Теоретическая кибернетика. Кибернетическая теория принятия решений в государственном управлении: новый взгляд на бюрократическую политику

Как лица, принимающие решения, справляются с неопределенностью в бюрократической политике. Какие психологические механизмы лежат в основе принятия сложных политических решений. Почему рациональный анализ не всегда объясняет политические решения. Как кибернетическая теория помогает понять процесс принятия государственных решений.

Кибернетический подход к анализу принятия политических решений

Джон Стейнбрунер в своей классической работе предлагает новый теоретический взгляд на процесс принятия решений в государственном управлении. Он утверждает, что кибернетическая теория принятия решений, разработанная в таких областях как теория информации, математическая логика и поведенческая психология, позволяет провести систематический, но нерациональный анализ, который лучше объясняет многие озадачивающие политические решения.

Ключевые идеи кибернетического подхода Стейнбрунера:

• Лица, принимающие решения, стремятся упростить сложные проблемы и уменьшить неопределенность
• Они используют эвристические методы и правила для обработки информации
• Важную роль играют когнитивные ограничения и психологические факторы
• Решения часто принимаются не на основе рационального анализа, а путем следования рутинным процедурам

Психологические механизмы принятия политических решений

Стейнбрунер комбинирует кибернетическую теорию с достижениями когнитивной психологии, чтобы объяснить, как лица, принимающие решения, справляются с сильной неопределенностью и фундаментальными ценностными конфликтами в бюрократической политике. Он выделяет следующие ключевые психологические механизмы:

• Стремление к когнитивной согласованности и избегание диссонанса
• Селективное восприятие информации
• Использование упрощенных ментальных моделей
• Склонность к подтверждению существующих убеждений
• Аффективные и эмоциональные факторы в оценке альтернатив

По мнению Стейнбрунера, эти психологические механизмы во многом определяют процесс принятия политических решений, особенно в условиях высокой неопределенности.

Ограничения рационального подхода к анализу политических решений

Стейнбрунер подвергает критике традиционный рациональный подход к анализу принятия политических решений. Он указывает на следующие ограничения рациональной модели:

• Не учитывает когнитивные ограничения лиц, принимающих решения
• Игнорирует роль рутинных процедур и стандартных операционных процессов
• Преувеличивает способность к комплексному анализу альтернатив
• Недооценивает влияние психологических и эмоциональных факторов
• Не может объяснить многие «нерациональные» решения в реальной политике

По мнению автора, кибернетическая теория лучше объясняет, как на самом деле принимаются сложные политические решения в условиях неопределенности и конфликта ценностей.

Применение кибернетической теории к анализу политики НАТО

Чтобы продемонстрировать преимущества кибернетического подхода, Стейнбрунер анализирует вопрос о совместном использовании ядерного оружия между союзниками по НАТО. Он показывает, как кибернетическая теория позволяет объяснить:

• Почему страны НАТО придерживались противоречивой политики в этом вопросе
• Как удавалось поддерживать консенсус, несмотря на разногласия
• Почему рациональные аргументы часто игнорировались
• Как психологические факторы влияли на позиции сторон
• Почему политика совместного использования ядерного оружия сохранялась, несмотря на критику

Этот анализ демонстрирует, как кибернетическая теория может дать новое понимание сложных политических процессов.

Ключевые компоненты кибернетической теории принятия решений

Стейнбрунер выделяет следующие ключевые компоненты кибернетической теории принятия политических решений:

1. Обратная связь и саморегуляция — политические системы стремятся поддерживать стабильность через механизмы обратной связи
2. Программирование — большинство решений принимается по заранее заданным алгоритмам и процедурам
3. Фильтрация информации — лица, принимающие решения, избирательно воспринимают информацию
4. Декомпозиция проблем — сложные проблемы разбиваются на более простые подзадачи
5. Правила принятия решений — используются простые эвристические правила вместо комплексного анализа

Эти компоненты позволяют объяснить, как политические системы справляются со сложностью и неопределенностью.

Влияние кибернетической теории на понимание бюрократической политики

Применение кибернетической теории к анализу бюрократической политики позволило по-новому взглянуть на многие аспекты функционирования государственного аппарата:

• Роль стандартных операционных процедур в принятии решений
• Значение организационных рутин и инерции
• Ограниченная рациональность бюрократических структур
• Влияние внутриорганизационных конфликтов на политику
• Сопротивление бюрократии радикальным изменениям
• Тенденция к инкрементализму в государственной политике

Кибернетическая теория помогла лучше понять реальные механизмы функционирования государственного аппарата.

Критика и ограничения кибернетической теории принятия решений

Несмотря на значительный вклад в понимание политических процессов, кибернетическая теория Стейнбрунера подвергалась критике по ряду направлений:

• Недооценка роли рациональных расчетов в принятии решений
• Преувеличение значения психологических факторов
• Сложность эмпирической проверки некоторых положений теории
• Недостаточное внимание к роли лидерства и индивидуальных особенностей политиков
• Ограниченная применимость к анализу радикальных политических изменений

Тем не менее, кибернетическая теория остается влиятельным подходом к анализу процессов принятия политических решений, дополняя другие теоретические модели.

