Кибернетика и информатика: сходства, различия и взаимосвязь двух научных направлений

Что такое кибернетика и информатика. Как связаны между собой эти науки. В чем их основные сходства и различия. Какие задачи решают кибернетика и информатика в современном мире. Почему эти дисциплины так важны для развития технологий.

Кибернетика и информатика: определение понятий

Кибернетика и информатика — это две тесно связанные между собой научные дисциплины, изучающие процессы управления и обработки информации. Однако между ними есть существенные различия в подходах и методах исследования.

Кибернетика — это наука об общих закономерностях процессов управления и передачи информации в различных системах, будь то машины, живые организмы или общество. Основоположником кибернетики считается американский математик Норберт Винер, опубликовавший в 1948 году книгу «Кибернетика, или управление и связь в животном и машине».

Информатика же изучает методы и процессы сбора, хранения, обработки, передачи, анализа и оценки информации с применением компьютерных технологий. Это более молодая наука, сформировавшаяся в 1970-х годах на стыке кибернетики, математики и вычислительной техники.

Ключевые различия между кибернетикой и информатикой

Несмотря на тесную взаимосвязь, между кибернетикой и информатикой есть ряд существенных различий:

• Кибернетика изучает общие принципы управления в любых системах, информатика фокусируется на компьютерной обработке информации
• Кибернетика рассматривает процессы управления в целом, информатика — конкретные информационные процессы и технологии
• Кибернетика носит более теоретический характер, информатика — прикладной
• Кибернетика появилась раньше и стала теоретической основой для информатики
• Кибернетика оперирует более абстрактными понятиями, информатика — конкретными данными и алгоритмами

Общие черты и взаимосвязь кибернетики и информатики

При всех различиях кибернетика и информатика имеют много общего и тесно взаимосвязаны:

• Обе науки изучают информационные процессы и системы управления
• Используют схожий математический аппарат (теория информации, теория алгоритмов и др.)
• Развиваются в тесной взаимосвязи, обогащая друг друга новыми идеями и методами
• Имеют общие области применения (робототехника, искусственный интеллект и др.)
• Используют системный подход к изучаемым явлениям

Можно сказать, что кибернетика создала теоретический фундамент, на котором выросла современная информатика. В свою очередь, достижения информатики позволяют развивать и уточнять кибернетические модели и концепции.

Основные направления и задачи современной кибернетики

Кибернетика сегодня развивается по нескольким ключевым направлениям:

• Теоретическая кибернетика — разрабатывает общую теорию информации и управления сложными системами
• Техническая кибернетика — занимается созданием и оптимизацией систем автоматического управления
• Биологическая кибернетика — изучает процессы управления в живых организмах и экосистемах
• Медицинская кибернетика — применяет кибернетические методы в медицине и здравоохранении
• Экономическая кибернетика — исследует процессы управления экономическими системами
• Социальная кибернетика — изучает законы управления социальными системами и процессами

Основные задачи, которые решает современная кибернетика:

• Разработка общей теории управления сложными системами различной природы
• Создание методов оптимального управления техническими, биологическими, социальными системами
• Разработка принципов построения самоорганизующихся и самообучающихся систем управления
• Исследование процессов передачи, хранения и обработки информации в системах управления
• Создание основ для разработки искусственного интеллекта и робототехнических систем

Ключевые направления развития современной информатики

Информатика активно развивается в следующих направлениях:

• Теоретическая информатика — разрабатывает математические модели и методы обработки информации
• Вычислительная техника — создание новых поколений компьютеров и программного обеспечения
• Программирование — разработка языков, технологий и методологий создания программ
• Информационные системы — проектирование и разработка компьютерных систем различного назначения
• Искусственный интеллект — создание интеллектуальных компьютерных систем
• Компьютерные сети и телекоммуникации — развитие технологий передачи данных
• Защита информации — обеспечение информационной безопасности

Основные задачи современной информатики:

• Создание более мощных и эффективных компьютерных систем и сетей
• Разработка новых методов и технологий программирования
• Развитие технологий хранения, поиска и анализа больших данных
• Создание более совершенных систем искусственного интеллекта
• Повышение надежности и безопасности информационных систем
• Разработка человеко-машинных интерфейсов нового поколения

