Автор работы: Пользователь скрыл имя, 14 Января 2014 в 13:58, реферат
Современное поколение является свидетелем стремительного развития науки и техники. За последние триста лет человечество прошло путь от простейших паровых машин до мощных атомных электростанций, овладело сверхзвуковыми скоростями полета, поставило себе на службу энергию рек, создало огромные океанские корабли и гигантские землеройные машины, заменяющие труд десятков тысяч землекопов. Запуском первого искусственного спутника Земли и полетом первого человека в космос наша страна проложила путь к освоению космического пространства.
В машине же отражение не осознанно, так как оно осуществляется без образования идеальных образов и понятий, а происходит в виде электрических импульсов, сигналов и т.п. Поскольку машина не мыслит, эта не есть та форма отражения, которая имеет место в процессе познания человеком окружающего мира. Закономерности процесса отражения в машине определяются, прежде всего, закономерностями отражения действительности в сознании человека, так как машину создает человек в целях более точного отражения действительности, и не машина сама по себе отражает действительность, а человек отражает ее с помощью машины. Поэтому отражение действительности машиной является составным элементом отражения действительности человеком. Появление кибернетических устройств приводит к возникновению не новой формы отражения, а нового звена, опосредующего отражение природы человеком.
ЭВМ и персональные компьютеры (ПК).
Точно так же, как разнообразные машины и механизмы облегчает физический труд людей, ЭВМ и ПК облегчают его умственный труд, заменяя человеческий мозг в его наиболее простых и рутинных функциях. ЭВМ действуют по принципу «да-нет», и этого достаточно для того, чтобы создать вычислительные машины, хотя и уступающие человеческому мозгу в гибкости, но превосходящие его по быстроте выполнения вычислительных операций. Аналогия между ЭВМ и мозгом человека дополняется тем, что ЭВМ как бы играет роль центральной нервной системы для устройств автоматического управления.
Введенное чуть позже в кибернетике понятие самообучающихся машин аналогично воспроизводству живых систем. И то, и другое есть созидание себя, возможное в отношении машин, как и живых систем. Обучение онтогенетически есть тоже, что и само воспроизводство филогенетически.
Как бы не протекал процесс воспроизводства, «это динамический процесс, включающий какие-то силы или их эквиваленты. Один из возможных способов представления этих сил состоит в том, чтобы поместить активный носитель специфики молекулы в частотном строении ее молекулярного излучения, значительная часть которого лежит, по-видимому, в области инфракрасных электромагнитных частот или даже ниже. Может оказаться, что специфические вещества (вирусы) при некоторых обстоятельствах излучают инфракрасные колебания, которые обладают способностью содействовать формированию других молекул вируса из неопределенной магмы аминокислот и нуклеиновых кислот. Вполне возможно, что такое явление позволительно рассматривать как некоторое притягательное взаимодействие частот».
Такова гипотеза воспроизводства Винера, которая позволяет предложить единый механизм само воспроизводства для живых и неживых систем.
Современные ЭВМ значительно превосходят те, которые появились на заре кибернетики. Еще 10 лет назад специалисты сомневались, что шахматный компьютер когда-нибудь сможет обыграть приличного шахматиста, но теперь он почти на равных сражается с чемпионом мира. То, что машина чуть было не выигрывала у Каспарова за счет громадной скорости перебора вариантов (100 миллионов в секунду против двух у человека) остро ставит вопрос не только о возможностях ЭВМ, но и о том, что такое человеческий разум.
Предполагалось два
Надо, впрочем, иметь в виду, что человек не только логически мыслящее существо, но и творческое, и эта способность - результат всей предшествующей эволюции. Если же будут построены не просто человекоподобные роботы, но и превосходящие его по уму, то это повод не только для радости, но и для беспокойства, связанного как с роботизацией самого человека, так и с проблемой возможного «бунта машин», выхода их из под контроля людей и даже порабощения ими человека.
Модели мира.
Благодаря кибернетике и созданию
ЭВМ одним из основных способов
познания, наравне с наблюдением и экспериментом,
стал метод моделирования.
Применяемые модели становятся все более
масштабными: от моделей функционирования
предприятия и экономической отрасли
до комплексных моделей управления биогеоценозами,
эколого-экономических моделей рационального
природоиспользования в пределах целых
регионов, до глобальных моделей.
В 1972 году на основе метода «системной
динамики» Дж. Форрестера были построены
первые так называемые «модели мира»,
нацеленные на выработку сценариев
развития всего человечества в его взаимоотношениях
с биосферой.
Их недостатки заключались в чрезмерно
высокой степени обобщения переменных,
характеризующих процессы, протекающие
в мире; отсутствии данных об особенностях
и традициях различных культур и так далее.
Однако это оказалось очень многообещающим
направлением. Постепенно указанные недостатки
преодолевались в процессе создания последующих
глобальных моделей, которые принимали
все более конструктивный характер, ориентируясь
на рассмотрение вопросов улучшения существующего
эколого-экономического положения на
планете.
М. Месаровичем и Э. Пестелем были построены глобальные модели на основе теории иерархических систем, а В. Леонтьевым - на основе разработанного им в экономике метода «затраты-выпуска». Дальнейший прогресс в глобальном моделировании ожидается на путях построения моделей, все более адекватных реальности, сочетающих в себе глобальные, региональные и локальные моменты.
Простираясь на изучение все более
сложных систем, метод моделирования
становится необходимым средством,
как познания, так и преобразования действительности.
В настоящее время можно говорить как
об одной из основных, о преобразовательной
функции моделирования, выполняя которую
оно вносит прямой вклад в оптимизацию
сложных систем.
Преобразовательная функция моделирования
способствует уточнению целей и средств
реконструкции реальности. Свойственная
моделированию трансляционная функция
способствует синтезу знаний - задаче,
имеющей первостепенное значение на современном
этапе изучения мира.
Прогресс в области
Универсальный характер моделирования
на ЭВМ дает возможность синтеза самых
разнообразных знаний, а свойственный
моделированию на ЭВМ функциональный
подход служит целям управления сложными
системами.
Зарождение кибернетики
Существует большое количество
различных определений понятия
«кибернетика», однако все они в конечном
счете сводятся к тому, что кибернетика
- это наука, изучающая общие закономерности
строения сложных систем управления и
протекания в них процессов управления.
А так как любые процессы управления связаны
с принятием решений на основе получаемой
информации, то кибернетику часто определяют
еще и как науку об общих законах получения,
хранения, передачи и преобразования информации
в сложных управляющих системах.
Появление кибернетики как самостоятельного
научного направления относят к
1948 г., когда американский ученый, профессор
математики Массачусетского технологического
института Норберт Винер (1894 -1964гг.) опубликовал
книгу
«Кибернетика, или управление и связь
в животном и машине». В этой книге
Винер обобщил закономерности, относящиеся
к системам управления различной природы
- биологическим, техническим и социальным.
Вопросы управления в социальных системах
были более подробно рассмотрены им в
книге «Кибернетика и общество», опубликованной
в 1954 г.
Название «кибернетика»
Примечательно, что римлянами слово «кюбернетес»
было преобразовано в
«губернатор».
Известный французский ученый-физик
А. М. Ампер (1775-1836 гг.) в своей работе
«Опыт о философии наук, или
Аналитическое изложение
Однако вскоре термин «кибернетика» был
забыт и, как отмечалось ранее, возрожден
в 1948 г. Винером в качестве названия науки
об управлении техническими, биологическими
и социальными системами.
Развитие кибернетики
Становление и успешное развитие
любого научного направления связаны,
с одной стороны, с накоплением достаточного
количества знаний, на базе которых может
развиваться данная наука, и, с другой
— с потребностями общества в ее развитии.
Поэтому не случайно, что размышления
о кибернетике
Платона и Ампера не получили в свое время
дальнейшего развития и были в сущности
забыты. Достаточно солидная научная база
для становления кибернетики создавалась
лишь в течение XIX—XX веков, а технологическая
база непосредственно связана с развитием
электроники за период последних 50—60
лет.
Социальная потребность в развитии кибернетики
на современной ступени общественного
развития определяется прежде всего бурным
ростом технологического уровня производства,
в результате чего доля суммарных физических
усилий человека и животных составляет
в настоящее время менее 1
% мирового энергетического баланса. Снижение
данной величины обусловлено стремительным
ростом энерговооруженности работников
физического труда, сопровождающимся
и значительным повышением его производительности.
Вместе с тем так как управление современной
техникой требует все больших затрат нервной
энергии, а психофизические возможности
человека ограничены, то оказывается,
что именно они. В значительной степени
ограничивали полноценное использование
достижений технического прогресса.
С другой стороны, в развитых странах доля
работников умственного труда по отношению
ко всем работающим приближается уже к
50%, причем дальнейшее возрастание ее является
объективным законом общественного развития.
А производительность умственного труда,
в процессе которого до недавнего времени
использовались лишь самые примитивные
технические средства повышения его эффективности
(арифмометры, конторские счеты, логарифмические
линейки, пишущие машинки), практически
оставалась на уровне прошлого века.
Если учитывать также
Работы ученых
Развитие кибернетики как
Основы теории автоматического регулирования
и теории устойчивости систем регулирования
содержались в трудах выдающегося русского
математика и механика Ивана Алексеевича
Вышнеградского (1831—1895 гг.), обобщившего
опыт эксплуатации и разработавшего теорию
и методы расчета автоматических регуляторов
паровых машин.
Общие задачи устойчивости движения, являющиеся
фундаментом современной теории автоматического
управления, были решены одним из крупнейших
математиков своего времени Александром
Михайловичем Ляпуновым (1857—1918 гг.), многочисленные
труды которого сыграли огромную роль
в разработке теоретических вопросов
технической кибернетики.
Работы по теории колебаний, выполненные
коллективом ученых под руководством
известного советского физика и математика
Александра
Александровича Андронова (1901—1952 гг.),
послужили основой для решения впоследствии
ряда нелинейных задач теории автоматического
регулирования. А.
А. Андронов ввел в теорию автоматического
управления понятия и методы фазового
пространства, сыгравшие важную роль в
решении задач оптимального управления.
Исследование процессов управления в
живых организмах связывается прежде
всего с именами великих русских физиологов
- Ивана Михайловича Сеченова
(1829—1905 гг.) и Ивана Петровича Павлова
(1849—1936 гг.). И. М. Сеченов еще во второй
половине прошлого столетия заложил основы
рефлекторной теории и высказал весьма
смелое для своего времени положение,
что мысль о машинности мозга — клад для
физиолога, коренным образом противоречащее
господствовавшей тогда доктрине о духовном
начале человеческого мышления и психики.
Блестящие работы И. П. Павлова обогатили
физиологию высшей нервной деятельности
учением об условных рефлексах и формулировкой
принципа обратной афферентации, являющегося
аналогом принципа обратной связи в теории
автоматического регулирования. Труды
И. П. Павлова стали основой и отправным
пунктом для ряда исследований в области
кибернетики, и биологической кибернетики
в частности.
Материальной базой реализации управления
с использованием методов кибернетики
является электронная вычислительная
техника. При этом
«кибернетическая эра» вычислительной
техники характеризуется появлением машин
с «внутренним программированием» и «памятью»,
т. е. таких машин, которые в отличие от
логарифмической линейки, арифмометров
и простых клавишных машин могут работать
автономно, без участия человека, после
того как человек разработал и ввел в их
память программу решения сколь угодно
сложной задачи. Это позволяет машине
реализовать скорости вычислений, определяемые
их организацией, элементами и схемами,
не ожидая подсказки
«что дальше делать» со стороны человека-оператора,
не способного выполнять отдельные функции
чаще одного-двух раз в секунду. Именно
это и позволило достичь в настоящее время
быстродействия ЭВМ, характеризующегося
сотнями тысяч, миллионами, а в уникальных
образцах — сотням миллионов арифметических
операций в секунду.
К наиболее ранним и близким прообразам
современных цифровых ЭВМ относится
«аналитическая машина» английского математика
Чарльза Беббиджа (1792—1871 гг.). В первой
половине XIX века он разработал проект
машины для автоматического решения задач,
в котором гениально предвосхитил идею
современны кибернетических машин. Машина
Беббиджа содержала арифметическое устройство
(«мельницу») и память для хранения чисел
(«склад»), т. е. основные элементы современных
ЭВМ.
Большой вклад в развитие кибернетики
и вычислительной техники сделан английским
математиком Аланом Тьюрингом (1912-1954 гг.).
Выдающийся специалист по теории вероятностей
и математической логике, Тьюринг известен
как создатель теории универсальных автоматов
и абстрактной схемы автомата, принципиально
пригодного для реализации любого алгоритма.
Этот автомат с бесконечной памятью получил
широкую известность как «машина Тьюринга»
(1936 г.). После второй мировой войны Тьюринг
разработал первую английскую ЭВМ, занимался
вопросами программирования и обучения
машин, а в последние годы жизни - математическими
вопросами биологии.
Исключительное значение для развития
кибернетики имели работы американского
ученого (венгра по национальности) Джона
фон Неймана
(1903—1957 гг.) — одного из самых выдающихся
и разносторонних ученых нашего века.
Он внес фундаментальный вклад в область
теории множеств, функционального анализа,
квантовой механики, статистической физики,
математической логики теории автоматов,
вычислительной техники. Благодаря ему
получили развитие новые идеи в области
этих научных направлений. Д. фон
Нейман в середине 40-х годов разработал
первую цифровую ЭВМ в США. Он — создатель
новой математической науки — теории
игр, непосредственно связанной с теоретической
кибернетикой. Им разработаны пути построения
сколь угодно надежных систем из ненадежных
элементов и доказана теорема о способности
достаточно сложных автоматов к самовоспроизведению
и к синтезу более сложных автоматов.
Важнейшие для кибернетики проблемы измерения
количества информации разработаны американским
инженером и математиком Клодом Шенноном,
опубликовавшим в 1948 г. классический труд
«Теория передачи электрических сигналов
при наличии помех» в котором заложены
основные идеи существенного раздела
кибернетики — теории информации.
Ряд идей, нашедших отражение в кибернетике,
связан с именем советского математика
академика А. Н. Колмогорова. Первые в мире
работы в области линейного программирования
(1939 г.) принадлежат академику Л. В.
Канторовичу.
Необходимо отметить и труды А. А. Богданова
(1873—1928 гг.) в этой области. Всем известна
острая критика, которой В. И. Ленин подверг
А. А.
Богданова за его путаные философские
построения. Но Богданов был также автором
ряда работ по политической экономии и
большой монографии «Всеобщая организационная
наука (тектология)». Эта работа, опубликованная
впервые в
1912—1913 гг., а затем изданная в виде трехтомника
в 1925—1929 гг., содержит ряд оригинальных
идей, предвосхищающих многие положения
современной кибернетики.
Появление в 1948 г. работы Н. Винера было
представлено на Западе некоторыми
журналистами как сенсация. О кибернетике,
вопреки мнению самого
Винера, писали как о новой универсальной
науке, якобы способной заменить философию,
объясняющую процессы развития в природе
и обществе. Все это наряду с недостаточной
осведомленностью отечественных философов
с первоисточниками из области теории
кибернетики привело к необоснованному
отрицанию ее в нашей стране как самостоятельной
науки.
Однако уже в середине 50-х
годов положение изменилось. В 1958
г. в русском переводе выходит
первая книга Н. Винера, а в 1959 г.— книга
«Введение в кибернетику» английского
биолога У. Р. Эшби, написанная им в
1958 г. Эта, а также другие работы Эшби, в
частности его монография
«Конструкция мозга» (1952 г.) принесли ученому
широкое признание в области кибернетики,
и биологической кибернетики в частности.
Интенсивное развитие кибернетики в нашей
стране связано с деятельностью таких
крупных ученых, как академик А. И. Берг
(1893—1979 гг.) — выдающийся ученый, организатор
и бессменный руководитель Научного совета
по кибернетике АН СССР; академик В. М.
Глушков (1923—1982 гг.) — математик и автор
ряда работ по кибернетике, теории конечных
автоматов, теоретическим и практическим
проблемам автоматизированных систем
управления; академик В. А. Котельников,
разработавший ряд важнейших проблем
теории информации; академик С. А.
Лебедев (1902—1974 гг.), под руководством
которого был создан ряд быстродействующих
ЭВМ; член-корреспондент АН СССР А. А. Ляпунов
(1911—1973 гг.)—талантливый математик, сделавший
очень много для распространения идей
кибернетики в нашей стране; академик
А. А. Харкевич (1904—1965 гг.) — выдающийся
ученый в области теории информации, и
многих других. Большой вклад в развитие
экономической кибернетики внесли академики
Н. П. Федоренко и А. Г. Аганбегян. Первые
работы по сельскохозяйственной кибернетике
выполнены М. Е. Браславцем, Р. Г. Кравченко,
И. Г. Поповым. Поэтому не случайно, что
признавая конкретные достижения отдельных
русских и советских ученых в области
кибернетики, некоторые зарубежные исследователи
по праву называют второй родиной этой
науки Советский Союз.
Предмет кибернетики ее методы и цели.
Кибернетика как наука об управлении
имеет очевидно объектом своего изучения
управляющие системы. Для того чтобы
в системе могли протекать
процессы управления она должна обладать
определенной степенью сложности. С другой
стороны, осуществление процессов управления
в системе имеет смысл только в том случае,
если эта система изменяется, движется,
т. е. если речь идет о динамической системе.
Поэтому можно уточнить, что объектом
изучения кибернетики являются сложные
динамические системы. К сложным динамическим
системам относятся и живые организмы
(животные и растения), и социально- экономические
комплексы (организованные группы людей,
бригады, подразделения, пред приятия,
отрасли промышленности, государства),
и технические агрегаты (поточные линии,
транспортные средства, системы агрегатов).
Однако, рассматривая сложные динамические
системы, кибернетика не ставит перед
собой задач всестороннего изучения ид
функционирования. Хотя кибернетика и
изучает общие закономерности управляющих
систем, их конкретные физические особенности
находятся вне поля ее зрения. Так, при
исследовании с позиций кибернетической
науки такой сложной динамической системы,
как мощная электростанция, мы не сосредоточиваем
внимания непосредственно на вопросе
о коэффициенте ее полезного действия,
габаритах генераторов, физических процессах
генерирования энергии и т. д.
Рассматривая работу сложного электронного
автомата, мы не интересуемся, на основе
каких элементов (электромеханические
реле, ламповые или транзисторные триггеры,
ферритовые сердечники, полупроводниковые
интегральные схемы) функционируют его
арифметические и логические устройства,
память и др. Нас интересует, какие логические
функции выполняют эти устройства, как
они участвуют в процессах управления.
Изучая, наконец, с кибернетической точки
зрения работу некоторого социального
коллектива, мы не вникаем в биофизические
и биохимические процессы, происходящие
внутри организма индивидуумов, образующих
этот коллектив.