КАТЕГОРИИ 7 страница

Передача информации осуществляется при помощи сигналов — физич. процессов, у к-рых определ. пара­метры находятся в определенном (обычно однознач­ном) соответствии с передаваемой информацией. Установление такого соответствия наз. кодировани­ем. Хотя на передачу сигналов расходуется энергия, количество ее в общем случае не связано с количест­вом, а тем более с содержанием передаваемой инфор­мации. В этом состоит одна из принципиальных осо­бенностей процессов управления: управление боль­шими потоками энергии может осуществляться при помощи сигналов, требующих для своей передачи незначит, количества энергии. Получившая в наст, время широкое развитие т. п. статистич. теория ин­формации возникла из потребностей техники связи и указывает пути повышения пропускной способно­сти и помехоустойчивости каналов передачи информа­ции. Главной задачей этой теории является опреде­ление меры количества информации в сообщениях в зависимости от вероятности их появления. Редким сообщениям приписывается большее количество ин­формации, а частым — меньшее; количество инфор­мации в сообщении измеряется изменением в степени неопределенности ожидания нек-рого события до и после получения сообщения о нем. Статистич. теория

информации имеет фундаментальное науч. значение, далеко выходящее за пределы теории связи. Уста­новлена глубокая аналогия и связь между понятием энтропии в статистич. физике и статистич. мерой количества информации. Энтропия любой физич. системы может рассматриваться как мера недостатка информации в данной системе. С увеличением энтро­пии системы количество информации уменьшается, и наоборот. В связи с этим представляется возможным подойти с количеств, стороны к оценке информации, содержащейся в физич. законах, к информации, получаемой при физич. экспериментах, и т. д. Статистич. теория информации позволяет также полу­чить общее определение понятия организации и количеств, меру для оценки степени организации любой системы. Именно, степень организации изме­ряется тем количеством информации, к-рое нужно ввести в систему, чтобы перевести ее из начального беспорядочного состояния в заданное организован­ное состояние. Однако в статистич. теории информа­ции не учитывается смысл и ценность передаваемых сообщений, а также возможность дальнейшего ис­пользования полученной информации. Эти вопросы составляют предмет др. науч. направления — се-мантич. теории информации, к-рая находится в стадии становления. Семантич. теория информации зани­мается изучением сущности процессов выработки информации живыми организмами, исследованием возможностей и методов автоматич. опознавания образов, классификацией информации, изучением процессов выработки понятий и т. п. Вопросы, от­носящиеся к области этой теории, приобретают зна­чение в связи с работами по моделированию процессов накопления «опыта» и опознавания образов, свойст­венных живым организмам, с помощью как элект­ронных программно-управляемых машин универс. назначения, так и спец. устройств.

К числу дисциплин, составляющих теоретич. основу К., помимо теории информации, относятся: теория программирования, теория алгоритмов, теория управляющих систем, теория автоматов и нек-рые др. Теория программирования в широком смысле может рассматриваться как теория методов управле­ния. Она исследует способы использования информа­ции с целью определения линии поведения (програм­мы) управляющих систем в зависимости от конкрет­ной обстановки. Способность в той или иной степени оценивать обстановку и вырабатывать нек-рую про­грамму поведения — вырабатывать решения, приво­дящие к достижению нек-рой цели,— присуща любым системам управления, как естественным (си­стемы живой природы), так и искусственным (технич. устройства). По своему характеру процессы выработ­ки решений весьма многообразны. Они могут осуще­ствляться, напр., в виде случайного выбора решения, в виде выбора по аналогии, путем логич. анализа и т. д. В К. для анализа систем управления широко используются математич. методы выработки опти­мальных (т. е. наилучших в к.-л. отношении) решений, таких, как линейное и динамич. программирование, статистич. методы нахождения оптимальных решений и методы теории игр. После того как определена общая линия поведения системы, необходимо выяснить, какие конкретные шаги и в какой последовательности нужно осуществить, для того чтобы достигнуть поставленной цели. При решении этой задачи используются сред­ства теории алгоритмов. Следующий круг вопросов, относящихся к методике управления, связан с ис­следованием возможностей реализации выработан­ных решений и алгоритмов в системах, обладающих определ. свойствами; он составляет сферу общей тео­рии программирования. Теория программирования в узком смысле этого слова занимается разработкой

498 КИБЕРНЕТИКА

методов автоматизации процессов переработки инфор­мации и способов представления различных алгорит­мов в форме, необходимой для их реализации на электронных программно-управляемых машинах.