Роль кибернетики и информатики в современном мире

Кибернетика и информатика играют огромную роль в развитии современных технологий и общества в целом:

• Лежат в основе всех современных компьютерных и информационных технологий
• Обеспечивают автоматизацию производства и управления
• Способствуют развитию искусственного интеллекта и робототехники
• Позволяют создавать сложные системы управления техническими и социальными процессами
• Дают инструменты для анализа и моделирования сложных систем
• Обеспечивают развитие современных средств коммуникации

Без достижений кибернетики и информатики было бы невозможно представить современный уровень развития науки, техники и общества. Эти дисциплины продолжают активно развиваться, открывая все новые возможности для человечества.

Перспективы развития кибернетики и информатики

Кибернетика и информатика находятся на переднем крае научно-технического прогресса. Основные перспективные направления их развития:

• Создание квантовых компьютеров, способных решать принципиально новые классы задач
• Разработка систем сильного искусственного интеллекта, сравнимого с человеческим
• Развитие нейроинтерфейсов для прямого подключения мозга к компьютеру
• Создание глобальных систем управления сложными процессами (климат, экономика и т.д.)
• Разработка принципиально новых парадигм программирования
• Развитие технологий виртуальной и дополненной реальности

Достижения в этих областях способны в ближайшие десятилетия радикально изменить образ жизни человечества, открыв невиданные ранее возможности. Кибернетика и информатика продолжат играть ключевую роль в развитии цивилизации.

Заключение: синергия кибернетики и информатики

Кибернетика и информатика, несмотря на различия в подходах, тесно взаимосвязаны и дополняют друг друга. Кибернетика обеспечивает общетеоретическую базу для развития информационных технологий. Информатика, в свою очередь, предоставляет инструменты для практической реализации кибернетических идей и концепций.

Совместное развитие этих дисциплин создает мощный синергетический эффект, позволяя решать все более сложные задачи управления и обработки информации. Это открывает колоссальные перспективы для дальнейшего научно-технического прогресса и развития человеческой цивилизации в целом.

Кибернетика и информатика

Кибернетика – это наука об общих принципах управления в различных системах: технических, биологических, социальных и других.

Управление – это целенаправленная организация того или иного процесса, протекающего в системе. Управление является центральным понятием кибернетики.

Каждая фаза процесса управления протекает во взаимодействии с окружающей средой. Поэтому в кибернетике большое внимание уделяется изучению обратных связей и концепции «черного ящика».

Основы кибернетики как науки были заложены трудами по математической логике американского математика Норберта Винера, опубликованными в 1948 г. Хотя сам термин был введен на век раньше французом А-М Ампером.

Связаны ли между собой кибернетика и информатика и каким образом? Да, они связаны. В основном через понятие «информация». Обе науки оперируют информацией, но делают это с разными целями. Поэтому кибернетика и информатика – разные науки, имеющие ряд точек соприкосновения. Другими словами, их сферы деятельности частично пересекаются.

Кибернетика – это наука об управлении. Через управляющий орган проходят информационные потоки. Другое дело – объекты управления, через которые преимущественно проходят материальные потоки. Информация для кибернетики играет роль своего рода средства, которым обеспечивается управление. Все люди, занятые в сфере управления, имеют дело только с информацией.

Процесс управления – это информационный процесс, который включает в себя сбор информации, ее переработку и анализ, принятие решений, выработку управляющих воздействий и их доведение до объектов управления.

Со своей стороны, информатика в общей сложности – наука о том, как автоматизировать обработку информации. Как получать информацию, хранить, передавать, преобразовывать. Здесь информация – центральное понятие, объект изучения. Информатика занимается изучением процессов преобразования и создания новой информации более широко. Для кибернетики же центральным понятием является – управление.

Информатика появилась благодаря развитию компьютерной техники, базируется на ней и без нее немыслима. Компьютерные технологии играют для информатики роль средства обработки информации.

Кибернетика развивается сама по себе, строя различные модели управления объектами. Основная концепция, заложенная Н. Винером в кибернетику, связана с разработкой теории управления сложными динамическими системами в разных областях человеческой деятельности. Кибернетика существует независимо от наличия или отсутствия компьютеров.

Однако современная кибернетика также активно использует все достижения компьютерной техники. Сей факт также как информация связывает кибернетику с информатикой. Однако каждая из наук делает акцент на разных направлениях компьютерных технологий.

В свою очередь, результаты развития компьютерной науки охватывают все больше сфер деятельности людей, внедряются во все большее количество отраслей.

Можно сказать, что кибернетика и информатика различаются в расстановке акцентов. Если в информатике важны свойства информации и аппаратно-программные средствах ее обработки, то в кибернетике акцент сделан на разработке концепций и построении моделей управления.

Информатика, кибернетика и электроэнергетика

Контакты Календарь абитуриента Школьникам Личный кабинет Дни
открытых
дверей 2021

Дни
открытых
дверей 2022

Конкурсных групп по направлениям бакалавриата и специалитета Направлений магистратуры

Презентация о меганаправлении

День открытых дверей меганаправления «Информатика, кибернетика и электроэнергетика»

О меганаправлении

Системы управления и навигация

Исследования и разработки перспективных систем и комплексов, обеспечивающих навигацию и управление движением различных систем, в том числе, пилотируемых и беспилотных летательных аппаратов.

Электроника и электроэнергетика

Получение, преобразование, передача и распределение электроэнергии, включая обеспечение энергоэффективности, на борту летательных аппаратов.

В сферу деятельности входит проектирование, конструирование и испытание силовых первичных источников энергии (генераторов) и силовых электронных регуляторов и полупроводниковых преобразователей электроэнергии для летательных аппаратов и других подвижных объектов.

Информатика и вычислительная техника

Компьютеры, программирование, сети, сайты, интернет вещей.

Приборостроение

Разработка, производство и использование в авиационных и космических летательных аппаратах различного назначения приборов и измерительно-вычислительных комплексов, работающих на новых физических принципах.

Биотехнические системы

Производство и использование технических средств восстановления функций организма и создания человекоподобных роботов с использованием современной вычислительной техники и микромеханики.

Инноватика и бизнес-информатика

Инновационная деятельность — это:

• анализ и определение направлений исследований, разработок и технологий нового поколения;
• управление инновационными проектами;
• продвижение продукции на рынки наукоёмких продуктов и технологий;
• обеспечение паритета и технологического превосходства в условиях глобальной конкуренции.

Бизнес-информатика — компьютеры, программирование и обработка экономических данных крупного, малого и среднего бизнеса.

Чему учат?

Системы управления и навигация

• Микропроцессорные устройства, бортовые вычислительные машины
• Системы управления летательными аппаратами, методы управления их траекторией, стабилизацией и наведением
• Элементы, системы и измерительно-вычислительные комплексы управления и навигации летательных аппаратов
• Методы контроля и диагностики систем управления движением как средство повышения их надёжности
• Разработка программного обеспечения для бортовых управляющих комплексов летательных аппаратов
• Комплексирование и испытание элементов, систем и комплексов систем управления летательных аппаратов
• Разработка и конструирование с использованием современных программных средств (MATLAB, SOLID WORKS, LabView и др. )
• Анализ работы и синтез математических моделей и методов управления

Электроника и электроэнергетика

• Проектирование бортовых электронных и электромеханических устройств и систем
• Силовые электронные регуляторы
• Нетрадиционные источники электроэнергии и сверхпроводимость
• Электрические машины
• Транзисторные бесконтактные автоматы защиты и коммутации и центры управления нагрузками
• Источники вторичного электропитания
• Средства имитационного компьютерного моделирования процессов в бортовых электронных и электромеханических устройствах и системах (MathCAD, MatLab, OrCAD)
• 3D-моделирование электронных и электрических аппаратов бортового электрооборудования (AutoCAD, Компас-3D)
• Методы защиты от электромагнитных помех и воздействий
• Моделирование тепловых процессов и проектирование систем охлаждения
• Микроконтроллерные системы цифрового управления преобразователями электроэнергии

Информатика и вычислительная техника

• Компьютеры — как устроены, как сконструировать, как подготовить производство
• Сети и телекоммуникации
• Программирование на языках низкого и высокого уровня
• Программирование микропроцессоров, микроконтроллеров и ПЛИС
• Создание информационных систем и сайтов
• Компьютерные системы проектирования (САПР)
• Разработка микроэлектронных устройств
• 3D-печать
• Разработка баз данных и систем управления
• Средства расчета и проектирования информационных систем (MatLab, Math-CAD, CASE…)
• Информационная безопасность и защита информации
• Моделирование систем

Биотехника и приборостроение

• Разработка, изготовление и эксплуатация приборов и измерительно-вычислительных комплексов
• Разработка и внедрение инновационных технологий и нестандартного автоматизированного технологического оборудования
• Технологическая подготовка производства
• Конструирование и производство систем, временно замещающих функции жизненно важных органов человека
• Взаимодействие «человек-машина»
• Микроэлектроника и нанотехнологии
• Интеллектуальные системы
• Микроэлектронные устройства
• Компьютерное моделирование процессов и систем
• Системы мониторинга в удалённом доступе
• Автоматизированный контроль и принятие решений
  

Инноватика и бизнес-информатика

• Промышленные технологии и инновации
• Управление инновационной деятельностью
• Управление качеством
• Стратегический менеджмент
• Маркетинг в инновационной сфере
• Основы внешнеэкономической деятельности
• Управление проектами
• Информационные технологии управления бизнес-процессами
• Системный анализ и принятие решений
• Внедрение информационных систем обработки финансово-экономических данных на предприятиях крупного, среднего, малого бизнеса, в банках
• Автоматизация финансово-экономической деятельности предприятий и бизнеса
• Экономическая безопасность и информационно-аналитическое обеспечение бизнеса
• Бизнес-аналитика деятельности организаций
• Оценка IT-инноваций в бизнесе
• Бизнес-консалтинг на предприятиях промышленности и в банках

Кем работать?

Системы управления и навигация

• Разработчик информационно-управляющих систем
• IT-специалист в области информационно-управляющих систем
• Инженер-исследователь, конструктор, испытатель информационно-управляющих систем
• Специалист по эксплуатации систем управления и измерительно-вычислительных систем

Электроника и электроэнергетика

• Разработчик электроники
• Инженер-схемотехник
• Инженер-электромеханик
• Разработчик бортовых систем электроснабжения и электросетей
• Инженер-конструктор электрооборудования
• Инженер систем электроснабжения
• Разработчик систем электробезопасности и молниезащиты
• Инженер по перспективным направлениям электроэнергетики

Информатика и вычислительная техника

• IT — специалист широкого профиля
• Программист
• Системный программист
• Веб-программист
• Разработчик сетей
• Разработчик компьютеров
• Системный администратор
• Разработчик информационных сетей

Биотехника и приборостроение

• Разработчик авиационных приборов и измерительно-вычислительных комплексов
• Специалист по разработке и эксплуатации инновационного технологического оборудования
• Разработчик программного обеспечения для измерительно-вычислительных комплексов и технологического оборудования
• Разработчик медицинских систем и комплексов
• Разработчик биоробототехники
• Специалист по испытаниям, сертификации и контролю качества

Инноватика и бизнес-информатика

• Специалист по управлению проектами
• Специалист по оптимизации и автоматизации бизнес-процессов
• Специалист в области IT-поддержки и жизненного цикла изделий
• Сотрудник IT-служб организаций и бизнеса
• Консультант по внедрению экономических модулей информационных систем
• Бизнес-аналитик
• Сотрудник служб экономической безопасности

В процессе обучения

• Стажировки на ведущих российских и зарубежных предприятиях
• Работа в научных коллективах лабораторий
• Участие в реальных проектах и стартапах
• Насыщенная студенческая жизнь
• Дополнительные стипендии и гранты
• Конференции, выставки, конкурсы
• Военная кафедра

Кибернетика против информатики: понимание войны типов | Роберт П. Леви

Две конкурирующие теории фундаментальной природы системной организации лежат в основе этих споров о вычислительной технике

появились две разные, но взаимодействующие культуры вычислений. Эти две традиции были отражены в первых языках программирования высокого уровня Лиспе и Фортране, Лисп был продуктом математических интересов, а Фортран интересовал инженеров, стремящихся эффективно управлять машинами с большей легкостью.

