Проблемы кибернетики

Общие сведения  
 
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. (Кибернетика задумывалось как наука об организации сложных систем и управлении ими, которая работает везде: в ИТ, в менеджменте, в военном деле и т.д.) 
 
Впервые термин предположительно был употреблён Платоном в смысле искусства управления кораблём или колесницей. 
 
Термин в современном его значении ввёл Норберт Винер, считающийся отцом - основателем кибернетики как отдельной самостоятельной науки. Само слово использовалось и ранее Некоторые задачи кибернетики были поставлены А.А. Богдановым в его организационной науке «тектология» (всеобщая организационная наука), впоследствии забытой современниками.  
 
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, теория оптимального управления, теория распознавания образов.  
 
Кроме средств анализа, в кибернетике используются мощные инструменты для синтеза решений, предоставляемые аппаратами математического анализа, линейной алгебры, геометрии выпуклых множеств, теории вероятностей и математической статистики, а также более прикладными областями математики, такими как математическое программирование, эконометрика, информатика и прочие производные дисциплины. 
 
Различают следующие направления кибернетики: биологическая кибернетика и медицинская кибернетика, техническая и инженерная кибернетика, экономическая кибернетика, социальная кибернетика, etc. 
 
 
^ Роль и значение кибернетики 
 
Общее значение кибернетики заключается в следующих направлениях: 

5.  
   Философское значение, поскольку кибернетика дает новое представление о мире, основанное на роли связи, управления, информации, организованности, обратной связи и вероятности.
6.  
   Социальное, поскольку кибернетика дает новое представление об обществе как организованном целом.
7.  
   Общенаучное в трех смыслах: во-первых, потому что кибернетика дает общенаучные понятия, которые оказываются важными в других областях науки — понятия управления, сложно-динамической системы и тому подобное; во-вторых, потому что дает науке новые методы исследования: вероятностные, стохастические, моделирования на ЭВМ и т.д.; в-третьих, потому что на основе функционального подхода «сигнал/отклик» кибернетика формирует гипотезы о внутреннем составе и строении систем, которые затем могут быть проверены в процессе содержательного исследования.
8.  
   Методологическое, определяющееся тем, что изучение функционирования более простых технических систем используется для выдвижения гипотез о механизме работы качественно более сложных систем с целью познания происходящих в них процессов — воспроизводства жизни, обучения и так далее.
9.  
   Наиболее известно техническое значение кибернетики — создание на основе кибернетических принципов ЭВМ, роботов, ПЭВМ, породившее тенденцию кибернетизации и информатизации не только научного познания, но и всех сфер жизни.

 
 
 
Итак, кибернетика – это наука  об управлении, связи и переработке  информации. Задачей которой является повышение эффективности деятельности человека. Иначе можно сказать, кибернетика  – наука направленная на создание математической модели разума. 
 
Стоит отметить, что в кибернетике моделируются только те функции которые связаны с получением, обработкой и выдачей информации, т.е. те функции которые поддаются логической обработке. 
 
^ Проблематика кибернетики 
 
Одним из основных, камнем преткновения, является отсутствие практического формального языка для записи математических предложений и доказательств. Этот язык должен быть близким к естественному языку математики и фактически представлять собой формализацию той части естественного языка, на котором пишутся книги по математике. Реализацией языка математики является "алгоритм очевидности", который проверяет правильность математических утверждений, написанных в языке, если доказательства достаточно подробны, или находит в них пробелы, требующие расшифровки.  
 
Один из отцов аналитической философии Людвиг Витгенштейн считал, что все доступные нам законы мышления и реальности запечатаны в логике языка. Никакой другой логики у мысли нет, мышление целиком совпадает со структурами языка. Язык выполняет две функции: обмен информацией между индивидуумами и создание моделей действительности. 
 
Отсюда и вырастают остальные нерешимые, на сегодняшний день, проблемы моделирования искусственного интеллекта. 
 
Главным отличием человеческого мозга от искусственного интеллекта является гибкость мышления (ассоциативное мышление, воображение) и интуитивное восприятие. Даже маленький ребенок может отличить кошку от собаки, но для того, чтобы это смогла сделать машина нужен очень сложный алгоритм, который требуется в каждой ситуации, где требуется принимать решение. То есть машина не обладает возможностью невербального восприятия (эмоции, чувства). Проще говоря творческого мышления, которое можно разделить на три этапа: сознательная активизация накопленных знаний, интуитивный скачок к новому пониманию и логическая оценка его справедливости. Это хорошо отражено в проблеме понимания текста, машиной. 
 
