КИБЕРНЕТИКА (древнегреч. kybernetike [techne] - “искусство управления”) – отрасль научного знания, направление которого было сформулировано Н.Винером как наука "о связи, управлении и контроле в машинах и живых организмах ...", в его книгах “К., или управление и связь в животном и машине” (1948) и др. В 1-м издании книги “К. ...”, К. определялась как наука “... о связи, управлении и контроле в машинах и живых организмах ...”. А в 1959 академик А.Н.Колмогоров писал: “... Сейчас уже поздно спорить о степени удачи Винера, когда он ... в 1948 году выбрал для новой науки название “К.”. Это название достаточно установилось и воспринимается как новый термин, мало связанный с греческой этимологией. К. занимается изучением систем любой природы, способных воспринимать, хранить и перерабатывать информацию и использовать ее для управления и регулирования. При этом К. широко пользуется математическим методом и стремится к получению конкретных специальных результатов, позволяющих как анализировать такого рода системы (восстанавливать их устройство на основании опыта обращения с ними), так и синтезировать их (рассчитывать схемы систем, способных осуществлять заданные действия). Благодаря этому своему конкретному характеру, К. ни в какой мере не сводится к философскому обсуждению природы “целесообразности” в машинах и философскому анализу изучаемого ею круга явлений ...”. К. возникла на стыке математики, логики, семиотики, физиологии, биологии, социологии (до этого слабо связанных между собой), и с начала 1950-х (наряду с физикой, химией и биологией) стала оказывать существенное влияние на развитие мировой науки. Тектология (всеобщая организационная наука) А.А.Богданова (СССР, 1920-е) предшествовала К. Н.Винера (как минимум, в ее системной части; причем в своих работах А.А.Богданов применял лишь качественные методы). Для К. центральное значение имеет понятие "информация", которая, по Н.Винеру, является обозначением “... содержания, полученного из внешнего мира в процессе нашего приспособления к нему и приспособления к нему наших чувств ...” (“К. ...”). Т.е., для Н.Винера информация – это знание, имеющее одну ценностную меру по отношению к внешней среде (семантика) и другую ценностную меру по отношению к накопленным получателем знаниям, целям познания (прагматика). При этом Н.Винер интерпретировал любую информацию, вне зависимости от ее конкретного содержания и назначения, как выбор между двумя или более значениями, наделенными известными вероятностями (селективная концепция информации), что позволило начать исследования всех процессов при помощи разработанного им единого аппарата математической статистистики (откуда берет начало идея о К. как общей теории управления и связи – первое основание К.). В К. “связь” – это процессы восприятия информации, ее хранения и передачи; “управление” - это процессы переработки воспринятой информации в сигналы, корректирующие функционирование кибернетической системы. Если система в состоянии самостоятельно воспринимать и применять информацию о результатах своего функционирования, то такая система обладает средствами обратной связи, причем переработку такого рода информации в сигналы, корректирующие функционирование системы, в К. называют “контролем (регулированием)”. Осуществляющие связь, управление или контроль элементы кибернетической системы рассматриваются в К. исключительно как носители (преобразователи) информации. Определяющее значение имеет в К. понятие “количество информации” (количество выбора), введенное в явной форме основоположником теории информации К.Э.Шенноном. Количество информации (по Н.Винеру - отрицательная энтропия) является, как и количество вещества, и количество энергии, одной из фундаментальных характеристик явлений природы. Это - второе основание К., интерпретация ее Н.Винером как теории организации, теории борьбы с мировым Хаосом, с возрастанием энтропии. Академик Колмогоров А.Н. писал: “... с точки зрения К., конкретная материальная природа хранящих, передающих или перерабатывающих информацию элементов кибернетической системы, как и количество затрачиваемой на их работу энергии, являются подчиненными обстоятельствами. В процессе эволюции живых организмов возникли тончайшие механизмы хранения огромного количества информации в ничтожных объемах памяти (например, механизм наследственности, сохраняющий в одной клетке весь запас видовых признаков взрослого организма), а также механизмы, способные воспринимать и перерабатывать огромное количество новой информации с ничтожной затратой энергии (например, механизмы памяти и мышления в коре головного мозга) ...”. Функционирующий элемент кибернетической системы воспринимает информацию из внешней среды и применяет ее для выбора адекватного поведения. По Н.Винеру, информация никогда не создается, она только передается и принимается, но при этом искажается “шумом” (помехами) на пути к объекту и внутри его; и для этого объекта может быть потеряна. Борьба с энтропией – это борьба с “шумом”, искажением информации (который является как бы “семантической сущностью” материи, которая при этом отождествляется с одновременно взаимодействующими веществом, энергией, информацией и знаниями, которые все находятся во взаимопереходах из одного в другой в соответствии с законами сохранения; причем в этих взаимодействиях вещество выступает “носителем” знания, а энергия выступает “носителем” информации). В К. постулирован принцип единства информации и управления (базисно важный для анализа сущности процессов, протекающих в самоорганизующихся технических и биосоциальных системах). Н.