Эта статья не о различиях между математическими пуристами и техническими прагматиками (поскольку редко бывает четкое разделение, когда одно заимствовано у другого). математическая и техническая культура соответственно. Обратите внимание: это не означает, что кибернетические подходы не используют математику, а скорее предполагает, что лошадь тянет телегу, а не наоборот. Эти два подхода противоречат друг другу и лежат в основе того, что мы стали называть «Войнами типов». Хотя терминология, используемая в данной области, несколько непоследовательна, использование термина более или менее ясно.0009 информатика относится к цели систем , которые потребляют данные, манипулируют ими с точки зрения их семантического значения и производят значимые результаты , а кибернетика относится к цели систем , которые осмысленно и адаптивно удовлетворяют требованиям в новых и неопределенные среды .

В дополнение к тому, чтобы внести некоторую ясность в этот часто запутанный конфликт, лежащий в основе войны типов, я попытаюсь представить убедительный аргумент в пользу того, что, хотя теория категорий может помочь нашему ремеслу ограниченным, но важным образом, великие устремления информатики вряд ли когда-либо осуществятся. быть доставлено, в вычислениях или в когнитивной науке. Напротив, кибернетические подходы демонстрируют большие перспективы, и нынешняя волна прогресса в области искусственного интеллекта без моделей и машинного обучения (в частности, , а не в вычислительных методах) подчеркивает это.

Традиция информатики в вычислительной технике и психологии

Лисп, будучи элегантным и выразительно мощным языком, нашел свою нишу в первых набегах на искусственный интеллект и стал ассоциироваться с идеей символьных вычислений или вычислений с математическими выражениями. Символические вычисления были областью вычислительной техники, теории о том, что мозг — это компьютер, а мышление и вычисление — одно и то же. В связи с этим и часто в связи с усилиями по искусственному интеллекту и компьютерному когнитивному моделированию когнитивные психологи начали принимать неокартезианскую философию «обработки информации», заимствованную из вычислительной техники, в поисках механизмов, с помощью которых необработанные сенсорные данные преобразуются в представление о мире. он обрабатывается и передается от модуля мозга к модулю мозга.

В то время как неудача модели обработки информации в значительном улучшении нашего понимания познания (подробнее об этом ниже) была более постепенной и длительной, применение этих идей в вычислительной технике, как известно, рухнуло под тяжестью обещаний, которые она не могла выполнить. К сожалению для более широкого принятия и использования Лиспа в качестве языка, тесная связь с этим наивно амбициозным и в конечном итоге провальным экспериментом в промышленности и академических кругах означала, что зима ИИ была холодным периодом для Лиспа.

Несмотря на то, что символический ИИ рухнул и были обнаружены серьезные проблемы с теорией обработки информации, другая ветвь математической традиции в области вычислений, которая настолько стара, что еще не существовала до фактического существования компьютеров, тихо продолжала расти и совершенствоваться: статика проверка типов и формальная верификация программы. Основанные на теории типов и теории категорий, такие языки, как ML, Miranda, Haskell и Coq, используют формальное доказательство как инструмент для улучшения качества кода.

Хотя это может показаться не более чем скромным и практичным подходом к безопасной разработке программного обеспечения, сегодня сторонники школы «программы — это доказательства» стремятся к эпическим амбициям, соперничающим с амбициями первой волны искусственного интеллекта. В очень влиятельной статье Розетты Стоун, например, утверждается, что эквивалентность предложений типам, физическим системам и топологическим многообразиям, охватываемым объектной абстракцией теории категорий, указывает на развитие «общей науки о системах и процессах». Теоретики категорий возродили подход к обработке информации, далекий от простого практического интереса. На этот раз мы успешно смоделируем мир с помощью программного обеспечения, говорят они. На этот раз, утверждают они, мы успешно создадим программное обеспечение, которое улавливает значения в представлениях, и, обрабатывая эти представления, мы будем извлекать и создавать другие полезные значения.

Кибернетическая традиция в системной биологии и вычислительной технике

Возможно, по иронии судьбы, а может быть, из-за успеха преднамеренных попыток небольшого остатка сообщества Лиспа избавиться от старых ассоциаций в течение 90-х и 00-х годов, Лисп стал ассоциироваться с новым повествованием. Когда в начале 2000-х Лисп снова стал популярным, его стали рассматривать как альтернативу чрезмерно чистому функциональному программированию, зацикленному на типах и доказательствах. По сути, Лисп переключился на другую культуру вычислений — не в смысле статической и динамической (она всегда была динамической), а в том смысле, что он позиционировался напротив целей информатики и подыгрывал своей силе как динамической. языка по сравнению с его сильными сторонами в символической обработке. В конце концов, он приобрел репутацию гибкого языка для таких вещей, как эволюционные вычисления, разнообразного мультипарадигмального набора строительных материалов для предметно-ориентированных языков и в целом мощного инструмента, позволяющего решать амбициозные задачи всех типов. виды.

К концу десятилетия Рич Хикки, откровенный критик многих заявлений сторонников статической типизации, преуспел в создании Clojure и создании такого большого сообщества Lisp, какого мир еще не видел. Clojure также привнес в Lisp много хороших идей из других функциональных языков, таких как неизменяемые структуры данных и лень. В мае 2016 года Рич Хикки анонсировал clojure.spec, интегрирующую систему спецификаций в ядро ​​языка, и воспользовался случаем, чтобы сказать:

выразительность > доказательство

Нет причин ограничивать наши спецификации тем, что мы можем доказать, но это в первую очередь то, что делают системы типов. Мы хотим сообщить и проверить гораздо больше о наших системах. Это выходит за рамки структурных/репрезентативных типов и тегов для предикатов, которые, например. узкие области или детальные отношения между входами или между входами и выходом. Кроме того, свойства, о которых мы больше всего заботимся, часто относятся к значениям времени выполнения, а не к какому-то статическому понятию. Таким образом spec не является системой типов

Несомненно, некоторые читали этот абзац в обосновании clojure.spec как не более чем самоуверенный выпад в адрес конкуренции языков программирования, но это игнорировало бы то, что на самом деле здесь происходит. Это заявление о том, что Clojure удваивает свою приверженность философии выразительности и надежности за счет адаптивности, в отличие от философии заранее продуманного доказательства и автономного значения, независимого от среды выполнения.

В упомянутой выше статье «Войны типов» Боб доказывает, что TDD (и, предположительно, генеративное тестирование) — это то, что динамические языки могут предложить вместо системы типов. Хотя истина этого очевидна для тех, кто имеет с ней опыт, может быть неочевидно, что это один из многих примеров кибернетической традиции в разработке программного обеспечения. TDD (а также BDD и т. д.) — это подход «извне внутрь», который подчеркивает поведение тестируемой системы во время выполнения. Цель состоит в том, чтобы сделать системы более устойчивыми к изменяющимся условиям. Тесты можно рассматривать как регулирующие поведение кода, поддерживающие функциональные требования по мере того, как код, обеспечивающий поведение, развивается с течением времени.

Чтобы продолжить изучение, важно отметить, что история этого подхода к адаптивному контролю или формированию окружающей среды самоорганизующихся систем — это не просто практическое удобство, но и то, что было разработано в течение многих десятилетий научных исследований. Ранние работы по кибернетике еще в 1940-х годах были сосредоточены на адаптивном поведении в физических системах, таких как машины, и были предшественниками более поздних работ в области машинного обучения, таких как обучение с подкреплением. Целью кибернетики было найти общие принципы управления, применимые ко всем системам. К 1970-х годов кибернетика стала больше ориентироваться на системную биологию и механизмы управления в живых системах. В этот период Франсиско Варела ввел термин «аутопоэзис» для описания феномена систем, способных поддерживать и воспроизводить себя. Изучение аутопоэтических механизмов привело к развитию энактивизма, теории, согласно которой перцептивный опыт полностью состоит из сенсомоторных навыков зондирования и воздействия на окружающую среду, тем самым создавая способы доступа и присутствия.

Ранее мы упоминали о неспособности когнитивной науки придумать способ преобразования необработанных сенсорных данных в представление о мире, чтобы их можно было осмысленно обрабатывать мозгом, подобным компьютеру, что позволяло принимать разумные решения. Мы провели прямую линию сравнения с той же проблемой, которая не была решена в вычислительной технике, несмотря на значительные усилия в GOFAI, а теперь и в теории категорий. Напротив, энактивистская кибернетическая структура не страдает от этих проблем. Давайте рассмотрим, например, собаку, пытающуюся получить доступ к угощению по другую сторону барьера. Во-первых, собака будет умело и гибко использовать возможности окружающей среды, поэтому нет необходимости изображать мир, в котором она непосредственно присутствует. Во-вторых, собака воспринимает то, чему она научилась, даст полезный результат, и эксперименты с доступными аффордансами, такими как преодоление барьера, чтобы добраться до угощения. Информатик слишком усложнил бы это, пытаясь разработать представление мира в мозгу собаки, а затем обработать его, чтобы произвести преобразование этого представления, которое породило бы план действий или что-то в этом роде. В неактивной системе отсчета единственное, что должно быть в мозгу собаки, — это какой-то способ запомнить, какие навыки эффективно работают с какими непосредственными контекстами действий, где знание контекстов действий равносильно любому другому навыку. Собака применяет сенсомоторные навыки, которые сработали в подобных обстоятельствах, и никогда не требуется никакого представления или манипулирования представлениями.

Учитывая проблемы подхода к информатике, от которых не страдают кибернетические подходы, кажется вероятным, что мы продолжим решать такие проблемы, разрабатывая лучшие адаптивные метаэвристические структуры и применяя их к повседневным вычислительным потребностям. Мечта об адаптивных программных агентах, которых мы обучаем, а не программируем, — не столько несбыточная мечта, сколько вероятный результат текущего прогресса в таких областях исследований, как обучение с подкреплением. Действительно, недавние результаты DeepMind от Google и других компаний показывают значительный прогресс в неконтролируемом управлении с помощью многомерных сенсорных входов. Я делаю долгосрочную ставку против теории категорий как серебряной пули и в пользу сред мягких вычислений, в которых мы создаем полуавтономных адаптивных агентов для решения проблем.

ИМСКИ 2022

Информатика и кибернетика (связь и управление) оказывают все большее влияние на общества и на процесс глобализации, который их интегрирует. Общества пытаются регулировать это влияние и адаптировать его к своим культурным инфраструктурам. Общества и культуры находятся во взаимной адаптации с информационными и коммуникационными технологиями. В этом процессе коадаптации могут возникнуть синергетические отношения посредством петель положительной и отрицательной обратной связи, а также прямой связи. Это сделало бы целое больше, чем сумма его частей, порождая эмерджентные свойства как вовлеченных частей, так и возникающего целого. Академический, частный и государственный секторы объединяют свою деятельность; формируются междисциплинарные группы и междисциплинарные команды, а также организуются совместные проекты исследований и разработок, чтобы облегчить и адекватно сориентировать разработку и реализацию циклов обратной связи и прямой связи, чтобы синергетические отношения были социально позитивными и личностно человек.

Назначение

Одной из основных целей Международной мультиконференции по обществу, кибернетике и информатике: IMSCI 2022 является объединение ученых, профессионалов и менеджеров из частного и государственного секторов, чтобы они могли обменяться идеями, результатами исследований и инновационных услуг или продуктов на междисциплинарном и межотраслевом форуме.

Образовательные технологии, социально-экономические организации и социально-политические процессы являются важными областями среди тех, кто участвует в развивающейся совместной адаптации и совместной трансформации между обществами и культурами, с одной стороны, и между информатикой и кибернетикой (коммуникация и управление) с другой. другая рука. Следовательно, основными конференциями в контексте мультиконференции IMSCI 2022 являются следующие:

• 12-я Международная конференция по образованию и информационным системам, технологиям и приложениям: EISTA 2022

• Специальный трек по социальной и организационной информатике и кибернетике: SOIC 2022

• Специальный трек по политике и информационным системам, технологиям и приложениям: PISTA 2022

Эти три конференции связаны друг с другом и в целом создают или могут создать синергетические отношения с информационными и коммуникационными технологиями. Вот почему организационные комитеты трех из них имеют целью объединить свои усилия таким образом, чтобы это привело к организации адекватного совместного мероприятия, на котором ученые, исследователи, консультанты, профессионалы, новаторы и практики из трех областей могут относиться и взаимодействовать друг с другом в одном и том же событии. Такого рода взаимодействия могут создать возможности для взаимного обогащения и аналогического мышления, а также возможности для новых рабочих гипотез, идей и размышлений о влиянии, важности и полезности информатики и кибернетики в важных аспектах образовательной, социально-политической, и социально-экономические процессы, услуги и продукты. Визуализация этих потенциальных синергетических отношений представлена ​​на следующем рисунке.

Политика организации, рецензирования и отбора лучших статей

Основные технические докладчики

Технические основные докладчики будут выбраны из числа ранее представленных, поскольку этот отбор требует дополнительной оценки в соответствии с качеством статьи, оцененным ее рецензентами, резюме авторов и темой статьи.

Виртуальные сессии до и после конференции

Личные сессии всех мероприятий будут связаны с виртуальными сессиями до и после конференции, где зарегистрированные участники могут комментировать каждую статью на связанном с ней форуме. Зарегистрированный участник любого мероприятия будет иметь пароль для доступа к любому виртуальному сеансу любого совместного мероприятия.

Процесс проверки

Все представленные статьи/тезисы будут проходить три процесса рецензирования: (1) двойное слепое (не менее трех рецензентов), (2) неслепое и (3) совместное рецензирование. Окончательное принятие зависит от трех видов рецензий, но статья должна быть рекомендована неслепыми рецензентами И слепыми рецензентами, чтобы быть принятой для представления на конференции и включенной в соответствующие материалы конференции. Рекомендация неслепых рецензентов к принятию является необходимым, но недостаточным условием. Представление, чтобы быть принятым, также должно иметь большинство его двойных слепых рецензентов, рекомендующих его принятие. Эти двойные необходимые условия порождают более надежное и строгое рецензирование, чем методы рецензирования, основанные только на одном из указанных методов, или только на традиционном двойном слепом рецензировании. Дополнительные сведения об этой проблеме можно найти по адресу https://www.iiis.org/iiis/PeerReviewing.asp.

Упомянутые выше три вида рецензий будут способствовать процессу отбора тех статей/тезисов, которые будут приняты для презентации на конференции, а также тех, которые будут отобраны для публикации в журнале «JCCI Journal». Подробную информацию о политике принятия можно найти по адресу https://www.iiis.org/iiis/AcceptancePolicy.asp.

Авторы принятых статей, которые зарегистрировались на конференции, могут иметь доступ к оценкам и возможным отзывам рецензентов, рекомендовавших принять их статьи/тезисы, чтобы они могли соответствующим образом улучшить окончательный вариант своих статей. Незарегистрированные авторы не будут иметь доступа к обзорам своих материалов.

Виртуальное участие

Принимаются заявки как для очного, так и для виртуального участия. Оба вида материалов будут проходить один и тот же процесс рецензирования, и принятые документы будут включены в одни и те же процедуры.
Предконференционная и послеконференционная Виртуальные сессии (через электронные форумы) будут проводиться для каждой сессии, включенной в программу конференции, чтобы доклады сессии можно было прочитать до конференции, а авторы, выступающие на той же сессии, могли взаимодействовать за три дня до и во время конференции, а также в течение трех недель после окончания конференции. Авторы также могут участвовать в взаимном рецензировании в виртуальных сессиях.

Организаторы приглашенных сессий

Регистрационные сборы с действующих организаторов приглашенных сессий не взимаются в соответствии с политикой, описанной на веб-странице (нажмите «Приглашенная сессия», затем «Преимущества для организаторов приглашенных сессий»). где вы можете получить информацию о десяти преимуществах для приглашенного организатора сеанса. Чтобы предложить организацию приглашенного сеанса, посетите веб-сайт конференции и перейдите в пункт меню «Приглашенные сеансы», а затем в подпункт меню «Приглашенные организаторы сеансов».

Лучшие статьи

Авторам лучших 25%-30% докладов, представленных на конференции (в том числе представленных виртуально), будет предложено адаптировать свои статьи для публикации в Журнале системики, кибернетики и информатики.

Один лучший доклад каждой сессии, включенной в программу, будет выбран сопредседателями соответствующих сессий после консультации с аудиторией сессии. Организаторы приглашенных сессий выберут лучший доклад организованной ими сессии. Если на данной сессии будет ничья, в качестве лучшей статьи сессии будет выбрана статья, которая получила наивысшие средние количественные оценки в соответствии с ее двойными слепыми и неслепыми обзорами.