Одна из осн. задач К.— сравнит, анализ и выяв­ление общих закономерностей процессов переработки информации и управления, происходящих в естеств. и искусств, системах. К. выделяет следующие осн. классы таких процессов: мышление; рефлекторная деятельность живых организмов; изменение наследств. информации в процессе биологич. эволюции; пере­работка информации в различных автоматич., эко-номич. и административных системах, а также в науке.

Общее описание управляющих систем, их взаимо­действия с управляемыми системами, а также раз­работка методов построения управляющих систем составляют задачу теории управляющих систем. Примерами управляющих систем, на основе изучения к-рых строится эта теория, могут служить: нервная система животного, программно-управляемые вы­числит, машины, системы управления технологич. про­цессами и др. Большую роль в теории управляющих систем играет рассмотрение абстрактных систем управления, представляющих собой математич. схемы (модели), сохраняющие информац. свойства соответств. реальных систем. В рамках К. возникла спец. логико-математич. дисциплина — теория автоматов, изучающая важный класс абстрактных автома­тов, т. н. дискретные автоматы, т. е. системы, в к-рых перерабатываемая информация выражается квантованными сигналами, множество к-рых конечно. Значит, место в теории автоматов занимает логико-математич. анализ т. н. нервных (или нейронных) сетей, моделирующих функциональные элементы мозга.

Важным свойством сложных систем управления яв­ляется иерархичность управления, к-рая состоит в том, что для реализации нек-рой функции управления строится ряд механизмов (или алгоритмов) с после­довательно возрастающими уровнями управления. Не-посредств. управление исполнит, органами осуще­ствляет гл. обр. механизм управления низшего уров­ня. Работу этого механизма контролирует механизм 2-го уровня, к-рый сам контролируется механизмом 3-го уровня и т. д. Сочетание принципа иерархичности управления с принципом обратной связи придает системам управления свойство устойчивости, состоя­щее в том, что система автоматически находит опти­мальные состояния при довольно широком круге изменений внешней обстановки. Эти принципы обес­печивают приспособляемость систем управления к изменяющимся условиям и лежат в основе биологич. эволюции, процессов обучения и приобретения опыта живыми организмами в течение их жизни; постепенная выработка условных рефлексов и их наслаивание являются не чем иным, как повышением уровней управления в нервной системе животного. Прин­ципы иерархичности управления и обратной связи используются также при построении сложных управляющих систем в технике.

При изучении систем управления возникают два рода вопросов: один из них относится к анализу структуры системы управления и определению алго­ритма, реализуемого ее управляющими органами; другой — к синтезу (из данных элементов) системы, обеспечивающей выполнение заданного алгоритма. Общими требованиями, к-рыми руководствуются при этом, являются обеспечение заданного быстродействия системы, точности работы, минимального количества элементов и надежности функционирования системы. Весьма плодотворным при исследовании структуры систем управления, в т. ч. экономич. систем, воен-

ных или административных организаций, является метод их математич. моделирования. Он состоит в представлении исследуемого процесса в виде си­стемы уравнений и логич. условий. Общий алгоритм (система уравнений) моделирования любого процесса включает в себя, как правило, две осн. части: одна часть описывает работу исследуемой системы управ­ления (или управляющего алгоритма, если изучается к.-л. новый управляющий алгоритм), а вторая часть описывает (моделирует) внешнюю обстановку. Пов­торяя многократно процесс решения системы уравне­ний при ее различных характеристиках, можно изу­чить закономерности моделируемого процесса, оце­нить влияние отд. параметров на ого протекание и выбрать их оптимальные значения. Кроме матема­тич. моделирования, в К. применяются и др. виды моделирования, сущность к-рых сводится к замене изучаемой системы изоморфной ей системой (см. Изоморфизм), к-рую удобнее воспроизвести и изучить в лабораторных условиях.