У человека, читающего незнакомый текст, гипотеза о целостном смысле всего текста появляется уже на первом шаге знакомства с его первым фрагментом (А). Затем эта гипотеза переопределяется чтением второго фрагмента (В). Однако прочитанный вторым фрагмент (В) был осознан уже с учетом наличия гипотезы (А) и теперь ее надо заново переопределить, понять с учетом фрагмента (В), но и второй фрагмент после нового понимания первого тоже должен будет измениться. А определяет В, но сам, в свою очередь, определяется через А. И так по всем фрагментам текста. Определяемое становится определяющим — взаимное определение. 
 
Для логик, лежащих в основе программных систем, это ситуация означает бесконечный цикл, логический круг, который принципиально недопустим. Однако, в человеческом мышлении — это основа основ. Обычно привлекательное для программирования решение таких проблем — обратная связь, не помогает, так как не в состоянии смоделировать этот особый механизм мышления. И причина в том, что все параметры этой связи, критерии остановки циклов задает опять же человек извне системы. То есть для искусственного интеллекта необходимы самые основные действия, которые может выполнить только естественный интеллект. 
 
Точно так же машина сегодня не может работать с противоречиями. Так, чтобы одновременно было и А и не-А, чтобы нарушался закон запрещения противоречий (ЗЗП). 
 
Один из мыслителей, оказавший значительное влияние на развитие современной математики, Николай Кузанский, живший в XV веке, занимался предельными переходами и довольно просто доказал, что отрезок и окружность тождественны при переходе в бесконечность — отрезок становится бесконечной прямой, а окружность бесконечного радиуса приобретает минимальную кривизну и сливается с этой прямой. Но ведь окружность — это замкнутая кривая, а линия — разомкнута. Либо одно, либо другое — соблюдается ЗЗП в математике! А предельный переход прямо приводит к тому, что замкнутое и разомкнутое — это одно и то же. Причем ладно бы, если бы совпали какие-то несущественные признаки, а то ведь самые важные, качественно определяющие взятые объекты! Математический анализ, в его современном понимании, пользуется предельными переходами. При этом и качества, например, «треугольности», или «прямоугольности» без дополнительного обсуждения считаются неизменными. Математика боится единства противоречий. И тем самым сама ограничивает себя в своих основаниях. Вообще, ЗЗП, как выясняется, соблюдается в математике везде, кроме самих ее оснований. 
 
На данный момент современные технологии (наука) не способны построить модель логики для качественного понимания машиной информации. 
 
Так же проблемой и направлением современной кибернетики является накопление опыта машиной - то есть обучаемость. Доктор Винер первым поставил задачу по решению данной проблемы, разработав математический алгоритм для "выхода мыши из лабиринта" - мышь бегала по ходам лабиринта, утыкалась в тупики, возвращалась обратно. При этом она запоминала "неправильные ходы", никогда не повторяла их и в результате приходила к цели. Но самое главное в другом: при повторном прохождении лабиринта мышь достигала цели кратчайшим путем. То есть она училась, использовала накопленный опыт.. На основе этого появились компьютерные программы, способные обыграть в шахматы мировых чемпионов. Они способны накапливать и учитывать опыт сыгранных партий, но опять же, расчет шахматных задач происходит в рамках формальной логики замкнутой математической системы, что не требует дополнительных задач, кроме просчета имеющихся и возможных позиций всех фигур на доске. На данный момент факт обыгрывания компьютером человека сводится только к двум причинам - наличию алгоритма и большим мощностям современных компьютеров. Опять же, накопление подобного опыта требует как математических, так и технологических решений - создания баз данных, алгоритмов обращения к ним, оптимизации и прочее. 
 
Как уже говорилось вначале, кибернетика, это не только машины и компьютеры, а также автоматизация управления. Причем можно значительно упрощать даже такие сложные процессы как социальные, пользуясь массированными информационными потоками, как это делается с помощью пропаганды, рекламы и PR. «Информация уничтожает разнообразие, а уменьшение разнообразия является одним из основных методов регулирования, и не потому, что при этом упрощается управляемая система, а потому, что поведение системы становится более предсказуемым» (Стаффорд Бир). Оказалось, что выбор релевантных параметров - самое трудное в управлении сложными системами. Искусство фильтрации, искусство отделить главное от второстепенного в динамичной среде (чем и отличаются выдающиеся менеджеры и политики) гораздо важнее формализации, при которой под ковер системной интеграции заметается куча упрощенных параметров, скрытых строками кода от постоянного контроля. В современной экономике и политике используются такие поздние достижения кибернетики, как в работах Рассела Акоффа и Валентина Турчина «Феномен науки». Разработка формальных языков, описывающих параметры качественных изменений систем (метасистемный переход) и структурирующих идеалы, цели и задачи, остается серьезнейшей задачей интеграции гуманитарных наук. 
 
Еще одним интересным моментом современной кибернетики является огромное количество антиутопических книг и фильмов, вошедших в нашу культуру, повествующих о поработивших мир компьютерах которые вдруг стали умнее человека и решили, что человек им не нужен, или нужен. но в сугубо утилитарных целях. Развитие этих идей тоже несложно последить. Начиная с С. Лема, "Космическая Одиссея 2006", можно увидеть, что компьютер, пользуясь формальной логикой рассчитывает, что полет будет неудачным и бунтует. После того, как его хотят выключить - пытается предотвратить действия экипажа. В кинофильме "Терминатор" и некоторых подобных, мы наблюдаем картину угрозы ядерной войны, развязанной машинами, вследствие опять же с их логическим решение покончить со всеми врагами сразу. На примере этих двух произведений можно сделать вывод, что сильная сторона искусственного интеллекта, то есть формальная логика и беспристрастность становятся камнем преткновения, когда компьютер делает логически обоснованный, но далеко не верный вывод, а мощность и интеллект становятся идеальным инструментом в руках электронного тирана. Еще одно направление - это наоборот очеловечивание машины и превращение в новую форму развития эволюции. Эти идеи высказывал Айзак Азимов, Роджер Желязны, Олди в фильме "Я робот". То есть когда машина помимо огромных интеллектуальных и вычислительных возможностей получает и человеческие. Новая форма наследует лучшие стороны и людей и машин. Примечательно то, что почему-то в данных произведениях новые существа так и не становятся счастливыми. Третий вариант "Матрица", повествует совсем о мрачном будущем, кстати именно в нем воплощен современный принцип воспроизводства и саморазвития машин, когда компьютеры производят компьютеры. Катастрофа происходит после того, как человек отменяет один из "законов робототехники", Айзака Азимова - "робот не может причинить вреда человеку". Вообще проблема искусственного интеллекта, как и проблема клонирования - одна из наиболее обсуждаемых проблем в мире. Обе эти вещи претендуют на то, что с одной стороны ставят человека на уровень Творца, а с другой - сдвигают его на второе место в пищевой цепочке. Роль человека становится все меньше и меньше, потому что машина все делает лучше. Кстати в данный момент эту тенденцию можно видеть на производстве в высокоразвитых странах - заводы автоматизируются, рабочего сменяет робот, а бригадира – системный администратор. Что приводит к снижению количества рабочих мест, хотя и позволяет предприятиям получать большую прибыль. Люди идут в сферу обслуживания, развлечений, экономики и финансов, культуры. С повышением уровня жизни снижается рождаемость и т.д. и т.п. С изменением формы труда, перехода с ручного на интеллектуальный происходит и изменение в развитие тела человека – удлинение пальцев, увеличение объема головного мозга, уменьшение мышечной массы и пищеварительной системы, усиление зрительного аппарата, изменение осанки. Также, постепенно внедряясь в во все области жизни автоматизация постепенно не оставляет места человеку и люди, управляющие этими машинами обретают огромную власть. 
 
 
Вывод: 
 
На сегодняшний день не существует алгоритмов и аппаратных средств способных в той или иной степени приблизить решение главной задачи кибернетики – моделирование искусственного интеллекта. 
 
С развитием кибернетики человечество перейдет на новый уровень бытия - смена жизненных приоритетов, смена идеологии, политики, возможно и физиологии человека.