КАТЕГОРИИ 8 страница

Философские вопросы К. Филос. значение К. вы­текает из того, что она положила начало глубокому, основанному на точных методах изучению новой группы законов объективного мира — законов, от­носящихся к управлению и к переработке информа­ции в качественно различных областях действи­тельности. Неизученность законов этого рода,— сама идея о существовании к-рых выдвигалась до К. лишь спорадически и не получила развития, — издавна использовалась теологией и идеализмом в их попытках оправдания религиозно-идоалистич. картины мира. Поэтому, осуществляя естеств.-науч. изучение закономерностей, связанных с системами управления в природе, технике и обществе, внося свой вклад в раскрытие сущности жизни и сознания, К. наносит решит, удар по религиозно-идеалистич. догмам о нематериальной «душе», о непознаваемости психич. жизни человека, по агностицизму, витализму, идеа­лизму и теологии. Возникновение и развитие К. яви­лось новым триумфом материалистич. мировоззрения.

К. выступает в качестве важнейшего элемента современного естеств.-науч. обоснования диалектич. материализма. Содержание и методы К. дают богатейший материал для филос. обобщений, для обогащения, углубления и конкретизации фунда­ментальных положений и категорий материалистич. диалектики. Это прежде всего относится к принципу материального единства мира, к закону причинности и к идее развития. Теория информации, теория авто­матов и др. дисциплины, входящие в теоретич. К., имеют актуальное значение для разработки теории отражения — для уяснения сущности отражения как свойства всей материи, для анализа форм и уровней отражения в живой природе и т. д. К. углубляет понимание соотношения таких понятий, как подобие, модель, сигнал, образ и условный знак; помогает раскрыть диалектич. отношение категорий прос­того и сложного, части и целого, качества и количества, дискретного и не­прерывного, целесообразности и приспособляемости, возможного и действительного и др., подводя под них базу математич. теорий и методов. Кибернетич. мо­делирование познават. деятельности человека — от процессов восприятия до мыслит, процессов — позволяет сделать новый большой шаг в раскрытии конкретных закономерностей познания.

С др. стороны, К. нуждается в гносеологич. и логич. анализе, в филос. обосновании. Предмет К., ее место в системе науч. знания, условия и границы применимости кибернетич. методов и понятий, со­циальные последствия развития кибернетич. техники и роль К. в обществ, прогрессе, будущее К.— эти и мн. др. вопросы требуют для своего анализа при­менения методологии диалектич. материализма. Ма­териалистич. диалектика является для К. миро­воззренческой и методологич. основой, определяющей генеральные линии развития этой науки. К числу филос. вопросов К. относится гносеологич. и логико-генетич. исследование осн. положений и исходных понятий К., таких как, «информация» (и ее связь с понятием «энтропия»), «модель» и «интерпретация»,

502 КИБЕРНЕТИКА

«сигнал» и «управление», «цель» и «целесообразность», «формализация», а также «самоорганизация», «само совершенствование», «самообучение», «сложная систе­ма» и др.

К мировоззренч. вопросам К. относится также борьба против искажений места и роли К. в системе знаний, против неверной оценки социальных по­следствий ее применения. В бурж. странах, напр., получили распространение положения такого рода, как тезис о том, что К. заменит философию, необос­нованные пессимистич. выводы (неизбежность на­ступления «эры роботов», к-рые подчинят себе людей), рекламные спекуляции на К. и т. п.; зачастую они служат лишь средством пропаганды идеалистич. философии и реакционных социально-политич. идей. Поводом для спекуляций на К. и искажений ее идей со стороны бурж. идеологов служила недостаточная последовательность материалистич. позиций осново­положников К. (в частности, Винера), понятная для представителей естеств.-науч. материализма, а также те трудности, с к-рыми было связано зарождение К.

Одним из методологич. принципов, на к-ром бази­руется К. (в свою очередь его конкретизируя), яв­ляется материальное единство мира. Последнее выра­жается, прежде всего, в наличии законов (разной степени общности), присущих качественно различным вещам и явлениям. На «одинаковости», т. е. совпа­дении математич. выражений, описывающих качест­венно различные процессы, обладающие общими закономерностями, базируется понятие о подобных (аналогичных) явлениях в природе, лежащее в основе теории подобия. Последняя служит основой метода аналогий и эксперимент, метода моделирования, широко применяемых в К. Др. проявление матери­ального единства мира состоит в способности тел и процессов к взаимодействиям, следствием чего являет­ся превращение видов и форм движения материи друг в друга в процессе развития. На универсальности процессов взаимодействия в природе основано присущее всей материи свойство отражения, суще­ствование к-рого предполагал В. И. Ленин (см. Соч., т. 14, с. 34, 80—81). Создание искусственных, по­строенных из небиологич. элементов кибернетич. систем, характеризующихся сравнительно развиты­ми формами свойства отражения (в т. ч. и такими, к-рые аналогичны нек-рым сторонам психич. отра­жения), свидетельствует о том, что свойство отраже­ния в его общем виде не связано обязательно с био-логич. формой движения материи, а является, как это и предвидел Ленин, свойством, лежащим «в фунда­менте самого здания материи». Развитие К. приводит к выводу, что это свойство заключается в том, что изменения, «отпечатки», «отображения», возникаю­щие в одном объекте в результате его взаимодействия с др. объектом, имеют структуры, изоморфные в том или ином отношении (см. Изоморфизм) определ. стороне последнего; эти «отпечатки», или естеств. модели, чрезвычайно разнообразны; они носят уни­версальный характер, т. к. могут служить для выра­жения самых различных сторон отображаемого (моделируемого) объекта. В технике общее свойство отражения реализуется в системах управления и связи, принимая форму организованных в пространст­ве и во времени материальных (вещественных и энергетических) процессов, называемых сигналами в широком смысле слова; системы сигналов — это модели различных объектов, свойств, отношений, процессов действительности. Сигналы являются выразителями информации. Понятие информации в К. можно рассматривать как математическое уточнение понятия отражения. Это понятие имеет ряд аспектов. Один из них — структура сообще­ния, воплощенная в состояниях сигналов. Рассмот-

рение сигналов вместе с теми объектами, к к-рым они соотнесены, порождает понятие о семантич. стороне информации. Когда же возникает вопрос об инфор­мации как основе определ. практич. действий, то выступает еще один аспект информации — ее праг­матическая сторона (см. Семиотика). В наст, время математически разработан первый аспект: создана (работами Р. Хартли, К. Шеннона, А. Я. Хинчина, А. Н. Колмогорова и др.) статистич. теория инфор­мации; но уже ведутся исследования прагматич. аспекта информации (см., напр., А. А. Харкевич, О ценности информации, «Проблемы кибернетики», М., 1960, вып. 4) и ее семантич. содержания (работы И. Билля, а также Р. Карнапа и В. Бар-Хиллела; изложение идей этих работ см. в кн.: Л. Бриллюена, Наука и теория информации, М., 1960, гл. 20). Все эти направления исследований дают богатый материал для теории отражения, в частности для анализа содержания и формы отражения, для рассмотрения структуры отражат. процессов. Для выяснения ус­ловий наиболее эффективной переработки воспри­нятой информации в отражат. аппарате человека, ее хранения и передачи имеют первостепенное значение основные теоремы теории информации и основанные на них методы оптимального кодирования (см. А. Н. Колмогоров, Теория передачи информации, изд. АН СССР, 1956; А. Я- Хинчин, Об основных теоремах теории информации, УМН, т. И, вып. 1, янв. 1956; сб-к пер. «Теория информации и ее приложения», М., 1959, и др.).

Результаты К. имеют существ, значение для ис­следований природы психич. отражения и анализа гносеологич. понятия образа. Чувственные вос­приятия — это сложные системы сигналов, исполь­зуемые живыми существами для ориентировки в ок­ружающей среде. Сигналы, как в технике, так и в живых системах, имеют две стороны: содержание, т. е. несомую сигналами информацию, и форму, сос­тоящую в способе существования последней (физич. природа сигналов, их энергетич. параметры, приме­няемые к ним способы кодирования и т. п.). Для животных и человека содержание сигналов непо­средственно выступает в виде образов объектов. В неживой природе изоморфные отпечатки, получен­ные той или иной вещью в результате воздействия на нее др. вещей, остаются пассивными, «мертвыми», в том смысле, что не используются этой вещью для сохранения своей организации. В живой природе продукты воздействия внешних объектов использу­ются организмами для сохранения их целостности, для самоорганизации, для накопления опыта и раз­вития. Следы, «отпечатки», переработанные в отражат. аппарате животных и человека, применяются в каче­стве особых представителей, заместителей или моде­лей вещей. У человека над непосредств. сигналами вещей надстраиваются сигналы этих первых сигна­лов, образующие речевую сигнальную систему дей­ствительности, являющуюся продуктом обществ, раз­вития. Субъекту поведения непосредственно даны не состояния его рецепторов, нервов и мозга, а свой­ства и отношения воздействующих на него вещей. Это означает, что для высокоорганизованных живых систем содержание сигналов, т. е. информация, высту­пает в качестве идеального образа. В образе вещи нет ни грана вещества; образ — это не субстанциональное свойство материальных систем, а функциональное свойство; он возникает в результате замещения воз­действующего объекта его материальным отпечатком в отражат. аппарате, т. е. как изоморфный (или гомоморфный) представитель, или иначе — модель объекта. Т. о., свойство «быть идеальным», «быть обра­зом» лишено всякой мистики: оно есть определ. отно­шение между материальными факторами, а психич.

КИБЕРНЕТИКА 503.

отражение в целом — сложный по своей структуре сигнал, реализуемый в высокоорганизов. системе.

Из всего изложенного становится понятным сфор­мулированное Виннером положение о том, что инфор­мация, хотя и неразрывно связана с материей, не есть ни материя, ни энергия (см. «Кибернетика», 1958, с. 166). Неразрывная связь информации и мате­рии выражается, в частности, в структурном сход­стве нек-рых энергетич. и информац. законов. Понятие энтропии в теории вероятностей имеет приложение как в области теории связи (как мера недостатка ин­формации в сведениях об объекте), так и в области статистич. термодинамики (как мера рассеяния энер­гии). Глубокую общность этих понятий можно видеть в том, что негэнтропия (т. е. отрицат. энтропия) является количеств, мерой организованности движу­щей материи, а во втором случае — ее свойства, свойства отражения. В этой структурной общности энергетич. и информационных свойств материи также проявляется материальное единство мира.

Последнее служит основанием и для моделирова­ния существ, сторон абстрактного мышления на вычислит, и информационно-логич. машинах. Особый интерес при этом имеет создание обучающихся авто­матов и устройств, способных к распознаванию обра­зов и к обобщению, напр. к выработке аналогов абстрактных понятий (Д. М. Маккей, Ф. Розенблат, О. Т. Селфридж; см., напр., Д. М. Маккей, Проблема образования понятий автоматами, в сб.: «Автоматы», М., 1956, с. 306—25); создание автоматов, осуществля­ющих логич. выведение следствий из посылок и до­казательство теорем, а также автоматов, способных в результате «обследования» обстановки создавать «внутреннюю модель внешнего мира», в к-рой фикси­руются обобщения по таким параметрам, к-рые человек не всегда осознанно выделяет (своего рода модель познавательной интуиции человека).

Метод моделей в К. находится в определ. связи с нек-рыми вопросами логики. Совр. формальная логика имеет важнейшее значение для К., широко использующей аппарат алгебры логики и др. разде­лов этой науки; тесно связаны с К. и исследования в области логич. семантики и семиотики. В наст, время показано, что логич. системы совр. формальной логики моделируются посредством статич. состояний систем управления, когда фактор времени не играет существ, роли; формально-логич. системам, свобод­ным от логич. парадоксов, соответствуют устойчивые управляющие цепи и системы; аналогами противоре­чивых логич. систем (т. е. систем, в к-рых обнаружи­ваются парадоксы) являются автоматич. системы, в к-рых имеют место либо статич. состояния неустой­чивости, либо автогенерация.

К. дает также материал для дальнейшей разработки принципа детерминизма, категорий случайности и необходимости. Так, понятие обратной связи яви­лось плодотворным в анализе причинных связей в сложных системах управления, начиная от организмов живой природы и вплоть до нек-рых явлений в чело-веч, об-ве. Понятие причинности нашло свою конкре­тизацию во многих результатах К. (напр., в теории нейронных сетей У. Мак-Каллока и В. Питса). А. А. Марков предложил определение К. как общей теории причинных сетей; причинная сеть, по Маркову,— это конечная система материальных объектов (т. н. узлов), каждый из к-рых может находиться в конеч­ном числе состояний, отличающаяся тем, что определ. состояния одних узлов вызывают (с необ­ходимостью или лишь с той или иной вероятностью) определ. состояния др. узлов; допускается причинно-обусловленное исчезновение одних узлов и возник­новение др. узлов, а понятие причинной зависимости уточняется посредством введения понятия о совокуп-

ности законов природы, по отношению к к-рои выде­ляется данная причинная связь; согласно Маркову, событие А — есть причина события В относительно совокупности законов природы М, если на основании этой совокупности законов из того, что наступило событие А, можно (с достоверностью или нек -рой вероятностью) вывести наступление события В\ при этом В наступает послед, а в выводе допускается упо­минание только о событиях в интервале времени от А до В. Причинная сеть предполагается функциони­рующей во времени, разделенном на такты (дискрет­ное время), а изучаемые в К. (наряду с дискрет­ными) непрерывные системы (т. е. системы с непре­рывным временем и непрерывным пространством) трактуются как предельный случай. Трактовка К. как науки о причинных сетях обнаруживает тесное родство понятия причинности с понятием инфор­мации, т. к. последняя в этом случае может по­ниматься следующим образом: «событие А содержит информацию о событии В относительно совокупно­сти законов природы М, если на основании этой совокупности законов из того, что имеет место со­бытие А, можно заключить о наличии события Л» (оговорка о предшествовании одного события другому отсутствует). Т. зр. Маркова означает, что К. приме­нима к любой области, изучение к-рой предполагает рассмотрение причинных зависимостей; применение средств К. имеет смысл в случае, если изучаются или конструируются сложные причинные сети; по­скольку системы управления как раз и являются такого рода сетями, определение Маркова не проти­воречит обычному пониманию К. как науки о про­цессах управления и переработки информации. С др. стороны, кибернетич. подход предполагает отвле­чение от качеств, определенности узлов причинной сети и от специфич. характера законов того множе­ства законов природы М, в связи с'к-рым рассматри­вается данная причинная зависимость; это придает (теоретической) К. характер математич. науки и от­личает ее от таких наук, как, напр., биология, в к-рых учитываются как раз качеств, характеристики изучаемых в ней процессов и объектов.

Развитие К. показало большую важность изучения стохастических (вероятностных) процессов и машин, в к-рых случайные процессы играют существенно-важную роль. Оказывается, что ограниченные воз­можности детерминированного поиска оптимальных значений параметров системы возможно расширить за счет случайного поиска и его сочетания с детерми­нированным, за счет отбора результатов случайного поиска в соответствии с нек-рыми критериями и вве­дения т. н. усилителя отбора. При этом случайный поиск позволяет машине отыскивать схемы, не пре­дусмотренные конструктором, хотя и по заданному им критерию отбора. В результате еще более глубо­кий смысл приобретает высказывание Ф. Энгельса о том, что случайность является не только формой проявления необходимости, но и ее дополнением (см. К. Маркс и Ф. Энгельс, Избр. письма, 1953, с.470).

