Курсовая  работа

      По  предмету:  «Информационные технологии»

      На  тему: «Некоторые кибернетические аспекты информатики» 
 
 
 
 
 
 
 
 

      2010 год.

       Содержание

Введение ……………………………………………………………………………………….….4

Глава 1. Сфера кибернетики…………………………………………………………………...5

1.1. Теория передачи  сигналов…………………………. ……………………………………….6

1.2. Теория информации………………………………………………………………………….6

1.3. Теория систем………………………………………………………………………………...6

1.4. Теория управления…………………………………………………………………………...8

1.5. Теория автоматов…………………………………………………………………………….8

1.6. Теория принятия  решений…………………………………………………………………..9

        1.6.1. Синергетика…………………………………………………………………………10

1.7. Теория алгоритмов…………………………………………………………………………13

        1.7.1. Исследование операций…………………………………………………………….14

        1.7.2. Распознавание образов……………………………………………………………..16

1.8.Теория оптимального  управления…………………………………………………………18

Глава 2. Направление кибернетики………………………………………………………...20

2.1. Чистая кибернетика………………………………………………………………………...20

       2.1.1. Искусственный интеллект…………………………………………………………..20

          2.1.1.1. Понятие интеллекта……………………………………………………………...22

          2.1.1.2. Сознание и мышление…………………………………………………………...23

         2.1.1.3.  Человеческое сознание и его отношение

к функционированию кибернетических устройств…………………………………………..24

             2.1.1.4. Опасности, возникающие в ходе работ по искусственному интеллекту……..26

          2.1.2. Кибернетика второго порядка……………………………………………………….27

2.2. В биологии…………………………………………………………………………………….30

      2.2.1. Биологическая кибернетика……………………………………………………………30

      2.2.2. Медицинская кибернетика……………………………………………………………..33

      2.2.3. Нейрокибернетика………………………………………………………………………34

      2.2.4. Бионика………………………………………………………………………………….35

2.3. В инженерии………………………………………………………………………………….37

       2.3.1. Нейрокомпьютинг……………………………………………………………………..37

       2.3.2. Техническая……………………………………………………………………………39

2.4. В экономике  и социологии…………………………………………………………………..39

        2.4.1. Экономическая кибернетика…………………………………………………………39

     2.4.2. Социальная кибернетика……………………………………………………………..40

Глава 3. Кибернетика как наука, основные понятия кибернетики……………………41

Заключение……………………………………………………………………………………...46

Список используемой литературы……………………………………………………………..47 
 

Введение

      В прошлом информация считалась сферой бюрократической работы и ограниченным инструментом для принятия решений. Сегодня информацию рассматривают  как один из основных ресурсов развития общества, а информационные системы  и технологии как средство повышения  производительности и эффективности  работы людей. Наиболее широко информационные системы и технологии используются в производственной, управленческой и финансовой деятельности, хотя начались подвижки в сознании людей, занятых и в других сферах, относительно необходимости их внедрения и активного применения. Это определило угол зрения, под которым будут рассмотрены основные области их применения. Главное внимание уделяется рассмотрению информационных систем и технологий с позиций использования их возможностей для повышения эффективности труда работников информационной сферы производства и поддержки принятия решений в организациях (фирмах).

      Кибернетика (от греч. kybernetike — «искусство управления», от греч. kybernao — «правлю рулём, управляю», от греч. Κυβερνήτης — «кормчий») — наука об общих закономерностях процессов управления и передачи информации в машинах, живых организмах и обществе.

      Стаффорд  Бир назвал её наукой эффективной  организации, а Гордон Паск расширил определение, включив потоки информации «во все медиа», начиная со звёзд и заканчивая мозгом. Она включает изучение обратной связи, чёрных ящиков и производных концептов, таких как управление и коммуникация в живых организмах, машинах и организациях, включая самоорганизации. Она фокусирует внимание на том, как что-либо (цифровое, механическое или биологическое) обрабатывает информацию, реагирует на неё и изменяется или может быть изменено, для того чтобы лучше выполнять первые две задачи. Более философское определение кибернетики, предложенное в 1956 Луисом Коуффигнал (Louis Couffignal), одним из пионеров кибернетики, описывает кибернетику как «искусство обеспечения эффективности действия».

      Глава 1. Сфера кибернетики

      Объектом  кибернетики являются все управляемые  системы. Системы, не поддающиеся управлению, в принципе, не являются объектами  изучения кибернетики. Кибернетика  вводит такие понятия, как кибернетический  подход, кибернетическая система. Кибернетические  системы рассматриваются абстрактно, вне зависимости от их материальной природы. Примеры кибернетических  систем — автоматические регуляторы в технике, ЭВМ, человеческий мозг, биологические популяции, человеческое общество. Каждая такая система представляет собой множество взаимосвязанных объектов (элементов системы), способных воспринимать, запоминать и перерабатывать информацию, а также обмениваться ею. Кибернетика разрабатывает общие принципы создания систем управления и систем для автоматизации умственного труда. Основные технические средства для решения задач кибернетики — ЭВМ. Поэтому возникновение кибернетики как самостоятельной науки (Н. Винер, 1948) связано с созданием в 40-х гг. 20 в. этих машин, а развитие кибернетики в теоретических и практических аспектах — с прогрессом электронной вычислительной техники.

      Кибернетика является междисциплинарной наукой. Она возникла на стыке математики, логики, семиотики, физиологии, биологии, социологии. Ей присущ анализ и выявление  общих принципов и подходов в  процессе научного познания. Наиболее весомыми теориями, объединяемыми кибернетикой, можно назвать следующие:

• Теория передачи сигналов
• Теория информации
• Теория систем
• Теория управления
• Теория автоматов
• Теория принятия решений
• Синергетика
• Теория алгоритмов
• Исследование операций
• Распознавание образов
• Теория оптимального управления

      1.1. Теория передачи сигналов

      Теория  сигналов и передачи информации изучает  процессы формирования, накопления, сбора, измерения, переработки и преобразования (прохождения через цепи), хранения, передачи и приёма информации, то есть все процессы, которые имеют место  при передаче информации на расстояние по определённым физическим средам (линиям связи) с помощью электрических  сигналов. Пособие посвящено принципам  построения дискретных каналов связи  как составной части теоретических основ построения систем документальной электросвязи, включающих системы передачи данных, телеграфной и факсимильной связи. Он написан в соответствии с программами по учебным дисциплинам "Средства и комплексы систем обмена данными" (СКСОД) и "Техника передачи данных и документальной связи" (ПД и ДС).

      1.2. Теория информации

      Теория  информации (математическая теория связи) — раздел прикладной математики, определяющий понятие информации, её свойства и  устанавливающий предельные соотношения  для систем передачи данных. Как  и любая математическая теория, оперирует  с математическими моделями, а  не с реальными физическими объектами (источниками и каналами связи). Использует, главным образом, математический аппарат  теории вероятностей и математической статистики. Основные разделы теории информации — кодирование источника (сжимающее кодирование) и канальное (помехоустойчивое) кодирование. Теория информации тесно связана с криптографией  и другими смежными дисциплинами.

      1.3. Теория систем

      Теория  систем (общая теория систем) — специально-научная  и логико-методологическая концепция  исследования объектов, представляющих собой системы. 

      Целью исследований в рамках этой теории является изучение:

• различных видов и типов систем;
• основных принципов и закономерностей поведения систем;
• функционирования и развития систем.

      Общая теория систем была предложена Л. фон  Берталанфи в 30-е годы XX-го века. Его  предшественником был, в частности, Богданов со своей тектологией. Основной идеей Общей теории систем, предложенной Берталанфи, является признание изоморфизма  законов, управляющих функционированием  системных объектов.

      Фон Берталанфи также ввел понятие и  исследовал открытые системы — системы, постоянно обменивающиеся веществом  и энергией с внешней средой.

      Сам фон Берталанфи считал, что следующие  научные дисциплины имеют (отчасти) общие цели или методы с теорией  систем:

1. Кибернетика, базирующаяся на принципе обратной связи.
2. Теория информации, вводящая понятие информации как некоторого измеряемого количества и развивающая принципы передачи информации.
3. Теория игр, анализирующая в рамках особого математического аппарата рациональную конкуренцию двух или более противодействующих сил с целью достижения максимального выигрыша и минимального проигрыша.
4. Теория принятия решений, анализирующая рациональные выборы внутри человеческих организаций.
5. Топология, включающая неметрические области, такие, как теория сетей и теория графов.
6. Факторный анализ, то есть процедуры выделения факторов в многопеременных явлениях в психологии и других научных областях.
7. Общая теория систем в узком смысле, пытающаяся вывести из общих определений понятия «система», ряд понятий, характерных для организованных целых, таких, как взаимодействие, сумма, механизация, централизация, конкуренция, финальность и т. д., и применяющая их к конкретным явлениям.

      Также выделяется коррелят теории систем в  прикладной науке, которые иногда называют наукой о системах, или системной  наукой (англ. Systems Science). Это направление  связано с автоматикой. В прикладной науке о системах выделяются следующие  области:

• Системотехника (англ. Systems Engineering), то есть научное планирование, проектирование, оценку и конструирование систем «человек — машина».
• Исследование операций (англ. Operations research), то есть научное управление существующими системами людей, машин, материалов, денег и т. д.
• Инженерная психология (англ. Human Engineering).
• Теория поля Курт Левин.

      На  основе систем Берталанфи основана Теория интегральной индивидуальности (Вольф  Соломонович Мерлин).

      1.4. Теория управления

      Теория управления (англ. control theory) — наука о принципах и методах управления различными системами, процессами и объектами. Суть теории управления: на основе системного анализа составляется математическая модель объекта управления (ОУ), после чего синтезируется алгоритм управления (АУ) для получения желаемых характеристик протекания процесса или целей управления. Данная область знаний хорошо развита и находит широкое применение в современной технике. В социально-экономических системах управление является деятельностью по организации деятельности. Кибернетика установила, что управление присуще только системным объектам. Общим в процессах является его антиэнтропийный характер, направленность на упорядочение системы. 

      Процесс управления можно разделить на несколько  этапов:

• Сбор и обработка информации.
• Анализ, систематизация, синтез.
• Постановка на этой основе целей. Выбор метода управления, прогноз.
• Внедрение выбранного метода управления.
• Оценка эффективности выбранного метода управления (обратная связь).

      Конечной  целью теории управления является универсализация, а значит согласованность, оптимизация  и наибольшая эффективность функционирования систем.

      1.5. Теория автоматов

      В дискретной математике, разделе информатики, теория автоматов изучает абстрактные  машины в виде математических моделей, и проблемы, которые они могут  решать. Теория автоматов наиболее тесно связана с теорией алгоритмов. Это объясняется тем, что автомат  преобразует дискретную информацию по шагам в дискретные моменты  времени и формирует результирующую информацию по шагам заданного алгоритма. Эти преобразования возможны с помощью  технических и/или программных  средств. Автомат можно представить  как некоторое устройство (чёрный ящик), на которое подаются входные  сигналы и снимаются выходные и которое может иметь некоторые  внутренние состояния. При анализе автоматов изучают их поведение при различных возмущающих воздействиях и минимизируют число состояний автомата для работы по заданному алгоритму. Такой автомат называют абстрактным. При синтезе автоматов формируют систему из элементарных автоматов, эквивалентную заданному абстрактному автомату. Такой автомат называется структурным. Слова входного языка можно представить символами множества , который называют входным алфавитом, а слова выходного языка - символами множества , который называют выходным алфавитом. Множество состояний автомата  называют алфавитом состояний. Автоматы часто классифицируются через формальные языки, которые они могут распознавать. Практически, теория автоматов применяется при разработке лексеров и парсеров для языков программирования, а также при построении компиляторов и разработке самих языков программирования. Другое важнейшее применение теории автоматов — математически строгое нахождение разрешимости и сложности проблем. Есть несколько классов автоматов, например конечные автоматы (различают детерминированные и недетерминированные конечные автоматы), клеточные автоматы (игра «жизнь»), машины Тьюринга.

      1.6. Теория принятия решений

      Теория  принятия решений — область исследования, вовлекающая понятия и методы математики, статистики, экономики, менеджмента  и психологии; изучает закономерности выбора людьми путей решения разного  рода задач, а также исследует  способы поиска наиболее выгодных из возможных решений.  

      Мы  не должны заключать, что все зависит  от волн иррациональной психологии. Мы просто напоминаем себе, что человеческие решения, влияющие на будущее, как личные, так и хозяйственные не могут  зависеть от строгих математических ожиданий, так как основы для проведения таких расчётов просто не существует. 

      — Дж. М. КейнсСодержание  

      Теория  принятия решений утверждает, что  прогнозирование и планирование — суть одно и то же — для их алгоритмизации применяются существенно  одни и те же алгоритмы распознавания  образов. Можно показать, что все  применяемые методики прогнозирования  можно формализовать в понятиях многомерного регрессионного анализа (по крайней мере, в той части, где регрессия аппроксимирует методы распознавания образов).

      1.6.1. Синергетика

      Синергетика (от греч. συν — «совместно» и  греч. εργος — «действующий») —  междисциплинарное направление  научных исследований, задачей которого является изучение природных явлений  и процессов на основе принципов  самоорганизации систем (состоящих  из подсистем). «...наука, занимающаяся изучением процессов самоорганизации  и возникновения, поддержания, устойчивости и распада структур самой различной  природы...».

      Синергетика изначально заявлялась как междисциплинарный  подход, так как принципы, управляющие  процессами самоорганизации, одни и  те же безотносительно природы систем. Основное понятие синергетики — определение структуры как состояния, возникающего в результате поведения многоэлементной или многофакторной среды, не демонстрирующей стремления к усреднению термодинамического типа. В отдельных случаях образование структур имеет волновой характер и иногда называется автоволновыми процессами (по аналогии с автоколебаниями).

      Ч. Шеррингтон называл синергетическим, или интегративным, согласованное  воздействие нервной системы (спинного мозга) при управлении мышечными  движениями.

      Улам  С., много работавший с ЭВМ, в 1964 году в своей книге «Нерешенные  математические задачи» (М.: Наука) высоко оценил синергию — непрерывное сотрудничество между машиной и её оператором, осуществляемого за счёт вывода информации на дисплей. Поняв ограниченные возможности как аналитического, так и численного подхода к решению нелинейных задач, И. Забуский в 1967 году пришёл к выводу о необходимости единого синергетического подхода, понимая под этим «...совместное использование обычного анализа и численной машинной математики для получения решений разумно поставленных вопросов математического и физического содержания системы уравнений».

      Определение термина «синергетика», близкое  к современному пониманию, ввёл Герман Хакен в 1977 году в своей книге  «Синергетика».

      Область исследований синергетики до сих  пор до конца не определена, так  как предмет её интересов лежит  среди различных дисциплин, а  основные методы синергетики взяты  из нелинейной неравновесной термодинамики. Существуют несколько школ, в рамках которых развивается синергетический  подход:

• Брюссельская школа Ильи Пригожина, в русле которой разрабатывалась теория диссипативных систем, раскрывались исторические предпосылки и мировоззренческие основания теории самоорганизации.
• Школа Г. Хакена, профессора Института синергетики и теоретической физики в Штутгарте. Он объединил большую группу учёных вокруг шпрингеровской серии книг по синергетике, в рамках которой к настоящему времени увидели свет более 60 томов.
• Математический аппарат теории катастроф для описания синергетических процессов разработан российским математиком В. И. Арнольдом и французским математиком Рене Тома.

      В рамках школы академика А. А. Самарского и члена-корреспондента РАН С. П. Курдюмова разработана теория самоорганизации  на базе математических моделей и  вычислительного эксперимента (включая  теорию развития в режиме с обострением). В России вклад в развитие синергетики  внесли академик Н. Н. Моисеев — идеи универсального эволюционизма и  коэволюции человека и природ.

      Синергетический подход в биофизике развивается  в трудах членов-корреспондентов  РАН М. В. М. В. Волькенштейна и  Д. С. Чернавского.

      Синергетический подход в теоретической истории  развивается в работах Д. С. Чернавского, Г. Г. Малинецкого, Л.И.Бородкина, С. П. Капицы, С. Ю. Малкова, А. В. Коротаева, П. В. Турчина, В. Г. Буданова и др.

      Постепенно  предмет синергетики распределился  между различными направлениями:

• теория динамического хаоса исследует сверхсложную упорядоченность, напр. явление турбулентности;
• теория детерминированного хаоса исследует хаотические явления, возникающие в результате детерминированных процессов (в отсутствие случайных шумов);
• теория фракталов занимается изучением сложных самоподобных структур, часто возникающих в результате самоорганизации, процесс самоорганизации также может быть фрактальным;
• теория катастроф исследует поведение самоорганизующихся систем в терминах бифуркация, аттрактор, неустойчивость;
• лингвистическая синергетика и прогностика.

      Синергетический подход в современном познании, основные принципы

      Наука имеет дело с системами разных уровней организации, связь между  ними осуществляется через хаос

      Когда системы объединяются, целое не равно  сумме частей

      Общее для всех систем: спонтанное образование, изменения на макроскопическом уровне, возникновение новых качеств, этап самоорганизации. При переходе от неупорядоченного состояния к состоянию порядка  все системы ведут себя одинаково

      Неравновесность в системе является источником появления  новой организации (порядка)

      Системы всегда открыты и обмениваются энергией с внешней средой.

      Процессы  локальной упорядоченности совершаются  за счет притока энергии извне.

      В сильно неравновесных условиях системы  начинают воспринимать те факторы, которые  они бы не восприняли в более равновесном  состоянии.

      В неравновесных условиях независимость  элементов уступает место корпоративному поведению.

      Вдали от равновесия согласованность поведения  элементов возрастает. В равновесии молекула видит только своих соседей, вдали равновесия – видит всю  систему целиком. Примеры: костная  материя - коммуникация посредством  сигналов, работа головного мозга.

      В условиях, далеких от равновесия, в  системах действуют бифуркационные механизмы – наличие точек  раздвоения продолжения развития. Варианты развития системы практически не предсказуемы.

      Современная наука и синергетика объясняют  процесс самоорганизации систем следующим образом.

      Система должна быть открытой. Закрытая система  в соответствии с законами термодинамики  должна в конечном итоге прийти к  состоянию с максимальной энтропией.

      Открытая  система должна быть достаточно далека от точки термодинамического равновесия. В точке равновесия система обладает максимальной энтропией и поэтому  не способна к какой-либо организации: в этом состоянии достигается  максимум её самодезорганизации. В  состоянии, близком к равновесию, система со временем приблизится  к нему и придет в состояние  полной дезорганизации.

      Фундаментальным принципом самоорганизации служит возникновение и усиление порядка  через флуктуации. Такие флуктуации, или случайные отклонения, системы  от некоторого среднего положения, в  самом начале подавляются и ликвидируются  системой. Но в открытых системах благодаря  усилению неравновесности эти отклонения со временем возрастают и в конце  концов приводят к «расшатыванию» прежнего порядка и возникновению нового. Этот процесс обычно характеризуют  как принцип образования порядка  через флуктуации. Так как флуктуации носят случайный характер, то становится ясно, что появление нового в мире всегда связано с действием случайных факторов. Об этом говорили античные философы Эпикур (341-270 до н.э.) и Лукреций Кар (99-45 до н.э.)

      Возникновение самоорганизации опирается на положительную  обратную связь. Функционирование различных  автоматических устройств основывается на принципе отрицательной обратной связи, т.е. на получение обратных сигналов от исполнительных органов относительно положения системы и последующей  корректировки этого положения  управляющими устройствами. В самоорганизующейся системе изменения, появляющиеся в  системе, не устраняются, а накапливаются  и усиливаются, что и приводит в конце концов к возникновению  нового порядка и структуры.

      Процессы  самоорганизации, как и переходы от одних структур к другим, сопровождаются нарушением симметрии. Так, мы уже видели, что при описании необратимых  процессов пришлось отказаться от симметрии  времени, характерной для обратимых  процессов в механике. Процессы самоорганизации, связанные с необратимыми изменениями, приводят к разрушению старых и возникновению  новых структур.

      Самоорганизация может начаться лишь в системах, обладающих достаточным количеством  взаимодействующих между собой  элементов, имеющих некоторые критические  размеры. В противном случае эффекты  от синергетического взаимодействия будут  недостаточны для появления коллективного  поведения элементов системы  и тем самым возникновения  самоорганизации.