Реферат на тему кибернетика
Обновлено: 04.07.2024
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.
Однако до середины XX века почти все создаваемые человеком механизмы предназначались для выполнения хотя и весьма разнообразных, но в основном исполнительных функций. Их конструкция предусматривала всегда более или менее сложное управление, осуществляемое человеком, который должен оценивать внешнюю обстановку, внешние условия, наблюдать за ходом того или иного процесса и соответственно управлять машинами, движением транспорта и т. д. Область умственной деятельности, психики, сфера логических функций человеческого мозга казались до недавнего времени совершенно недоступными механизации.
Рисуя картины жизни будущего общества, авторы фантастических рассказов и повестей часто представляли, что всю работу за человека будут выполнять машины, а роль человека сведется лишь к тому, чтобы, наблюдая за работой этих машин, нажимать на пульте соответствующие кнопки, управляющие определенными операциями.
Однако современный уровень развития радиоэлектроники позволяет ставить и разрешать задачи создания новых устройств, которые освободили бы человека от необходимости следить за производственным процессом и управлять им, т. е. заменили бы собой оператора, диспетчера. Появился новый класс машин - управляющие машины, которые могут выполнять самые разнообразные и часто весьма сложные задачи управления производственными процессами, движением транспорта и т. д. Создание управляющих машин позволяет перейти от автоматизации отдельных станков и агрегатов к комплексной автоматизации конвейеров, цехов, целых заводов.
Вычислительная техника используется не только для управления технологическими процессами и решения многочисленных трудоемких научно-теоретических и конструкторских вычислительных задач, но и в сфере управления народным хозяйством, экономики и планирования.
Кибернетика.
Системы изучаются в кибернетике по их реакциям на внешние воздействия, другими словами, по тем функциям, которые они выполняют. Наряду с вещественным и структурным подходом, кибернетика ввела в научный обиход функциональный подход как еще один вариант системного подхода в широком смысле слова.
Общее значение кибернетики обозначается в следующих направлениях:
1. Философское значение, поскольку кибернетика дает новое представление о мире, основанное на роли связи, управления, информации, организованности, обратной связи и вероятности.
2. Социальное значение, поскольку кибернетика дает новое представление об обществе, как организованном целом. О пользе кибернетики для изучения общества не мало было сказано уже в момент возникновения этой науки.
4. Методологическое значение кибернетики определяется тем, что изучение функционирования более простых технических систем используется для выдвижения гипотез о механизме работы качественно более сложных систем с целью познания происходящих в них процессов - воспроизводства жизни, обучения и так далее.
5. Наиболее известно техническое значение кибернетики - создание на основе кибернетических принципов ЭВМ, роботов, ПЭВМ, породившее тенденцию кибернетизации и информатизации не только научного познания, но и всех сфер жизни.
Кибернетика и философия
Кибернетика возникла на стыке многих областей знания: математики, логики, семиотики, биологии и социологии.
Обобщающий характер кибернетических идей и методов сближает науку об управлении, каковой является кибернетика, с философией.
Задача обоснования исходных понятий кибернетики, особенно таких, как информация, управление, обратная связь и др. требуют выхода в более широкую, философскую область знаний, где рассматриваются атрибуты материи - общие свойства движения, закономерности познания.
Сама кибернетика как наука об управлении многое дает современному философскому мышлению. Она позволяет более глубоко раскрыть механизм самоорганизации материи, обогащает содержание категории связей, причинности, позволяет более детально изучить диалектику необходимости и случайности, возможности и действительности. Открываются пути для разработки "кибернетической" гносеологии, которая не подменяет диалектический материализм теорией познания, но позволяет уточнить, детализировать и углубить в свете науки об управлении ряд существенно важных проблем.
Возникнув в результате развития и взаимного стимулирования ряда, в недалеком прошлом слабо связанных между собой, дисциплин технического, биологического и социального профиля кибернетика проникла во многие сферы жизни.
Столь необычная "биография" кибернетики объясняется целым рядом причин, среди которых надо выделить две.
Во-первых, кибернетика имеет необычайный, синтетический характер. В связи с этим до сих пор существуют различия в трактовке некоторых ее проблем и понятий.
Во-вторых, основополагающие идеи кибернетики пришли в нашу страну с Запада, где они с самого начала оказались под влиянием идеализма и метафизики, а иногда и идеологии. То же самое, или почти то же самое происходило и у нас. Таким образом становится очевидной необходимость разработки философских основ кибернетики, освещение ее основных положений с позиции философского познания.
* Данная работа не является научным трудом, не является выпускной квалификационной работой и представляет собой результат обработки, структурирования и форматирования собранной информации, предназначенной для использования в качестве источника материала при самостоятельной подготовки учебных работ.
Кибернетика и ее виды
Кибернетика как наука 4
Значение кибернетики 5
Электронно-вычислительные машины и персональные компьютеры 6
Моделирование систем 7
Сферы использования кибернетики 8
Системный анализ и теория систем 10
Теория автоматического управления 11
Экономическая кибернетика 11
Молекулярная кибернетика 12
Список использованной литературы 14
Кибернетика как наука
Системы изучаются в кибернетике по их реакциям на внешние воздействия, другими словами, по тем функциям, которые они выполняют. Наряду с вещественным и структурным подходом, кибернетика ввела в научный обиход функциональный подход как еще один вариант системного подхода в широком смысле слова.
Энергия (от греческого energeia - деятельность) характеризует общую меру различных видов движения и взаимодействия в формах: механической, тепловой, электромагнитной, химической, гравитационной, ядерной. Точность сигнала, передающего информацию, не зависит от количества энергии, которая используется для передачи сигнала.
Значение кибернетики
Общее значение кибернетики обозначается в следующих направлениях:
Философское значение, поскольку кибернетика дает новое представление о мире, основанное на роли связи, управления, информации, организованности, обратной связи и вероятности.
Социальное значение, поскольку кибернетика дает новое представление об обществе, как организованном целом. О пользе кибернетики для изучения общества не мало было сказано уже в момент возникновения этой науки.
Методологическое значение кибернетики определяется тем, что изучение функционирования более простых технических систем используется для выдвижения гипотез о механизме работы качественно более сложных систем с целью познания происходящих в них процессов - воспроизводства жизни, обучения и так далее.
Наиболее известно техническое значение кибернетики - создание на основе кибернетических принципов ЭВМ, роботов, ПЭВМ, породившее тенденцию кибернетизации и информатизации не только научного познания, но и всех сфер жизни.
Электронно-вычислительные машины и персональные компьютеры
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 то же, что и само воспроизводство филогенетически.
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 не выиграла 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 десятилетия назад, что ЭВМ будут с годами все более мощными и массивными, но вопреки прогнозам крупнейших ученых, были созданы персональные компьютеры, которые стали повсеместным атрибутом нашей жизни. В перспективе нас ждет всеобщая компьютеризация и создание человекоподобных роботов.
Моделирование систем
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.
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 моделирования следует ожидать не на пути противопоставления одних типов моделей другим, а на основе их синтеза. Универсальный характер моделирования на ЭВМ дает возможность синтеза самых разнообразных знаний, а свойственный моделированию на ЭВМ функциональный подход служит целям управления сложными системами.
Сферы использования кибернетики
В нашей стране кибернетика как наука о наиболее общих законах управления начала интенсивно развиваться примерно с 1955 года. Большую роль в этот период становления кибернетики сыграли ученые А.А.Ляпунов 4 и В.М.Глушков 5 .
А.А.Ляпунов дает следующее определение: "Кибернетика - это наука об общих закономерностях строения управляющих систем и течения процессов управления. Она изучает процессы хранения, передачи, переработки и восприятия информации".
Большое влияние на развитие кибернетики в СССР оказывал академик В.М.Глушков, работавший в основном в области теории цифровых автоматов, формальных языков, искусственного интеллекта. Ему же принадлежит идея создания первых автоматизированных систем управления предприятия (АСУП) "Кунцево", "Львов", а также общегосударственной автоматизированной системы управления (ОГАС).
Данное им определение кибернетики, вошедшее в Советскую энциклопедию и ряд энциклопедий других стран, выглядит следующим образом: "Кибернетика - это наука об общих законах получения, хранения, передачи и преобразования информации в сложных управляющих системах". Следует отметить, что это определение раскрывает только теоретическую сторону исследований. В.М.Глушков вместе с тем отмечал, что кибернетика, как и физика, подразделяется на теоретическую и прикладную.
Основными категориями методами теоретической кибернетики являются следующие понятия: "сложная система", "междисциплинарность", "межсистемный изоморфизм", "черный ящик", "управление", "обратная связь", наблюдатель", "гомеостаз", "внешнее дополнение", "принцип необходимого разнообразия". В сочетании с обще познавательными методами "классификация", "обобщение", "абстрагирование", "анализ-синтез" кибернетика добросовестно выполняет свою миссию методологии изучения сложных систем.
Области приложения кибернетики как прикладной науки также достаточно обширны, появляются направления: техническая кибернетика, экономическая кибернетика, биологическая кибернетика, медицинская кибернетика, нейрокибернетика и т.д.
Наука кибернетика изучает проблемы анализа и синтеза сложных целенаправленных систем, законы управления и вопросы построения и исследования моделей этих систем и т.д. Применительно к организационно-технологическим системам кибернетика как наука об управлении включает следующие основные направления:
системный анализ и общая теория систем;
теория автоматического управления;
теория оптимального управления экономикой;
теория выбора и принятия решений;
теория распознавания образов;
теория массового обслуживания и т.д.
Основное прикладное назначение кибернетики - проектирование автоматических, автоматизированных и интегрированных систем различного класса и назначения. При этом с точки зрения управления в организационных системах можно выделить следующие уровни предметной области кибернетики:
общегосударственная автоматизированная система сбора и обработки информации (ОГАС);
территориальные (республиканские, областные, городские, районные) автоматизированные системы обработки информации и управления (ТАСУ);
отраслевые автоматизированные системы управления (ОАСУ); автоматизированные системы управления акционерными обществами, предприятием (АСУП);
автоматизированные учрежденческие системы (АУС);
автоматизированные рабочие места руководителей (АРМ).
C точки зрения управления в технических системах выделяют обычно следующие предметные области исследования:
отдельные устройства автоматики;
гибкие производственные модули, участки производства;
автоматизированные системы управления технологическими процессами и установками;
автоматизированные системы комплексных испытаний;
автоматизированные системы научных исследований;
системы автоматизированного проектирования.
Рассмотрим кратко некоторые из направлений применения кибернетики.
Системный анализ и теория систем
Практическая потребность общества в научных основах принятия решений возникла с развитием науки и техники только в XVIII веке Началом науки "Теория принятия решений" следует считать работу Жозефа Луи Лагранжа, смысл которой заключался в следующем: сколько земли должен брать на лопату землекоп, чтобы его сменная производительность была наибольшей. Оказалось, что утверждение "бери больше, кидай дальше" неверен. Бурный рост технического прогресса, особенно во время и после второй мировой войны, ставил все новые и новые задачи, для решения которых привлекались и разрабатывались новые научные методы. Можно выделить следующие научно-технические предпосылки становления "Теории принятия решений":
удорожание "цены ошибки". Чем сложнее, дороже, масштабнее планируемое мероприятие, тем менее допустимы в нем "волевые" решения и тем важнее становятся научные методы, позволяющие заранее оценить последствия каждого решения, заранее исключить недопустимые варианты и рекомендовать наиболее удачные;
ускорение научно-технической революции техники и технологии. Жизненный цикл технического изделия сократился настолько, что "опыт" не успевал накапливаться, и требовалось применение более развитого математического аппарата в проектировании;
развитие ЭВМ. Размерность и сложность реальных инженерных задач не позволяло использовать аналитические методы.
Инженерное дело теснейшим образом связано с совокупностями объектов, которые принято называть сложными системами, которые характеризуются многочисленными и разнообразными по типу связями между отдельно существующими элементами системы и наличием у системы функции назначения, которой нет у составляющих ее частей. На первый взгляд каждая сложная система имеет уникальную организацию. Однако более детальное изучение способно выделить общее в системе команд ЭВМ, в процессах проектирования лесной машины, самолета и космического корабля.
В научно-технической литературе существует ряд термином, имеющих отношение к исследованию сложных систем. Наиболее общий термин "теория систем" относится к всевозможным аспектам исследования систем. Ее основными частями являются
системный анализ, который понимается как исследование проблемы принятия решения в сложной системе,
кибернетика, которая рассматривается как наука об управлении и преобразовании информации.
Здесь следует заметить, что понятие управления не совпадает с принятием решения. Условная граница между кибернетикой и системным анализом состоит в том, что первая изучает отдельные и строго формализованные процессы, а системный анализ - совокупность процессов и процедур.
Очень близкое к термину "системный анализ" понятие - "исследование операций", которое традиционно обозначает математическую дисциплину, охватывающую исследование математических моделей для выбора величин, оптимизирующих заданную математическую конструкцию (критерий). Системный анализ может сводиться к решению ряда задач исследования операций, но обладает свойствами, не охватываемыми этой дисциплиной. Однако в зарубежной литературе термин "исследование операций" не является чисто математическим и приближается к термину "системный анализ". Широкая опора системного анализа на исследование операций приводит к таким его математизированным разделам, как
постановка задач принятия решения;
описание множества альтернатив;
исследование многокритериальных задач;
методы решения задач оптимизации;
обработка экспертных оценок;
работа с макромоделями системы.
Теория автоматического управления
Теория автоматического управления - это наука, которая изучает процессы управления и проектирования автоматических систем, работающих по замкнутому циклу. Иначе говоря, она изучает любые системы с обратной связью.
Экономическая кибернетика
Современное управление сложными социально-экономическими и производственными системами в рамках рыночных отношений требует принятия решений, учитывающих влияние большого числа случайных возмущающих факторов, взаимосвязанных динамических процессов, неполноты исходной информации, множественности стратегий развития, многовариантности путей достижения конечных результатов, разнообразия оценок их эффективности. Все это обусловливает необходимость формирования у современного специалиста в области экономики системных представлений о сфере профессиональной деятельности, глубокого изучения математических методов и вычислительной техники, навыков анализа экономических проблем, постановки задач и оценки последствий альтернативных вариантов принимаемых решений с использованием моделей разных классов и эффективной компьютерной поддержки. Подобные возможности предоставляет специальность "Экономическая кибернетика". Зарубежным аналогом нашего "экономиста-математика" является "системный аналитик", специализирующийся в сфере экономики.
Молекулярная кибернетика
Еще в 60-е годы был сформулирован тезис: человечеству необходимо осознавать свою генетическую природу. Но тогда он был постулатом генетиков, а сегодня стал популярен не только среди специалистов очень широкого круга наук, вплоть до археологов, но и вообще среди людей, задумывающихся о происхождении человека, смысле жизни, будущем планеты.
Концепция молекулярно-генетических систем управления (МГСУ) возникла в середине 60-х годов как приложение идей и методов кибернетики для описания, анализа и моделирования явлений молекулярно-генетической организации. К этому времени в теоретической кибернетике были получены крупные результаты, открывшие возможность обосновать и решить эти проблемы. Дж. фон Нейман 6 разработал основы теории самовоспроизводящихся автоматов, имея ввиду проблемы и прообразы из генетики и молекулярной биологии. К.Шеннон 7 , Л.Бриллюэн 8 и др. прояснили понятие количества информации. А.Ляпунов и С.Яблонский 9 описали центральный объект кибернетики - системы управления, а И.Полетаев уточнил понимание "информации по смыслу", физических особенностей актов управления, принципа лимитирования в сложных системах. Кибернетика была активной и бурно развивавшейся наукой, приложение которой пытались найти в самых разных областях знания.
Весь опыт молекулярной генетики показывает, что наиболее существенными молекулярными компонентами клетки являются фракции кодирующих биополимеров - ДНК, РНК и белков. С ними связаны все наиболее важные процессы и свойства клеток: самовоспроизведение, наследование, транспорт веществ, развитие, иммунитет и т.д. Совокупность кодирующих биополимеров клетки обладает несколькими общими, фундаментальными свойствами, и эту систему биополимеров клетки и назвали молекулярно-генетической системой управления. При ее информационно-кибернетическом описании на первый план выходят принципы организации и управления, самовоспроизведение, информационные процессы, помехоустойчивость, кодирование, память, языки и т.п., а структурные, физико-химические свойства отходят на второй план.
Список использованной литературы
Винер Н. Кибернетика. М.: Наука, 1968.
Ершов А., Кузнецов А., Гольц Я. Основы вычислительной техники. М.: 1985.
Клаус Г. “Кибернетика и философия”, М.: Иностранная литература, 1963
Эшби У. Р. Введение в кибернетику. М., 1959.
2 Максвелл Джеймс Клерк (Clerk) (1831-79), английский физик, создатель классической электродинамики, один из основоположников статистической физики, организатор и первый директор (с 1871) Кавендишской лаборатории. Создал теорию электромагнитного поля; ввел понятие о токе смещения, предсказал существование электромагнитных волн, выдвинул идею электромагнитной природы света. Установил статистическое распределение, названное его именем. Исследовал вязкость, диффузию и теплопроводность газов. Показал, что кольца Сатурна состоят из отдельных тел. Труды по цветному зрению и колориметрии, оптике, теории упругости, термодинамике, истории физики и др.
3 Форрестер Джей Райт (р. 14 июля 1918, Анселмо, шт. Небраска), американский инженер-электронщик и эксперт по менеджменту. Изобрел запоминающее устройство на магнитных сердечниках, применяемое в настоящее время в большинстве цифровых компьютеров.
4 Ляпунов Алексей Андреевич (1911-73), российский математик, член-корреспондент АН СССР (1964). Труды по теории множеств, математическим вопросам кибернетики, математической лингвистике.
5 Глушков Виктор Михайлович (1923-82), математик, академик АН Украины (1961) и АН СССР (1964), Герой Социалистического Труда (1969). Организатор и первый директор Института кибернетики АН Украины (с 1962; ныне имени Глушкова). Основные труды по теоретической и прикладной кибернетике: теория цифровых автоматов, автоматизация проектирования ЭВМ, применение кибернетических методов в народном хозяйстве.
6 Нейман Джон (Янош) фон (1903-57), американский математик и физик. Родился в Будапеште, с 1930 в США. Труды по функциональному анализу, теории игр и квантовой механике. Внес большой вклад в создание первых ЭВМ и разработку методов их применения.
7 Шеннон Клод Элвуд (р. 1916), американский инженер и математик. Один из создателей математической теории информации. Основные труды по теории релейно-контактных схем, математической теории связи, кибернетике.
8 Бриллюэн Леон (1889-1969), французский физик, с 1941 в США. Труды по теории твердого тела, квантовой механике, магнетизму, радиофизике, теории информации, философии естествознания.
9 Яблонский Сергей Всеволодович (р. 1924), российский ученый, член-корреспондент РАН (1991; член-корреспондент АН СССР с 1968). Труды по математической логике и математическим вопросам кибернетики.
Кибернетика как наука
Системы изучаются в кибернетике по их реакциям на внешние воздействия, другими словами, по тем функциям, которые они выполняют. Наряду с вещественным и структурным подходом, кибернетика ввела в научный обиход функциональный подход как еще один вариант системного подхода в широком смысле слова.
Энергия (от греческого energeia - деятельность) характеризует общую меру различных видов движения и взаимодействия в формах: механической, тепловой, электромагнитной, химической, гравитационной, ядерной. Точность сигнала, передающего информацию, не зависит от количества энергии, которая используется для передачи сигнала.
Значение кибернетики
Общее значение кибернетики обозначается в следующих направлениях:
· Философское значение, поскольку кибернетика дает новое представление о мире, основанное на роли связи, управления, информации, организованности, обратной связи и вероятности.
· Социальное значение, поскольку кибернетика дает новое представление об обществе, как организованном целом. О пользе кибернетики для изучения общества не мало было сказано уже в момент возникновения этой науки.
· Методологическое значение кибернетики определяется тем, что изучение функционирования более простых технических систем используется для выдвижения гипотез о механизме работы качественно более сложных систем с целью познания происходящих в них процессов - воспроизводства жизни, обучения и так далее.
· Наиболее известно техническое значение кибернетики - создание на основе кибернетических принципов ЭВМ, роботов, ПЭВМ, породившее тенденцию кибернетизации и информатизации не только научного познания, но и всех сфер жизни.
Электронно-вычислительные машины и персональные компьютеры
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 то же, что и само воспроизводство филогенетически.
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 не выиграла 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 десятилетия назад, что ЭВМ будут с годами все более мощными и массивными, но вопреки прогнозам крупнейших ученых, были созданы персональные компьютеры, которые стали повсеместным атрибутом нашей жизни. В перспективе нас ждет всеобщая компьютеризация и создание человекоподобных роботов.
Моделирование систем
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.
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 моделирования следует ожидать не на пути противопоставления одних типов моделей другим, а на основе их синтеза. Универсальный характер моделирования на ЭВМ дает возможность синтеза самых разнообразных знаний, а свойственный моделированию на ЭВМ функциональный подход служит целям управления сложными системами.
Сферы использования кибернетики
В нашей стране кибернетика как наука о наиболее общих законах управления начала интенсивно развиваться примерно с 1955 года. Большую роль в этот период становления кибернетики сыграли ученые А.А.Ляпунов Ляпунов Алексей Андреевич (1911-73), российский математик, член-корреспондент АН СССР (1964). Труды по теории множеств, математическим вопросам кибернетики, математической лингвистике. и В.М.Глушков Глушков Виктор Михайлович (1923-82), математик, академик АН Украины (1961) и АН СССР (1964), Герой Социалистического Труда (1969). Организатор и первый директор Института кибернетики АН Украины (с 1962; ныне имени Глушкова). Основные труды по теоретической и прикладной кибернетике: теория цифровых автоматов, автоматизация проектирования ЭВМ, применение кибернетических методов в народном хозяйстве. .
А.А.Ляпунов дает следующее определение: "Кибернетика - это наука об общих закономерностях строения управляющих систем и течения процессов управления. Она изучает процессы хранения, передачи, переработки и восприятия информации".
Большое влияние на развитие кибернетики в СССР оказывал академик В.М.Глушков, работавший в основном в области теории цифровых автоматов, формальных языков, искусственного интеллекта. Ему же принадлежит идея создания первых автоматизированных систем управления предприятия (АСУП) "Кунцево", "Львов", а также общегосударственной автоматизированной системы управления (ОГАС).
Данное им определение кибернетики, вошедшее в Советскую энциклопедию и ряд энциклопедий других стран, выглядит следующим образом: "Кибернетика - это наука об общих законах получения, хранения, передачи и преобразования информации в сложных управляющих системах". Следует отметить, что это определение раскрывает только теоретическую сторону исследований. В.М.Глушков вместе с тем отмечал, что кибернетика, как и физика, подразделяется на теоретическую и прикладную.
Основными категориями методами теоретической кибернетики являются следующие понятия: "сложная система", "междисциплинарность", "межсистемный изоморфизм", "черный ящик", "управление", "обратная связь", наблюдатель", "гомеостаз", "внешнее дополнение", "принцип необходимого разнообразия". В сочетании с обще познавательными методами "классификация", "обобщение", "абстрагирование", "анализ-синтез" кибернетика добросовестно выполняет свою миссию методологии изучения сложных систем.
Области приложения кибернетики как прикладной науки также достаточно обширны, появляются направления: техническая кибернетика, экономическая кибернетика, биологическая кибернетика, медицинская кибернетика, нейрокибернетика и т.д.
Наука кибернетика изучает проблемы анализа и синтеза сложных целенаправленных систем, законы управления и вопросы построения и исследования моделей этих систем и т.д. Применительно к организационно-технологическим системам кибернетика как наука об управлении включает следующие основные направления:
· системный анализ и общая теория систем;
· теория автоматического управления;
· теория оптимального управления экономикой;
· теория выбора и принятия решений;
· теория распознавания образов;
· теория массового обслуживания и т.д.
Основное прикладное назначение кибернетики - проектирование автоматических, автоматизированных и интегрированных систем различного класса и назначения. При этом с точки зрения управления в организационных системах можно выделить следующие уровни предметной области кибернетики:
· общегосударственная автоматизированная система сбора и обработки информации (ОГАС);
· территориальные (республиканские, областные, городские, районные) автоматизированные системы обработки информации и управления (ТАСУ);
· отраслевые автоматизированные системы управления (ОАСУ); автоматизированные системы управления акционерными обществами, предприятием (АСУП);
· автоматизированные учрежденческие системы (АУС);
· автоматизированные рабочие места руководителей (АРМ).
C точки зрения управления в технических системах выделяют обычно следующие предметные области исследования:
· отдельные устройства автоматики;
· гибкие производственные модули, участки производства;
· автоматизированные системы управления технологическими процессами и установками;
· автоматизированные системы комплексных испытаний;
· автоматизированные системы научных исследований;
· системы автоматизированного проектирования.
Рассмотрим кратко некоторые из направлений применения кибернетики.
Системный анализ и теория систем
Практическая потребность общества в научных основах принятия решений возникла с развитием науки и техники только в XVIII веке Началом науки "Теория принятия решений" следует считать работу Жозефа Луи Лагранжа, смысл которой заключался в следующем: сколько земли должен брать на лопату землекоп, чтобы его сменная производительность была наибольшей. Оказалось, что утверждение "бери больше, кидай дальше" неверен. Бурный рост технического прогресса, особенно во время и после второй мировой войны, ставил все новые и новые задачи, для решения которых привлекались и разрабатывались новые научные методы. Можно выделить следующие научно-технические предпосылки становления "Теории принятия решений":
· удорожание "цены ошибки". Чем сложнее, дороже, масштабнее планируемое мероприятие, тем менее допустимы в нем "волевые" решения и тем важнее становятся научные методы, позволяющие заранее оценить последствия каждого решения, заранее исключить недопустимые варианты и рекомендовать наиболее удачные;
· ускорение научно-технической революции техники и технологии. Жизненный цикл технического изделия сократился настолько, что "опыт" не успевал накапливаться, и требовалось применение более развитого математического аппарата в проектировании;
· развитие ЭВМ. Размерность и сложность реальных инженерных задач не позволяло использовать аналитические методы.
Инженерное дело теснейшим образом связано с совокупностями объектов, которые принято называть сложными системами, которые характеризуются многочисленными и разнообразными по типу связями между отдельно существующими элементами системы и наличием у системы функции назначения, которой нет у составляющих ее частей. На первый взгляд каждая сложная система имеет уникальную организацию. Однако более детальное изучение способно выделить общее в системе команд ЭВМ, в процессах проектирования лесной машины, самолета и космического корабля.
В научно-технической литературе существует ряд термином, имеющих отношение к исследованию сложных систем. Наиболее общий термин "теория систем" относится к всевозможным аспектам исследования систем. Ее основными частями являются
· системный анализ, который понимается как исследование проблемы принятия решения в сложной системе,
· кибернетика, которая рассматривается как наука об управлении и преобразовании информации.
Здесь следует заметить, что понятие управления не совпадает с принятием решения. Условная граница между кибернетикой и системным анализом состоит в том, что первая изучает отдельные и строго формализованные процессы, а системный анализ - совокупность процессов и процедур.
Очень близкое к термину "системный анализ" понятие - "исследование операций", которое традиционно обозначает математическую дисциплину, охватывающую исследование математических моделей для выбора величин, оптимизирующих заданную математическую конструкцию (критерий). Системный анализ может сводиться к решению ряда задач исследования операций, но обладает свойствами, не охватываемыми этой дисциплиной. Однако в зарубежной литературе термин "исследование операций" не является чисто математическим и приближается к термину "системный анализ". Широкая опора системного анализа на исследование операций приводит к таким его математизированным разделам, как
· постановка задач принятия решения;
· описание множества альтернатив;
· исследование многокритериальных задач;
· методы решения задач оптимизации;
· обработка экспертных оценок;
· работа с макромоделями системы.
Теория автоматического управления
Теория автоматического управления - это наука, которая изучает процессы управления и проектирования автоматических систем, работающих по замкнутому циклу. Иначе говоря, она изучает любые системы с обратной связью.
Экономическая кибернетика
Современное управление сложными социально-экономическими и производственными системами в рамках рыночных отношений требует принятия решений, учитывающих влияние большого числа случайных возмущающих факторов, взаимосвязанных динамических процессов, неполноты исходной информации, множественности стратегий развития, многовариантности путей достижения конечных результатов, разнообразия оценок их эффективности. Все это обусловливает необходимость формирования у современного специалиста в области экономики системных представлений о сфере профессиональной деятельности, глубокого изучения математических методов и вычислительной техники, навыков анализа экономических проблем, постановки задач и оценки последствий альтернативных вариантов принимаемых решений с использованием моделей разных классов и эффективной компьютерной поддержки. Подобные возможности предоставляет специальность "Экономическая кибернетика". Зарубежным аналогом нашего "экономиста-математика" является "системный аналитик", специализирующийся в сфере экономики.
Молекулярная кибернетика
Еще в 60-е годы был сформулирован тезис: человечеству необходимо осознавать свою генетическую природу. Но тогда он был постулатом генетиков, а сегодня стал популярен не только среди специалистов очень широкого круга наук, вплоть до археологов, но и вообще среди людей, задумывающихся о происхождении человека, смысле жизни, будущем планеты.
Концепция молекулярно-генетических систем управления (МГСУ) возникла в середине 60-х годов как приложение идей и методов кибернетики для описания, анализа и моделирования явлений молекулярно-генетической организации. К этому времени в теоретической кибернетике были получены крупные результаты, открывшие возможность обосновать и решить эти проблемы. Дж. фон Нейман Нейман Джон (Янош) фон (1903-57), американский математик и физик. Родился в Будапеште, с 1930 в США. Труды по функциональному анализу, теории игр и квантовой механике. Внес большой вклад в создание первых ЭВМ и разработку методов их применения. разработал основы теории самовоспроизводящихся автоматов, имея ввиду проблемы и прообразы из генетики и молекулярной биологии. К.Шеннон Шеннон Клод Элвуд (р. 1916), американский инженер и математик. Один из создателей математической теории информации. Основные труды по теории релейно-контактных схем, математической теории связи, кибернетике. , Л.Бриллюэн Бриллюэн Леон (1889-1969), французский физик, с 1941 в США. Труды по теории твердого тела, квантовой механике, магнетизму, радиофизике, теории информации, философии естествознания. и др. прояснили понятие количества информации. А.Ляпунов и С.Яблонский Яблонский Сергей Всеволодович (р. 1924), российский ученый, член-корреспондент РАН (1991; член-корреспондент АН СССР с 1968). Труды по математической логике и математическим вопросам кибернетики. описали центральный объект кибернетики - системы управления, а И.Полетаев уточнил понимание "информации по смыслу", физических особенностей актов управления, принципа лимитирования в сложных системах. Кибернетика была активной и бурно развивавшейся наукой, приложение которой пытались найти в самых разных областях знания.
Весь опыт молекулярной генетики показывает, что наиболее существенными молекулярными компонентами клетки являются фракции кодирующих биополимеров - ДНК, РНК и белков. С ними связаны все наиболее важные процессы и свойства клеток: самовоспроизведение, наследование, транспорт веществ, развитие, иммунитет и т.д. Совокупность кодирующих биополимеров клетки обладает несколькими общими, фундаментальными свойствами, и эту систему биополимеров клетки и назвали молекулярно-генетической системой управления. При ее информационно-кибернетическом описании на первый план выходят принципы организации и управления, самовоспроизведение, информационные процессы, помехоустойчивость, кодирование, память, языки и т.п., а структурные, физико-химические свойства отходят на второй план.
Список использованной литературы
1. Винер Н. Кибернетика. М.: Наука, 1968.
2. Ершов А., Кузнецов А., Гольц Я. Основы вычислительной техники. М.: 1985.
3. Клаус Г. “Кибернетика и философия”, М.: Иностранная литература, 1963
Если у вас возникли сложности с курсовой, контрольной, дипломной, рефератом, отчетом по практике, научно-исследовательской и любой другой работой - мы готовы помочь.
Новый Гуманитарный Университет Натальи Нестеровой
Факультет туризма и гостиничного бизнеса
РЕФЕРАТ
по информатике
на тему:
Кибернетика и ее виды
Москва
2002
Содержание
Кибернетика как наука. 4
Значение кибернетики. 5
Электронно-вычислительные машины и персональные компьютеры.. 6
Моделирование систем. 7
Сферы использования кибернетики. 8
Системный анализ и теория систем. 10
Теория автоматического управления. 11
Экономическая кибернетика. 11
Молекулярная кибернетика. 12
Список использованной литературы.. 14
Значение кибернетики
Электронно-вычислительные машины и персональные компьютеры
Моделирование систем
В нашей стране кибернетика как наука о наиболее общих законах управления начала интенсивно развиваться примерно с 1955 года. Большую роль в этот период становления кибернетики сыграли ученые А.А.Ляпунов[4] и В.М.Глушков[5].
А.А.Ляпунов дает следующее определение: "Кибернетика - это наука об общих закономерностях строения управляющих систем и течения процессов управления. Она изучает процессы хранения, передачи, переработки и восприятия информации".
Большое влияние на развитие кибернетики в СССР оказывал академик В.М.Глушков, работавший в основном в области теории цифровых автоматов, формальных языков, искусственного интеллекта. Ему же принадлежит идея создания первых автоматизированных систем управления предприятия (АСУП) "Кунцево", "Львов", а также общегосударственной автоматизированной системы управления (ОГАС).
Данное им определение кибернетики, вошедшее в Советскую энциклопедию и ряд энциклопедий других стран, выглядит следующим образом: "Кибернетика - это наука об общих законах получения, хранения, передачи и преобразования информации в сложных управляющих системах". Следует отметить, что это определение раскрывает только теоретическую сторону исследований. В.М.Глушков вместе с тем отмечал, что кибернетика, как и физика, подразделяется на теоретическую и прикладную.
Основными категориями методами теоретической кибернетики являются следующие понятия: "сложная система", "междисциплинарность", "межсистемный изоморфизм", "черный ящик", "управление", "обратная связь", наблюдатель", "гомеостаз", "внешнее дополнение", "принцип необходимого разнообразия". В сочетании с обще познавательными методами "классификация", "обобщение", "абстрагирование", "анализ-синтез" кибернетика добросовестно выполняет свою миссию методологии изучения сложных систем.
Области приложения кибернетики как прикладной науки также достаточно обширны, появляются направления: техническая кибернетика, экономическая кибернетика, биологическая кибернетика, медицинская кибернетика, нейрокибернетика и т.д.
Наука кибернетика изучает проблемы анализа и синтеза сложных целенаправленных систем, законы управления и вопросы построения и исследования моделей этих систем и т.д. Применительно к организационно-технологическим системам кибернетика как наука об управлении включает следующие основные направления:
· системный анализ и общая теория систем;
· теория автоматического управления;
· теория оптимального управления экономикой;
· теория выбора и принятия решений;
· теория распознавания образов;
· теория расписаний;
· теория моделирования;
· теория массового обслуживания и т.д.
Основное прикладное назначение кибернетики - проектирование автоматических, автоматизированных и интегрированных систем различного класса и назначения. При этом с точки зрения управления в организационных системах можно выделить следующие уровни предметной области кибернетики:
· общегосударственная автоматизированная система сбора и обработки информации (ОГАС);
· территориальные (республиканские, областные, городские, районные) автоматизированные системы обработки информации и управления (ТАСУ);
· отраслевые автоматизированные системы управления (ОАСУ); автоматизированные системы управления акционерными обществами, предприятием (АСУП);
· автоматизированные учрежденческие системы (АУС);
· автоматизированные рабочие места руководителей (АРМ).
C точки зрения управления в технических системах выделяют обычно следующие предметные области исследования:
· отдельные устройства автоматики;
· гибкие производственные модули, участки производства;
· автоматизированные системы управления технологическими процессами и установками;
· автоматизированные системы комплексных испытаний;
· автоматизированные системы научных исследований;
· системы автоматизированного проектирования.
Рассмотрим кратко некоторые из направлений применения кибернетики.
Системный анализ и теория систем
- ускорение научно-технической революции техники и технологии. Жизненный цикл технического изделия сократился настолько, что "опыт" не успевал накапливаться, и требовалось применение более развитого математического аппарата в проектировании;
- развитие ЭВМ. Размерность и сложность реальных инженерных задач не позволяло использовать аналитические методы.
- кибернетика, которая рассматривается как наука об управлении и преобразовании информации.
- описание множества альтернатив;
- исследование многокритериальных задач;
- методы решения задач оптимизации;
- обработка экспертных оценок;
- работа с макромоделями системы.
Теория автоматического управления
Теория автоматического управления - это наука, которая изучает процессы управления и проектирования автоматических систем, работающих по замкнутому циклу. Иначе говоря, она изучает любые системы с обратной связью.
Экономическая кибернетика
Современное управление сложными социально-экономическими и производственными системами в рамках рыночных отношений требует принятия решений, учитывающих влияние большого числа случайных возмущающих факторов, взаимосвязанных динамических процессов, неполноты исходной информации, множественности стратегий развития, многовариантности путей достижения конечных результатов, разнообразия оценок их эффективности. Все это обусловливает необходимость формирования у современного специалиста в области экономики системных представлений о сфере профессиональной деятельности, глубокого изучения математических методов и вычислительной техники, навыков анализа экономических проблем, постановки задач и оценки последствий альтернативных вариантов принимаемых решений с использованием моделей разных классов и эффективной компьютерной поддержки. Подобные возможности предоставляет специальность "Экономическая кибернетика". Зарубежным аналогом нашего "экономиста-математика" является "системный аналитик", специализирующийся в сфере экономики.
Молекулярная кибернетика
Еще в 60-е годы был сформулирован тезис: человечеству необходимо осознавать свою генетическую природу. Но тогда он был постулатом генетиков, а сегодня стал популярен не только среди специалистов очень широкого круга наук, вплоть до археологов, но и вообще среди людей, задумывающихся о происхождении человека, смысле жизни, будущем планеты.
Концепция молекулярно-генетических систем управления (МГСУ) возникла в середине 60-х годов как приложение идей и методов кибернетики для описания, анализа и моделирования явлений молекулярно-генетической организации. К этому времени в теоретической кибернетике были получены крупные результаты, открывшие возможность обосновать и решить эти проблемы. Дж. фон Нейман[6] разработал основы теории самовоспроизводящихся автоматов, имея ввиду проблемы и прообразы из генетики и молекулярной биологии. К.Шеннон[7], Л.Бриллюэн[8] и др. прояснили понятие количества информации. А.Ляпунов и С.Яблонский[9] описали центральный объект кибернетики - системы управления, а И.Полетаев уточнил понимание "информации по смыслу", физических особенностей актов управления, принципа лимитирования в сложных системах. Кибернетика была активной и бурно развивавшейся наукой, приложение которой пытались найти в самых разных областях знания.
Весь опыт молекулярной генетики показывает, что наиболее существенными молекулярными компонентами клетки являются фракции кодирующих биополимеров - ДНК, РНК и белков. С ними связаны все наиболее важные процессы и свойства клеток: самовоспроизведение, наследование, транспорт веществ, развитие, иммунитет и т.д. Совокупность кодирующих биополимеров клетки обладает несколькими общими, фундаментальными свойствами, и эту систему биополимеров клетки и назвали молекулярно-генетической системой управления. При ее информационно-кибернетическом описании на первый план выходят принципы организации и управления, самовоспроизведение, информационные процессы, помехоустойчивость, кодирование, память, языки и т.п., а структурные, физико-химические свойства отходят на второй план.
[2] Максвелл Джеймс Клерк (Clerk) (1831-79), английский физик, создатель классической электродинамики, один из основоположников статистической физики, организатор и первый директор (с 1871) Кавендишской лаборатории. Создал теорию электромагнитного поля; ввел понятие о токе смещения, предсказал существование электромагнитных волн, выдвинул идею электромагнитной природы света. Установил статистическое распределение, названное его именем. Исследовал вязкость, диффузию и теплопроводность газов. Показал, что кольца Сатурна состоят из отдельных тел. Труды по цветному зрению и колориметрии, оптике, теории упругости, термодинамике, истории физики и др.
[3] Форрестер Джей Райт (р. 14 июля 1918, Анселмо, шт. Небраска), американский инженер-электронщик и эксперт по менеджменту. Изобрел запоминающее устройство на магнитных сердечниках, применяемое в настоящее время в большинстве цифровых компьютеров.
[4] Ляпунов Алексей Андреевич (1911-73), российский математик, член-корреспондент АН СССР (1964). Труды по теории множеств, математическим вопросам кибернетики, математической лингвистике.
[5] Глушков Виктор Михайлович (1923-82), математик, академик АН Украины (1961) и АН СССР (1964), Герой Социалистического Труда (1969). Организатор и первый директор Института кибернетики АН Украины (с 1962; ныне имени Глушкова). Основные труды по теоретической и прикладной кибернетике: теория цифровых автоматов, автоматизация проектирования ЭВМ, применение кибернетических методов в народном хозяйстве.
[6] Нейман Джон (Янош) фон (1903-57), американский математик и физик. Родился в Будапеште, с 1930 в США. Труды по функциональному анализу, теории игр и квантовой механике. Внес большой вклад в создание первых ЭВМ и разработку методов их применения.
[7] Шеннон Клод Элвуд (р. 1916), американский инженер и математик. Один из создателей математической теории информации. Основные труды по теории релейно-контактных схем, математической теории связи, кибернетике.
[8] Бриллюэн Леон (1889-1969), французский физик, с 1941 в США. Труды по теории твердого тела, квантовой механике, магнетизму, радиофизике, теории информации, философии естествознания.
[9] Яблонский Сергей Всеволодович (р. 1924), российский ученый, член-корреспондент РАН (1991; член-корреспондент АН СССР с 1968). Труды по математической логике и математическим вопросам кибернетики.
Читайте также: