Кибернетический подход к процессам регуляции. Понятие кибернетики и кибернетического подхода

Кибернетический подход состоит в том, что всякое целенаправленное поведение рассматривается как управление. Управление - в широком, кибернетическом смысле - это обобщение приемов и методов, накопленных разными науками об управлении искусственными объектами и живыми организмами.

Под управлением понимается процесс организации такого целенаправленного воздействия на некоторую часть среды, называемую объектом управления, в результате которого удовлетворяются потребности субъекта, взаимодействующего с этим объектом.

Анализ управления заставляет выделить тройку - среду, объект и субъект, внутри которой разыгрывается процесс управления.

Анализ управления заставляет выделить тройку - среду, объект и субъект, внутри которой разыгрывается процесс управления (рис.). В данном случае субъект ощущает на себе воздействие среды Х и объектаY. Если состояние среды Х он изменить не может, то состоянием объекта Y он может управлять с помощью специально организованного воздействия U. Это и есть управление.

Состояние объекта Y влияет на состояние потребностей субъекта.

Потребности субъекта
где- состояние i-й потребности субъекта, которая выражается неотрицательным числом, характеризующим насущность, актуальность этой потребности.

Свое поведение субъект строит так, чтобы минимизировать насущность своих потребностей, т. е. решает задачу многокритериальной оптимизации:

(3.1)

где R - ресурсы субъекта. Эта зависимость выражает неизвестную, но существующую связь потребностей с состоянием среды Х и поведением U субъекта.

Пусть -решение задачи (3.1), т. е. оптимальное поведение субъекта, минимизирующее его потребности А.Способ решения задачи (3.1), позволяющий определить , называется алгоритмом управления

(3.2)

где  - алгоритм, позволяющий синтезировать управление по состоянию среды Х и потребностей А t ,. Потребности субъекта изменяются не только под влиянием среды или объекта, но и самостоятельно, отражая жизнедеятельность субъекта, что отмечается индексом t.

Алгоритм управления , которым располагает субъект, и определяет эффективность его функционирования в данной среде. Алгоритм имеет рекуррентный характер:

т. е. позволяет на каждом шаге улучшать управление. Например, в смысле

т. е. уменьшения уровня своих потребностей.

Процесс управления как организация целенаправленного воздействия на объект может реализовываться как на интуитивном, так и на осознанном уровне. Первый используют животные, второй - человек. Осознанное удовлетворение потребностей заставляет декомпозировать алгоритм управления и вводить промежуточную стадию - формулировку цели управления, т. е. действовать по двухэтапной схеме:

На первом этапе определяется цель управления
, причем задача решается на интуитивном уровне:

,

где  1 - алгоритм синтеза цели Z* по потребностям А t и состоянию среды X. На втором этапе определяется управление , реализация которого обеспечивает достижение цели Z*, сформированной на первой стадии, что и приводит к удовлетворению потребностей субъекта. Именно на этой стадии может быть использована вся мощь формального аппарата, с помощью которого по цели Z* синтезируется управление

где  2 - алгоритм управления. Этот алгоритм и есть предмет изучения кибернетики как науки.

Таким образом, разделение процесса управления на два этапа отражает известные стороны науки - неформальный, интуитивный, экспертный и формальный, алгоритмизуемый. Если первая пока полностью принадлежит человеку, то вторая является объектом приложения формальных подходов. Естественно, что эти различные функции выполняются разными структурными элементами.

Первую функцию выполняет субъект, а вторую- управляющее устройство (УУ).

Процесс управления - это информационный процесс, заключающийся в сборе информации о ходе процесса, передаче ее в пункты накопления и переработки, анализе поступающей, накопленной и справочной информации, принятии решения на основе выполненного анализа, выработке соответствующего управляющего воздействия и доведении его до объекта управления. Каждая фаза процесса управления протекает во взаимодействии с окружающей средой при воздействии различного рода помех. Цели, принципы и границы управления зависят от сущности решаемой задачи.

Система управления

Система управления - совокупность взаимодействующих между собой объекта управления и органа управления, деятельность которых направлена заданной цели управления.

В СУ решаются четыре основные задачи управления: стабилизация, выполнение программы, слежение, оптимизация.

Задачами стабилизации системы являются задачи поддержания ее выходных величин вблизи некоторых неизменных заданных значений, несмотря на действие помех.

Задача выполнения программы возникает в случаях, когда заданные значения управляемых величин изменяются во времени заранее известным образом.

В системах оптимального управления требуется наилучшим образом выполнить поставленную перед системой задачу при заданных реальных условиях и ограничениях. Понятие оптимальности должно быть конкретизировано для каждого отдельного случая.

Прежде чем принимать решение о создании СУ, необходимо рассмотреть все его этапы, независимо от того, с помощью каких технических средств они будут реализованы. Такой алгоритмический анализ управления является основой для принятия решения о создании СУ и степени ее автоматизации. При этом анализе следует обязательно учитывать фактор сложности объекта управления:

отсутствие математического описания системы;

стохастичность поведения;

негативность к управлению;

не стационарность, дрейф характеристик;

невоспроизводимость экспериментов (развивающаяся система все время как бы перестает быть сама собой, что предъявляет специальные требования к синтезу и коррекции модели объекта управления).

Особенности сложной системы часто приводят к тому, что цель управления таким объектом в полной мере никогда не достигается, как бы совершенно ни было управление.

Системы управления делятся на два больших класса: системы автоматического управления (САУ) и автоматизированные системы управления (АСУ). В САУ управление объектом или системой осуществляется без непосредственного участия человека автоматическими устройствами. Это замкнутые системы.

В процессе проектирования системой управления участвуют 2 типа мышления: анализ и синтез.