Винер полагал, что процесс управления в таких системах является процессом переработки некоторым центральным устройством информации, получаемой от сенсор-рецепторов (источников первичной информации) и передачи ее туда, где она будет восприниматься как требование выполнения определенного действия. По завершении этого действия сенсор-рецепторы приводятся в готовность к передаче информации об изменении ситуации для исполнения следующего управленческого цикла. Главная роль в движении информации по системе и данном циклическом алгоритме управления принадлежит содержанию информации, передаваемой сенсор-рецепторами и центральным устройством. В связи с этим академик Колмогоров А.Н. писал, что “... регулирующие механизмы второго порядка, которые накапливают информацию о результатах деятельности того или иного управляющего или регулирующего механизма первого порядка, способны использовать эту информацию для целесообразного изменения устройства и способа действий этого механизма первого порядка. Классическим образцом такого регулирования второго порядка является механизм выработки условных рефлексов. Над системой уже установившихся, выработанных рефлексов, т.е. связей между внешними раздражителями и реакциями организма, здесь господствует механизм выработки новых рефлексов. Входными сигналами для этого механизма являются “подкрепления”, получаемого в случае соответствия реакции нуждам организма, и “торможения” - в случае несоответствия ...”. Категоря “управление” является базисной категорией К. Все другие категории субординированы (координированы) этой категорией. (Необходимо отметить, что существует подход к К. как к науке, изучающей способы создания, раскрытия строения и тождественного преобразования алгоритмов, описывающих процессы управления, протекающие в действительности.) Смысл категории “управление” в К. может быть раскрыт только через общефилософские категории структуры и функции, причинности и целесообразности, и других "невнутренних" категорий К. В общем случае, управление в кибернетической системе представляет собой цикл, совершаемый в контуре информационных обменов, состоящего из органа управления, каналов прямой связи и каналов обратной связи. Управляющие воздействия представляют собой информацию управления (информацию о дальнейших надлежащих действиях объекта управления). Сведения о состоянии объекта и другие данные, поступающие от объекта органу управления являются информацией состояния. Фактически, управление – это совокупность процесса сбора, обработки, преобразования и передачи информации для осуществления целенаправленного функционирования любой кибернетической системы, которая должна осуществлять такие процессы и включать в себя исполнителя, источник-накопитель энергии, источник и приемник сигналов, систему передачи сигналов от источника к исполнителю. В краевом состоянии кибернетическая система полность неопределенна с максимумом энтропии. В процессе функционирования системы, при потребления ею энергии она потребляет информацию, уменьшающую разнообразие (неопределенность) и делающая поведение системы предсказуемым; энтропия уменьшается. Поступление информации позволяет управлять кибернетическими системами. Информация уменьшает разнообразие, а это - главный метод регулирования. Наличие в кибернетической системе помех в каналах информационных обменов (“шума”) ведет к увеличению разнообразия (энтропии), не увеличивая содержания информации. Если энтропия кибернетической системы возрастает, то система деградирует. Для противодействия деградации в кибернетическую систему за счет затрат энергии вводят негэнтропию (дополнительную информацию), т.к. естественным состоянием любой системы, обладающей способностью изменять свои стохастические характеристики, является рост энтропии (потеря информации). Условия осуществимости управления: 1) детерминированность (наличие причинно-следственных связей между компонентами) системы; 2) динамичность системы; 3) наличие управляющего параметра, воздействием на который возможно изменять направление трансформаций; 4) свойство усиления (способность системы претерпевать существенные пространственно-временные и/или энергетические трансформации под воздействием малых изменений управляющего параметра). Т.к. системы имеют протяженность в пространстве, то 1) воздействие управляющего параметра и трансформация системы разнесены во времени; 2) управляющий параметр и объект управления имеют различную физическую природу; 3) в подсистемах управления производится хранение, преобразование и передача управляющей информации. Содержание процесса управления характеризуется целью управления - гомеостазисом - уравновешиванием системы с трансформирующейся внешней средой, эффективным противодействием деструктивным воздействиям внешней среды для стабилизации жизненно важных параметров кибернетической системы. Эффективными считают кибернетические системы, которые для достижения одинаковых целей применяют минимальное количество информации. Все остальные системы аналогичного назначения - информационно-избыточны. Существует непосредственная связь между управлением и превращением энергии: по Г.Н.Алексееву, “... управление сводится к изменению потока энергии того или иного вида в различных системах ... Активное воздействие человека на природу, т.е. труд, возможно рассматривать как управление энергетическими потоками внешней природы, причем источником энергии для этого служит сама природа, а трудовая деятельность совершается только тогда, когда энергии получается больше, чем затрачивается ...”. П.Г.Кузнецов утверждает, что “... такой механизм обмена возможен, если внутри человеческого организма имеется логическое управляющее устройство, которое работает по следующей программе: 1) “запоминает” физическую последовательность мышечных движений; 2) “вычисляет” полную величину затрат энергии на них; 3) “запоминает” последовательность результатов воздействия на природу; 4) “вычисляет” эффективность трудового процесса; 5) производит “логическую” операцию: принимает программу последовательности движений, если эффективность выше средней, и отвергает, если ниже. ...”. Г.Н.Алексеев утверждает, при этом, что “... по такой программе в принципе возможно построить ... действие любого устройства, которое ведет активный поиск оптимального режима управления, описывается подобной программой и имеет конечной целью экономию расходования энергии. Следовательно, общественная деятельность людей в процессе производства есть неэквивалентный обмен энергией с природой, в результате которого должен увеличиться энергетический бюджет общества (или, соответственно, негэнтропия) ...”. По Л.Бриллюэну, главный критерий кибернетических систем - их энергоэнтропийная эффективность – это отношение увеличения негэнтропии (приобретенной информации) к увеличению энтропии во внешних системах (источниках энергии). На современном этапе развития К., в состоявшихся как научное направление работах по созданию искусственного интеллекта (кибернетического разума) обнаруживается спектр сымых разнообразных взглядов на возможность построения рассуждающих систем, основанных на знаниях. Академик Колмогоров А.Н. принадлежал “... к тем крайне отчаянным кибернетикам, которые не видят никаких принципиальных ограничений в кибернетическом подходе к проблеме жизни и полагают, что можно анализировать жизнь во всей ее полноте, в том числе и человеческое сознание со всей его сложностью, методами К. ... Принципиальная возможность создания полноценных живых существ, построенных полностью на дискретных (цифровых) механизмах переработки информации и управления, не противоречит принципам материалистической диалектики. ... Отрицание и неприятие этих идей проистекают из нежелания признать, что человек является действительно сложной материальной системой, но системой конечной сложности и весьма ограниченного совершенства и поэтому доступной имитации. Это обстоятельство многим кажется унизительным и страшным. Даже воспринимая эту идею, люди не хотят мириться с ней, такая картина всеобъемлющего проникновения в тайны человека, вплоть до возможности, так сказать, “закодировать его” и “передать по телеграфу” в другое место, кажется им отталкивающей и пугающей ... Мне представляется важным понимание того, что ничего унизительного и страшного нет в стремлении постичь себя до конца. Такие настроения могут возникать лишь из полузнания ...”. “... Создание дешевых микроминиатюрных моделей нейронов и разработка надежных и простых спосообов “организации” огромного числа таких моделей в стройные системы могут привести к созданию устройств, подобных нашему мозгу. Естественно, что в этом случае искусственно созданные разумные существа не будут подходить под определение жизни “как формы существования белковых тел”, хотя, конечно, приобретут все качества тех живых созданий, которые мы наблюдаем сегодня. Видимо, проявление жизни не обязательно связано с белковыми веществами, а создание искусственных разумных веществ в принципе может быть осуществлено (это особо актуально в направлении разворачивания работ по созданию искусственной жизни – С.С.) ...” (А.И.Ивахненко). Рассматривая возможность создания искусственного интеллекта (кибернетического разума) на основе кибернетического моделирования, необходимо отметить следующее: 1) В К. моделируются только функции мозга, поддающиеся логической обработке (т.е. связанные с получением, обработкой и выдачей информации). Все остальные самые разнообразные функции человеческого мозга остаются за рамками К. Например, многие понятия К. антропоморфны: на кибернетические системы перенесены (правомерно или нет) понятия цели, выбора, решения, условного рефлекса, памяти и др. Однако “... существуют такие функции человека, которые не могут выполняться компьютерами. И это объясняется не ограниченностью их возможностей, а тем, что такие чувства, как уважение, понимание и любовь, попросту не являются техническими проблемами ...” (J.Weisenbaum); 2) с точки зрения теории моделирования, нельзя говорить об абсолютном тождестве модели и оригинала. Отождествление кибернетического и человеческого разума произойдет при замене субъекта мышления материальной системой, наделенной способностью к отражению. “... Общепризнано, что единственным субъектом мышления пока является человек, вооруженный всеми средствами, которыми он располагает на данном уровне своего развития. В число этих средств входят кибернетические машины, в которых материализованы результаты человеческого труда. Человек будет передавать машине лишь некоторые функции, выполняемые им в процессе мышления. Само мышление как духовное производство, создание научных понятий, теорий, идей, в которых отражаются закономерности объективного мира, останется за человеком. ...”. Основные аргументы пессимистических концепций: 1) особость субстанциональной природы мышления, 2) особость качественной специфичности мышления. В аргументации против возможности создания искусственного интеллекта (кибернетического разума) фактически наличествует указание на спектр действий мышления, которые неспособна выполнить никакая кибернетическая система. Однако теорема Мак Каллоха-Питтса, сводя вопрос о выполнении любой функции головного мозга к вопросу о познаваемости этой функции, фактически опровергает такую аргументацию. Еремеев В.Е. пишет: “... Рассмотрим множество состояний мозга человека в процессе функционирования. Мозг отражает внешний мир, что означает, что между множеством состояний элементов мозга и множеством состояний внешних процессов имеется соответствие, т.е. мозг имеет информацию о внешних процессах. Эта информация заключена и не заключена в мозгу, т.к. сколько бы мы ни исследовали мозг, кроме химических, электрических и др. характеристик нейронов, мы там ничего не обнаружим. Необходимо рассмотреть связь мозга с внешним миром. Именно в этом и заключена информация, носителем которой являются нейроны. Информация, с которой работает мозг, есть та идеальная сторона в его работе, и таким образом идеальное не существует в виде особого предмета или субстанции. Оно существует как сторона деятельности мозга, заключающейся в установлении связей между множеством состояний внешнего мира и головного мозга. Идеальная информация человеческого мозга имеет в принципе тот же характер, что и относительная информация вообще. На определенной ступени исторического развития материи произошел качественный скачок, в результате которого информация, превратившись в достояние мозга, приобрела характер идеальной информации. Если признать у кибернетических систем возможность достижения сложности, сравнимой со сложностью мозга, то необходимо признать существование у таких систем черт, которые мы называем идеальными. ... Ряд исследователей, объявляя тезис об искусственном интеллекте (кибернетическом разуме) противоречащим тезису о социальной природе сознания и мышления, не проводит различие между естественно-историческим зарождением мышления и сознательным воспроизведением его человеком в компьютере. Во втором случае компьютер не становится социальным существом, но человек, поняв сущность мышления, воссоздает его в компьютере. Если социальная природа мышления закономерна и познаваема, то она в принципе искусственно воспроизведима. Человек есть не только природное существо, его основные характеристики - продукт социального, а не чисто биологического развития. Следовательно, мышление человека не может развиваться в изоляции, для этого необходимо, чтобы человек был включен в общество. Во-1-х, для возникновения мышления необходимо наличие языка, что возможно лишь в обществе. Во-2-х, с кибернетической точки зрения, “разумность” системы определяется количеством обрабатываемой в ней информации, поэтому система в информационно-бедной среде не может стать достаточно “разумной” ...”. В направлении искусственного интеллекта (кибернетического разума) большинство исследователей под интеллектом понимают спектр способностей любой кибернетической системы к достижению одной из множества возможных целей во множестве разнообразных сред. Знания в К. дифференцируют от интеллекта так, что знания – это полезная информация, накопленная и сохраненная кибернетической системой в процессе ее деятельности, а интеллект - это определяющая способность кибернетической системы предсказывать состояния внешних сред в ассоциации с возможностью преобразовывать любое предсказание в адекватную реакцию, ведущую к заданной цели. “... Логическая машина отличается от мозга человека тем, что не может иметь сразу несколько взаимоисключающих программ деятельности. Мозг человека всегда их имеет, поэтому-то он и представляет собой "поле битвы у людей святых" или же "пепелище противоречий у людей более обычных" ... При состязании с людьми в различных экспериментальных ситуациях, роботы побеждают не всегда. Они проявляют себя тем лучше, чем больше точности, алгоритмизации, математики требует задание. Интуиция – их самое слабое место, а их происхождение от цифровых компьютеров мстит за себя. Если ситуация чрезмерно усложняется, если количество новых факторов слишком возрастает, то робот теряется. Человек старается опереться на догадку (приближенное решение) и ему это иногда удается, а робот этого не умеет. Он должен все учесть точно и ясно, и если это невозможно, то он человеку проигрывает. Однако в опасной ситуации робот не “теряет головы”, т.к. он не ощущает страха – ощущает его не так, как человек, - и угроза гибели ему совсем не безразлична. В таких ситуациях самообладание может компенсировать нехватку интуиции. Робот пытается овладеть ситуацией до последнего мгновения, даже тогда, когда он видит, что проиграл. Хотя с точки зрения людей это иррационально, с точки зрения робота это всего лишь логично, ибо он так решил. Творческих способностей у роботов мало, т.к. они неотделимы от интуиции ...” (Лем С. “Дознание пилота Пиркса”). Реализация действительно искусственного интеллекта /по убеждению автора - С.С./ будет возможна, если системы, основанные на знаниях, начнут осмысленно (в человеческом понимании) обрабатывать упаковки знаний, построенные для множества проблем, в принципе недоступных мышлению человека. При решении спектра проблем, возникающих в процессе построения эффективных форм и средств информационного обмена, возникает необходимость решения проблемы однозначной объективации знаний - размещения фрагментов знаний в интегрированных упаковках, в которых они смогут перемещаться по каналам информационного обмена. Таковой упаковкой может быть фраза любого языка, книга, изображение, гипертекст и др. Для всех видов упаковок общим явлется то, что в любых условиях они должны поддерживать “семантическую безопасность” размещенных знаний, которые, кроме этого, должны быть декларативными и способными к выводу знаний повышенной общности из упакованных структур связей-отношений и понятий. Получатель и отправитель таких упаковок должны применять единую систему правил их объективации и восприятия - формализм объективации знаний (естественным человеку формализмом является устная речь и письменность). В языковой форме возможно выражение не всякого знания (“... дефиниции не имеют значения для науки, потому что они всегда оказываются недостаточными ...” (Ф.Энгельс)), а знание, невыразимое в лингвистических конструкциях, не включается в процессы информационных обменов. При помощи естественного языка как одной из форм объективации знаний осуществляется человеческое общение, при этом одному и тому же фрагменту знания придаются различные вербальные и/или текстовые формы. В направлениях научного знания построены лингвистические редуценты (сужение языка естественного; при этом необходимо особо выделить язык математики как основу изложения систем знаний в естествознании; свой язык имеют философия, физика и др.). Применение лингвистических редуцент существенно повышает надежность процессов информационного обмена при одновременном снижении вероятности некорректного толкования передаваемой информации. Определяющими достоинствами лингвистических редуцент являются снятие смысловой многозначности естественного языка, привносящей семантический “шум” в каналы информационного обмена, и возможность построения стандартизированных упаковок фрагментов знаний. Обобщающий характер кибернетических идей и методов, задача обоснования таких исходных понятий К., как “информация”, “управление”, “обратная связь” и др., требуют выхода в более широкую, философскую область знаний, где рассматриваются атрибуты материи - общие свойства движения, закономерности познания. К. как наука об управлении позволяет исследовать механизмы самоорганизации материи, диалектику необходимости и случайности, возможности и действительности. К., достижения которой имеют исключительное значение для исследования познавательных процессов, по своей сущности и содержанию фактически входит в современную теорию познания. Исследование методологического и гносеологического аспектов К. способствует решению философских проблем понимания простого и сложного, количества и качества, необходимости и случайности, возможности и действительности, прерывности и непрерывности, части и целого. Для развития самих математики и К. важное значение имеет применение к материалу этих наук ряда фундаментальных философских принципов и понятий, среди которых особо выделяются положение отражения, принцип материального единства мира конкретного и абстрактного, количества и качества, нормального и содержательного подхода к познанию и др. Важнейшим философским завоеванием К. явилось конкретно-научное доказательство того, что мышление есть функция высокоорганизованной материальной системы. Большой важности философский результат К. заключается в том, что ряд функций мышления, ранее считавшихся исключительной прерогативой живого мозга человека, оказался воспроизводимым в кибернетических устройствах. В философском плане возможно рассмотрение в свете К. природы информации, цели и целенаправленности, соотношения детерминизма и телеологии, соотношения дискретного и непрерывного, детерминистского и вероятностного подхода к науке. Явления, которые отображаются в таких фундаментальных понятиях К., как информация и управление, имеют место в органической природе и общественной жизни. В последние годы идет активное становление информологии (общей теории информации) как науки о процессах передачи, обработки, преобразования и распределения информации (знаний). См. также: Виртуальная реальность, Искусственный интеллект, Винер, Колмогоров.