Особый интерес с т. зр. К. представляют самоорга­низующиеся системы управления, обладающие свой­ством самостоятельно переходить из произвольных начальных состояний в определ. устойчивые состоя­ния. Состояние таких систем изменяется под влия­нием внешних воздействий случайным образом, но благодаря спец. регулирующим механизмам высших уровней эти системы отбирают наиболее устойчивые состояния, соответствующие характеру внешних воз­действий. Свойство самоорганизации может прояв­ляться только у систем, обладающих определ. сте­пенью сложности, в частности избыточностью струк­турных элементов, а также случайными, меняющимися в результате взаимодействия с внешней средой, свя­зями между нок-рыми из них. К таким системам от­носятся, напр., сети нейронов мозга, нек-рые типы колоний живых организмов, искусств, самооргани­зующиеся электронные системы, а- также нек-рые типы сложных экономич. и адм. объединений.

По своим теоретич. методам К. является матема­тич. наукой, широко использующей аналогии и моде-' лированио. А. Н. Колмогоровым выдвинута более широкая трактовка теоретич. К., охватывающая не только математич. теорию процессов управления, но и систематич. изучение различных физич. принципов работы систем управления с т. зр. их способности нести и перерабатывать информацию. При этом в К. включается рассмотрение таких, напр., вопросов, как зависимость предельного быстродействия систем управления от их размеров, обусловленная конеч­ностью скорости распространения света, ограничения возможностей систем малых размеров в однозначной переработке информации, связанные с проявлением законов квантовой физики, и т. п. Такой подход откры­вает широкие возможности дальнейшего развития К.

Значение К. для науки и техники. Значение К. для научно-технич. прогресса определяется возросшими в наст, время требованиями к точности и быстродей­ствию систем управления, а также усложнением самих процессов управления и связано прежде всего с созданием и внедрением электронных вычислит, машин. Эти машины работают по заранее составлен­ным программам, способны выполнять сотни тысяч и миллионы арифметич. и логич. операций в секунду и обладают запоминающими устройствами для хра­нения многих миллионов чисел. Можно выделить две оси. области применения К. в технике: 1) для управления машинами и комплексами машин в про­мышленности, на транспорте, в военном деле и т. д.; 2) применение средств К., особенно вычислит, машин, для выполнения трудоемких расчетов и моделиро­вания различных динамич. процессов. Наиболее яр­кий пример — применение электронных машин для

КИБЕРНЕТИКА 499

расчетов траектории движения искусств, спутников земли, межконтинентальных и космич. ракет и др. Применение электронных машин в области науч. и технич. исследований и разработок позволяет во мн. случаях сократить эксперимент, исследования и натурные испытания, что приводит к значит, эко­номии материальных средств и времени при реше­нии науч. проблем и создании новой техники. Большие перспективы для повышения производительности на­уч. работы имеет проблема непосредств. взаимодей­ствия человека и информац. машины в процессе творч. мышления при решении науч. задач. Науч. творчество включает в себя значит, работу по подбору информа­ции, ее обобщению и представлению в форме, удобной для анализа и выводов. Такая работа вполне может выполняться машиной в соответствии с запросами и указаниями человека. Вычислит, машины уже нахо­дят практич. применение в области автоматиза­ции научно-информационной работы и перевода иностр. текстов. Эти машины имеют особенное зна­чение в связи с ростом объема науч. и др. литературы.

В силу характера К., как науки о закономерностях процессов, протекающих в системах управления самой различной природы, она развивается в тесной связи с целым рядом др. областей знания. Примене­ние результатов и методов К., использование элект­ронных вычислит, машин уже показали свою плодо­творность в биологич. науках (в физиологии, генетике и др.), в химии, психологии и т. д.