Кафедры — Механико-математический факультет

ФИО	email	степень	звание	должность	тлф	кабинет	дата переизбрания
Августинович Сергей Владимирович	[email protected]	к.ф.-м.н.		почасовик	3297510	333 ИМ
Бахарев Александр Олегович				ассистент
Бериков Владимир Борисович	berikov@math. nsc.ru	д.т.н.	проф.	профессор	3297575	281 ИМ	22.12.2025
Борисова Ирина Артёмовна	[email protected]	к.т.н.		почасовик	3297565	271 ИМ
Быков Денис Александрович				ассистент
Валюженич Александр Андреевич	graphkiper@mail. ru	к.ф.-м.н.		почасовик	3297557	247 ИМ
ван Беверн Рене Андреасович	[email protected]	Dr.rer.nat.		доцент			08.08.2026
Вишнева Анна Геннадьевна				ассистент
Воробьев Константин Васильевич		к. ф.-м.н.		ассистент			19.12.2022
Гимади Эдуард Хайрутдинович	[email protected]	д.ф.-м.н.	проф.	профессор	3297541	224ИМ	06.07.2026
Глебов Алексей Николаевич	[email protected]	к.ф.-м.н.		доцент	3297624	211 ИМ	20.12.2023
Голмохаммади Хамидреза				ассистент
Гончаров Евгений Николаевич	gon@math. nsc.ru	к.ф.-м.н.		ст. преп.	3297535	218 ИМ	20.12.2023
Горкунов Евгений Владимирович	[email protected]	к.ф.-м.н.		почасовик	3297568	274 ИМ
Городилова Анастасия Александровна	[email protected]	к.ф.-м.н.		доцент	3297505		19.05.2027
Давыдов Иван Александрович	vann. [email protected]	к.ф.-м.н.		ст. преп.	3297566	272 ИМ	19.05.2027
Добрынин Андрей Алексеевич	[email protected]	к.ф.-м.н.	доц.	доцент	3297529	211 ИМ	19.05.2027
Доронин Артемий Евгеньевич				ассистент
Евдокимов Александр Андреевич	evdok@math. nsc.ru	к.ф.-м.н.	доц.	профессор	3297639	361 ИМ	11.03.2024
Ерзин Адиль Ильясович	[email protected]	д.ф.-м.н.	проф.	зав. каф.	3297540	223 ИМ	22.12.2025
Идрисова Валерия Александровна	[email protected]	к.ф.-м.н.		почасовик		ИМ
Козинец Роман Максимович				ассистент
Коломеец Николай Александрович	kolomeec@math. nsc.ru	к.ф.-м.н.		ст. преп.	3297505	291 ИМ	08.06.2026
Кононов Александр Вениаминович	[email protected]	д.ф.-м.н.	доц.	профессор	3297580	286 ИМ	03.07.2023
Константинова Елена Валентиновна	[email protected]	к.т.н.	доц.	доцент	3297547	230 ИМ	20. 06.2024
Коробов Алексей Александрович	[email protected]	к.ф.-м.н.		почасовик	3297534	217 ИМ
Кочетов Юрий Андреевич	[email protected]	д.ф.-м.н.	проф.	профессор	3297583	289 ИМ	11.03.2024
Кротов Денис Станиславович	[email protected]	д. ф.-м.н.	проф. РАН	ст. преп.	3297542	225 ИМ	21.06.2023
Кулаченко Игорь Николаевич				ассистент			22.12.2026
Куценко Александр Владимирович	[email protected]	к.ф.-м.н.		ассистент			21. 06.2023
Ломов Андрей Александрович	[email protected]	д.ф.-м.н.	доц.	профессор	3297558	276 ИМ	03.07.2023
Мельников Андрей Андреевич	[email protected]	к.ф.-м.н.		ст. преп.	3297566	272 ИМ	17.12.2024
Могильных Иван Юрьевич	ivmog@math. nsc.ru	к.ф.-м.н.		доцент	3297568	274 ИМ	22.12.2025
Неделько Виктор Михайлович	[email protected]	к.ф.-м.н.	доц.	доцент	3297561	267 ИМ	20.06.2024
Неделько Светлана Валерьевна		к.ф.-м.н.		ст. преп.			08. 06.2026
Панасенко Анна Владимировна				ассистент			08.06.2026
Панин Артем Александрович		к.ф.-м.н.		доцент			08.06.2026
Пережогин Алексей Львович	[email protected]	к.ф.-м.н.		ст. преп.	3297644	366 ИМ
Плясунов Александр Владимирович	[email protected]	д.ф.-м.н.	доц.	доцент	3297581	287 ИМ	20.12.2023
Постовалов Сергей Николаевич	[email protected]	д.т.н.	доц.	профессор	+79139556300		25. 02.2025
Потапов Владимир Николаевич	[email protected]	к.ф.-м.н.		почасовик	3297627	349 ИМ
Пяткин Артём Валерьевич	[email protected]	д.ф.-м.н.	проф. РАН	проф.	3297617	336 ИМ	05.03.2023
Рыков Иван Александрович		к. ф.-м.н.		ст. преп.			20.06.2024
Севастьянов Сергей Васильевич	[email protected]	д.ф.-м.н.	проф.	проф.	3297539	222 ИМ
Сом Людмила Васильевна	[email protected]			ассистент			22. 12.2026
Тараненко Анна Александровна	[email protected]	к.ф.-м.н.		ст. преп.		137 ИМ	19.05.2027
Тахонов Иван Иванович	[email protected]	к.ф.-м.н.		доцент	3634020	4114 НГУ	21.06.2023
Токарева Наталья Николаевна	[email protected]	к. ф.-м.н.		доцент	3297640	262 ИМ	20.06.2024
Хандеев Владимир Ильич	[email protected]	к.ф.-м.н.		ст. преп.	3297562	268 ИМ	22.12.2026
Цидулко Оксана Юрьевна	[email protected]	к.ф.-м.н.		ассистент	3297532	215 ИМ	22. 12.2026
Черных Илья Дмитриевич	[email protected]	к.ф.-м.н.		доцент	3297535	218 ИМ	08.06.2026
Чудаков Дмитрий Сергеевич				ассистент

Теоретическая кибернетика — Большая Энциклопедия Нефти и Газа, статья, страница 1

Cтраница 1

Теоретическая кибернетика включает ряд научных направлений, основные из которых теория информации, теория методов управления ( программирования) и теория систем управления.  [1]

Теоретическая кибернетика представляет собой совокупность математических теорий, в которых рассматриваются вопросы, относящиеся к процессам управления и информационным процессам. В силу математическо-г о характера исходных отвлечений ( абстракций, идеализации) кибернетики, предметом изучения в ней ( в ее теоретической части) являются абстрактные идеализированные системы управления, которые, однако, строятся таким образом, что в них сохраняются информационные или структурные свойства реальных систем управления определенных классов. Такой — абстрактный — подход создает возможность представления объектов кибернетики в виде математических и логико-математических описаний ( конечный автомат, логическая сеть, формальная нервная сеть, машина Тьюринга и др.) и вообще широкого применения разнообразных математических средств.  [2]

В теоретической кибернетике вводится понятие абстрактного А. Примером такой абстракции является конечный А.  [3]

Международная конференция Проблемы теоретической кибернетики, проходившая в Казани на базе Казанского государственного университета с 27 по 31 мая 2002 г., стала тринадцатой в серии одноименных всесоюзных, а позднее международных научных мероприятий, тематика которых сочетает теоретические, методологические и практические аспекты теоретической кибернетики, дискретной математики и теоретической информатики. Конференция была организована МГУ, ИПМ РАН, Казанским государственным университетом и Академией наук Республики Татарстан.  [4]

Настоящая работа выполнена на кафедре теоретической кибернетики Санкт-Петербургского государственного университета, в лаборатории математического моделирования и теоретической кибернетики Адыгейского государственного университета, в лаборатории управления сложными системами Научно-исследовательского института проблем машиноведения РАН.  [5]

Алгоритм расположения графа на плоскости, Теоретическая кибернетика, Киев, 1971, вып.  [6]

Книга посвящена одному из главных направлений теоретической кибернетики. Дается систематическое изложение важнейших, ставших уже традиционными, результатов шенноновской теории информации, а также ряда новых вопросов, разработанных автором. К числу последних относятся теория ценности хартлиевского, больцмановского и шенноновского количеств информации, аппарат потенциальных функций, использующий параметры типа температуры. Подчеркивается общность математического аппарата теории информации и статистической термодинамики. Содержание книги сгруппировано в соответствии с тремя вариационными задачами, характерными для теории информации.  [7]

Книга рассчитана, на специалистов в области теоретической кибернетики и вычислительной техники, а также студентов и аспирантов соответствующих специальностей.  [8]

Прикладная кибернетика, используя принципы и методы теоретической кибернетики, решает проблемы автоматизации управления сложными техническими комплексами и экономическими системами.  [9]

Цитируется по кн. Л. Н. Волгина Проблема оптимальности в теоретической кибернетике, Изд.  [10]

О корреляционно-иммунных булевых функциях наивысших порядков, Проблемы теоретической кибернетики.  [11]

Секционные доклады представлены в трудах конференции: Проблемы теоретической кибернетики.  [12]

Такой материал содержится в работах, решающих задачи теоретической кибернетики и использующих ее математический аппарат. К обогащению категории количества ведет и бурное развитие тех областей математики, которые составляют математическую базу кибернетики. Эту сторону дела подчеркивают многие математики и кибернетики. Так, А. А. Ляпунов и С. В. Яблонский, указав, что математическая проблематика кибернетики связана с ее основными задачами, пишут о том, что использование в кибернетике далеко: идущих абстракций ведет к широкому применению математического аппарата. Такой аппарат, с одной сторо-заы, создается, исходя из потребностей самой кибернетики, с другой стороны, берется из различных разделов математики.  [13]

Вообще следует заметить, что во многих частях теоретической кибернетики наблюдается своеобразный параллелизм лапласовского и нелапласовского подходов. Под последним понимается такая трактовка причинной детерминации, которая допускает ее неоднозначность, предста-вимую, в частности, в вероятностно-статистических терминах. При этом нелапласовская трактовка причинности нередко оказывается обобщением лапласовской. Такая ситуация наблюдается, например, в теории автоматов. Вероятностный автомат с содержательной точки зрешш можно считать обобщением понятия детерминированного автомата, в силу чего хорошо известная проблематика абстрактной теории автоматов естественным образом переносится и в теорию вероятностных автоматов ( хотя в последней, конечно, и проблематика, и особенно методология исследований претерпевают существенные изменения) ( Б. А. Трахтенброт, Я. М. Барздинь, 1970, стр. Другим примером может служить теория формальных нервных сетей, развиваемая в духе Мак-Каллока на основе диаграмм Венна.  [14]

Волгин, 1968 ] Волгин Л.П. Проблемы оптимальности в теоретической кибернетике.  [15]

Страницы:      1    2    3

Кибернетическая теория решения

Кибернетическая теория решения

Джон Д. Штайнбрунер

Мягкая обложка ISBN: 9780691094878 42 доллара США/32 фунта стерлингов электронная книга ISBN: 9781400823796 Доступно как EPUB или PDF 29,40 долларов США / 24,50 фунтов стерлингов 42,00 $ / 35,00 £

Shipping to:

Choose CountryUnited StatesCanadaUnited KingdomAfghanistanAland IslandsAlbaniaAlgeriaAmerican SamoaAndorraAngolaAnguillaAntarcticaAntigua And BarbudaArgentinaArmeniaArubaAustraliaAustriaAzerbaijanBahamasBahrainBangladeshBarbadosBelarusBelgiumBelizeBeninBermudaBhutanBoliviaBonaire, Sint Eustatius and SabaBosnia And HerzegovinaBotswanaBouvet IslandBrazilBritish Indian Ocean TerritoryBrunei DarussalamBulgariaBurkina FasoBurundiCabo VerdeCambodiaCameroonCayman IslandsCentral African RepublicChadChileChinaChristmas IslandCocos (Keeling) IslandsColombiaComorosCongoCongo, Democratic RepublicCook IslandsCosta RicaCote D’IvoireCroatiaCubaCuraçao CyprusCzech RepublicDenmarkDjiboutiDominicaDominican RepublicEcuadorEgyptEl SalvadorEquatorial GuineaEritreaEstoniaEthiopiaFalkland Islands (Мальвинские острова)Фарерские островаФиджиФинляндияФранцияФранцузская ГвианаФранцузская ПолинезияФранцузские Южные ТерриторииГабонГамбияГрузияГерманияГанаГибралтарГрецияГренландияГренадаГваделупаГуамГватемалаГуэр nseyGuineaGuinea-BissauGuyanaHaitiHeard Island & Mcdonald IslandsHoly See (Vatican City State)HondurasHong KongHungaryIcelandIndiaIndonesiaIran, Islamic Republic OfIraqIrelandIsle Of ManIsraelItalyJamaicaJapanJerseyJordanKazakhstanKenyaKiribatiKoreaKorea People’ Republic OfKuwaitKyrgyzstanLao People’s Democratic RepublicLatviaLebanonLesothoLiberiaLibyan Arab JamahiriyaLiechtenstein LithuaniaLuxembourgMacaoMacedoniaMadagascarMalawiMalaysiaMaldivesMaliMaltaMarshall IslandsMartiniqueMauritaniaMauritiusMayotteMexicoMicronesia, Federated States OfMoldovaMonacoMongoliaMontenegroMontserratMoroccoMozambiqueMyanmarNamibiaNauruNepalNetherlandsNew CaledoniaNew ZealandNicaraguaNigerNigeriaNiueNorfolk IslandNorthern Mariana IslandsNorwayOmanPakistanPalauPalestinian Territory, OccupiedPanamaPapua New GuineaParaguayPeruPhilippinesPitcairnPolandPortugalPuerto RicoQatarReunionRomaniaRussian FederationRwandaSaint BarthelemySaint HelenaSaint Китс и НевисСент-ЛюсияСент-МартинСен-Пьер и Микелон Saint Vincent And GrenadinesSamoaSan MarinoSao Tome And PrincipeSaudi ArabiaSenegalSerbiaSeychellesSierra LeoneSingaporeSint Maarten (Dutch part) SlovakiaSloveniaSolomon IslandsSomaliaSouth AfricaSouth Georgia And Sandwich Isl. South SudanSpainSri LankaSudanSurinameSvalbard And Jan MayenSwazilandSwedenSwitzerlandSyrian Arab RepublicTaiwanTajikistanTanzaniaThailandTimor-LesteTogoTokelauTongaTrinidad And TobagoTunisiaTurkeyTurkmenistanTurks And Caicos IslandsTuvaluUgandaUkraineUnited Arab EmiratesUnited States Outlying IslandsUruguayUzbekistanVanuatuVenezuelaViet NamVirgin Islands, BritishVirgin Islands, U.S. Уоллис и ФутунаЗападная СахараЙеменЗамбияЗимбабве

Выберите тип электронной книги: EPUBPDF

добавить в корзину добавить в корзину

Об электронных книгах и аудио

Электронная книга в формате PDF должна быть прочитана в нашем мобильном приложении, доступном для телефонов или планшетов Android/iOS. Приложение для настольного компьютера, позволяющее читать PDF-файлы, в настоящее время находится в стадии разработки. Мы обновим наш Страница часто задаваемых вопросов , когда она станет доступной.

Узнайте больше об электронных книгах и аудио от Princeton University Press.

Поддержите свой местный независимый книжный магазин.

• Соединенные Штаты
• Канада
• Великобритания
• Европа

Политическая наука

• Джон Д. Стейнбрунер

Мягкая обложка

электронная книга

Купить это
• Скачать обложку

В этой классической работе Джон Стейнбрунер утверждает, что настало время исследовать новый теоретический взгляд на процесс принятия решений в правительстве. Он предполагает, что кибернетическая теория принятия решений, разработанная в таких различных областях, как теория информации, математическая логика и поведенческая психология, приводит к систематическому, но иррациональному анализу, который, по-видимому, вполне естественно объясняет решения, вызывающие недоумение, если рассматривать их с рациональной точки зрения. В сочетании с базовым пониманием психических операций человека, разработанным в когнитивной психологии, кибернетическая теория принятия решений представляет поразительную картину того, как лица, принимающие решения, справляются с сильной неопределенностью и фундаментальными ценностными конфликтами, возникающими в бюрократической политике. Чтобы проиллюстрировать преимущества использования кибернетической теории, Штайнбрунер анализирует вопрос о совместном использовании ядерного оружия между союзниками по НАТО.

Джон Д. Стейнбрунер — профессор государственной политики Университета Мэриленда, где он руководит Центром международных исследований и исследований в области безопасности. Он является старшим научным сотрудником Института Брукингса и членом Американской академии искусств и наук. Его многочисленные книги включают в себя, совсем недавно, Принципы глобальной безопасности .

«Стимулирующая и сложная работа, почти две книги в одной, в которой кибернетика и психология применяются к политике многосторонних ядерных сил и проблеме совместного использования ядерных вооружений в период 1956-1964. Важное и творческое исследование Штайнбрунера успешно добавляет новое измерение к нашему пониманию процесса принятия решений». правительства и политики на долгие годы вперед».

• Тонкие инструменты
  Карен Дж. Гринберг
• Стратегические инстинкты
  Доминик Д. П. Джонсон
• Ненаписанное будущее
  Джонатан Киршнер
• Права человека для прагматиков
  Джек Снайдер
• Негосударственная война
  Стивен Биддл

Оставайтесь на связи, чтобы быть в курсе последних книг, идей и специальных предложений.



Оставайтесь на связи, чтобы быть в курсе последних новостей о книгах.

Кибернетика — Теория коммуникации и философия

Герон Александрийский (первый век нашей эры) был первым летописцем своеобразного механизма, способного удерживать пламя масляных ламп. Позднее аналогичные механизмы были обнаружены в водяных часах. В восемнадцатом веке они вновь появились в регуляторе паровой машины Уатта, приводившей в движение промышленное производство. С 1910, инженеры назвали их сервомеханизмами. Норберт Винер (1948, 1950), математик из Массачусетского технологического института, понял, что лежащая в их основе теория имеет гораздо более широкое применение, связал их с коммуникацией и назвал изучение этих явлений «кибернетикой». . . наука об управлении и коммуникации в животном и машине». Он получил слово «кибернетика» от греческого kybernetes или «рулевой». До него Ампер употреблял это слово для обозначения науки управления, не развивая, однако, этой идеи.

Кибернетика была создана во время серии междисциплинарных встреч, проведенных между 1944 и 1953 годами. Она собрала некоторых из самых важных послевоенных интеллектуалов, в том числе Винера, Джона фон Неймана, Уоррена МакКаллоха, Клода Шеннона, Хайнца фон Фёрстера, Росса Эшби, Грегори Бейтсона. , Маргарет Мид и Алекс Бавелас, и стали известны как Macy Conferences on Cybernetics (Heims 1991). Ирвинг Гоффман также представил на этих встречах свои ранние социологические идеи. Кибернетика быстро расширила свои концепции, включив в них нейронные сети (Маккаллох), паттерны коммуникации в группах (Бавелас), антропологические проблемы (Мид), разум (Эшби, Бейтсон), менеджмент (Стаффорд Бир) и политические системы (Карл Дойч).

Кибернетика не зарекомендовала себя как дисциплина со своими академическими институтами. Она оставалась междисциплинарной, породившей множество специализаций; например, математическая теория связи, теория управления, теория автоматов, нейронные сети, информатика, искусственный интеллект, теория игр, информационные системы, теория семейных систем и конструктивизм. Многие из его революционных идей — обратная связь, оцифровка, симуляция, автономия, сети, гомеостаз и сложность — теперь охватываются устоявшимися дисциплинами. В 19В 70-е годы кибернетики переключили передачу, признав, что известную реальность нельзя отделить от процесса, посредством которого она исследуется и конструируется. Это породило кибернетику второго порядка, фундаментальную для социальных наук.

Использование префикса «кибер-» в популярной литературе об интеллектуальных артефактах, цифровых медиа и глобализации коммуникаций, подпитывающее чувство освобождения от власти, географии и технологических детерминизмов, свидетельствует о том, насколько хороши плоды кибернетики. растет в современной культуре, хотя и в несколько неглубокой почве.

Cybernetic Explanations

Первоначально кибернетика исследовала модели явлений, подобных упомянутым выше, без ссылки на их материальность, в конечном счете отдавая предпочтение безличным математическим формулировкам. Мощность компьютерных программ, например, не зависит от того, кто их использует и на какой машине они работают. Их достоинство заключается в их воспроизводимости. Нематериальность ранних кибернетических концепций оплодотворила многие области.

Эшби (1956) охарактеризовал кибернетику как науку обо всех возможных системах, которая является «информированной», когда некоторые из них не могут быть построены или развиваться в природе. Это определение отходит от традиционной озабоченности науки обобщениями данных наблюдений. Бейтсон (1972) связал эту характеристику с теорией эволюции.

Кибернетика второго порядка, или кибернетика кибернетики, контроль управления и коммуникация коммуникации (von Foerster 1996), напротив, признает, что все объяснения находятся в языке, языке сообщества — кибернетики, например . Это сводится к переходу от прежней озабоченности бестелесными моделями к конструкциям, признающим наблюдателя участником их, воплощенным знанием.

Кибернетические объяснения могут быть описаны как основанные на четырех концептуальных столпах: замкнутость, информация, процесс и участие. Это не отдельные идеи. Они присоединяются к кибернетическому проекту преодоления многочисленных ортодоксий современной науки.

Круговорот

Точно так же, как аргументы переходят от предпосылок к выводам, ньютоновская наука переходит от причин к следствиям. Кибернетики, напротив, любят круговые причинно-следственные связи, например, когда А влияет на В, В влияет на С, а С в свою очередь влияет на А. Они включают линейные причинно-следственные связи как менее интересные случаи. В системах, воплощающих такие цикличности, каждая часть воздействует на себя через другие, причины и следствия уже нельзя четко различить, и приводится в движение динамика, сопротивляющаяся внешнему вмешательству.

Обратная связь

Круговая причинно-следственная связь знакома в управлении отоплением дома. Термостат реагирует не на комнатную температуру, а на разницу между фактической и желаемой температурами. Эта разница определяет другую разницу, включен нагреватель или выключен. Когда он выключен, комната медленно теряет тепло. Когда он включен, нагреватель увеличивает комнатную температуру до точки, при которой разница исчезает, и комнатная температура остается на заданном уровне. Петли обратной связи существуют в более сложных технологиях (ракеты с самонаведением, автоматизированное производство), биологии (регуляция функций организма), экономике (спрос и предложение товаров и услуг) и в социальной жизни (отдача и получение, необходимые для поддержания дружеских отношений). . В человеческом общении обратная связь проявляется в виде словесных комментариев к тому, что человек сказал, и неявно в ответах на различия между наблюдаемыми и ожидаемыми последствиями своих действий. Обратная связь является необходимым условием обучения и поддержания гомеостаза внутри организмов, семей или социальных организаций.

Системы с петлями обратной связи либо сходятся в стабильном состоянии, либо расходятся, что приводит к срывам, дракам и разрывам. Первая называется отрицательной обратной связью, поскольку отклонения уменьшаются. Последняя называется положительной обратной связью, так как отклонения усиливаются. В то время как большинство технических устройств предназначены для конвергенции в предпочтительном состоянии, социальные взаимодействия часто обостряются, непреднамеренно, как в гонке вооружений, или преднамеренно, для достижения различных видов роста, например, в бизнесе или у отдельных лиц в терапии. Круговые причинно-следственные связи лежат в основе всех целеустремленных систем и объясняют их способность компенсировать изменения в окружающей среде, контролировать себя и проявлять «собственную волю».

Самостоятельное применение

Инструменты обычно разрабатываются как открытые функции, средства, с помощью которых люди могут управлять чем-то другим — вождением автомобиля или влиянием на аудиторию. Чтобы понять системы с петлями, включая обратную связь, их выходные данные должны повторно входить в их входные данные, по крайней мере частично. Функции, допускающие самоприменение, называются рекурсивными. Примерами самостоятельного применения являются многократное копирование документа, что в конечном итоге приводит к версии, которая сопротивляется тому, что копировальный аппарат может сделать с ним, или извлечение квадратного корня из любого положительного числа снова и снова, которое сходится к 1.000. Фрактальная геометрия использует рекурсивные функции, многократно вставляя фигуру в ее собственные части, создавая сложную конфигурацию. Люди сходятся к своей идентичности, рекурсивно используя свое имя, развивая поведение, которое однозначно прослеживается до них, и последовательно взаимодействуя с другими.

Самостоятельное применение положило начало компьютерной революции. Ранние представления о вычислениях поддерживали четкое различие между данными и операциями по их преобразованию. Фон Нейману пришло в голову хранить программы в той же памяти, что и данные, к которым они применялись. Это открыло возможность программирования компьютеров таким образом, чтобы программы могли вызывать другие программы, в том числе и самих себя. Он также теоретизировал особый случай самоприменения, способность машин воспроизводить себя. Хотя его работа не привела к созданию самовоспроизводящихся роботов, его идеи всплыли в теории коммуникации (воспроизводимости) и недавно легли в основу меметики Ричарда Докинза.

Самоорганизация

Самоорганизующаяся система – это система, которая развивается в своих собственных условиях, без инструкций, копирования или адаптации к особенностям внешней среды. Биологический состав живых организмов, например, нельзя объяснить исходя из того, где они живут. Их история — лучшее объяснение. Хотя социальные организации могут учиться друг у друга, они также развивают местные формы. Закон самоорганизации Эшби определяет два свойства. Во-первых, в той мере, в какой части системы участвуют в повторяющихся взаимодействиях, они сходятся в стабильных областях — или аттракторах — в процессе чего их сети связи становятся все более упорядоченными. Во-вторых, переходя от одного аттрактора к другому, свобода передвижения трансформируется в изначально упорядоченное поведение. Фон Ферстер продемонстрировал, что системы самоорганизуются, уменьшая свою энтропию (возрастающий порядок) внутри или увеличивая энтропию (убывающий порядок) снаружи, или и то, и другое. Он также показал, что случайные возмущения могут ускорить самоорганизацию, и назвал это явление принципом «порядка из шума».

В основе всех самоорганизующихся систем лежит то, что они не поддаются контролю со стороны окружающей среды, а также пониманию внешних наблюдателей. Это связано с тем, что они представляют собой относительно замкнутые циркулярные сети связи. Беседы, например, самоорганизуются, и действительно трудно понять, что происходит в них, не присоединившись к ним. Эта трудность усугубляется при попытке понять социальные организации, которые кибернетики называют сетями общения. Самоорганизация представляет собой серьезные методологические проблемы для изучения коммуникации.

Автопоэзис

Автопоэзис или самопроизводство — это процесс, который Умберто Матурана и Франсиско Варела (1987) определили как условие для того, чтобы живые системы могли практиковать свою жизнь. Автопоэзные системы состоят из рекурсивных сетей взаимодействий между компонентами, которые производят все компоненты, необходимые для работы такой сети, поддерживают границы, в пределах которых практикуется их автономия, и, таким образом, постоянно регенерируют себя в условиях непрерывных возмущений извне. Воспроизведение, познание, целеустремленность, эффективное использование энергии и даже выживание — эпифеномены аутопоэзной организации живой системы. Автопоэзис объясняет, например, что люди постоянно меняют свой органический состав, не теряя при этом своей идентичности как людей. Аллопоэтические системы, напротив, производят нечто иное, чем их собственные компоненты. Пекарня, например, может метафорически кормить своего владельца, но не производит то, что нужно для выпечки. Автопоэтические системы могут различать возмущения и компенсировать их изменением своей структуры, но не имеют доступа к природе или источникам этих возмущений.

Для Матураны автопоэзис воплощается в компонентах, составляющих самогенерирующиеся сети производства. Его нельзя отделить от того места, где оно воплощено. Поэтому он дистанцировался от социологических теоретиков, таких как Никлас Луман, который использовал этот термин в своей бестелесной концепции социальных систем.

Информация

Кибернетические представления об информации возникли при изучении целеустремленных систем, которые должны соответствующим образом реагировать на отклонения от своих целей. Бейтсон заметил, что круговые системы, от простых петель обратной связи до проявлений разума и социальных систем, реагируют не на физические стимулы, а на различия между ними. Они вызваны различиями, различиями процессов и различиями различий и, в свою очередь, могут повлиять на различия, вызвавшие процесс. Он определил информацию как различия, которые имеют значение на более позднем этапе. Это помещает информацию на логический уровень выше, чем физические явления, к которым она относится, и поэтому ее нельзя объяснить или измерить в физических терминах. Чтобы подчеркнуть, что информация создается внутри системы, а не представляет внешние по отношению к ней реальности, Варела предложил писать слова как «информация».

Шеннон ввел двоичные числа (биты) как единицу измерения степени, в которой сообщения из одной точки воспроизводятся в другой точке. Его информационное исчисление породило несколько концепций, таких как шум, степень, в которой энтропия тайно проникает в канал связи и необъяснимым образом загрязняет сообщения; двусмысленность, степень, в которой сообщения теряют свои детали в ходе передачи; и избыточность, неиспользуемая или потраченная впустую пропускная способность канала. Его десятая теорема утверждает, что влияние шума можно устранить, добавив в канал количество избыточности, равное или превышающее меру шума. Избыточность сделала современные информационные технологии чрезвычайно надежными. Говорят, что язык примерно на 70 процентов избыточен, что позволяет людям понимать словесные выражения, даже если они едва слышны, неправильно произносятся или содержат орфографические ошибки.

Эшби изучил дополнение коммуникации. Целеустремленные системы, отмечал он, должны противодействовать энтропии в окружающей их среде, например, уменьшая влияние внешних колебаний температуры на температуру помещения, а для этого необходима внутренняя изменчивость. Чтобы оставаться конкурентоспособными, бизнес-организации должны реагировать на изменения окружающей среды и должны иметь в своем распоряжении незаинтересованное организационное разнообразие. Закон необходимого разнообразия Эшби утверждает, что эффективные регуляторы или, в более общем смысле, целеустремленные системы должны обладать внутренним разнообразием, равным или превышающим разнообразие возмущений этой системы; короче: «только разнообразие может уничтожить разнообразие» (Эшби 1956, 207). Закон Эшби включает десятую теорему Шеннона как частный случай. Они просто преследуют противоположные цели обработки информации.

Процесс

С философской точки зрения кибернетики отдают предпочтение процессам онтогенеза, а не онтологии, объясняя процессы эволюции, а не ее продукты, конструируя реальность, а не описывая то, что существует. Примером из ранней кибернетики является разработка алгоритмов. Добавление времени к логике высказываний, которая ограничивается констатацией фактов, создает алгоритмический язык, способный описывать процессы и необходимый для программирования компьютеров. Знаменитая диссертация Шеннона в Массачусетском технологическом институте позволила сетям реле — радиолампам в случае ENIAC, первого работающего компьютера — обрабатываться алгебраически и, следовательно, намного легче программировать. Он пришел к выводу раньше фон Неймана, что все, что может быть сформулировано логически, может быть преобразовано в алгоритм и, следовательно, становится вычислимым.

Добавление времени также привело Варелу к его исчислению самореференции. Самореференции веками угрожали непротиворечивости логических систем. Уайтхед и Рассел определили их как главного виновника проблем в логике, сочли их аномалией языка и предложили «теорию логических типов», чтобы исключить их из языка науки. Тем не менее, дзен-буддизм веками использовал парадоксы в качестве мощных средств обучения, а психотерапия недавно научилась использовать их при лечении психопатологий. Стипендия по человеческому общению, особенно Бейтсон (1972) и школа Пало-Альто, разработавшая его идеи, разработала свои собственные ответы на проблему Рассела, например, в концепции метакоммуникации и различия между содержательной и реляционной коммуникацией (Ruesch & Bateson 1951; Watzlawick et al. 1967). . Используя законы формы Спенсера Брауна, Варела растворил «порочность» таких парадоксов, описав их собственную динамику: из предположения, что Эпименид говорит правду, следует, что он лжет, следует, что он говорит правду, следует, что он лжет. , до бесконечности. Растворение парадоксов во времени делает их поддающимися анализу, переставая угрожать. Варела охарактеризовал самореференцию как «бесконечное в конечном обличье». Переход от изучения писаний к процессам коммуникации сделал то же самое и с коммуникативными исследованиями.

Объяснение систем с точки зрения того, что они делают, а не того, чем они являются, также отражается в усилиях по глаголизации существительных, например, говоря о наблюдении вместо наблюдателей, языке вместо языка, управлении вместо правительства или процессах жизни вместо жизни – но глаголов может быть недостаточно.

Современные компьютеры представляют собой последовательные машины, характеризующиеся переходом из одного состояния в другое. Социальные явления, напротив, включают массово параллельные процессы: разные вещи происходят одновременно, что вызывает сомнения в способности серийных моделей помочь в понимании социальных процессов. Параллельный компьютер является многообещающей альтернативой. Объявленная как недавняя идея, она восходит к ранним кибернетическим концепциям, например, к нейронным сетям Маккаллоха, персептрону Фрэнка Розенблатта и распознавателю образов фон Фёрстера.

Цифровые компьютеры также являются нелинейными машинами. Многие социальные теории, особенно теории воздействия массовой коммуникации, до сих пор осмысляются в терминах линейных функций, связывающих изменения одной переменной с изменениями другой. Хотя цифровые компьютеры можно приручить для вычисления линейных функций, это не их сильная сторона. Недавно социологи обнаружили, что нелинейные модели могут предложить мощное моделирование социальных явлений.

Кибернетическая озабоченность процессами и онтогенезом также подготовила почву для ее конструктивизма, стремления понять реальность не как данность, а как порожденную в процессе разыгрывания собственных конструкций реальности. Вызов действий, создающих реальности, подразумевает, что реальности могли быть иными, освобождает научные исследования от детерминизма каузальных объяснений и открывает возможность изменить то, что нежелательно.

Участие или кибернетика второго порядка

Принцип неопределенности Вернера Гейзенберга устанавливает ограничение на наблюдение за состояниями системы всякий раз, когда на них влияет акт наблюдения. Этот принцип противоречил идее познания путем отстраненного наблюдения, прославленной со времен Просвещения, фундаментальной для естественных наук, которой также подражали социологи. Переход от кибернетики первого порядка к кибернетике второго порядка принимает во внимание эпистемологический вызов Гейзенберга.

Этот сдвиг был постепенным. Ранние кибернетики, строя модели, уже размышляли о своей роли. Шеннон теоретизировал свою способность разрабатывать коды с исправлением ошибок, которые противостояли бы шуму в каналах связи. Эшби исследовал разницу между тем, что он, как разработчик системы, знал о ее внутренней работе, и тем, что он мог узнать об этой системе, наблюдая за последствиями экспериментов с ней, — описывая эту систему, не зная ее истории или устройства, как черный ящик. Идея черного ящика стала парадигмой изучения систем, не имеющих конструктора или неразборных, таких как живой мозг или экономика. При моделировании таких систем кибернетики вскоре осознали, что их модели определяют, если не создают, концепции моделируемых. Это сделало модельера-человека ключом к пониманию того, что должно было быть известно. В продолжение этих тем антрополог Мид (1968) предположил, что кибернетики применяют кибернетические принципы в своей работе, предположение, которое фон Ферстер (1996) сформулировал как включение наблюдателя в наблюдаемое и назвал его «кибернетикой второго порядка». Однако Мид пошел дальше, попросив кибернетиков систематически исследовать, как общества организуются вокруг кибернетических идей, и взять на себя ответственность за то, что порождает язык кибернетики, — по сути, попросив кибернетиков признать свою роль невольных агентов изменений или дизайнеров. Это побудило Клауса Криппендорфа определить кибернетику второго порядка как кибернетику участия в системах, постоянно реконструируемых их составляющими, с привлечением эпистемологии участия.

Кибернетика второго порядка выдвигает на первый план использование языка — языка не как системы репрезентаций объективной реальности, которую метко критиковал Ричард Рорти (1979), а как витгенштейновскую языковую игру или как координацию действий Матураны. Координация уже очевидна, например, когда люди пинают мяч друг другу. Однако именно язык отличает футбол от других видов спорта, и его правила используются для определения хода игры. В этой концепции язык порождает консенсуальные согласования, в процессе которых люди узнают друг друга и направляют свое конструктивное внимание на явления, концептуализируемые в языке. Разговор – одна из таких языковых игр. Кибернетика второго порядка рассматривает разговор как место совместного конструирования реальностей.

В социальной сфере, если только продукты коммуникативных исследований не являются чисто академическими или касаются необходимых причин, сам акт публикации социальных теорий и предоставления их заинтересованным сторонам, особенно тем, кто в них теоретизирует, побуждает людей реагировать. Независимо от того, пользуются ли люди преимуществами таких теорий и, если это применимо к самим себе, согласуются со своими утверждениями или противодействуют им, любая из этих реакций неизменно меняет теоретизируемую реальность прямо на глазах ее теоретика. Коммуникация социальных теорий может повлиять на то, что они теоретизируют, изменить их собственную достоверность и создать новые реальности. Это делает социальных теоретиков конститутивными участниками тех самых реальностей, которые они описывают. (Не осознавая своей вины в этой конструктивной замкнутости, Энтони Гидденс назвал этот процесс двойной герменевтикой).

Мы знаем много подобных конструктивных циклов. Одним из примеров являются самосбывающиеся пророчества (или гипотезы), которых боятся социологи вроде Роберта Мертона, предпочитающие, чтобы истинность их теорий поддавалась объективной проверке и не менялась в ходе их распространения. Другой хорошо известный пример — спираль молчания Элизабет Ноэль-Нойманн, которая вступает в силу, когда граждан информируют о том, где они находятся по отношению к политическому большинству. Экономические кризисы, рост социальных движений и многие психологические проблемы можно объяснить с точки зрения языка как согласованное согласование понимания и действий. Герберт Саймон осознал влияние публикации результатов опроса на поведение при голосовании и предположил, что действительные прогнозы выборов должны включать эти эффекты во все, что публикуется.

Мид понял, что поддерживать иллюзию отстраненных наблюдателей больше не вариант для кибернетиков, когда кибернетические принципы начинают преобразовывать общество. В той мере, в какой научные результаты социально значимы, ученые должны видеть себя участниками тех самых систем, которые они якобы описывают, но невольно влияют на них, если не создают. «Взгляд с высоты птичьего полета», которым ученые наслаждались со времен Ренессанса, оказывается удобным способом избежать ответственности за неизбежную замкнутость научного участия. Кибернетику второго порядка можно уподобить инсайдерской, а не мета-точке зрения.

В области познания работа МакКаллоха над нейронными сетями, эксперименты Матураны по цикличности восприятия и действия, а также его и Варелы биология познания охватываются тем, что Эрнст фон Глазерсфельд (1995) называет радикальным конструктивизмом (Watzlawick 1984). Он признает, что люди не могут оставить свою собственную нервную систему и войти во внешний мир, чтобы определить, что они видят. Наша нервная система не отображает картезианскую «вселенную», а конструирует реальности, подходящие для жизни и взаимодействия с другими. При их разыгрывании конструкции реальности могут быть сохранены, когда они ведут к ожидаемому, пересмотрены или расширены, когда они рассматриваются как неисправимые, уроки, из которых можно извлечь уроки, но когда они оказываются фатальными, конструкции и их наблюдатели исчезают. Таким образом, конструкции реальности подвержены эволюции. Именно они могут разрушить аутопоэзис живых систем.

Кибернетическая эпистемология второго порядка принимает запрет Матураны против теоретизирования того, что нарушает возможности человеческого тела. Его применение к социальным явлениям ведет к изучению воплощенных социальных явлений, основанных на практиках жизни и общения, каждый из которых реализует свое собственное понимание, отвечая на свое понимание понимания других и в целом расширяя возможности совместной жизни.

В качестве междисциплинарной дисциплины кибернетика продолжает создавать сложные концепции и берет на себя ответственность за вытекающие из них реалии.

Ссылки:

1. Ashby, W. R. (1956). Введение в кибернетику. Лондон: Чепмен и Холл.
2. Бейтсон, Г. (1972). Шаги к экологии разума. Нью-Йорк: Баллантайн.
3. Heims, SJ (1991). Группа кибернетики. Кембридж, Массачусетс: MIT Press.
4. Матурана, Х. Р., и Варела, Ф. Дж. (1987). Древо познания: Биологические корни человеческого понимания. Бостон, Массачусетс: Шамбала.
5. Мид, М. (1968). Кибернетика кибернетики. В книге Х. фон Ферстера, Дж. Д. Уайта, Л. Дж. Петерсона и Дж. К. Рассела (ред.), Целевые системы: первый ежегодный симпозиум Американского общества кибернетики. Нью-Йорк: Спартанец, стр. 1–11.
6. Рорти, Р. (1979). Философия и зеркало природы. Принстон, Нью-Джерси: Издательство Принстонского университета.
7. Рюш, Дж., и Бейтсон, Г. (1951). Коммуникация, социальная матрица психиатрии.