Другой особенностью организованных систем является наличие функционально различных взаимосвязанных частей, позволяющих отличать структуру и назначение одних элементов системы от структуры и назначения других элементов и устанавливать характер их взаимодействия друг с другом и с окружающей систему средой.
При формальном рассмотрении организации широко используется вспомогательная концепция "черного ящика". Она формализует обычную стратегию исследования, когда каждый вновь впервые изучаемый объект представляет собой «черный ящик», т.е. объект, внутренняя структура которого неизвестна, но о котором известно следующее: он может воспринимать определенное множество входных сигналов, генерировать определенное множество выходных сигналов и ассоциировать входы с выходами согласно одному из множества допустимых законов.
Таким образом, под «черным ящиком» понимается система, в которой доступны внешнему наблюдателю лишь входные и выходные величины, а внутренне устройство неизвестно. При этом оказывается, что ряд важных выводов о поведении системы можно сделать, наблюдая реакции выходных величин на изменения входных. Такой подход открывает возможности объективного изучения систем, устройство которых либо неизвестно, либо слишком сложно для того , чтобы можно было вывести их поведение из свойств составных частей этих систем и структуры связей между ними.
Способ исследования «черного ящика» состоит в изучении потоков информации и выборе алгоритма, обеспечивающего такое преобразование входной информации, чтобы получить состояние выходов. При использовании концепции «черного ящика» существует определенный предел для информации, который может быть получен. «Черный ящик» может быть изучен с точностью до изоморфизма. Другими словами, если на основании имеющихся данных может быть построен механизм, в точности повторяющий поведение «черного ящика», то задачу можно считать решенной. Но создание аналога «черного ящика», т.е. устройства изоморфного ему, еще не означает, что мы полностью познали черный ящик. Следует иметь в виду, что изучение системы методом «черного ящика» принципиально не может привести к однозначному выводу о внутренней структуре этой системы, так как ее поведение не отличается от поведения всех изоморфных ей систем.
Когда относительно простая система соответствует свойствам более сложной системы, т.е. когда возможно однозначное преобразование сложного в простое, но не наоборот, то эти системы гомоморфны. Поэтому можно сделать вывод, что реальные «черные ящики» могут только лишь гомоморфно отражаться в виде моделей, технических устройств и алгоритмов.
Всегда можно произвести декомпозицию любой сложной системы на некоторое количество «черных ящиков» и сосредоточить усилия на исследовании организации и принципов функционирования только одного или нескольких из них, и именно в этом состоит значение концепции «черного ящика».
В процессе изучения черного ящика решаются следующие задачи:
· определение входов и выходов системы (гомоморфный подход);
· выявление потоков информации (последовательные испытания с целью ограничения разнообразия ответов системы);
· раскрытие кода информации (установление необходимых дихотомических выборов, правил, по которым состояния входов меняют состояния выходов);
· построение модели, гомоморфной исследуемому черному ящику (установление алгоритма).
Успехи в анализе и синтезе кибернетических систем можно символически представить как замещение черных ящиков белыми, где под белым ящиком, в свою очередь, понимается система, состоящая из известных элементов, соединенных известным образом, так, что создается данная зависимость между входами и выходами.
Концепция «черного ящика» в определенном смысле является реализацией эпистемологического допущения в кибернетике, состоящего в том, что любое четкое - в терминах правил - описание поведения может быть формализовано. Поэтому, в принципе, даже поведение человека можно представить с помощью набора независимых утверждений, описывающих “входы” организма и соотнесенных с утверждениями, описывающими его “выходы”.
Моделирование. Математическая сторона кибернетики - алгоритмическое описание функционирования управляющих систем. Кроме формализованных математических, существенную роль в кибернетике играют и другие методы исследования, связанные с наблюдениями, статистическим анализом и особенно с моделированием (машинными экспериментами).
Таким образом, кибернетический подход - это не просто описание систем с помощью того или иного формализма. Это попытка понять как работают реальные системы с помощью построения эффективных динамических моделей.
Исследование простых систем может быть проведено средствами классической математики. Для сложных систем, в частности, биологических эти методы, как правило, оказываются непригодными. Эффективное исследование таких систем, состоящих из большого числа элементов с разнообразными и нерегулярными связями между собой, не сводящихся к простым закономерностям, классическими дедуктивными методами оказывается невозможным. Поэтому в качестве основного метода исследования сложных систем используют математическое моделирование в виде имитационных вычислительных экспериментов на ЭВМ. Такое моделирование с середины 20 века стало новым методом научного познания, а в кибернетике концепция моделирования стала определяющей для методологии изучения поведения кибернетических систем. От разработки этого исследовательского приема в существенной степени зависит успешность дальнейшего развития кибернетики.
Кибернетические системы - это сложные вероятностные системы, внутренняя структура которых недоступна для непосредственного наблюдения или экспериментирования. Поэтому при исследовании любой из таких систем для нее строится идеальный аналог-модель, состоящая из четко описываемых элементов со с определенными связями между ними. Описание элементов и связей осуществляется по возможности с использованием всех знаний о системе - прообразе модели и с учетом установленных ранее закономерностей. Там, где реальных знаний не хватает, используются гипотезы и постулаты о принципах организации и механизмах управления в исследуемой системе. Описание формулируется на математическом языке, позволяющем, с одной стороны, выводить суждения о некоторых чертах поведения этой системы при помощи формальных процедур над ее описанием, а с другой, получать из анализа модели выводы имеющие силу и строгость доказательств. Путем моделирования на ЭВМ выявляют поведение модели во внешней среде, которая также задается модельно.
Результаты функционирования модели могут оказаться сходными или несходными с известными из опыта или наблюдений поведением реальной системы - прообраза модели. И именно сходство или различие функций позволяет принять, исправить или отвергнуть гипотезы и постулаты, используемые в модели, и, таким образом, получить некоторые дополнительные знания о структуре и алгоритмах управления исследуемой системы. В этом и состоит суть метода моделирования.
Таким образом, создаваемая модель играет роль динамической совокупности связанных друг с другом гипотез. Изменения в любой части модели вызывает изменения во многих других частях, и это соответствует причинным связям в реальной системе, которая исследуется.
В основе моделирования поведения лежит тот факт, что одинаковое поведение может наблюдаться у систем, существенно различных по форме, структуре и по природе протекающих в них процессов. Системы , характеризующиеся одинаковыми наборами входных и выходных величин и одинаково реагирующих на внешние воздействия, являются изоморфными. Для наблюдателя, которому доступны только входные и выходные величины, такие системы неотличимы друг от друга. При этом степень изоморфности математической модели реальной системе определяет достоверность получаемых при моделировании предсказаний.
С другой стороны, поскольку математическое описание не может быть всеобъемлющим и идеально точным, то математические модели описывают не реальные системы, а их упрощенные (гомоморфные) модели, и их поведение может сопоставляться с поведением реальной системы только в пределах ограниченного времени.
Математическое моделирование и вычислительный эксперимент - новый метод исследования в кибернетике, когда речь идет об имитации не внешнего сходства, а о сходстве функциональной структуры объектов, о единстве процессов управления и связи в живых и неживых системах.
Кибернетическое моделирование отличается следующими особенностями:
· широким использованием абстрактного приема - модели черного ящика с широким охватом самых разнообразных, часто весьма далеких друг от друга объектов;
· функциональным подходом к моделям, когда выявляются общности в функционировании, а не в структуре;
· изучением моделей не с точки зрения механизмов функционирования, а в качестве управляющих механизмов;
· преобладанием математических моделей с гомоморфным отражением;
· широким использованием для моделирования ЭВМ.
Построение моделей в кибернетике требует точных формулировок и ясного и определенного понимания взаимосвязей, существующих в исследуемой системе. Однако исследование созданных моделей многими способами помогает понять объект моделирования и, как правило, становится источником новых задач и планов исследований. Таким образом кибернетические модели выступают как эвристическое средство.
Когда исследуемая сложная система изучена, в том числе и с использованием модели, достаточно подробно и стали понятны принципы ее организации и управления, то модель может использоваться как средство для демонстрации этих принципов.
Наконец, достаточно продвинутые машинно-экспериментальные модели кибернетических систем, могут выступать в качестве прототипа для создания программных или аппаратных средств, более эффективно решающих конкретные прикладные задачи.
Информация. Управление по своей сути есть процесс приема, накопления, преобразования и передачи информации, поэтому информация является, наряду с понятием организации, одним из фундаментальных понятий кибернетики. Понятие информации позволяет рассматривать с единой общей точки зрения самые различные процессы.
Информация - это сообщение о событиях, происходящих внутри любой сложной системы и во внешней среде. Такая информация передается по каналам связи, в качестве которых могут выступать самые разнообразные среды (воздух, вода, металлические проводники и т.д.), обеспечивающие взаимодействие между элементами системы или взаимодействие между системой и внешним источником информации.
Идеи, распространившиеся с развитием кибернетики, стали способствовать применению слова "информация" и к ситуациям, до этого не рассматривавшимся, например, для установления связи между человеком и животным, между человеком и машиной, между животными, между машинами, к передаче наследственных признаков. и т. д.
То, что передается по каналам связи представляет собой поток вещества или энергии, но этот поток всегда содержит известный элемент выбора - выбора данного определенного вида потока из множества видов, которые также могли бы осуществиться. Этот выбор представляет собой информацию, и поток информации можно рассматривать независимо от конкретных физических процессов - ее носителей.
Информация передается при помощи сигналов - физических процессов, которые могут существовать в самых различных формах: электрической, акустической, химической и т.д. Сигналы можно передавать на расстояние, осуществляя связь между объектами в пространстве, или запоминать для последующей передачи, связывая между собой объекты разделенные по времени.
Используемые для передачи информации параметры физических процессов должны находиться в однозначном соответствии с передаваемой информации. Установление такого соответствия называется кодированием, а правило, по которому оно производится носит название кода.
Большой интерес представляет изучение созданных природой естественных способов кодирования наследственной информации, обеспечивающих в ничтожных объемах наследственного вещества сохранение огромного количества информации, содержащего уже в зародышевой клетке признаки, определяющие структуру организма и закономерности его развития.
Структура обобщенной системы связи включает в себя пять частей:
· источник информации, который избирает для передачи одно из возможных сообщений, подлежащих передаче;
· передатчик, кодирующий определенным образом сообщение и вырабатывающий сигналы, передающие это закодированное сообщение по каналу связи;
· канал связи - среда, в которой осуществляется передача информации (сигнала) от передатчика к приемнику. На канал связи действуют источники помех, так что в процессе передачи сигналов возможны искажения сигнала (шум);
· приемник - преобразователь-декодер принятого сигнала в первоначальное сообщение;
· получатель информации - живой организм или устройство, для которого предназначено сообщение.
Источник сообщений математически задается совокупностью возможных сообщений, которые он может вырабатывать, с указанием вероятности появления каждого из них. Эти сообщения не передаются непосредственно, а сначала попадают в кодирующее устройство, которое кодирует сообщения, чтобы сделать возможным их передачу.
Математически канал связи задается множеством сообщений, которые он может принимать, множеством сообщений, которые он способен пропускать, и матрицей условных вероятностей появления каждого данного выходного сообщения в результате каждого данного входного сообщения.
Процесс передачи сообщений представляет собой поток информации, который связывается с величиной количества информации, которая не зависит от семантического (смыслового) содержания.
В качестве примера обобщенной системы связи рассмотрим следующую систему: книга-глаза-нервные пути-подкорковые зрительные центры-кора больших полушарий. Здесь текст, содержащийся в книге, является подлежащей передаче информацией. Глаза - чувствительные элементы, преобразующие информацию в сигналы, которые могут быть переданы по нервным путям. Приемником информации в данном случае являются подкорковые зрительные центры. Они преобразуют сигнал таким образом, чтобы восстановить сообщение. Потребителем информации является кора головного мозга. Если во время чтения возникают дополнительные зрительные раздражения, например, изменяется освещенность страниц книги, то возникают помехи, затрудняющие восстановление сообщения.
Другой пример канала связи с шумами - репродуктивная система животных или человека, по которой передается наследственная информации в виде молекул ДНК, а поля разной физической природы представляют собой шум, который иногда приводит к искажению передаваемых сигналов со всеми вытекающими отсюда последствиями.
Использование информации для целей управления с необходимостью ставит вопросы ее количественной оценки. Количественной оценкой информации занимается теория информации, которая по существу является теорией передачи сигналов по каналам связи.
Для количественной оценки информации необходимо отвлечься от содержания сигналов и рассматривать их абстрактно. Кибернетика рассматривает информацию вне связи с природой ее источника. Материальными носителями могут быть свет, звук, буква, цифра и т.д. Но законы передачи, приема и переработки информации едины для всех видов кибернетических систем. Именно это придает кибернетике характер синтетической науки.
Строгое понятие информации, точнее количества информации, получило права гражданства только в 50-х годах нашего столетия, хотя само слово - латинское informatio - разъяснение, изложение - известно очень давно и широко использовалось и используется для обозначения сведений и процесса их передачи и получения.