Задачи анализа: определение устойчивости и качества процесса управления в исследовании САУ при заданных возмущающих воздействий.

Задачи синтеза: определение параметров и структуры регулятора при которых обеспечивается процесс управления, удовлетворяющий заданным техническим требованиям (заданному качеству управления).

Анализ: Дана система с заданной структурой параметров. Требуется определить её свойства и характеристики.

Синтез: Заданы требования, которым должна удовлетворять система. Определить структуру системы и её параметры.

Цель проектирования САУ состоит в определении конфигурации системы, требований, которым она должна удовлетворять и задание основных параметров, удовлетворяющих предъявляемым к системе требованиям.

Требования к качеству замкнутой САУ:

Хорошая компенсация возмущений

Желаемый вид реакции (переходных процессов) на задающее входное воздействие

Адекватные выходные сигналы исполнительного устройства

Малая чувствительность к изменению параметров объектов управления

Ограничения на величину установившейся ошибки.

В отличие от САУ в АСУ в контур управления включен человек, на которого возлагаются функции принятия наиболее важных решений и ответственности за принятые решения. Под АСУ обычно понимают человеко-машинные системы, использующие современные экономико-математические методы, средства электронно-вычислительной техники (ЭВТ) и связи, а также новые организационные принципы для отыскания и реализации на практике наиболее эффективного управления объектом(системой).

Необходимо отметить, что в рамках общей те­ории систем возникла новая область современной науки - кибернетика, как одно из ее ответвлений. Кибернетический подход решает системные задачи с помощью математических и иных формальных методов.

Это обусловило появление новых системных по­нятий, таких как «входы и выходы», «иерархия», «модель», «саморегуляцию», «вектор», «матрица» и др., с помощью которых можно описать практи­чески безграничное множество процессов.

Кибернетика возникла как наука о процессах и связях управления, которые строятся на основе определенной программы и представляют собой способ ее реализации. Это значит, что над функци­онирующей системой всегда есть нечто, заключаю­щее в себе в том или ином виде общую схему соответствующего процесса. Данное «нечто» и есть в собственном смысле система управления, где разнотипность (разнокачественность) связей объек­та обеспечивает многообразие форм управления.

Начальные идеи кибернетики были изложены в исторической статье А. Розенблата, Н. Вин ера, Дж. Бигеолоу «Поведение, целенаправленность и те­леология» (1943 г.). В ней впервые было показано принципиальное единство проблем связи и управле­ния в природе и технике. Основная мысль Н. Вине­ра, высказанная в его книге, изданной в 1948 г., «Кибернетика или управление и связь в животном и машине» - это то, что о живых организмах можно говорить на том же языке, что и о целена­правленных машинах. Возникает формальная об­щая схема, позволяющая не только говорить о по­ведении в терминах систем в целом, но и дающая возможность динамического объяснения этого по­ведения. Такая схема приводит к общему понятию управляемой (целенаправленной) системы, не за­висящему от того, существует ли такая система в «живом» виде или нет. Таким образом, кибернети­ка охватывает разные по качеству системы, не ин­тересуясь свойствами материала, из которого они сделаны, если только он не влияет на организа­цию. Далее, Винер показал, что как животные, так и машины могут быть включены в новый и более обширный класс вещей. Их отличительным свойством он считал наличие гомеостатических и управленческих систем, науку о которых он и назвал «кибернетикой» (искусством кормчего). Фун­кционирующие части правильно работающей ма­шины или организма поддерживают равновесие, гомеостаз всей системы. Итак, о животных (вклю­чая человека) и о машинах оказалось возможным говорить на одном языке, который годится для описания любых «целесообразных» систем.

Кибернетика при исследовании реальных сис­тем стремится не просто к описанию их с помощью формальных систем, а к тому, чтобы, используя такое описание, помочь понять (объяснить), как работают реальные системы. Обычно это делается путем построения эффективных и динамических моделей, с разбивкой способов их функционирова­ния в виде алгоритмических процедур. Особен­ностью моделирования является то, что в нем модели, в отличие от гипотез, не конкурируют, а дополняют друг друга. Этим они позволяют изу­чать многомерные явления с помощью совокупнос­ти маломерных представлений. С помощью ЭВМ строятся модели как вероятностные картины мира, вытесняющие детерминистические. Это означает, что, помимо действительного, исследователю ста­новится доступным и возможное, тесно не связан­ное с наблюдаемыми фактами. Данный момент носит эвристический характер: исследователь име­ет возможность рассмотреть гораздо больше ситу­ации, чем их существует в действительности, и прогнозировать варианты сценариев будущего.

При этом отрицательная обратная связь как бы заставляет поведение системы стремиться к предпи­санному пределу (моделям как прототипам) и, следо­вательно, нет ничего абсурдного или сверхъестествен­ного в том, что поведение системы определяется

скорее будущим, чем прошлым ее состоянием. При таком понимании телеология (целенаправленность) быстро перестает быть пугалом для биологических и социальных наук.

Кибернетический метод как интеллектуальная процедура познания действительности может рас­ сматриваться как метод аналогий. В качестве при­мера можно привести блок-схему 3, - применения данного метода при изучении моделей, предложенной А. Молем. На этой схеме, напоминающей блок-схему программы ЭВМ, отражены различные этапы кибернетического исследования. Последнее начинается с нахождения аналогии, на которую затем налагается определенное число ограничитель­ных условий, характеризующимися следующими особенностями.

1. Создатель модели начинает с нахождения умозрительной конструкции, образа некоторой ре­альности, и исследует, насколько он обоснован. Затем исследователь формулирует вытекающие из этого представления выводы и проверяет соответ­ствие хотя бы некоторых из них наблюдаемой реальности и фактам, собранным специалистами в данной области.

2. Исследователь переходит к установлению того, насколько рассматриваемая им аналогия далека от действительности. Он должен понять, почему она именно такова, какова она есть (недостаточно пол­ное соответствие реальным фактам, ложное и т. д.). Для этого исследователь должен интеллектуально

Дисциплинировать свое интуитивное мышление ­ввести экспликацию: истолкование, замещение не­точного образа, понятия, символа более точным.

3. Возведя рассматриваемый образ в ранг ана­логии (модель-аналогия), исследователь проверяет его: не обладают ли явления, которые он временно принял во внимание, столь большим «весом», что необходимо внести существенные поправки в образ основного явления. Таким путем он устанавливает степень эвристической ценности данной аналогии (ситуация проверки существенности). Если эта си­туация имеет место, то обнаруженная ценность яв­ляется свидетельством ценности лежащего в её основе образа.

4. Теперь исследователь устанавливает масшта­бы (например, статистические величины), при ко­торых данная аналогия является справедливой. При этом устанавливаются и пределы изменчивости этих величин (область валидности), за которыми исследуемое явление меняет характер и нуждается в других типах аналогий, предваряющих структур­ные исследования на других уровнях.

5. Далее исследователь развивает аналогию при­менительно к основной области. При этом на всех этапах он стремится свести описание к механиз­мам, реальные примеры которых ему известны и которые он в состоянии промоделировать во всех деталях. Исследователь как бы «очищает», упро­щает их и делает это, в частности, с помощью схем, графов того типа, которые применяются про­граммистами для выражения процедур, реализуе­мых на ЭВМ.

6. Формулировка и подробное описание предло­женной модели составляют первый результат, по­лучаемый при таком подходе. Последний служит интеграции разных понятий, «упрощению» мысли, благодаря которому большое число разрозненных сводится к небольшому числу элементарных сущ­ностей в соответствии с принципом Оккама: «Сущ­ности не следует увеличивать без необходимости». Применяемые модели (математические, графичес­кие) обеспечивают существенное сжатие (кодиро­вание) информации и возможность "её использова­ния для описания широкого класса явлений. Такое описание является, наконец, средством качествен­ной характеристики изучаемого феномена и сред­ством воздействия на него, т. е. орудием овладе­ния действительностью.

7. Вместе с тем рассмотрение модели сразу ста­вит некоторые вопросы, требующие ответов и уточ­нений. Это способствует дальнейшей эксперимен­тальной работе, новому поиску фактов.

Итак, стремление к созданию обобщающих те­орий и учений обусловило появление системного подхода, связанного с переходом к структурно-функ­циональному изучению различных социальных систем с точки зрения выполняемых ими функций по отношению к более широкому целому. Этим были предопределены два его основных принципа.

1. Выделение структуры объекта как некоего инварианта, характеризующего принципы строения этого объекта.

2. Функциональное описание этой структуры.

При этом заслуга Т. Парсонса заключается в том, что он связал данные принципы для изучения социальных систем, развил кибернетическую идею общего в универсуме.

Турчин В. Ф.

Для кибернетика метафизика не может быть просто сторонним увлечением. Нам необходимо создание универсальных моделей мира, которые позволили бы нам, например, интерпретировать человеческую мысль, выраженную на естественном языке. От чего можно оттолкнуться в столь смелом начинании? Какие понятия должны быть положены в основу? Метафизика должна ответить на эти вопросы.

Турчин В. Ф.

Философия призвана отвечать на такие основополагающие для каждого разумного создания вопросы как: "Кто я?", "Откуда я пришел и куда иду?", "Сколь истинно мое знание?", "Какова, в конечном счете, природа вещей?", "Что есть добро и что есть зло?". Каждое время дает свои собственные ответы на эти вопросы. Эти ответы значительно подвержены влиянию текущего состояния знания и производства. Наша философия - следствие возникновения эволюционной теории в конце 19-го века и кибернетики в середине 20-го. Это легко можно увидеть и в методе, с которым мы подходим к философским проблемам, и в ответах, которые мы предлагаем.

Норберт Винер

«Кибернетика» - известная книга выдающегося американского математика Норберта Винера (1894-1964), сыгравшая большую роль в развитии современной науки и давшая имя одному из важнейших ее направлений. Настоящее русское издание является полным переводом второго американского издания, вышедшего в 1961 г. и содержащего важные дополнения к первому изданию 1948 г. Читатель также найдет в приложениях переводы некоторых статей и интервью Винера, включая последнее, данное им незадолго до смерти для журнала «Юнайтед Стэйтс Ньюс энд Уорлд Рипорт». Книга, написанная своеобразным свободным стилем, затрагивает широкий круг проблем современной науки, от сферы наук технических до сферы наук социальных и гуманитарных. В центре - проблематика поведения и воспроизведения (естественного и искусственного) сложных управляющих и информационных систем в технике, живой природе и обществе. Автор глубоко озабочен судьбой науки и ученых в современном мире и резко осуждает использование научного могущества для эксплуатации и войны.

Сэм Харрис

Стоит ли бояться сверхразумного искусственного интеллекта? Нейробиолог и философ Сэм Харрис считает, что очень даже стоит. По его мнению, мы стоим на пороге создания сверхразумных машин, при этом не решив множество проблем, которые могут возникнуть при создании ИИ, который потенциально сможет обращаться с людьми так же, как те с муравьями.

Алексей Потапов

Искусственный интеллект всегда рассматривался в рамках «биологической метафоры» - как аналог человеческого интеллекта. Однако создаваемые сейчас искусственные интеллектуальные системы, которые превосходят человека при решении самых разных задач, нисколько не похожи на человека. Это относится даже к таким биологически инспирированным подходам, как искусственные нейронные сети. Я расскажу о том, как сейчас ученые в области ИИ определяют понятие интеллекта, какие проблемы стоят на пути построения мыслящих машин, и нужна ли или вредна для их преодоления «биологическая метафора».