Категория случайности и понятие случайного по­иска с последующим отбором состояний, понятия обратной связи и иерархичности систем управления имеют важное значение для понимания механизма эволюции в живой природе. Кибернетич. подход к живым существам, применение метода аналогий и метода моделирования, а также сравнит, анализа организмов, находящихся на различных ступенях развития, дает возможность более точно исследовать закономерности и механизмы развития в органич. мире. Представление о живых существах как об относительно устойчивых динамич. системах управ­ления и переработки информации, основанное, ко­нечно, на ряде отвлечений и огрубляющих предполо-

504 КИБЕРНЕТИКА

жений, открывает возможность матем. описания механизмов приспособления к внешней среде и по­зволяет приступить к уточнению понятий целесооб­разности и цели. Понятиям цели и степени ее достиже­ния в К. чуждо телеологич. понимание, характер­ное для религии и идеализма. Эти понятия, приме­няющиеся в К. безотносительно к природе систем управления, служат своего рода критерием оценки качества процесса управления, определяющим выбор соответствующих действий; в конечном счете понятие цели включает в себя такое свойство, присущее управляющим системам живой природы, как сохра­нение устойчивости своей организации (гомеостазис) и тесно связано с понятием оптимизации процесса управления. Изучение в рамках К. общей структуры механизмов целенаправленного поведения систем ставит перед наукой и философией важную проблему изучения происхождения и ступеней разви­тия свойства целесообразности, начиная от простей­ших приспособит, реакций живого вплоть до сознат. целеполагания и предвидения, свойственного чело­веку. Разработка этой проблемы открывает путь более глубокому анализу важного вопроса о сходстве и различии между живой и неживой природой. К. подводит к идее общего структурного подхода к объ­ектам внешнего мира, к рассмотрению их как систем, различных по уровню организации, относит, устой­чивости, по характеру их функционирования (т. е. по способам взаимодействия составляющих систему компонентов и подсистем, а также целостной системы со средой), что имеет большое значение для обогаще­ния категории качества. Результаты К., как науки о процессах управления в сложных динамических (т. е. изменяющих свое состояние) системах, вносят свой вклад и в категорию развития. Вместе с тем К., при всей широте применения своих методов, остается спец. наукой и ни в коей мере не подменяет материа-листич. диалектики.

В кибернетич. и филос. литературе оживленно обсуждаются вопросы о сходстве и различии между машиной-автоматом и живым организмом, между машиной и человеком, мозгом и кибернетич. устрой­ством; о том, как далеко простираются аналогии между ними, каковы возможности и перспективы моде­лирования психич. функций с помощью технич. уст­ройств; о том, можно ли в принципе создать автоматы, эквивалентные по своим функциональным возмож­ностям живым системам. Ответы на эти вопросы тесно связаны с выяснением диалектики простого и сложно­го, с понятиями сложной системы и уровня сложности. В основе встречающегося в зарубежной литературе механистич. отождествления живого и неживого лежит односторонний количеств, подход, при к-ром не учитываются структурные особенности сравнива­емых систем, а ударение делается на бросающемся в глаза различии между относит, небольшим коли­чеством элементов в совр. машинах и огромным числом клеток мозга (примерно 14—15 миллиардов) (см., напр., Дж. Т. Калбертсон, Некоторые неэкономичные работы, в сб.: «Автоматы», М., 1956, с. 142—43, 160). Однако данные нейрофизиологии и самой К. свидетельствуют о том, что различие между живым и неживым, между машиной и мозгом состоит не столько в количестве элементов, сколько в их характере и способах их организации. Живые системы характеризуются не только огромным числом ис­ходных элементов, но и сложной структурой их соединения и взаимодействия. Структурная сторона различия систем и привела к понятию «сложности» системы. В настоящее время имеются только подходы к определению понятий «сложности», «сложной сис­темы», а также понятия о качественных уровнях или «порядках сложности».В попытках определить понятие

сложной системы функционально особо подчеркивает­ся наличие большого числа параметров и нелиней­ный характер зависимостей (т. е. отсутствие пропор­циональности) между ними; это объясняется глубокой взаимной обусловленностью элементов и подсистем, образующих целостную систему (см., напр., У. Р. Эшби, Введение в кибернетику, М., 1959, с. 18—20, а также его статью «Применение кибернетики в био­логии и социологии», в журн.: «Вопросы философии», 1958, № 12). В качестве важного критерия сложности системы выдвигается способность к воспроизведению себе подобных и к совершенствованию (см. Дж. Ней­ман, Общая и логическая теория автоматов, в кн.: А. Тьюринг, Может ли машина мыслить?, М., 1960, с. 92 —101). Др. подход связывает понятие сложности с иерархичностью систем управления. Во всяком случае, естественно считать, что с каждой системой управления, обладающей данными функциями, связан нек-рый порядок сложности. Для живых организмов этот порядок весьма высок. Поскольку же исходные элементы, используемые в совр. кибернетич. устрой­ствах (ламповые, полупроводниковые, ферромагнит­ные и др. элементы), по ряду параметров обладают, в сравнении с нейронами мозга, гораздо меньшими функциональными возможностями, для воспроизье-дения на моделях даже нек-рых существенных функций мозга требуется такое громоздкое устройство, что создание подобной модели практически вряд ли осуществимо.

С т. зр. материалистич. диалектики все это озна­чает, что системы более высокого качества, или «по­рядка сложности», несводимы полностью к системам качественно более простым; сложные системы под­чиняются не только законам, общим для них с бо­лее простыми системами, но и нек-рым специфич. закономерностям. Наиболее яркое и наглядное раз­личие между человеком и автоматом, обычно находят в способности человека к творч. деятельности, к созданию нового, а также в способности к эмоцио­нальным переживаниям. Сущность этих способностей с кибернетич. точки зрения состоит в следующем. Все поведение животных и человека можно рассмат­ривать как «решение задач», начиная от простейших у животных и до сложнейших теоретич. задач у че­ловека. Ситуация задачи (проблемная ситуация, или ситуация вопроса) возникает в условиях неуравнове­шенности организма со средой, т. е. тогда, когда налицо несоответствие между необходимыми услови­ями существования организма и наличными услови­ями, а в прошлом опыте непосредственно нет инфор­мации (или эта информация неполна) о тех способах действия, к-рые надо совершить для ликвидации этой неуравновешенности; ситуация задачи приводит си­стему в особого рода неустойчивое состояние, к-рое в психологии наз. состоянием ориентировочной ак­тивности (потребности). Это состояние и является источником поисковых реакций по нахождению недо­стающего звена для «решения задачи», т. е. для до­стижения цели — удовлетворения органич. или соци­альной потребности. В целом структура решения поведенческой задачи включает: 1) Постановку за­дачи, т. е. определение «цели» и общего критерия, задающего направление поисков и характер выбора (оценки) действий (этот этап соответствует возник­новению «ситуации вопроса»). 2) Решение задачи, состоящее из: а) применения «готовых» способов действия, содержащихся в прошлом опыте, б) на­хождения недостающих звеньев посредством поисков трех видов — детерминированного (локального), к-рый однозначно определяется последовательностью внеш­них воздействий и внутренним состоянием системы, включая прошлый опыт, случайного (слепого), когда эта связь неоднозначна, и поиска смешанного вида,

КИБЕРНЕТИКА 505

сочетающего два предыдущих. В К. дано математич. описание методов детерминированного поиска (метод поочередного изменения параметров, метод наиско­рейшего спуска, градиентный метод и др.), методов случайного поиска (напр., схема гомеостата У. Р. Эш-би) и методов смешанного типа [к к-рым относится т. н. метод оврагов И. М. Гельфапда и М. Л. Цетлина; изложение видов поиска см. в ст. И. М. Гельфанда и М. Л. Цетлина «О некоторых способах управления сложными системами», УМН, т. XVII, йып. 1 (103), 1962]. 3) Интерпретацию решения, определяю­щую возможные применения структуры решения, выход в сферу предметных действий. Машишл совр. типа способны к реализации многих процессов, ука­занных в пункте 2 (они могут менять программу своей работы и находить новые алгоритмы, позволяющие лучше решать задачи нек-рого класса, переходить от одной системы формализации к другой и т. д.). Однако цель и критерии выбора путей для ее дости­жения совр. машинам «задает» человек в форме общей конструкции машины или в виде общей программы-стратегии, края может варьироваться машиной в зависимости от условий; человек же истолковывает решения, использует их для тех или иных целей. Первый и третий пункты процесса «решения задач» у живых существ определяются побудит, состояниями ориентировочного, органического и (у человека) социального порядка, отсутствующими у машин совр. типа. А это и означает, что данные машины не обла­дают способностью к творчеству, т. к. постановка задачи и интерпретация решения не отделимы от творч. деятельности. Эмоциональные переживания у живот­ных и у человека также зависят от наличия соответ­ствующих потребностей биологич. или социального порядка. Раскрытие природы побудит, состояний живых организмов в конечном счете связано с изуче­нием сущности жизни, с раскрытием закономерностей живых (и подобных живым) систем, обладающих «...самостоятельной силой реагирования» (Энгельс Ф., Диалектика природы, 1955, с. 238), т. е. свойством самосохранения посредством само­организации, самосовершенствования, в частности способностью самостоятельно вырабатывать все более высокие критерии поиска и отбора, от к-рых зависит самообучение и творчество. В совр. кибернетич. концепциях понятия «самоорганизация», «самосо­вершенствование», «самообучение» и т. п. имеют до­вольно условный смысл, поскольку предполагают взаимодействие машины и человека, без к-рого любые совр. машины лишены самостоятельности. С помощью кибернетич. устройств совр. типа можно моделиро­вать, воспроизводить определ. стороны доихич. функций животных и человека в той мере, в какой удается отвлечься от побудительных состояний живых систем. Сложные автоматы совр. типа могут выпол­нять операции, не предусмотренные конструктором, могут находить оптимальный закон поведения си­стемы в результате поисков и обследования обстановки. Однако в машину необходимо заложить общий кри­терий, оценивающий результаты ее работы и заправ­ляющий ее. Совр. системы управления представляют собой системы типа «человек-автомат», в к-рызС реша­ющая роль в конечном счете принадлежит человеку, автоматы же являются продолжением функций чело­века, усиливают и совершенствуют их.

Что касается вопроса о возможности создания ав­томатов нового типа, к-рые обладали бы самостоя­тельностью вплоть до способности к воспроизведению себе подобных, приспособлению к окружающей среде, к самосовершенствованию и творчеству, т. е- отно­сились бы к роду жизнеподобных систем, то он в настоящее время является открытым. Дискуссионный характер этой проблемы обусловлен рядом трудностей

и невыясненных моментов. Те определения жизни, психики, сознания, к-рые имеются в совр. биологии и психологии, имеют недостаточно точный характер, содержат чисто описат. элементы и нераскрытые пункты; они еще далеки от того, чтобы быть выра­женными с помощью тех логико-математич. средств, к-рые используются в совр. определениях понятий автомата и вычислит, машины. Одной из задач, к-рые выдвигает К. перед указ. науками, как раз и являет­ся выработка более строгих определений этих понятий. С др. стороны, существующие определения понятий системы управления, вычислит, машины, автомата и т. п. [напр., в виде машины Тьюринга (см. С. К. К лини, Введение в метаматематику, М., 1957, гл. 13; Б. А. Трахтенброт, Алгоритмы и машин­ное решение задач, М., 1960) или конечного автомата (см. Н. Е. Кобринский и Б. А. Трахтенброт, Введение в теорию конечных автоматов, М., 1962)], хотя они и носят математически-точный характер, также не­посредственно не могут служить основой анализа сравнительных возможностей автомата и мышле­ния, т. к. базируются на весьма сильных абстракциях и не пригодны для выражения всех существенно важных свойств разнообразных кибернетич. устройств. Этот характер осн. понятий, используемых при попытках сравнит, анализа интеллектуальных воз­можностей машины и человека, отражает совр. уро­вень знаний о явлениях жизни и психики, а также состояние кибернетич. техники, находящейся лишь в самом начале своего развития. Несмотря на дис­куссионный характер вопроса о будущем искусств, кибернетич. устройств, бесспорно, что с методологич. т. зр. неправомерно какое бы то ни было противо­поставление автоматов разуму общественного чело­века, приобретшего способность к мышлению в ре­зультате развития трудовой деятельности, т. к. в понятие коллективного человеч. интеллекта включает­ся и все, что человек создает для расширения воз­можностей своего мышления. Какие бы формы ни приняло в будущем развитие кибернетич. техники, в социальном отношении она всегда будет средством, используемым человеч. обществом для решения про­изводств., познавательных и др. задач.

Лит.: Энгельс Ф., Диалектика природы, М., 1955; Ленин В. И., Материализм и эмпириокритицизм, Соч., 4 изд., т. 14; Резолюция XII съезда РКП(б), в кн.: КПСС в резолюциях и решениях съездов, конференций и пленумов ЦК, ч. 1, 7 изд., М., 1954, с. 720—22; Программа КПСС, М., 1961, с. 66, 71, 74, 126—29; Котельников В. А., О пропускной способности «эфира» и проволоки в электросвязи, в кн.: Материалы к 1 Всесоюзному съезду по вопросам технич. реконструкции дела связи и развития слаботочной пром-стн. По радиосекции, [М.], 1933; Гаврилов М. А., Теория релейно-контактных схем, М.—Л., 1950; КирпичевМ. В., Теория подобия, М., 1953; Теория следящих систем, 2 изд., М., 1953; X и н ч и н А. Я., Понятие энтропии в теории ве­роятностей, «Успехи матем. наук», 1953, т. 8, вып. 3 [55]; М а р к о в А. А., Теория алгорифмов, «Тр. матем. ин-та им. В. А. Стеклова», 1954, т. 42; его же, Математическая логика и вычислительная математика, «Вестн. АН СССР», 1957, N° 8; Синтез электронных вычислительных и управляю­щих схем, пер. с англ., М., 1954; А н о х и н П. К., Особен­ности афферентного аппарата условного рефлекса и его значе­ние для психологии, «Вопр. психологии», 1955, № 6; е г о ж е, Физиология и кибернетика, «Вопр. философии», 1957, J\» 4; К о л ь м а н Э., Что такое кибернетика?, там же, 1У55. JV» 4; Соболев С. Л., Китов А. И. и Л я п у н о в А. А., Основные черты кибернетики, там же; Р о г и н с к и й В. Н., ХаркевичА. Д., Релейные схемы в телефонии, М., 1955; Харкевич А. А., Очерки общей теории связи, М., 1955; Автоматы. Сб., пер. с англ., М., 1956; М о р з Ф. М. и К и м-белл Д ж. Е., Методы исследования операций, пер. с англ., М., 1956 (им. библиогр.); Ц я н ь С ю э-с э н ь, Тех­ническая кибернетика, пер. с англ., М., 1956; Бэлэ-н е с к у И. П., Кибернетика и некоторые вопросы физио­логии и психологии, «Вопр. философии», 1957, № 3; Г о л д-м а н С, Теория информации, пер. с англ., М., 1957; Коб­ринский А. Е., Брейдо М. Г., Гурфинкель В. С, Сысин А. Я., Ц е т л и н М. Л., Якобсон Я. С, Биоэлектрическая система управления, «Докл. АН СССР», 1957, т. 117, № 1; Л я п у н о в А. А., Шестопал Г. А., Об алгоритмическом описании процессов управления, «Матем. просвещение», 1957, вып. 2; Машинный перевод, пер.

Поиск по сайту: