Главная · Поиск книг · Поступления книг · Top 40 · Форумы · Ссылки · Читатели

Настройка текста
Перенос строк


    Прохождения игр    
SCP-457: Burning man
SCP-081: Spontaneous combustion virus
SCP-381: Pyrotechnic polyphony
Почему нет обещанного видео

Другие игры...


liveinternet.ru: показано число просмотров за 24 часа, посетителей за 24 часа и за сегодня
Rambler's Top100
Философия - Лийв Э.Х. Весь текст 443.43 Kb

Инфодинимика: Обобщенная энтропия и негэнтропия

Предыдущая страница Следующая страница
1 ... 16 17 18 19 20 21 22  23 24 25 26 27 28 29 ... 38
воздействия на более высоком уровне имеют более высокую эффективность  и
влияют на большое количество систем. Можно элиминировать большие области
поиского поля и тем самым упростить процессы выбора и управления.
   Несмотря на эвристические и др. методы упрощения  модели  многих  ре-
ально существующих систем остаются слишком сложными, чтобы  ими  до  сих
пор удавалось пол-ностью управлять при  помощи  количественных  методов.
Это не значит, что кибернетика не занимается сложными системами.  Наобо-
рот, кибернетики стараются найти воз-можности управления над  всеми  су-
ществующими в мире сверхсложными системами, в  том  числе  и  над  самим
уни-версумом. Нет областей в мире  или  обществе,  где  кибер-нетики  не
предлагали бы новые модели систем и методы их применения. Часто ОЭ и ОНГ
моделей намного меньше, чем в реальных системах. А создание  гомоморфной
модели явля-ется наиболее существенным этапом на пути к управлению  сис-
темой. Перечисляем только некоторые наиболее широко развивающиеся облас-
ти.
   1.	Системы экономического развития, фирмы,  отрасли,  государственные
системы экономического плани-рования.
   2.	Глобальные системы развития народонаселения и экосистемы  (Римский
клуб и его наследники).
   3.	Демографические системы исследования социал-поли-тических  тенден-
ций развития.
   4.	Системы  автоматизации  производства,  роботизации,  автоматизации
проектирования сложных комплексов.
   5.	Системы коммуникации и  связи.  Многофункциональ-ные  компьютерные
сети, инфокомбайны. Интернет.
   6.	Научные, теоретические и экспериментальные системы. Вычислительные
эксперименты. Системы научно-тех-нической информации.
   7.	Медицинские системы диагностики, моделирования.  Компьютерная  то-
мография.
   8.	Системы искусственного интеллекта. Экспертные системы.  Лингвисти-
ческие системы и восприятия образов.
   9.	Системы компьютерного обучения. Интерактивные  программы  усвоения
междисциплинарных направле-ний. Электронные тренажеры.
   10.	Системы, содержащие конфликтные ситуации,  дело-вые  или  военные
игры, статистические игры с при-родой.
   11.	Прогнозы систем будущего, начиная с прогнозов погоды и климата до
прогноза развития человечества и универсума на много тысяч  и  миллионов
лет вперёд.
   Во всех перечисленных областях  в  последние  десятилетия  достигнуты
большие успехи. Успехи осно-вываются в первую очередь на разработке нам-
ного более совершенных математических моделей, которые отражают  зависи-
мости между большим количеством факторов. Ком-пьютерная  обработка  даёт
возможность разработать и про-анализировать намного более сложные  моде-
ли, в т.ч. кон-цептуальные [ 121 ]. В результате получены модели, распо-
ло-женные намного ближе к реальной действительности, и расширены области
их дейсвия. Быстрый рост методов моделирования, техники обработки инфор-
мации и прог-раммирования дали возможность резко усовершенствовать мето-
ды управления. Это мы особенно ясно наблюдаем в областях управления эко-
номическими организациями, ста-тистическими ведомствами, системами авто-
матизации производства, коммуникации, искуcственного интеллекта и обуче-
ния.
   Одновременно все отчётливее выявляется неполнота  и  неопределённость
многих основных моделей реальных систем [ 118 ]. Несмотря  на  многофак-
торность, модели дают сов-падающие с реальными объектами данные только в
ог-раниченной области. Отсутствие показателей ОЭ и ОНГ  ограничивает  их
использование в целях управления. Пов-торяется история с  прогнозами  на
первой половине 20 века. Предполагалось, что развитие науки,  техники  и
энергетики решают все проблемы человечества и наступает эпоха  всеобщего
благоденствия. Очень скоро, уже на второй половине 20 века  стало  ясно,
что далеко не все надежды оптимистов исполняются. Наука, техника и энер-
гетика сти-хийно развиваются, но планировать, предсказать направление их
развития очень трудно. Если некоторые вопросы выясняются,  то  возникает
сразу намного больше новых вопросов и проблем. Методы получения  атомной
энергии впервые начали применять в военных целях. Новые лекарства  (нап-
ример антибиотики) становятся неэф-фективными при появлении новых  видов
болезней и вирусов. Новые полимеры не так  уж  дешёвые  и  влияют  часто
вредно на здоровье людей.
   Точно с такими же переоценками мы встречаемся на второй  половине  20
века при рассмотрении достижений информатики и кибернетики.  Распростра-
няются взгляды, как-будто человечество имеет мощные средства для переда-
чи и обработки информации и все проблемы оптимального уп-равления  реша-
ются, после чего человечество  идёт  навстречу  обществу  благоденствия.
Фактически огромное увеличение потоков информации и дезинформации больше
затрудняет, чем облегчает определение оптимальных направлений  и  вообще
усложняется все управление функционированием систем. То, что внешне  по-
хоже на информацию, в большой части представляет  собой  полуправду  или
субъективное, одностороннее мнение отдельных личностей, фирм или органи-
заций. Хорошо, если эти личности честно  хотят,  не  ошибаясь,  передать
правдоподобную информацию. Во многих случаях передаётся намеренно однос-
торонняя информация с целью получения какой-то личной выгоды или  введе-
ния в заблуждения конкурентов. В условиях ограниченности вре-мени стано-
виться всё труднее проверить, отсеять не-существенную информацию, точнее
шум, от существенного и принять правильное решение. Тем более, что окру-
жающая среда и сам развивающийся субъект находятся в процессе  непрерыв-
ного изменения. В результате этого управляемость процессов в обществе не
увеличивается, часто уменьшается. Судьба человечества  может  стать  все
более непредсказуемым и зависимым от многих случайных факторов. Развитие
человечества может пойти в сторону гибели.
   Причиной таких отрицательных тенденций является иллюзорность обилия и
полноты  информации  и  инфор-мированности  (ОНГ).  В   действительности
большинство пере-даваемых "сообщений" ничего  общего  с  информацией  не
имеет. Они, как говорится, являются только "шумом", который только меша-
ет процессам передачи настоящей информации. В настоящее время измеряется
в передаваемых сообщениях формальное количество информации по битам. При
этом часто отвлекаются от смыслового содержания ин-формации, от её  цен-
ности для получателя, от её эф-фективности и от существенности для  цели
системы, её принимающей. Поэтому очень трудно оценить начальную ОЭ  сис-
темы, её рост по времени и количество ОНГ, вводимой управляющей системой
в ходе управления. В результате этого часто невозможно  определять  сте-
пень управляемости сис-темы, которая выражается отношением
   ОНГмин .
   ОЭмакс
   Система является полностью управляемой,  если  степень  управляемости
равняется 1,0, т.е. если количество OНГмин системы равно количеству  OЭ-
макс. . OЭмакс показывает максимально возможную ОЭ системы без  внутрен-
них связей между её элементами. OНГмин показывает минимально  воз-можную
ОНГ, учитывая наличие разных комбинаций связей, структуры и  управляющих
воздействий (OНГн + OНГу). Выполнение условия OНГмин = OЭмакс не вызыва-
ет принципиальных трудностей в случае управления срав-нительно  простыми
искусственно созданными системами, в которых OЭмакс небольшая,  также  в
случае достаточно упрощённых моделей сложных  систем.  Следовательно  не
вызывает принципиальных трудностей и надёжное управ-ление такими  систе-
мами. Требуется только техническое ре-шение вопроса, в частности,  опре-
деление типа задач управ-ления. Выбирают оптимальный вариант из ряда  по
повышаю-щей сложности: стабилизация, выполнение программы, сле-жение или
оптимизация.
   Проблема резко усложняется  при  необходимости  уп-равления  сложными
системами, в которых ОЭ > 1010 бит. Эти  системы  находятся  в  процессе
непрерывного изменения и развития. Поэтому, для обеспечения  полной  уп-
равляемости, необходимо в эти системы ввести соответствующее на OЭф  ко-
личество ОНГ через каждый период времени, за который система существенно
изменяется. Продолжительность пери-ода зависит от скорости  изменений  в
системе. Современные технические средства не в состоянии обеспечить  по-
ток такого огромного количества ОНГ в реальную систему, который ликвиди-
ровал бы всю её ОЭф и дал бы возможность составить полную схему управле-
ния системой. Даже в том случае, если удалось бы организовать управление
одной сложной системой, применяя все имеющиеся управляющие системы,  это
не спасло бы положение. В мире в непрерыв-ном изменении и развитии нахо-
дится огромное количество сложных систем и они  составляют  между  собой
бесчисленные комбинации. Если говорят,  что  управляют  такими  сложными
системами, как государственные, экономические,  научные  и  т.д.,  то  в
действительности управляют только их упро-щёнными моделями.
   Для любой сложной системы можно составлять упрощённую модель, при по-
мощи которой обеспечивается частичная управляемость. Однако,  управление
упрощёнными моделями далеко не всегда даёт право говорить о  полном  уп-
равлении реальными сложными системами. Упрощённые  модели  не  учитывают
всех влияющих факторов, целевых критериев, ограничений и они  не  всегда
дают возможность в широкой  области  прогнозировать  поведение  системы.
Бо-лее того, упрощённые модели могут создать иллюзию, как будто процессы
полностью управляемые. В действительности размерность  реальной  системы
может быть намного больше модельного и неуправляемых факторов много, что
уве-личивает неопределённость в  функционировании  системы  и  случайных
элементов в её поведении.
   Именно интуитивная недооценка ОЭ систем и пере-оценка наличия  в  них
ОНГ является главным источником ошибок при разработке  схем  управления,
контроля и раз-вития сложных систем, многочисленных недоразумений и  ог-
ромных дополнительных материальных затрат. Часто люди считают  вымышлен-
ные, сильно упрощённые модели  изо-морфными  по  сравнению  с  реальными
объектами. В каждом государстве законодательство в известной мере  явля-
ется моделью организации его. Чем старше государство,  тем  совер-шеннее
её законодательство, тем ближе оно отражает  действи-тельные  нужды  для
прогрессивного развития государства. Тем меньше в законах останется  не-
определённых пробелов, часто используемых во вред обществу. Каждый чело-
век имеет свое мировоззрение (модель о мире) и  самосознание  (модель  о
самом себе). Беда в том, что модели только более или менее  приближаются
к реальной действительности и соот-ветственно  человек  только  по  мере
имеющейся у него ОНГ может определить своё место в  развивающемся  мире.
Чем ближе модели совпадают с действительностью,  тем  более  эф-фективно
человек может управлять своими действиями и действиями других.
   Таким образом, самым ответственным этапом при составлении системы уп-
равления любой сложной системой является составление её оптимальной  мо-
дели. Если удастся составить модель, которая соответствует влияниям всех
су-щественных факторов на объективную систему  и  её  реакци-ям  относи-
тельно достижения целей системы, то можно надеяться на надёжную  её  уп-
равляемость. Конечно, модель должна быть достаточно проста (ОЭ < ОЭпред)
чтобы современными техническими средствами обеспечить тре-буемую ОНГ.  К
сожалению до сих пор недостаточно общих теоретических основ для  модели-
рования сложных систем. Создание моделей выполняют в лучшем  случае  эв-
рис-тическими методами, часто на интуитивном уровне, без оценки ОЭ и ОНГ
систем. С этим связана неэффективность работы управляющих и  управляемых
систем или даже беспорядочность  и  неорганизованность  в  их  работе  и
структуре.
   Новые возможности для повышения эффективности  управляющих  систем  и
для улучшения управляемости слож-ных систем открываются  при  применении
методов инфо-динамики. Инфодинамика использует для управления  системами
рядом с новыми и все ранее известные методы обработки информации.  К  их
Предыдущая страница Следующая страница
1 ... 16 17 18 19 20 21 22  23 24 25 26 27 28 29 ... 38
Ваша оценка:
Комментарий:
  Подпись:
(Чтобы комментарии всегда подписывались Вашим именем, можете зарегистрироваться в Клубе читателей)
  Сайт:
 
Комментарии (1)

Реклама