Евгений Путин

Евгений Путин, аспирант кафедры «Компьютерные Технологии» университета ИТМО. В рамках диссертации Евгений исследует проблемы интеграции концепции выбора признаков в математический аппарат искусственных нейронных сетей. Евгений расскажет о том, как устроены нейронные сети, что они могут делать сейчас, на что будут способны в недалеком будущем и ждать ли прихода Скайнета.

Карл Р. Поппер

Эпистемология - английский термин, обозначающий теорию познания, прежде всего научного познания. Это теория, которая пытается объяснить статус науки и ее рост. Дональд Кэмпбелл назвал мою эпистемологию эволюционной, потому что я смотрю на нее как на продукт биологической эволюции, а именно – дарвиновской эволюции путем естественного отбора. Основными проблемами эволюционной эпистемологии я считаю следующие: эволюция человеческого языка и роль, которую он играл и продолжает играть в росте человеческого знания; понятия (ideas) истинности и ложности; описания положений дел (states of affaires) и способ, каким язык отбирает положения дел из комплексов фактов, составляющих мир, то есть действительность.

Сергей Марков

На лекции мы обсудим вторую весну искусственного интеллекта в цифрах и фактах, ключевые работы в области искусственного интеллекта и машинного обучения в 2017 году. Поговорим о распознавании изображений, речи, обработке естественного языка и о других направлениях исследований; обсудим новые модели и оборудование 2017 года. Также поговорим о применении ИИ и машинного обучения в бизнесе, медицине и науке, а также обсудим, чего мы ждем от искусственного интеллекта и машинного обучения в 2018 году.

Вячеслав Дубынин, Алексей Семихатов

Чем всё-таки мозг отличается от компьютера и до какой степени можно их сравнивать? Если мозг намного медленнее современной вычислительной техники, то почему же до сих пор не удается создать компьютер настолько же умный, как и мозг? Разбирают все по-порядку Вячеслав Дубынин - доктор биологических наук, профессор кафедры физиологии человека и животных Биологического факультета МГУ, ведущий Алексей Семихатов - доктор физико-математических наук, ведущий научный сотрудник ФИАН.

Последнее время все большее внимание ученых привлекает новое направление исследований - эмоциональные вычисления (Affective computing). Роль эмоций в эволюции естественного интеллекта велика, искусственный интеллект пока многое упускает в этом отношении, в нем невозможно воплотить многие явления, связанные с эмоциональной картиной, с эмоциональным состоянием человека. Ученым из области ИИ активно помогают когнитивные нейробиологи, психологи и философы.

Кибернетический подход к определению информации
Одним из интереснейших подходов к анализу феномена информации является современный кибернетический подход. Но хорошо известно, что одним из первых античных мыслителей и теоретиков, применивших термин кибернетика, был Платон. Идея Платона о связи искусства управления и философских, фундаментальных характеристик реальности была, по-видимому, найдена почти интуитивно.
Известно, что термин кибернетика применялся А.Ампером и социологами и не носил широкого философско-теоретического смысла. Сегодня данный философско-кибернетический подход, несмотря на его различную критику, имеет право на существование, так как он не исчерпал себя полностью, возможны его новые варианты.
Кибернетика, в первоначальном своём значении, как искусство управления, в 20 столетии сформировалась как междисциплинарное научное направление, изучающее процессы управления в сложных системах.15
К таким системам можно отнести системы различных уровней организации - биологической, социальной, социотехнической. С появлением в1948 году работы Н.Винера «Кибернетика или Управление и связь в животном и машине» идея кибернетического подхода получает свое распространение и свой критический анализ. Как известно, Винер во многом использовал уже сложившуюся теорию автоматического регулирования в системах с обратной связью. Теория автоматического регулирования сложилась в 19-20 веках и была отражена в трудах Максвелла, Вышнеградского, Ляпунова. Развивая далее основную центральную, содержательную идею, Винер, используя предположение Ампера, придал идеи кибернетики ещё более широкое философское звучание, более универсальный смысловой спектр значения, связывая в одно целое исследуемые проблемы коммуникации и управления в различных системах. Во многом философско-кибернетический подход выражает статистическую идею о том, что информация имеет вероятностную природу, информация есть функция вероятности.
Кибернетический подход позволил обозначить помимо традиционных аспектов сущностных сторон информации новый важный аспект, связанный с особой ролью информации в процессе управления системой. В результате применения данного подхода обозначилась общая кибернетическая модель, имеющая большое значение в процессе формирования более конкретных познавательных моделей.
Рассмотрение кибернетической эволюции систем с необходимостью затрагивает информационный аспект. Кибернетические модели информации, позволили выявить важные аспектыданного сложного феномена, в первую очередь важным выявленным аспектом является то, что всегда существует взаимосвязь между процессами управления и соответствующим информационным содержанием.
Кибернетическая методология имеет различные варианты реализации. Кибернетический способ анализа структурных взаимосвязей имеет различные варианты, не все из которых обязательно порождают научно состоятельные варианты. Но в целом кибернетический подход активизировал исследования закономерностей управления различными системами, в том числе и социальными. Возможность построения социальных проектов, основанных на законах информационно-кибернетических закономерностей, реализовалась во множестве различных вариантов и подвариантов.
Первоначальная кибернетическая модель оказалась лишь в ограниченной степени перспективной, но, безусловно, её достоинство и положительная сторона заключается в том, чтоона позволила акцентировать проблему информационной модели искусственного интеллекта.
Рассмотрим основные черты кибернетической модели информации. Первоначальное нестрогое смысловое значение термина «информация» в кибернетике имеет значение разнообразия, ограниченного разнообразия, в таком подходе информация понимается как мера устраняемой неопределённости, как мера вероятности событий, возникающих в процессе управления. Собственно для философии кибернетическая версия сущности информации имела, по сути дела, второстепенное значение на фоне разработки более широкой идеи «организующего управления» как объективно реальной атрибутивности форм бытия в целом или функционального отражения. Именно этим во многом объясняется определённый философский скепсис по отношению к роли и значению кибернетической методики выявления сущности информации в целом. Соответственно. В таком подходе: информация является средством, через которое осуществляется функция управления, организации реальных форм материи.
В этом отношении необходимо отметить, что идея информации отражает принцип, лежащий в основании всех методов «организующего управления» тесно взаимосвязана с системным подходом.
В начале своего творческого становления, в50-х годах 20-го столетия, кибернетика в основном рассматривалась с позиций определённых возможностей моделирования процессов управления. В дальнейшем термин «кибернетика» претерпел некоторые уточнения, стал применяться несколько иной термин ­«общая теория систем».
Необходимо при этом отметить, что общая теория систем сформировалась как математическая и теоретическая кибернетика, что существенным образом повлияло на характер её понимания и применения. В то же время, помимо термина «кибернетика» можно найти употребление термина компьютерная наука как прикладная кибернетика. Разработка в трудах А.И. Берга и В.М. Глушкова теоретической и математической кибернетики позволило сделать важный положительный шаг вперёд и в отечественной науке, в результате чего возникает возможность применения автоматизированных систем управления на практике. Большое значение сыграли труды талантливого советского математика А.Н.Колмогорова.
Теория информации, сформировавшаяся в силу необходимости решения практических задач теории связи, первоначально рассматривалась как раздел математики, исследующий процессы хранения, преобразования и передачи информации. Основой такого подхода является определенный способ измерения количества информации, установление основных границ возможностей систем передачи информации. Это далее определяет исходные принципы их разработки и практического воплощения. Ядром такой теории информации является установление свойства информационных мер и их приложение к анализу систем передачи информации.
Фиксируемое изменение говорит о том, что присутствует момент появления информации. Отсутствие изменения указывает на относительное отсутствие новой информации, либо на полное отсутствие информации. В самом широком смысле изменение и неизменность есть две диалектические стороны бытия и небытия информационной реальности.
Теория связи, интерпретируемая как теория информационной связи, должна быть применена для исследования информационных структур социума. Тем самым общефилософские исследования сложных социоинформационных структур будут способны выйти на новый уровень осмысления и понимания информационной природы социокультурных механизмов.
Действительно, многие свойства информации можно описать с помощью математических моделей, позволяющих установить важный аспект меры информации. Именно математическая модель позволяет во многом точно и определённо отразить характерные особенности информационной меры. Информационная мера может пониматься и на интуитивном уровне, но этого явно недостаточно для научной характеристики информации. И такой подход в определённом диапазоне практичен и целесообразен. Его недостатки начинают проявляться тогда, когда возникает потребность более широкого культурологического анализа происходящих информационных преобразований структуры современного общества.
Важность философского понимания целостной сущности информационного мировоззрения проявляется из самого простого анализа того факта, который известен как прецедент неадекватной идеологической и научной оценки перспектив позитивного развития кибернетики в СССР. Сам по себе данный факт показал следующую важную и существенную закономерность, которую нельзя не учитывать сегодня, заключающуюся в следующих двух взаимосвязанных положениях:
во-первых, полномерное и адекватное осознание возможностей информационного развития общества открывает новые перспективы социокультурного и технологического прогресса;
во-вторых, недооценка, недопонимание возможностей и перспектив развития новых областей информационного мировоззрения является негативным фактором, определяющим реальное отставание в темпах практического развития конкретных технологий, влияющих, в свою очередь, на темпы социального развития.
Формирование новых философско-теоретических моделей информационного пространства не всегда является сразу признанным и понятным для тех категорий ученых, которые не способны быстро перестраиваться на новые информационные категориально-семантические способы мышления.
Многие важные достижения кибернетики были учтены при развитии теории отражения, многие принципиально важные положения кибернетического анализа информации теория отражения выразила в структурной целостности основной своей направленности. Глубоким, по своему внутреннему смысловому потенциалу, является переход от изоморфной к гомоморфной логике рассмотрения структурно-информационной матрицы.
Концепция информации может быть построена на определяющем критерии разнообразия. Однообразие и разнообразие в своей взаимосвязи определяют структурную мерность информации, информационного пространства. Однообразие есть исходное информационное состояние, обладающее возможностью к дальнейшему изменению и преобразованию, трансформации в многообразие, придавая определённое множество состояний соответствующему информационному пространству. В этом отношении, следует заметить. Однообразие – разнообразие есть характеристики информации как реальной формы бытия, характеризующие её структуру. Соответственно. Определяя сущность информации через особенности её структурной организации, не появляется возможность выявить наиболее существенные признаки, полностью определяющие её сущность. Но в то же время, естественно, данные свойства выступают как важные признаки природы и строения информации в целом.
Рассматривая проблему структурной мерности информации, проявляется сопоставимость данных понятий – «структурная мерность» и «информация». Возникает вопрос: можно ли отождествить данные понятия?
С одной стороны, понятие «структурная мерность» является конкретизацией понятия «информация». Конкретный вид информации всегда обладает определённой структурной мерностью возникших взаимосвязей. С другой, структурная мерность взаимосвязей и есть информация. Информация есть структурная мерность взаимосвязей.
Содержательное относительное совпадение данных понятий вместе с тем позволяет разграничить их различие.
Структурная мерность взаимосвязей образует явление «информации» как целостного определённого явления, сложность этих взаимосвязей образует множественные варианты существующей информации.
Общая закономерность заключается в том, что
более многозначное отношение является более ёмким в силу увеличения мерности информационно-потенциальной структуры.
Чем более многозначным является отношение, тем в более значительной степени возрастает множественная структура информационного сообщения.
В таком подходе можно сформулировать следующее положение: теория информации есть теория структурной мерности различных форм организации, является теорией всеобщей структурно-мерной взаимосвязи.
Рассмотрим винеровское понимание идеи информации. Понимание идеи информации Винером является результатом исследующего размышления
с различных сторон данного явления. Рассматривая различные стороны сложной природы информации, он прибегает в данном отношении к
сравнению природной информации как своеобразного кода. Он пишет, что научное открытие состоит в интерпретации системы сущего.
Понимание «идеи информации» как называет её Винер, не было полным и системным. Вся кибернетика выросла на основании возведения одного из возможных способов понимания природы информации до степени системного основания, которое оказывается метафизичным по своим методологическим конструкциям.
Информационная ёмкость организационных взаимосвязей, порождающих систему устойчивых отношений проявляется как взаимосвязь организационной структуры и сохраняемой в ней информации. Информация есть коррелят организации и, действительно, является проявлением уровня организации. С другой стороны, увеличение степени организованности есть проявление увеличения количества информации.
Информационная организация системы это не то же самое, что организация информации. Информация может обладать и обязательно обладает определённой организацией, в зависимости от которой определяются её конкретные характеристики.
Для того, чтобы более конкретно определить организационную природу информации, введём термины «информорганизация»,«информорганизационные структуры».
Информация есть организационное явление, есть информорганизация. Информорганизационные структуры пронизывают всю структуру реальности. Информация, рассмотренная с точки зрения принципов организованности, упорядоченности, проявляет соответствующие характеристики. Информация есть организационное явление, есть результат и процесс возникновения определённых форм организации. Соответственно, может быть столько типов информации, сколько существует форм организации.
Теория информации, интерпретированная как теория организационных структур, может быть рассмотрена и как теория управления. Теория кибернетики вызвала мощное развитие прикладных и теоретических областей в теории управления, которые рассмотренны применительно к различным конкретным специальным объектам, дают возможность уточнить в деталях общую идею и схему, отражающую универсальную закономерность, заключающуюся в единстве информационно-организационных структур, которые посредством управления ими, действительно, проявляют информационные характеристики реальности.
Принцип управленческого рассмотрения природы информации, информационной сущности реальности есть проявление и продолжение принципа организационного понимания природы информации. Управление в этом случае рассматривается как условие и средство возникновения организационных форм существования организационных структур. Механизмы управления есть онтологическая сторона реального процесса, причинный элемент действия которого приводит к трансформации информационных структур.
Теория информации в этом смысле есть кибернетическая концепция взаимосвязи и взаимозависимости информационных и организационных сторон реальности. Попытка разработки и раскрытия феномена информации в рамках кибернетического подхода была изначально ограничена тем, что не были раскрыты собственные принципиальные существенные положения кибернетики как таковой. И достаточно удивительным то, что в работах, посвященных данной проблематике зачастую совсем не уделялось какого-либо серьёзного исследовательского анализа сущности кибернетики, рассматривая при этом феномен информации сам по себе.
Взаимосвязь теории управления и теории информации позволяет отметить феномен информации как меру структурной организации реальности. И такой подход может быть назван структурно-организационной концепцией информации.
Рассмотрение термина «информация» лишь как элемента, составляющего теорию управления, мешает полному философскому пониманию кибернетических закономерностей реальности. С другой стороны, в рамках теории информации высказывались опасения по поводу действительной опасности придания универсального смысла кибернетическим терминам, в том числе, и термину «информация».
Во многом ограничение в серьёзной философской литературе логического продолжения кибернетического понимания реальности привело к недопониманию общих, универсально-кибернетических закономерностей на более высоком теоретическом уровне.
Структурная организация объекта, структурно-кибернетическая организация реальности могут и должны быть важными характеристиками, выявление которых произошло именно благодаря выявлению общих организационно-информационных кибернетических закономерностей. Понятно, что недопустимо отождествлять феномен информации с феноменом структурности или с организацией объектов. Такое отождествление было бы слишком некорректным в силу того, что рассматриваемые
стороны при их действительном относительном совпадении, и взаимосвязях лишь в относительной степени оказываются идентичными.
Информация может быть рассмотрена как дизъюнктивная структура и можно говорить, что информация обладает дизъюнктивной структурной организацией. Дизъюнктивно импликативное умозаключение лежит в основе двоичной открытой структуры образования информации, где возможное следствие равновероятной строгой дизъюнкции может быть принято за единицу определённого количества информации, то естьза один структурный бит.
С другой стороны может быть выявлена ретроструктурная организация информационной реальности. Рассмотрение возможности ретроспективного изучения социально-исторической реальности в основном всегда базировалось на предположении того, чтов рамках современности существуют носители информации о прошлом. То есть существуют различные информационные носители, в которых определённым образом сохраняется информация о ранее существовавших объектах.
Рассматривая с универсальной точки зрения данный принцип, возникает возможность ретроспективного информационного изучения всей реальности. Существующий мир в процессе своего существования записывает информацию о своём прошлом. Прошлое не исчезает абсолютно, оно приобретает вид снятой, определённым образом записанной на материальных носителях в структуре их состояния информации, которая при определённых условиях может быть считана, проявлена.
Если существуют искусственные информационные носители, то можно предположить, что существуют и естественные информационные носители. В этом случае информация о прошлом реально существует и передаётся от одного временного состояния к
последующему.

Информационный подход к процессам управления логистическими системами. Кибернетическая организация логистических систем и логистических цепей: линейная, функциональная и штабная. Стандартная информационная модель как основа проектирования организационной технологии принятия логистического решения. Компьютерные технологии интеллектуальной поддержки принятия логистических решений.

Кибернетика - наука об общих законах управления в природе, обществе, живых организмах и машинах или же наука об управлении, связи и переработке информации. Объектом изучения являются динамические системы. Предметом- информационные процессы, связанные с управлением ими.
Кибернетическая система- целенаправленная система, в отношении которой принято допущение об относительной изолированности в информационном отношении и абсолютной проницаемости в материально энергетическом отношении. Логистическая система как целенаправленная, динамическая, является управляемой в этом смысле относится к категории кибернетических систем.
Кибернетический подход- исследование системы на основе кибернетических принципов, в частности, с помощью выявления прямых и обратных связей рассмотрение элементов системы как некоторых «черных ящиков».
Цель кибернетического подхода в логистике- применение принципов, методов и технических средств для достижения наиболее эффективных в том или ином смысле результатов логистического, то есть оптимизирующего управления. Коренными понятиями кибернетики являются: система, обратная связь, информация.

Системы, которые изучает кибернетика- это множество элементов, соединенных между собой цепью причино- следственой зависимости. Такое соединение между элементами носит название «связь».

Применение кибернетики в логистике служит как методологическим (познавательным) целям, так и предпринимательской практике. Методологическая цель достигается тем, что кибернетика позволяет по- новому рассмотреть способы связей между элементами и способы функционирования логистических систем:

Как целых производственно-коммерческих, народнохозяйственных, воспроизводственных циклов, так и отдельных их частей (звеньев). Например: «механизм» рынка денежного обращения, обмен товаров через внешнюю торговлю.

Научное направление приложений идей кибернетики и методов экономическим системам, к числу которых относятся логистические, то есть оптимизирующие системы.

Экономическая кибернетика развивается по трем взаимосвязанным направлениям:

1. Теория экономических систем и моделей: методология системного анализа экономики и ее моделирования, отражение структуры и функционирования экономических систем в моделях; проблемы экономического регулирования, соотношения и взаимного согласования различных стимулов и взаимодействий в функционировании экономических систем;

2. Теория экономической информации рассматривает экономику как информационную систему; она изучает потоки информации, циркулирующие в системах производственно- коммерческих;

3. Теория управляющих систем в экономике конкретизирует и сводит воедино исследования остальных разделов экономической кибернетики; практическим выходом этой теории является АСУ.

В основе кибернетического подхода лежит идея возможности развить общий подход к рассмотрению процессов управления в системе различной природы. Достоинство этой идеи заключается в том, что оказалось возможным кроме общих рассуждений методологического характера предложить так же эффективный аппарат для количественного описания процессов, для решения сложных задач управления, основанных на методах прикладной математики.

Основные особенности кибернетики как самостоятельной научной области состоит в следующем:

1. Кибернетика способствовала формированию информационной концепции представления систем.

2. Кибернетика рассматривает системы только в динамике.

3. Кибернетика практикует вероятностные методы исследования поведения сложных систем.

4. В кибернетики применяется метод исследования систем с использованием понятия «черный ящик», под которым понимается система, в которой исследователю доступна лишь входная и выходная информация этой системы, а внутреннее устройство может быть неизвестно.

5. Очень важным методом кибернетики, использующим понятие «черного ящика», является метод моделирования.

Сопоставление кибернетического и системного подхода в логистике позволяет сделать один вывод, важный для понимания сущности общенаучных методологических направлений вообще и системного подхода, в частности. Конкретно- научная методология, принципы которой применимы в рамках не одной, а по крайне мере нескольких дисциплин, может выступать в двух разновидностях.

В первом случае методология не только формулирует определенные идеи или принципы методологического порядка, но и дает достаточно развернутый аппарат исследования; во втором случае такой аппарат отсутствует, по крайней мере в жестко фиксированном виде. Эти два типа случаев воплощают, соответственно теоретическая кибернетика и системный подход. Отсутствие у системного подхода (в отличие от кибернетического) однозначно фиксированного аппарата исследования делает его методологические функции несколько менее четко очерченными, хотя не менее значительными. Эта известная нечеткость производна от характера системного подхода и его исходных установок. Как известно, кибернетика тоже оперирует понятием системы и рядом других понятий, которые считаются специфическими для системного подхода. Но у кибернетики при всех громадных различиях в конкретных типах систем, которыми она занимается, главным предметом системного рассмотрения остаются связи и процессы управления. Системный же подход претендует на универсальность особого рода. Для него системность объекта изучения по существу тождественна его целостности. Можно считать, что кибернетика развивается по индуктивному пути, в то время, как в развитии теории систем преобладают дедуктивные тенденции.

Итак, в чем можно обнаружить сходство у кибернетики и теории систем?

1. Объектом рассмотрения являются системы и системность предмета всегда подчеркивается.

2. По возможности отвлекаются от субстракта рассматриваемых систем и изучают лишь наиболее общие их свойства и особенности.

3. И в кибернетике и в теории систем основными объектами рассмотрения являются структура и функции систем. Поскольку функционировать то есть изменять свое состояние и тем самым воздействовать на внешнюю и внутреннюю среду могут только системы, изменяющиеся во времени, это означает, что в обоих случаях объектом исследования являются динамические системы.

4. Поскольку в обоих случаях изучается главным образом связь структуры и функций, синтез структур обеспечивающих необходимое функционирование (поведение), постольку в них по существу исследуются проблемы целесообразного изменения систем, то есть проблемы управления.

Отличие кибернетики от теории систем заключается в следующем:

· Теория систем, изучая, как и кибернетическая поведение и функционирование систем, не акцентирует внимание на информационных аспектах этих явлений.

· Теория систем и кибернетика отличаются областями выбора конкретных предметов изучения и характером используемого аппарата. Кибернетические явления базировались в начале на таких понятиях, как моделирование, информация и обратная связь, в настоящее время в них используются общесистемный аппарат и общие методологические представления.

Теоретическая кибернетика вооружила не только отдельные его дисциплины, а в той или иной мере всю современную науку, некоторыми общими принципами исторического характера, в первую очередь идеями иерархического организованного управления и информационных связей. При всей своей абстрактности и универсальности кибернетическое мышление с самого начала было ориентировано на вполне определенный тип процессов и связей в реальном мире на процессы и связи управления.

Предложенный в кибернетическом подходе способ представления логистических моделей опирается так же как и в системном анализе на известное положение, что всем объектам производственно-коммерческой деятельности присуще движение, изменение, процессы. Отсюда и так называемый процессный способ кибернетического отражения логистических систем. Согласно этому способу первым и основным элементом всякой логистической системы (или ее модели) выступает процесс, в котором оптимально преобразуются потоки ресурсов. Поэтому процессный способ представления логистических систем можно также назвать оптимально потоковым.

Вторым элементом кибернетической потоковой модели является вход . Он как раз и представляет собой поток потребляемых в процессе ресурсов. Например, для организационно- технологической части логистической системы- это оборудование, рабочая система, сырье и так далее, для информационной- выходная информация, технические средства для ее обработки. Можно также сказать, что входом называется все то, что изменяется при протекании процессов.

Третий элемент кибернетической модели- выход . Это результат самого преобразования входов, то есть поток созданных или отработанных ресурсов. В логистических системах выходами могут быть готовая продукция, отходы производства, высвобождаемое оборудование, выходная информация и т.д. Совокупность связей между элементами системы обеспечивает их совместное функционирование потоки между элементами (звеньями) одной системы или между системами. Если связь осуществляет передачу выходного воздействия одного элемента на вход какого либо последующего элемента той же системы, то она носит название прямой связи.

Четвертый элемент кибернетической модели- обратная связь . Это связь между выходом какого- либо элемента и входом предшествующего ему в той же системе элемента. Она выполняет целый ряд операций по корректированию элементов системы. Различают положительную и отрицательную обратные связи. Положительная обратная связь возвращает на вход часть сигнала, полученного на выходе элемента или системы. Положительная обратная связь не корректирует сигнал на входе, а только увеличивает его значение.

При отрицательной обратной связи полученный по ней сигнал может и не совпадать по знаку с первоначальным. Это дает возможность сопоставить полученный результат с намеченной целью и в случае необходимости откорректировать поведение элемента или системы в целом. На практике важна своевременность такой корректировки, чтобы избежать значительного отклонения системы от траектории движения к намеченной цели. Принцип обратной связи лежит в основе логистического управления производственно- коммерческой деятельностью, он характеризует способность логистической системы воспринимать и использовать информацию о результатах собственной деятельности для достижения цели наилучшим (оптимальным) образом и в кратчайшие сроки. Учет выпущенной цехом продукции и израсходованного сырья, регулирование ценами спроса на продукцию, материальное стимулирование, использование тарифов для привлечения груза на транспорт- это разные формы обратных связей в логистических кибернетических системах.

Пятый и последний элемент кибернетической модели логистической системы- ограничения , которые состоят из целей системы и так называемых принуждающих связей. Для производственно- коммерческих систем одной из целей, является выпуск продукции заданных номенклатуры, объема и качества, себестоимости; для информационной части системы- получение требуемой информации. В качестве принуждающих связей в этих случаях могут выступать различные лимиты ресурсов, метод переработки информации, технические характеристики средств для его реализации и т.д.

В соответствии с принятой трактовкой логистической системы ее деление на подсистемы представляет собой расчленение логистического процесса на подпроцессы (операции, функции) с соответствующими входами и выходами. Любой вид данного логистического процесса- это вход последующего (не бывает входов «неоткуда» и выходов «в никуда»; если ресурс где то произведен, значит он для чего то нужен), т.е. все процессы взаимосвязаны. Именно связь и определяет следование логистических процессов.

Информационный подход к процессам управления- первая особенность кибернетики. В информационной трактовке кибернетического подхода управление в организационных системах, к числу которых относятся логистические системы, рассматривается прежде всего как процесс преобразования информации: информация об объекте управления воспринимается управляющей системой, перерабатывается в соответствии с той или иной целью управления и в виде управляющих воздействий передается на объект управления. Поэтому понятие информации принадлежит к числу наиболее фундаментальных понятий кибернетики. В информационной трактовке процессы кибернетического управления связаны с получением, передачей, переработкой и использованием информации. Процессы получения информации, ее хранение и передачи в этом случае отождествляются с понятием «связь». Переработка воспринятой информации в сигналы, направляющие деятельность в объекте, отождествляется с понятием управление. Если системы способны воспринимать и использовать информацию о результатах своего функционирования, то говорят, что они обладают обратной связью. Переработка информации, идущей по каналам обратной связи, в сигналы, корректирующие деятельность системы, называют регулированием. Между терминами «управление» и «регулирование» существует различие: если считать, что управление обозначает воздействие на результаты работы системы для достижения намеченной цели, то регулирование обозначает тип управления, основанный на методе выравнивания отклонений от нормы (эталона, заданной величины). Устройства (или органы), служащие для этой цели, носят название регуляторов.