месяцев.«Заявление может быть сделано эндокринологом, кардиологом, терапевтом или другим специалистом, в зависимости от типа органов, к которым оно относится. Результатом их совместной работы является составное описание организма, являющееся искомой математической моделью. Системные программисты переводят эту модель в машинную нотацию, одновременно программируя средства, необходимые для экспериментов с ней. Проведение реальных экспериментов и получение из них различных выводов — это работа по исследованию операций.Однако там, где это возможно, исследователи операций могут использовать дедуктивные математические конструкции и даже физические модели всей системы или ее отдельных частей. Работа по построению физических моделей и задача по планированию и созданию различных искусственных кибернетических систем являются частью системной инженерии.

Исторический очерк . Древнегреческий философ Платон, по-видимому, был первым, кто использовал термин «кибернетика» для управления в общем смысле. Однако собственно становление кибернетики как науки произошло гораздо позже и было определено развитием технических аппаратов для управления и обработки данных.Так называемые андроиды, представлявшие собой человеческие игрушки, которые на самом деле были механическими устройствами с программным управлением, производились в Европе еще в средние века.

Первые промышленные регуляторы уровня воды в паровом котле и скорости вращения вала паровой машины были изобретены И. И. Ползуновым (Россия) и Дж. Ваттом (Англия). Во второй половине 19 века требовались все более совершенные автоматические регуляторы. В таких регуляторах все чаще используются электромеханические и электронные узлы, а также механические узлы.Изобретение в начале 20 века дифференциальных анализаторов, способных моделировать и решать системы обыкновенных дифференциальных уравнений, сыграло большую роль в развитии теории и практики автоматического управления. Эти машины положили начало быстрому развитию аналоговых компьютеров и их повсеместному внедрению в машиностроение.

Прогресс нейрофизиологии, в частности классические работы И. П. Павлова об условных рефлексах, оказали существенное влияние на становление кибернетики.Оригинальная работа украинского ученого Я. Заслуживает внимания также И. Грдина о динамике живых организмов.

В 1930-х годах на развитие кибернетики все больше и больше повлияло развитие теории дискретных процессоров данных. Это развитие было направлено двумя основными источниками идей и проблем. Первой была задача построения основ математики. Еще в середине 19 века Г. Буль заложил основы современной математической логики.В 20-е годы прошлого века были заложены основы современной теории алгоритмов. В 1934 г. К. Гёдель продемонстрировал конечность замкнутых когнитивных систем. В 1936 году А. М. Тьюринг описал гипотетический процессор дискретных данных общего назначения, который позже получил название машины Тьюринга. Эти два результата, полученные в рамках чистой математики, оказали и продолжают оказывать очень большое влияние на формирование основных идей кибернетики.

Вторым источником идей и проблем в кибернетике был практический опыт создания реальных процессоров дискретных данных.Простейший механический счетный автомат был изобретен Б. Паскалем (Франция) в 17 веке. Только в XIX веке К. Бэббидж (Англия) сделал первую попытку построить автоматический цифровой калькулятор, прототип современной электронной цифровой вычислительной машины. К началу 20 века были построены первые модели электромеханических счетных машин, которые сделали возможной автоматизацию очень простой обработки дискретных данных. Необходимость создания сложных релейно-контактных устройств, в первую очередь для автоматических телефонных станций, привела в 1930-х годах к резкому росту интереса к теории дискретных процессоров данных.В 1938 г. К. Шеннон (США) и в 1941 г. В. И. Шестаков (СССР) продемонстрировали возможность использования методов математической логики для анализа релейно-контактных цепей. Это положило начало развитию современной теории автоматов.

Развитие электронно-вычислительной техники в 1940-х годах (Дж. Фон Нейман и др.) Имело решающее значение для становления кибернетики. Компьютер открыл принципиально новые возможности для исследования и реального построения сложных систем управления.Оставалось собрать воедино весь накопленный к тому времени материал и дать имя новой науке. Этот шаг сделал Н. Винер, опубликовавший в 1948 году свою знаменитую книгу Кибернетика .

Винер предложил называть «науку об управлении и коммуникации между животными и машинами» кибернетикой. В книге Cybernetics и своей второй книге Cybernetics and Society (1954) Винер уделил особое внимание общим философским и социальным аспектам новой науки, часто трактуя их весьма произвольно.В результате дальнейшее развитие кибернетики шло по двум путям. В США и Западной Европе стало преобладать узкое понимание кибернетики; это сосредоточило внимание на спорах и сомнениях, высказанных Винером, и на аналогиях между процессами управления в технических устройствах и в живых организмах. В СССР после начального периода отрицания и сомнений укоренилось более естественное и содержательное определение кибернетики; это включило в эту область все достижения, накопленные в теориях обработки данных и систем управления.Особое внимание при этом было уделено новым проблемам, возникающим в связи с широким внедрением компьютеров в теории управления и обработки данных.

На Западе эти вопросы рассматривались в рамках специализированных областей науки, которые стали называть информатикой, информатикой, системным анализом и так далее. Лишь в конце 1960-х годов наметилась тенденция к расширению понятия «кибернетика» и включению в него всех этих областей.

Основные разделы кибернетики .Современная кибернетика в широком смысле состоит из большого количества разделов, которые представляют собой самостоятельные научные направления. Теоретически ядро ​​кибернетики составляют теория информации, теория кодирования, теория алгоритмов и автоматов, общая теория систем, теория оптимальных процессов, методы исследования операций, теория распознавания образов и теория формальных языков. На практике центр интересов кибернетики сместился в сторону построения сложных систем управления и различного рода систем автоматизации умственного труда.На чисто когнитивном уровне одна из самых интересных будущих задач кибернетики — моделирование мозга и его различных функций.

Компьютеры — главное техническое средство для решения всех этих задач. Таким образом, развитие кибернетики как в теоретическом, так и в практическом аспектах тесно связано с прогрессом в электронной вычислительной технике. Требования, предъявляемые кибернетикой к развитию своего математического аппарата, определяются упомянутыми выше практическими задачами.

Определенная практическая направленность исследований по развитию математической техники — это, по сути, линия, отделяющая общую математическую часть таких исследований от чисто кибернетической. Так, например, в той части теории алгоритмов, которая строится для нужд основ математики, делается попытка сократить количество типов элементарных операций до минимума и сделать их второстепенными. Полученные алгоритмические языки удобны как объекты исследования, но в то же время их практически невозможно использовать для описания реальных задач обработки данных.Кибернетический аспект теории алгоритмов касается алгоритмических языков, которые особенно ориентированы на определенные классы практических задач. Существуют языки, ориентированные на вычислительные задачи, перевод формул, обработку графической информации и так далее.

Аналогичная ситуация наблюдается и в других областях, составляющих общетеоретическую основу кибернетики. Они обеспечивают подход к решению практических задач исследования кибернетических систем, их анализа и синтеза, а также определения оптимального управления.

Методы кибернетики особенно важны в науках, в которых методы классической математики могут применяться только в ограниченном масштабе для решения определенных конкретных задач. В первую очередь среди этих наук находятся экономика, биология, медицина, лингвистика и области инженерии, которые имеют дело со сложными системами. В результате широкого применения кибернетических методов в этих науках возникли независимые научные области, которые предположительно можно было бы назвать кибернетической экономикой, кибернетической биологией и так далее.Однако по ряду причин формирование этих областей происходило в рамках кибернетики через специализацию объектов исследования, а не в соответствующих науках через применение методов и результатов кибернетики. Поэтому эти области стали называть экономической кибернетикой, биологической кибернетикой, медицинской кибернетикой и инженерной кибернетикой. Соответствующая область лингвистики получила название математической лингвистики.

Задачи фактического построения сложных систем управления (прежде всего в экономике), а также компьютерных комплексных информационно-поисковых систем, систем автоматического проектирования и систем автоматического сбора и обработки экспериментальных данных, как правило, относятся к области науки, которая стала называться системной инженерией.В широком понимании предмета кибернетики большая часть системной инженерии органически содержится в нем. То же самое и с электронной вычислительной техникой. Излишне говорить, что кибернетика не занимается проектированием элементов компьютеров, структурным проектированием машин, проблемами технологии производства и т. Д. В то же время подход к компьютеру как системе, общие структурные вопросы, а также организация сложных процессов обработки данных и управление этими процессами в действительности относятся к прикладной кибернетике и составляют одно из ее важных направлений.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

Wiener, N. Kibernetika , 2nd ed. М., 1968. (Пер. С англ.)
Винер, Н. Кибернетика и общество . М., 1958. (Пер. С англ.)
Цянь Х.С. Техническая кибернетика . М., 1956. (Пер. С англ.)
Эшби У. Р. Введение в кибернетику . М., 1959. (Пер. С англ.)
Глушков В. М. Введение в кибернетику . Киев, 1964.

Большая Советская Энциклопедия, 3-е издание (1970-1979).© 2010 The Gale Group, Inc. Все права защищены.

Разработка кибернетических систем

Абстрактные

Это руководство разрабатывает логическую основу для проектирования систем, которые работают кибернетически. Термин кибернетическая система имеет четкое количественное определение. Это система, которая динамически сопоставляет полученную информацию с выбранными действиями, относящимися к вычислительной задаче, которая определяет основное назначение системы или машины.Это понятие требует дальнейшей количественной оценки информации и контроля. Логика вопросов и утверждений, разработанная Коксом, предоставляет одно из средств для этого. Конструирование и функционирование кибернетических систем можно понять, сопоставив эти типы систем с системами связи и теорией информации, разработанной Шенноном. Совместная логика вопросов и утверждений, как можно видеть, лежит в основе и является общей как для теории информации, применяемой к проектированию дискретных систем связи, так и для теории дискретных общих систем.Совместная логика фиксирует естественную взаимодополняемость между системами, которые передают и получают информацию, и системами, которые получают и действуют в соответствии с ней. Конкретные сравнения и контрасты сделаны между скоростью источника и пропускной способностью канала системы связи и скоростью сбора данных и пропускной способностью управления общей системы. Дан обзор совместной логики вопросов и утверждений, а также связей, которые эта логика имеет как с традиционной теорией информации, так и с общей теорией систем.I-диаграммы, вопросительное дополнение диаграмм Венна, считаются ценными инструментами для рассуждений. Предлагается исходная структура для проектирования кибернетических систем. Два примера приведены, чтобы проиллюстрировать эту структуру применительно к дискретным кибернетическим системам. Эти примеры включают проблему хищника-жертвы, проиллюстрированную на примере «Собака Хрисипп преследует свою добычу», и создание системы с одним нейроном, которая действует кибернетически и является биологически правдоподобной. Выделены направления будущих исследований, требующие развития зрелой инженерной основы.

Кибернетика — интеллектуальное хранилище

Неизменяемые резервные копии данных

Сохраняйте и защищайте резервные копии вашей компании с помощью новой функции Cybernetics vLock Immutable Retention Feature

Скачать бесплатную электронную книгу

Как реализовать облачное резервное копирование

Рекомендации по защите локального хранилища

Можно ли использовать резервное копирование 3 2 1 сегодня?

Загрузите БЕСПЛАТНУЮ электронную книгу!

Создан для удаленного персонала

Безопасный и полный контроль над вашими данными из любого места

Скачать бесплатную электронную книгу

Архивы воздушных зазоров…
Без ленты

Разработан для устранения проблем, с которыми вы сталкиваетесь при архивировании и защите ваших ценных данных.

Узнать больше

All Flash,
Some Flash,
Без Flash.

Правильное хранилище SAN
для бизнеса любого уровня

Найдите правильное решение

Виртуализируйте свой ленточный накопитель
для резервного копирования

Самый простой и эффективный способ повысить производительность резервного копирования

— не ваши затраты

Знакомство с iTape®

Новое определение жизни и ее значение для кибернетических систем

Образец самоорганизации, математически созданный путем повторения простого уравнения обратной связи.Самоорганизация наблюдалась в различных биологических процессах, таких как конденсация ДНК в хромосомы. Фото: О. Абрамов, Институт планетологии.

Возможно, самая фундаментальная загадка в биологии — «Что такое жизнь?» — решается в новой статье старшего научного сотрудника Института планетологии Олега Абрамова.

«Эта работа представляет собой доказательство того, что порядок, наблюдаемый в биологических системах, является в основном вычислительным», — сказал Абрамов, ведущий автор книги «Новые биоаналогичные свойства распределенных систем на основе блокчейнов», которая появляется в Origins of Life и Evolution of Biospheres .«Перспективным направлением будущих исследований является разработка математических теорий, которые вычисляют, как биологические системы сами себя упорядочивают».

Независимый исследователь Кирстин Бебелл и Стивен Мойзсис, директор недавно созданного Исследовательского института происхождения в Исследовательском центре астрономии и наук о Земле в Будапеште, Венгрия, являются соавторами.

В статье используется междисциплинарный подход, включающий теорию, наблюдения и моделирование. Теоретическая основа включает в себя принципы самоорганизации и эволюции самых разных форм жизни.При этом авторы представляют определение биологических систем, основанное на первых принципах.

«В этой работе представлены наблюдения за распределенной виртуальной машиной на основе блокчейна (dVM), состоящей из тысяч узлов или компьютеров, которые в совокупности функционируют как глобальный универсальный компьютер, который для практических целей нельзя выключить». — сказал Абрамов. «Наблюдения в этом исследовании демонстрируют, что такие dVM обладают характеристиками, связанными с биологическими системами. Например, наши наблюдения показывают ряд функциональных и структурных сходств между блокчейном и ДНК, самовоспроизводящейся молекулой, которая является генетическим планом для всей известной жизни.Блокчейн представляет собой структуру данных только для добавления, состоящую из подъединиц, называемых блоками, которые постоянно «связаны» вместе с использованием передовой криптографии. На практике это неизменяемая среда, которая содержит инструкции в форме компьютерного кода и реплицируется в тысячах узлов, подобно ДНК в клетках ».

В документе говорится, что такие системы на основе блокчейнов соответствуют некоторым жизненным критериям, таким как реакция на окружающую среду, рост и изменение, репликация и саморегулирование.Кроме того, в нем представлена ​​концептуальная модель простого самоорганизующегося и самодостаточного распределенного «организма» как функционально закрытой системы, которая будет соответствовать всем определениям жизни, и описаны развивающиеся технологии, в частности, искусственный интеллект на основе искусственных нейронных сетей (ИНС) (ИИ). ), что позволит сделать это в ближайшем будущем. Примечательно, что такие системы будут обладать рядом конкретных преимуществ перед биологической жизнью, такими как способность передавать приобретенные черты потомству, значительно повышенная скорость, точность и избыточность их генетического носителя, а также потенциально неограниченная продолжительность жизни.Общедоступные виртуальные машины на основе блокчейнов обеспечивают неограниченную среду для развития общего искусственного интеллекта с потенциалом саморегулирования их эволюции. Исследование предсказывает, что интеграция блокчейна, который функционирует аналогично ДНК, и искусственного интеллекта на основе ИНС, который функционирует аналогично мозгу, может позволить создать сложные системы, принципиально неотличимые от биологии.


Социальная сеть на основе блокчейна для обмена фотографиями
Дополнительная информация: Олег Абрамов и др., Новые биоаналогичные свойства распределенных систем на основе блокчейнов, Истоки жизни и эволюция биосфер (2021 г.).DOI: 10.1007 / s11084-021-09608-1 Предоставлено Институт планетологии

Ссылка : Новое определение жизни и ее значение для кибернетических систем (2021, 9 августа) получено 30 декабря 2021 г.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *