Кибернетика (исходные понятия). Качественная характеристика информации.

Кибернетика (от греч. kybernetik — искусство управления) - это наука, занимающаяся исследованиями процессов управления сложными системами с обратной связью. Она возникла на стыке математики, техники и нейрофизиологии, и ее интересует целый класс как живых, так и неживых систем, в которых существуют механизмы обратной связи. Основателем кибернетики считается американский математик Н. Винер, выпустивший в 1948 г. книгу " Кибернетика".

Кибернетика изучает способы связи и модели управления, и в этом исследовании ей понадобилось ввести понятие информации (от лат. informatio — ознакомление, разъяснение) как меры организованности системы в противоположность понятию энтропии как меры неорганизованности. Понятие информации имеет такое большое значение, что оно вошло в заглавие нового научного направления, возникшего на базе кибернетики — информатики (соединение слов информация и математика).

С повышением энтропии уменьшается информация (поскольку все усредняется) и, наоборот, понижение энтропии увеличивает информацию. Связь информации с энтропией свидетельствует и о связи информации с энергией. Энергия (от греч. energia — деятельность) характеризует общую меру различных видов движения и взаимодействия.

Информация характеризует меру разнообразия систем. Хотя информация и энергия относительно обособлены друг от друга, тем не менее, они связаны между собой. Информация растет с повышением разнообразия системы. Одним из основных законов кибернетики является закон необходимого разнообразия: эффективное управление какой-либо системой возможно только в том случае, когда разнообразие управляющей системы больше разнообразия управляемой системы. Значит, чем больше мы имеем информации о системе, которой собираемся управлять, тем эффективнее будет проходить этот процесс.

Общее значение кибернетики обозначается в следующих направлениях:

1. Философское значение — дает новое представление о мире, основанное на роли связи, управления, информации, организованности, обратной связи, целесообразности, вероятности.

2. Социальное значение — дает новое представление об обществе как организованной целой системе.

3. Общенаучное значение — дает новые понятия управления, методы исследования, формирует гипотезы о внутреннем составе и строении систем.

4. Методологическое значение — изучая простые технические системы, выдвигает гипотезы о работе сложных систем (живых организмов, мышления людей).

5. Техническое значение — создание ЭВМ, роботов, персональных компьютеров. ЭВМ и персональные компьютеры облегчают умственный труд, заменяя человеческий мозг в его наиболее простых и рутинных функциях. ЭВМ работают по принципу " да-нет", и этого оказалось достаточно для того, чтобы создать вычислительные машины, хотя и уступающие мозгу в гибкости, но превосходящие его по быстроте выполнения вычислительных операций. 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 выхода машин из-под контроля людей и даже возможного порабощения ими человека.

Качественная характеристика информации.

Возможность и эффективность использования информации обусловливаются такими основными ее потребительскими показателями качества, как репрезентативность, содержательность, достаточность, доступность, актуальность, своевременность, точность, достоверность, устойчивость.

Репрезентативность информации связана с правильностью ее отбора и формирования в целях адекватного отражения свойств объекта.

Содержательность информации отражает семантическую емкость, равную отношению количества семантической информации в сообщении к объему обрабатываемых данных.

Достаточность (полнота) информации означает, что она содержит минимальный, но достаточный для принятия правильного решения состав (набор показателей). Понятие полноты информации связано с ее смысловым содержанием (семантикой) и прагматикой. Как неполная, т.е. недостаточная для принятия правильного решения, так и избыточная информация снижает эффективность принимаемых пользователем решений.

Доступность информации восприятию пользователя обеспечивается выполнением соответствующих процедур ее получения и преобразования.

Актуальность информации определяется степенью сохранения ценности информации для управления в момент ее использования и зависит от динамики изменения ее характеристик и от интервала времени, прошедшего с момента возникновения данной информации.

Своевременность информации означает ее поступление не позже заранее назначенного момента времени, согласованного с временем решения поставленной задачи.

Точность информации определяется степенью близости получаемой информации к реальному состоянию объекта, процесса, явления и т.п.

Достоверность информации определяется ее свойством отражать реально существующие объекты с необходимой точностью.

Устойчивость информации отражает ее способность реагировать на изменения исходных данных без нарушения необходимой точности.

39. Концепции самоорганизации: синергетика.

К установлению общего взгляда на процессы самоорганизации разные ученые шли различными путями. Автор самого термина " синергетика" немецкий физик Герман Хакен исследовал механизмы кооперативных процессов, которые происходят в твердом лазере. Он выяснил, что частицы, составляющие активную среду резонатора, под воздействием внешнего светового поля начинают колебаться в одной фазе. В результате этого между ними устанавливается когерентное, или согласованное, взаимодействие, которое в конечном итоге приводит к их кооперативному поведению.

Самоорганизация, по определению Хакена, — спонтанное образование высокоупорядоченных структур из зародышей или даже хаоса, спонтанный переход от неупорядоченного состояния к упорядоченному за счет совместного, кооперативного (синхронного) действия многих подсистем. Хакен считает, что название новой дисциплины синергетикой обусловлено тем, что в ней исследуются совместные действия многих элементов систем, и для нахождения общих принципов, управляющих самоорганизацией, необходимо кооперирование многих различных дисциплин. Таким образом, при самоорганизации из хаоса порождается порядок.

Синергетика сформулировала принцип самодвижения в неживой природе, создание более сложных систем из более простых. Синергетика ввела случайность на макроскопический уровень, подтвердив тем самым выводы механики для микроскопического уровня.

Синергетика подтвердила вывод теории относительности о взаимопревращении вещества и энергии и объясняет образование веществ. С точки зрения синергетики энергия как бы застывает в виде кристаллов, превращаясь из кинетической в потенциальную. Вещество — это застывшая энергия. Энергия — понятие, характеризующее способность производить работу, но энергия сейчас может пониматься не только в смысле механической работы, но и как созидатель новых структур.

Энтропия — это форма выражения количества связанной энергии, которую имеет вещество. Энергия — творец, энтропия — мера творчества.

Синергетика отвечает на вопрос, за счет чего происходит эволюция в природе. Везде, где создаются новые структуры, необходим приток энергии и обмен со средой. Если в эволюции небесных тел мы видим результат производства, то в синергетике изучается процесс творчества природы. Синергетика подтверждает вывод теории относительности: энергия творит более высокие уровни организации.

Развитие понимается в синергетике как процесс становления качественно нового, того, что еще не существовало в природе и предсказать которое невозможно. Механизм, который ею предлагается, — это спонтанная флуктуация, событие в точке бифуркации, экспоненциальный процесс до определенного момента. Основным понятием предстает понятие неустойчивости. Так из хаоса (неустойчивости) рождается космос. Частицы порождаются энергией по модели, сформулированной в синергетике. Первые частицы, которые появились, были нестабильными элементарными частицами без массы покоя и с кратчайшим временем существования. Затем они превратились в стабильные, существующие и поныне. Итак, последовательность рождения материи из вакуума: спонтанность флуктуации —> точка бифуркации —> черные мини-дыры —> пространство-время —> частицы.

Квантовый вакуум отличается от " ничто" тем, что имеет универсальные постоянные, которые могут служить аналогом всеединства. Размеры Вселенной растут по экспоненте как следствие неустойчивости вакуума. В результате расширения Вселенной при зарождении материи Вселенная приближается к первоначальному состоянию вакуума. Потом возможна новая флуктуация.

Таким образом, если кибернетика решает проблему рождения разума, то синергетика — проблему рождения материи.

Необходимо подчеркнуть, что синергетика является научным направлением, изучающим открытые системы в состояниях, далеких от равновесия.

40. Искусственный разум: перспективы развития.

Искусственный интеллект: научное направление, в рамках которого ставятся и решаются задачи программного моделирования тех видов человеческой деятельности, которые традиционно считаются интеллектуальными (например, представление знаний, обучение, обобщение и т.п.).

Интеллект — это способность решать интеллектуальные задачи путем приобретения, запоминания и целенаправленного преобразования знаний в процессе обучения на опыте и адаптации к разнообразным обстоятельствам.

Нахождение решения задач, относящихся к интеллектуальным, являются для человека вполне естественным. Подобного рода деятельность требует участия интеллекта человека.

Возникает вопрос: «Может ли машина мыслить? Может машина рассуждать, догадываться и делать выводы?»

Искусственный разум, конечно, на сегодняшний день еще не создан, но программы, решающие интеллектуальные задачи уже существуют.

То, что раньше казалось вершиной человеческого творчества - игра в шахматы, на сегодняшний день даже не относят к проблеме искусственного интеллекта. Человек в процессе игры в шахматы может выбрать победную комбинацию интуитивно, причем иногда довольно быстро, даже не рассматривая заведомо ведущих к выигрышу вариантов. Как и почему это происходит, неясно пока даже крупнейшим специалистам по изучению человеческого интеллекта, и тем более непонятно, сможет ли когда-нибудь искусственный разум действовать как человеческий? Решение этой задачи еще весьма далеко от завершения. Поэтому почти все шахматные программы, созданные к сегодняшнему дню, построены на основе распространенного принципа решения компьютерных задач: последовательного перебора возможных вариантов.

Область искусственного интеллекта, нашедшее наиболее широкое применение - нейронные сети. Основная их особенность - это способность к самообучению на конкретных примерах.

Целесообразно использовать нейронные методы в заданиях, где много входных данных, в задачах: с неполной или «зашумленной» информацией, а также в таких, где решение можно найти интуитивно.

Нейросети применяются для предсказания рынков, оптимизации товарных и денежных потоков, анализа и обобщения социологических опросов, предсказание динамики политических рейтингов, оптимизации производственного процесса, комплексной диагностики качества продукции и для многого другого.

Перспективы развития.

Современное состояние исследований в области искусственного интеллекта характеризуется развитием следующих четырех глобальных направлений.

1. Во-первых, это направление, которое в самом широком смысле можно определить как проблему представления знаний и работы с ними. Сюда относятся задачи создания специальных языков для представления знаний в вычислительных машинах; программных и аппаратных средств для манипулирования знаниями, с пополнением баз знаний, устранением в них противоречий; исследования в области создания специальных логик, позволяющих пополнять и обобщать сведения, хранимые в базе знаний (примеры - временная и пространственная логика, индуктивная логика для поиска закономерностей по набору конкретных примеров).

2. Второе глобальное направление, связанное с созданием и внедрением интеллектуальных систем, определяется как планирование целесообразного поведения. В рамках этого направления решается задача создания так называемого " интеллектуального интерфейса". Речь идет о создании комплекса средств, которые позволили бы в будущем ставить для машин задачи, не выходя за рамки профессионального языка, которым обычно пользуются специалисты в той или иной проблемной области. В такой постановке задача планирования включает в себя проблемы, связанные как с формированием целей и их перестройкой, так и с созданием стратегий для достижения этих целей на основе имеющейся в базе знаний информации.

3. Содержание третьего глобального направления составляет цикл исследований по созданию средств коммуникации, обеспечивающих общение человека и интеллектуальной системы на языке, максимально приближенном к обычному естественному языку. Здесь исследуются различные модели синтаксиса и семантики естественных языков, способы хранения знаний о языке в памяти искусственных интеллектуальных систем, проблемы анализа и синтеза текстов и способы построения специализированных лингвистических процессоров, осуществляющих перевод информации, содержащейся в поступающих в систему текстах, в те внутренние представления, на которых строится работа других подсистем.

4. Четвертое глобальное направление исследований связано с изучением поведения интеллектуальных систем. Здесь исследуются проблемы восприятия зрительной, акустической информации и информации других видов, поступающей из внешней среды, изучаются методы ее обработки, формирования ответных реакций на воздействия среды и способов адаптации искусственных систем к среде путем обучения. В частности, достигнуты значительные успехи в области анализа трехмерных зрительных сцен, построения систем типа " глазрука" или в области формализации таких элементов поведения, как эмоционально окрашенные поступки.

Выводы:

1) Искусственный интеллект, как область научных исследований, должен развиваться по пути создания человеко-машинных систем.

2) Главной проблемой, требующей своего решения, является обеспечение общения человека с машиной на естественном языке. Решение этой проблемы зависит от координации усилий ученых многих специальностей.