Идеи и средства К. и математич. логики, будучи примененными к изучению языка, породили новое науч. направление — лингвистику математическую, являющуюся основой для работ в области автомати­зации перевода с одного языка на другой и играющую важную роль в разработке информационно-логич. машин для различных областей знания. С др. сторо­ны, фактич. материал наук, имеющих дело с реальны­ми системами управления и переработки информации, а также возникшие в этих науках проблемы являются источником дальнейшего развития К. как в ее тео­ретическом, так и в связанном с техникой аспектах. Так, за последние годы возникла новая область тех­нической К.— бионика, занимающаяся изучением систем управления и чувствит. органов живых организмов с целью использования их принципов для создания технич. устройств. Разработка подоб­ных систем, в свою очередь, позволяет более глубоко подойти к пониманию процессов, происходящих в системах управления живой природы. В качестве примера можно указать на изучение структуры моз­га, обладающего исключит, надежностью. Выход из строя довольно значит, участков мозга в результате операций иногда не приводит к потере к.-л. функций за счет своеобразной их компенсации др. участками. Это свойство представляет большой интерес для тех­ники.

С филос. т. зр. большое значение имеет то, что К., особенно такие ее разделы, как теория самооргани­зующихся систем, теория автоматов, теория алго­ритмов и др., а также развившиеся в рамках К. мето­ды моделирования способствуют более глубокому изучению систем управления живых организмов, раскрытию закономерностей функционирования нерв­ной системы животных и человека, познанию харак­тера взаимодействия между организмом и внешней средой, изучению механизмов мышления; особенно большое научное и практич. значение имеет исследова­ние с кибернетич. т. зр. деятельности головного мозга человека, к-рый обеспечивает возможность восприя­тия и переработки огромного количества информации в органах малого объема с ничтожной затратой энер­гии. Этот комплекс проблем является источником важных идей К., в частности идей, относящихся к

путям создания новых автоматич. устройств и вы­числит, машин.

Методика применения К. в нейрофизиологии в об­щих чертах такова. На основе эксперимент, иссле­дования, данных физиологии и результатов К. стро­ится рабочая гипотеза о нек-рых механизмах работы головного мозга. Правильность и полнота этой ги­потезы проверяются при помощи моделирования; в универсальную вычислит, машину (или спец. авто­матич. устройство) вводится программа, выражаю­щая эту гипотезу; анализ работы машины показывает, насколько полным и точным было содержавшееся в гипотезе представление об изучаемых механизмах мозга. Если эти механизмы изучены неполно и ги­потеза несовершенна, то машина не будет обнаружи­вать (т. е. моделировать) тех процессов, к-рые пыта­ются в ней воспроизвести. В этом случае анализ работы кибернетич. модели может привести к выяв­лению дефектов гипотезы и к постановке новой серии экспериментов; на основе последних выдвигается новая гипотеза и строится более совершенная модель и т. д., пока не удастся построить автомат, достаточно хорошо моделирующий изучаемые нервно-физиоло-гич. процессы; осуществление такого автомата под­тверждает справедливость представлений, состав­ляющих гипотезу. Такой способ исследования, с одной стороны, приводит к созданию новых, более сложных автоматов (программ), а с другой — к более полному выявлению механизмов работы голов­ного мозга. В частности, применение его показало, что возможно дать анализ сложных форм функциони­рования головного мозга на основе относительно простых принципов. На этом пути удалось, напр., найти подход к анализу способности головного мозга решать сложные проблемы (и создать специальные автоматы, моделирующие решение этих проблем); достигнуть успехов в изучении проблем обучения и самообучения и т. д. Для изучения проблемы обучения и создания самообучающихся систем боль­шое значение приобретает использование принципов выработки условных рефлексов и вообще методов изучения головного мозга, разработанных И. П. Пав­ловым. Эти методы помогают в решении проблемы отбора из всей поступающей в управляющую систему информации той ее части, к-рая имеет достоверный и полезный для данной системы характер, а также в решении проблемы сокращения числа пробных взаимодействий с внешней средой и в др. вопросах. С проблемами этого рода тесно связаны работы по изучению принципов оптимальной организации по­исковых действий в неизвестной среде и исследования по выявлению методов оптимального управления сложными системами.

Для более глубокого анализа нек-рых сложных форм работы мозга большое значение имеют исследо­вания по созданию машин, способных опознавать образы, и особенно машин, способных обучаться такому опознаванию; эти исследования непосредствен­но связаны с работами по конструированию автоматов, могущих воспринимать человеч. речь и «читать» пе­чатный текст. Следует отметить также кибернетич. модели «черепах», «мышей» и т. д., действиям к-рых придается внешнее сходство с поведением животных; эти модели приобретают научную ценность в том случае, если преследуют цель проверки к.-л. науч­ных гипотез.

Большое значение для исследования принципов* управления и переработки информации в головней^ мозге имеет разработка теории нервных сетей,, в.: создании к-рой большую роль сыграли У. Мак-КаляоК'.-и В. Пите. В основе деятельности мозга лежит." функционирование сложных систем особым вбра^ зом соединенных между собой нейронов; в щлх.^

500 КИБЕРНЕТИКА

системах проявляются закономерности, отсутствующие в работе отд. нейронов или относительно простых их групп. Изучение таких систем связано с большими трудностями, для преодоления к-рых приходится сочетать эксперимент, исследования с использованием метода моделирования и абстрактно-математич. спо­соба рассмотрения, в частности аппарата совр. ло­гики. Значение теории нервных сетей состоит в том, что эта теория служит источником рабочих гипотез, к-рые проверяются на экспериментальном нейро­физиология, материале. В случае, если анализу под­лежат сложные формы деятельности мозга (обучение, узнавание образов и т. п.), средств одной лишь теории нервных сетей оказывается недостаточно; поэтому приходится начинать с изучения системы правил переработки информации, лежащих в основе изуча­емых форм деятельности мозга, и лишь потом создавать гипотезы о структуре реализующей их нервной сети и строить ее логико-математич. модели. Большой интерес для нейрофизиологии представляет разра­ботка моделей, включающих случайным образом соединенные между собой элементы и способных в процессе работы самоорганизовываться и приобретать целесообразное поведение, а также изучение различ­ных форм кодирования информации в центральной нервной системе и перекодирования ее в нервных центрах. Использование теории вероятностей и тео­рии информации открывает путь точному анализу закономерностей переработки информации в нервной системе.

Большой интерес с т. зр. К. представляет изуче­ние естеств. способов кодирования наследств, инфор­мации, обеспечивающих сохранение огромных коли­честв информации в ничтожных объемах наследств. вещества, содержащего уже в зародышевой клетке осн. признаки взрослого организма.

Результатом взаимодействия К. с др. областями знания является углубление связи К. с практикой. Так, осуществляемый средствами К. анализ работы самоорганизующихся систем управления, функцио­нирующих в организме человека и животных, все более приобретает непосредственно практич. значе­ние. Напр., К. уже оказывает существ, помощь в борьбе за здоровье людей. Причины многих заболева­ний (грудная жаба, гипертония и др.) тесно связаны с нарушением процессов управления деятельностью внутр. органов, осуществляемого головным мозгом; большую роль в развитии заболеваний играет воз­никновение патология, форм управления, вызываю­щих стойкое изменение в функционировании отд. органов и систем организма; кибернетич. подход к изучению такого рода болезней указывает новые пути мед. воздействия на больной организм. Использова­ние К. в невропатологии и психиатрии привело в наст, время к созданию представлений о нейрофизио­логия, механизмах возникновения треморов, на­рушений координации движений, психозов навяз­чивости и др.; на этой основе разрабатываются новые методы нейрохирургия, лечебного вмешательства. Использование К. позволило создать ряд аппара­тов, возмещающих утраченные или временно выклю­ченные функции организма (таковы, напр., автомат «Сердце-легкие», позволяющий полностью отключить сердце и малый круг кровообращения, заменяя то и другое на время хирургия, вмешательства; активные моторизованные протезы конечностей, управляемые биоэлектрич. потенциалами мышц культи; автоматы для искусств, дыхания и др.). Проводятся экспери­менты по созданию приборов для чтения для слепых. Во все возрастающей степени К. используется для целей мед. диагностики. С ее помощью реализован ряд синтез-анализаторных аппаратов для автоматич. получения картины движения электрич. диполя серд-

ца (по электрокардиограммам), для анализа биоэлект­рич. потенциалов мозга, для синтезирования цело­стной картины электрич. поля мозговой коры и для вариационно-статистич., аутокорроляционной и т. д. обработки кривых патофизиология, процессов. В отд. клинич. отраслях ведутся работы по программирова­нию сводных диагностич. таблиц, основываемых на массовом материале и обещающих в будущем возмож­ность использовать консультацию электронных машин в постановке диагнозов в сложных случаях и на ранней стадии тяжелых заболеваний.

К. в социалистическом обществе. В обществе име­ются области управления, к к-рым применима К.; таковы машины и системы машин, технология, про­цессы, транспортные операции, деятельность коллек­тивов людей, решающих определ. задачи в области экономики, воен. дела и т. д. По мере прогресса об­ществ, произ-ва, науки и техники, с одной стороны, растут трудности в организации управления, а с дру­гой — повышаются требования к его качеству, т. к. управление должно становиться все более и более точ­ным и оперативным. Особенно большие требования предъявляются к процессам управления в социали-стич. об-ве, т. к. в нем осуществляется плановое развитие экономики и культуры. Ленин неоднократ­но указывал на значение науч. организации управ-ленч. труда. В статье «Лучше меньше, да лучше», советуя привлекать к работе в советском госаппарате безупречных коммунистов и рабочих, он обратил внимание на то, что они «... должны выдержать испы­тание на знание основ теории по вопросу о нашем госаппарате, на знание основ науки управления...» (Соч., т. 33, с. 449). Ленин требовал науч. разработки вопросов организации труда и специально труда управленческого. Следуя указаниям Ленина, КПСС всегда уделяла большое внимание совершенствованию процессов управления в сов. об-ве. Для разработки методов управления, для повышения эффективности управленч. труда в социалистич. об-ве примене­ние К. имеет исключительно важное, общегосударств. значение. К. вырабатывает такие методы, создает такие науч. и технич. средства, к-рые позволяют осуществлять в оптимальном режиме процес­сы управления в нар. х-ве и адм. деятельности, в н.-и. работе, т. е. достигать поставл. целей с наимень­шими затратами времени, труда, материальных средств и энергии. Планомерное, осуществляемое под руководством Коммунистич. партии и социали­стич. гос-ва применение средств К. имеет важней­шее значение для оптимального управления целена­правленным, высокоэффективным и хорошо органи­зованным трудом строителей коммунизма. Поэтому КПСС требует полностью использовать и поставить на службу строительству коммунизма науч. и тех­нич. возможности К. В ходе развернутого строитель­ства коммунизма в СССР, как говорится в Программе КПСС, получат широкое применение «...кибернетика, электронные счетно-решающие и управляющие уст­ройства в производственных процессах промышлен­ности, строительной индустрии и транспорта, в на­учных исследованиях, в плановых и проектно-кон-структорских расчетах, в сфере учета и управления» (1961, с. 71).

К. составляет теоретич. фундамент комплексной автоматизации производств, процессов. Совр. уро­вень развития производит, сил социалистич. об-ва требует все более широкого применения в управле­нии учреждениями, предприятиями, цехами, произ­водств, участками и т. д. автоматизированных си­стем, основанных на использовании методов К. и электронной вычислит, техники. Успешное осу­ществление автоматизации создает возможности для резкого повышения производительности труда,

КИБЕРНЕТИКА 501

увеличения выпуска продукции, достижения ее опти­мальной себестоимости и улучшения качества. Важ­нейшее значение имеет применение К. в управлении экономикой и в экономич. исследованиях, а также в сфере учета, статистики, адм. деятельности, комму­никаций и т. д. Говоря о приложении К. в экономике, следует различать применение электронных машин для автоматизации процессов сбора и переработки информации и применение математич. средств К. (аппарата теории игр, линейного и динамич. про­граммирования, теории массового обслуживания, методов исследования операций и др.) для исследова­ния экономич. проблем и нахождения оптимальных экономичных решений. Внедрение автоматизации обес­печивает быстроту, точность и полноту сбора и об­работки информации, улучшение качества управле­ния при значит, сокращении штатов обслуживающего персонала. Математич. методы решения экономич. проблем позволяют вырабатывать оптимальные варианты планирования, распределения имеющихся сил и средств и в конечном счете получать макси­мальный экономич. эффект при данных затратах. Наибольший эффект от применения методов К. в экономике будет достигнут при создании единой гос. информационно-вычислит. службы в виде террито­риальной сети мощных вычислит, центров, связан­ных между собой и с учреждениями обслуживаемых районов линиями автоматич. связи. Такую систему можно рассматривать как кибернетич. макросистему, в отличие от отд. кибернетич. устройств, к-рые по сравнению с такой системой будут являться микро­системами. Идея построения единой информационно-вычислит. службы социалистич. государства не имеет ничего общего с рассуждениями нек-рых зап. фило­софов и социологов о будущем подчинении людей машинам, об «обществе машин» и упадке человечества. Наоборот, роль человека в такой системе возрас­тает, т. к. он будет выполнять действительно творч. функции, будет иметь все необходимые данные для решений и широкие возможности для науч. экспери­ментирования.

Автоматизация произ-ва и управления экономикой, как процесс, протекающий в масштабе нар. х-ва и его отд. областей, влечет за собой важные послед­ствия экономич., политич. и культурного характера. Эти последствия в корне различны при капитализме и при социализме. Внедрение кибернетич. техники при капитализме приводит к массовой безработице, к переходу работников на менее квалифицированную и хуже оплачиваемую работу; оно усиливает экономич. депрессии и кризисы, резко обостряя противоречия бурж. об-ва. Внедрение автоматизации капитали­стами преследует цель получения сверхприбылей и происходит крайне неравномерно. Наоборот, социа­лизм открывает широчайшие возможности развития кибернетич. техники. Программа КПСС рассматрива­ет все более полную автоматизацию производств, процессов как необходимую составную часть создания материально-технич. базы коммунизма. Планомерное и продуманное внедрение кибернетич. техники в различные области жизни общества ведет при социа­лизме к улучшению условий труда, к стиранию гра­ней между умств. и физич. трудом, к подъему мате­риального, культурного и технич. уровня трудя­щихся. Создавая возможности резкого сокращения рабочего дня, К. открывает перед людьми коммуни-стич. об-ва широкие возможности приложения своих сил в науке, искусстве, спорте и т. п.

В социалистич. об-ве имеются широкие возмож­ности использования К. в науках, изучающих об-во. К. уже показала свою применимость в социо-логич. исследованиях, в моделировании нек-рых социальных процессов и т. д. Перспективным яв-

ляется применение К. к ряду вопросов юридич. науки и практики (накопление и. обработка юридич. инфор­мации на информационно-логич. машинах, подготовка материалов для кодификации права и т. д.). Большое значение имеет применение идей и средств К. в теории и практике обучения (разработка оптимальных ал­горитмов обучения, применение в обучении киберне­тич. устройств и т. д.). Развитие К. выдвинуло задачу исследования надежности работы технич. устройств и человека, имеющую важнейшее научно-технич. и социальное значение.

Поиск по сайту: