Кибернетика и вопросы синтеза научного знания

1. Введение

Выяснение роли кибернетики в синтезе научных знаний (в частности, в естествознании и технических науках) является чрезвычайно актуальным, особенно в связи с решающим противоречием развития современной науки. Это противоречие состоит в том, что, с одной стороны, лавинообразно (пока по экспоненте) растет поток научных публикаций, увеличиваются расходы на их реализацию и оплату труда научных работников, усиливается дифференциация знаний; с другой стороны, возрастают трудности в освоении этой литературы, во взаимопонимании ученых даже внутри одной науки, растет дефицит в новых идеях, методах и новых средствах, которые способствовали бы преодолению сложной ситуации в науке. Это противоречие современного духовного производства порождает общенаучную тенденцию к синтезу знаний, которая является ведущей при решении этого противоречия. Формирование кибернетики — выражение этой тенденции.

Можно выделить три основных типа синтеза научных знаний, которым соответствуют три синтетические функции кибернетики.

Первый тип синтеза заключается в объединении научных знаний в некое суммарное целое. Так, можно объединить знания о биосфере Земли по состоянию на определенный период развития науки? К этой разновидности синтеза знаний можно отнести и установление отдельных связей, в частности генетических переходов от одной области явлений к другой (от неживой к живой материи, от биологических систем к социальным). Такой синтез знаний лучше всего, пожалуй, обозначить как их «объединение», потому что он оставляет объединяемые области знания в значительной степени без существенного их преобразования. Это — экстенсивный синтез знаний и наук.

Второй тип синтеза знаний — синтез, при котором образуется качественно новое знание, представляющее собой либо обобщение наличного знания (например, общая теория колебаний в физике), либо существенное преобразование старых знаний с появлением новых нетривиальных результатов (например, трансформация феноменологической теории сопротивления материалов на основе теории твердого тела). Такого рода синтез представляет собой качественное преобразование исходных данных, формирование новых понятий, моделей, принципов, законов, образующих остов новой теории (теорий). Это — интенсивная интеграция знаний. Экстенсивный и интенсивный синтезы знаний могут иметь как внутридисциплинарный, так и междисциплинарный характер, относиться к одной предметной области или к разнородным областям явлений, к одному и тому же или к разным структурным уровням объектов. Первый тип синтеза знаний основывается па так называемой собирательной общности, второй же — на аналитической общности, характеризующейся тем, что некоторый признак (или группа признаков) одинаков для всех обобщаемых явлений или классов явлений. Этим двум типам синтеза знаний соответствуют две функции процедуры синтеза — объединительная и интегративная. Эти функции относятся к содержанию знаний.

Третий тип синтеза знаний и соответственно функция процедур синтеза относится к познавательным средствам синтеза, к способам выражения и преобразования содержания знания. Этот тип синтеза включает в себя создание унифицированных, информационно емких, гибких способов кодирования и декодирования, обобщенных знаковых систем и искусственных языков. Эту функцию можно назвать синтетическо-языковой. Она весьма существенна для кибернетики, да и для прогресса науки вообще.

2. О предмете кибернетики

Определение характера синтетических функций кибернетики зависит от той или иной трактовки ее предмета и места в системе научных знаний. Кибернетика изучает не все системы, а лишь системы управления. Это ограничение, налагаемое на свойства систем, неизбежно ведет к ограничению предметной области, а именно, кибернетика изучает системы управления в живой природе и обществе.

Управление — это совокупность действий одной подсистемы, названной управляющей, на другую подсистему (управляемую), которые в своем единстве образуют систему управления; эти действия упорядочены в пространстве и времени благодаря процессам приема, передачи и переработки сигналов, несущих сведения о состояниях управляемой системы, среды, управляющей системы, о ее цели и целевой функции. Под целевой функцией разумеется критерий качества, которому подчиняется деятельность управляющей системы. Этот критерий воплощается либо конструктивно, либо в виде программы.

Следующее ограничение состоит в том, что, кибернетика абстрагируется (но не абсолютно) от вещественно-энергетической стороны управления, концентрируя свое внимание на сигнально-информационных процессах, благодаря которым управляющая система выступает как «преобразователь информации». Описание управления в простейшем случае сводится к описанию того, как формируются управляющие сигналы (команды), а в более сложных случаях — как вырабатываются решения к действиям. Ответственный за выработку решения блок или подсистема управляющей системы выступает поэтому в функции организатора. Разработка логического и математического аппарата для описания и расчета сигнально-информационных процессов составляет основную задачу кибернетики.

Специфика управления прояснится еще больше, если рассмотреть вопрос: чем отличаются сигнально-информационные процессы и системы от физических процессов и систем, существующих в неорганической природе?

Малая абсолютная величина энергии сигналов по сравнению с энергией самих управляющих действий — это лишь внешнее количественное различие; к тому же оно имеет исключение: в регуляторах прямого действия (без усиления) управляющие сигналы и управляющие воздействия совмещены и, следовательно, тождественны по величине энергии (например, в регуляторе Уатта).

Качественное отличие информационных процессов и систем от обычных физических процессов и систем заключается, на наш взгляд, в характере реакций, в принципе действия, а следовательно, в характере организации систем. А именно, устройства связи и управления (начиная от датчиков, преобразующих физические воздействия в сигналы, до сложнейших преобразователей и систем их переработки) способны реагировать не только на абсолютную величину энергии воздействий (в этом они сходны с обычными физическими системами), но и на относительные величины, т. е. на’ отношения величин, или на структуру, заложенную в состояниях воздействий. Это означает, что эти реакции подчиняются не только обычной физической причинности, но и надстраивающейся над ней сигнально-информационной причинности. В соответствии с этим понятие обратной связи — это не просто обратное физическое воздействие, это — сигнальный процесс о состоянии результата воздействия или самого исполнительного механизма.

Вторая особенность сигнально-информационной причинности связана с понятием цели. Это означает, что цель, т. е. возможное, будущее состояние управляемого объекта, определяет наличные воздействия, задавая им общее направление, их порядок. Цель и целевая функция воплощаются в систему либо конструктивно (например, в регуляторе Уатта), либо в виде программы. В кибернетике целенаправленные системы управления называются «телеономическими системами». И справедливо отмечает М. Аптер, что «…нет ничего таинственного и сверхъестественного в мысли о том, что поведение системы определяется скорее будущим, чем прошлым ее состоянием»^[1].

Итак, если в обычных физических процессах перенос и преобразование структур при взаимодействиях тел есть внутренняя сторона самих взаимодействий, то в системах связи и управления эти операции переноса и преобразования структур приобретают особую роль, особую функцию, представляя сигнально-информационный фактор.

Рассмотренное выше понимание категорий «управление», «сигнализация», «цель», «обратная связь», «система управления» не только очерчивает предметную область кибернетики (живая природа, общество, техника, исключая неорганическую природу,) но и определяет характер постановки задач и выбор методов исследования.

В настоящее время выявлены лишь основные аналогии, касающиеся механизмов, схем, принципов управления в живой природе, обществе и технике. Теоретическая кибернетика как общая теория абстрактных систем связи и управления, применимых в указанных областях действительности, еще не создана. Разработка основных разделов теоретической кибернетики находится в стадии становления. Например, разрабатываются теории различных типов систем — линейных и нелинейных; по характеру реализуемых функций — это системы с самонастраивающимися параметрами, обучающие и самообучающиеся, адаптационные, самоорганизующиеся и самовоспроизводящиеся. Однако другие пути построения теоретической кибернетики остались неисследованными. Так, исследовались кибернетические системы с одним показателем (критерием) качества, но теория системы с несколькими показателями качества почти совсем не разрабатывалась^[2].

Ясно, что создание общей теории управляющих систем, охватывающей все существенные, типичные задачи связи и управления, возникающие в технических, биологических и общественных науках, окажет направляющее и синтезирующее влияние на эти области знания.

3. Синтетические функции кибернетики

Интенсивный тип синтеза присущ в разной степени всем интегративным наукам; для кибернетики он является главным, ибо специфические понятия кибернетики («управление», «информация», «система связи и управления», «обратная связь», «гомеостазис», «адаптивная система», «самоорганизация») раскрывают внутренние механизмы управления в живой природе и обществе.

Совокупность общих принципов управления и связи, относящихся как к простым, так и к сложным системам управления, составляет ядро кибернетики. К этим принципам можно отнести по крайней мере следующие: (1) сигнально-информационный подход к системам управления, т. е. изучение общей организации информационных потоков системы, включая выявление блоков (звеньев), схем, принципов, программ переработки информации при отвлечении от технологической и вещественно-энергетической стороны; (2) принципы действия управляющих систем по возмущению (извне), либо по отклонению регулируемой величины, либо комбинированный принцип, сочетающий тем или иным способом оба принципа; (3) принцип обратной связи (положительной или отрицательной), благодаря чему система управления имеет замкнутые контуры переработки информации; (4) принцип единства макро- и микроанализа и выведение интегральных свойств, выявленных путем макроанализа, из свойств элементов и подсистем, выявленных на уровне микроанализа; при этом первые свойства являются функцией организации вторых; (5) принцип оптимальности управления в зависимости от того или иного критерия качества системы.

Теория конструирования и функционирования сложных управляющих систем предполагает еще два принципа: (6) принцип иерархичности, или многоуровневости управляющих систем, обеспечивающий их большую стабильность и гибкость; (7) принцип «черного ящика». Последний принцип основывается на функциональном подходе к управляющим системам и заключается в изучении функций на выходах системы в зависимости от входов при неопределенности сведений о внутреннем строении системы; при этом деятельность системы рассматривается как совершающаяся по законам статистической (вероятностной) детерминации.

Более обобщенная теория, которая среди сложных управляющих систем рассматривает классы высокоорганизованных систем, например кибернетические модели биологических и социальных систем, предполагает помимо указанных принцип адаптации (приспособления), принцип самонастройки путем автоматического поиска экстремального (по тому или иному критерию) состояния; принципы обучения и самообучения, самоорганизации и самовоспроизведения.

При изучении явлений жизни и психики с помощью кибернетических моделей принцип самоорганизации может быть раскрыт как система принципов (например, принципов единства положительной и отрицательной обратной связи, единства дискретных и непрерывных действий, единства централизации и децентрализации).

Эта иерархия принципов, характеризующих кибернетический подход, соответствует градации задач, связанных с исследованием управляющих систем разных уровней. организованности. Причем эти принципы справедливы для систем как живой природы, так и общества. Дальнейшая спецификация этих принципов — прерогатива самих специальных наук, использующих кибернетический подход и методы.

Указанные принципы и фундаментальные понятия кибернетики имеют частно-методологическое значение по отношению к тем специальным наукам, где кибернетика находит свое приложение. Математический аппарат, приспособленный к описанию, расчету и решению задач, относящихся к разным видам управляющих систем и их различным сторонам, составляет одну из главных составляющих теоретического метода данной специальной науки. Например, в настоящее время создание теоретической биологии не ограничивается ее концептуальным аппаратом, а предполагает выработку математических методов для описания строения и поведения биологических систем.

Специально-методологическое значение фундаментальных понятий и принципов кибернетики является выражением ее синтетико-обобщающей (интегративной) роли в соответствующих науках. Для того чтобы проанализировать интегративную функцию кибернетики, обратимся сначала к области технических наук, к анализу и проектированию технических управляющих систем.

В настоящее время технические дисциплины, имеющие отношение к системам связи и управления, чрезвычайно дифференцировались, в частности, благодаря успехам современной радиоэлектроники. Так, кроме классической автоматики появились такие области, как электронная вычислительная техника, радиотелеуправление, радиотелеметрия, радиолокация, радионавигации, телевидение, радиометеорология, радиоразведка (в геологии, военном деле), радиоастрономия, радиоспектроскопия и т. д. Общими для всех систем, анализируемых в этих науках, являются процессы преобразования и использования сигналов в регулировании и управлении. Кибернетика как общая теория связи и управления и представляет собой единую теоретическую основу, которая делает возможным единый подход и общие математические методы анализа и синтеза таких систем. Об этом хорошо написано в предисловии к книге «Теоретические основы связи и управления»: «Связанные с этими процессами (т. е. с процессами преобразования сигналов. — В. Т.) свойства сигналов и систем, законы преобразования сигналов и методы исследования по существу одни и те же в самых различных типах систем связи и управления, безотносительно к их конструкции и физической природе»^[3]. Предварительный анализ той или иной системы связи и управления, исходя из общетеоретических принципов и основных понятий кибернетики, позволяет для решения той или иной задачи выбрать из математического аппарата кибернетики тот или иной математический метод (или сочетание методов). В более сложных случаях кибернетика предлагает общие ориентиры для создания новых методов.

В любых областях техники связи и управления необходимо различать два основных типа систем, преобразующих сигналы, а именно линейные и нелинейные системы.

К линейным системам относятся те, процессы в которых описываются линейными дифференциальными уравнениями с постоянными коэффициентами; системы, описываемые линейными дифференциальными уравнениями с переменными коэффициентами, составляют класс так называемых параметрических систем, которые можно рассматривать как «переходные» (с точки зрения их динамических свойств) к нелинейным системам. Общее решение линейного уравнения может быть представлено в виде суммы линейно-независимых частных решений более простых по характеру своих задач. С точки зрения концептуального анализа линейные системы характеризуются относительной независимостью составляющих их звеньев (подсистем) и односторонней зависимостью между ними и их параметрами. Хотя реальные системы связи и управления не удовлетворяют, строго говоря, свойствам и условиям линейности, допустимые упрощения и пределы точности позволяют многие сравнительно простые по своей организации системы рассматривать как линейные.

Рассмотрим сиптетически-обобщающую функцию математического аппарата технической кибернетики па примере метода структурных схем, весьма плодотворного при анализе и синтезе любых линейных систем. Линейная система связи любой сложности может быть математически представлена как структурная схема, состоящая из простых линейных звеньев (преобразователей сигналов) направленного действия, которые могут быть соединены друг с другом тремя основными способами: в виде последовательного, параллельного и антипараллельного соединения, или схемы с обратной связью. К основным типам линейных звеньев относятся: усилительное, интегрирующее и суммирующее звенья, которые отличаются между собой динамическими свойствами, т. е. характером зависимости величины на выходе от величины на входе системы. С помощью таких схем отображается не «анатомическое» строение системы, а свойства ее функций на выходе, ее поведение. Это означает, что как бы ни была сложна линейная система, внутреннее строение которой неизвестно, ее функциональную, кибернетическую модель можно свести к указанным комбинациям трех основных типов звеньев. Такой подход значительно упрощает и сокращает исследование линейных систем. Метод структурных схем применим и при исследовании поведения нелинейных систем, но отличается тем, что кроме указанных трех типов линейных звеньев дополнительно вводятся основные нелинейные звенья.

Для органично-целостных систем наиболее типичными являются не односторонние действия и связи, а такие взаимодействия и взаимные связи между звеньями системы, когда не только интегральные свойства системы зависят от свойств составляющих их элементов и подсистем, но и, в свою очередь, свойства элементов и звеньев зависят от этих интегральных характеристик целостной системы. Это — системы со сложной диалектикой взаимосвязи частей, диалектикой части и целого. В технике такие системы описываются нелинейными дифференциальными уравнениями.

В живой природе и обществе системные объекты в принципе представляют собой нелинейные системы. Но для их описания недостаточно аппарата дифференциальных уравнений вследствие чрезвычайно большой сложности и высокой организации этих систем.

Существующие в современной кибернетике математические методы эффективны по отношению к достаточно простым системам связи и управления, к сравнительно простым задачам исследования сложных систем (типа биологических и социальных).

Теперь рассмотрим синтетическую функцию кибернетики в биологии.

Эффективность применения в биологии математических методов кибернетики, предназначенных для описания разнообразных систем и решения задач в области связи и управления, зависит прежде всего от понимания основных категорий и принципов кибернетики. Оно же в еще большей мере определяет успехи в разработке новых математических методов исследования и описания биосистем. Поэтому этапом, который предшествует приложению существующих математических методов и разработке новых, адекватных для биологии, является качественный концептуальный анализ. Он представляет собой единство биологических и кибернетических понятий и имеет перед собой задачу перевести содержание биологических понятий и эмпирических данных на язык кибернетики.

Известный советский биолог И. И. Шмальгаузен одним из первых применил кибернетику к изучению функционирования и развития биосистем. В своей незаконченной книге «Кибернетика как учение о саморазвитии живых существ» в специальной главе «Значение кибернетики для биологии» он писал:

«Полностью оцепить значение кибернетики для биологии пока еще невозможно — биология делает лишь первые шаги в освоении методов кибернетики. Можно, однако, и сейчас уже подчеркнуть познавательное значение как теории информации, так и кибернетики вообще. Прежде всего это касается моделирования биологических процессов.

…Кибернетические модели хорошо отображают многие биологические процессы и прежде всего различные формы регуляции, включая адаптацию (приспособление) организмов к окружающей среде. Вся жизнедеятельность основана на регуляции взаимоотношения частей организма между собой, в целом организме и в его связях с внешней средой. Сложнейшие регуляции характеризуют развитие особи любого организма из его зачатка (яйца, почки и т. п.). Регулируется и состав высших биологических систем — популяций, биоценозов и, наконец, всей биосферы в целом. Эта регуляция осуществляется всегда внутренними силами данной биологической системы в ее взаимодействии с окружающей средой. Регуляция, осуществленная в ряду поколений, ведет к историческому преобразованию биологических систем и означает их эволюцию.

Во всех этих случаях кибернетические модели регуляции позволяют гораздо яснее представить все наиболее существенное в процессах биологической регуляции. Они позволяют вскрыть не изученные еще звенья в цепи этих процессов и имеют, таким образом, бесспорно познавательное значение в физиологии, в эмбриологии и в эволюционном учении»^[4].

Приведенный фрагмент хорошо характеризует роль кибернетики для биологии. На этот счет немало высказываний имеется в работах П. К. Анохина, Н. А. Бернштейна, В. В. Парина, Г. М. Франка^[5] и других отечественных ученых. Понятия и положения кибернетики, раскрывающие общие принципы, методы переработки сигналов, общие механизмы управления и контроля, имеют существенное значение для углубления наших представлений о живых системах, помогая не только разобраться в сложнейшей их организации, но и поставить новые задачи исследований в биологии, физиологии, психологии, систематизировать и обобщить многие разрозненные эмпирические данные, собранные за многие десятилетия существования этих наук.

В настоящее время уже проведено большое число исследований, раскрывающих функционирование целостных организмов или их подсистем (системы дыхания и кровообращения, обмена веществ, зрительного и слухового анализаторов и т. д.) с позиций общих принципов, схем, методов теории авторегулирования^[6].

Обобщенно-интегративный характер учения об управлении имеет эвристическую роль в упорядочении генетического материала и в построении здания теоретической генетики, предметом которой «становятся генетические системы управления в клетках, организмах и сообществах»^[7]. Теоретическая кибернетика, изучающая абстрактные управляющие системы, дает общие ориентиры, методы, ставит задачи по выяснению механизмов памяти, выделению подсистем, потоков информации в генетических системах. «Последовательное применение даже элементарных кибернетических принципов в генетике позволяет не только по-новому взглянуть на некоторые сложившиеся проблемы, по и получить нетривиальные результаты, доступные для экспериментальной проверки»^[8], отмечает В. А. Ратнер, специалист по теоретической генетике.

Теоретическая генетика имеет отношение не только к регуляторным механизмам самовоспроизведения, роста и развития организмов в онтогенезе, но и к процессам эволюции в целом. И здесь также кибернетика может дать общую, интегральную схему регуляторного механизма при соответствующей интерпретации биологических понятий. Согласно современным представлениям, генетическая система, необходимая для. записи, передачи, реализации и преобразования генетической информации, имеет четыре уровня: (1) молекулярный уровень (молекулы ДНК, РНК, некоторые белки); (2) уровень органелл (хромосомы, эписомы, рибосомы, пластиды и другие образования, связанные с передачей наследственных свойств), (3) уровень организма (совокупность клеточных генетических систем и агентов, осуществляющих их взаимодействие, т. е. гормонов, плазматических белков и т. д.), (4) генетическая система популяции, состоящая из генетических систем индивидуумов и образований для их взаимодействия (гаметы, некоторые экзогормоны и пр.). Каждый уровень имеет свои механизмы.

Целостный регулирующий макромеханизм эволюции был впервые открыт И. И. Шмальгаузеном, который писал: «Если сравнить механизм эволюции с автоматическим регулируемым устройством, то регулируемым объектом оказывается, очевидно, популяция как наименьшая эво- люирующая единица. В роли регулятора выступает биогеоценоз, в состав которого входит данная популяция. По линии прямой связи происходит передача наследственной информации от биогеоценоза к популяции через зиготы каждого нового поколения. Наследственная структура этих зигот отражает влияние биогеоценоза и реализуется в развивающихся особях, вливающихся в состав популяции. Обратная информация передается биогеоценозу через посредство специфических форм жизнедеятельности отдельных особей данной популяции. Эта информация преобразуется в биогеоценозе (т. е. в „регуляторе“) в результате естественного отбора и передается в популяцию в виде нового поколения преобразованных зигот. Так замыкается элементарный цикл эволюционного преобразования популяции»^[9].

Сравнительно недавно кибернетический принцип оптимизации решения различных задач получил эффективную биологическую интерпретацию и дал возможность применять математические методы кибернетики ко многим задачам функционирования, приспособления, обучения, онтогенетического развития и, наконец, эволюции организмов на основе естественного отбора. Сошлемся на два примера. Механизм гомеостатического регулирования имеет прямое отношение к принципу оптимальности в биологии. Гомеостазис, осуществляющийся по схеме с отрицательной обратной связью, сводится к минимизации отклонения одной или нескольких существенных переменных систем в соответствии с тем или иным показателем качества (например, поддержание температуры организма, давления, кислорода в крови в определенных пределах). Если же поставить вопрос, как появились в ходе эволюции оптимальные механизмы биологического регулирования и управления, то сам механизм естественного отбора можно интерпретировать как механизм оптимального (или почти оптимального) выбора органических форм по отношению к их соответствию условиям среды. Этот принцип впервые был сформулирован Н. Рашевским и назван принципом оптимальной конструкции^[10]. В целом кибернетический принцип оптимальности управления, имея большую общность и конструктивную силу, может, на наш взгляд, применяться в решении самых разнообразных задач биологии при соответствующей интерпретации условий той или иной задачи. Объективным основанием такой интерпретации служит то, что самоуправляемые системы суть целенаправленные системы, реализующие одну или несколько целевых функций, или функций оценки качества системы. Это положение имеет, конечно, силу как в отношении биологических, так и общественных систем (но мы не касаемся здесь вопросов социального регулирования).

Метод интерпретации, или перевода биологических данных на язык понятий теории систем управления, способствует проникновению математического аппарата кибернетики в область медицины, педагогики и других прикладных наук современного естествознания. Так, в медицине болезни изучаются при учете как внешних, так и внутренних причин, которые связаны с расстройствами внутриорганических регуляций. Поэтому такие болезни можно интерпретировать как расстройства соответствующих управляющих систем и управляющих агентов организма и строить кибернетические модели болезней. Методы их лечения — это способы воздействия на соответствующие управляющие системы организма; важно вырабатывать стратегию и тактику лечения, т. е. управления извне этими системами. Благодаря этому вместе с разработкой методов автоматического диагноза (с помощью вычислительных диагностических устройств) медицина может приобрести форму строгой теоретической дисциплины.

В данной статье мы не можем подробно останавливаться на том, как вырабатываются синтетические идеи в области психологии, психофизиологии и нейропсихологии, на том, как в эти науки проникает кибернетический подход и методы. Отметим лишь, что работы по кибернетическому моделированию отдельных сторон и простейших психических функций человека помогают упорядочить огромный эмпирический материал этих наук, отказаться от многих предрассудков, вычленить действительно важные проблемы и наметить общие контуры их решения. Для того чтобы проиллюстрировать этот тезис, обратимся к проблеме активности психического отражения в целом и активности сознания в особенности. С точки зрения конструктивного кибернетического подхода природу психической активности можно выяснить, если создана теория самоорганизующихся систем достаточно высокого уровня. Идея самоорганизации дает общие ориентиры для исследования психической активности. В настоящее время разработка теории самоорганизации находится в самой начальной стадии: не известны не только схемы, но даже достаточно полный набор основных принципов самоорганизации.

До сих пор нами рассматривалась интенсивно-синтетическая функция кибернетики, иначе говоря, ее роль в упорядочении, сокращении и допустимом упрощении, в получении нового знания о разнообразных системах связи и управления и, наконец, значение кибернетики в построении теоретического «здания» соответствующих наук.

Экстенсивно-синтетическая функция кибернетики заключается в том, что кибернетика способствует объединению различных областей знания в нечто целостное, установлению связей, переходов между разными науками и научными дисциплинами. Осуществляя эту функцию, кибернетика выступает как «промежуточная», «стыковая», междисциплинарная наука (теория).

Междисциплинарность кибернетики относится прежде всего к проблеме связи неживой и живой природы. Подобно тому как биофизика и биохимия выполняют функцию «стыковки» физики и химии с биологией, раскрывая на молекулярном и атомном уровнях условия перехода от неживой к живой материи, так и кибернетика вносит свой вклад в эту фундаментальную проблему естествознания. Эту проблему она формулирует по-иному: каковы предпосылки и условия возникновения, становления и развития систем самоуправления и сигнализации, обладающих способностью к самосохранению посредством адаптации, самообучения, самоорганизации и самовоспроизведения. В такой постановке вопроса вскрываются новые связи этих областей знания.

Синтетическая функция кибернетики обнаруживается и в изучении психики человека. Объединяя ряд аспектов в изучении психики, кибернетическое моделирование, с одной стороны, может представить психическую деятельность в разных аспектах — в анатомическом, нейрофизиологическом, психическом, логическом, лингвистическом и т. д. Эти модели отличаются тем, что учитывают различные свойства и факторы (например, в логических моделях не учитываются индивидуальные способности и личный опыт субъекта, а в психологических моделях они учитываются). С другой стороны, с помощью кибернетического моделирования можно синтезировать изучаемые аспекты психики, установить координацию между ними и их субординацию. Основой для такого синтеза служит кибернетическое рассмотрение субъекта, его мозга, рецепторов как системы переработки информации и управления.

Выполняя функцию интеграции, кибернетика сама порождает новые интегративные, «стыковые» дисциплины.

Так, на стыке структурной лингвистики и вычислительной техники, используемой технической и теоретической кибернетикой, возникли проблемы машинного перевода с одного языка на другой. Совместные усилия специалистов по структурной лингвистике и кибернетике привели к разработке и созданию теории машинного перевода, которая оформляется в особую научную дисциплину, промежуточную между обеими науками.

Много пробелов заполнила кибернетика в понимании связи логики и психологии, психологии и физиологии, технологии и экономики производства и т. д. При этом многочисленные экстенсивные связи между разнородными знаниями основываются на глубоко содержательных аналогиях, связанных с понятиями управляющая система, управление, сигнал и информация, обратная связь и др.

4. Кибернетика, язык науки и синтез знания

Роль кибернетики не ограничивается содержательным синтезом знания, которое рассмотрено выше; синтетическая функция кибернетики выражается и в том, что ее методы плодотворны при формировании языка науки и при машинной обработке научно-технических текстов.

Термин «язык науки» очень емкий: им охватывается большой диапазон средств выражения (записи) содержания знаний, средств его преобразования. С методологической стороны язык вообще, и язык науки в частности, охватывается категорией «форма», которая соотносительна с категорией содержания. Поэтому диалектика отношения содержания и формы выражается в отношениях «содержание знания» — «язык научного знания».

Языки имеют градацию по степени своей содержательности, или по степени их единства с содержанием; тем самым они различаются по степени отвлечения от конкретного содержания знаний и по степени общности, по объему, предметной области.

Наряду с понятиями кибернетики (информация, сигнал, обратная связь и др.), которые образуют ее содержательный «качественный» язык, в кибернетике существует и соответствующий математический аппарат, или математический язык. Для того чтобы науки, использующие кибернетические методы, смогли достичь уровня высокой теоретической зрелости, они кроме «качественного» языка должны обрести и структурно-количественный математический аппарат, или язык, с помощью которого возможен точный расчет, предсказание явлений. Кибернетика способствует созданию такого языка, применению математических методов в этих науках. Этот процесс особенно очевиден в использовании кибернетического подхода в биологии и психологии. Благодаря применению кибернетики в теоретической биологии создаются такие подобласти, в которых ее основные понятия «переводятся» на язык кибернетических понятий. Это создает возможность использовать и математический аппарат кибернетики. Обращение к математическому языку кибернетики характерно для биокибернетики, медицинской кибернетики, нейрокибернетики. В этих областях науки широко используются вычислительные машины для обработки научных данных, для биологической и медицинской диагностики, для контроля за ходом лечения и ходом операций и т. д.

Применение вычислительных машин в научных исследованиях предполагает стандартизацию медицинской и биологической номенклатуры, унификацию терминологии, что способствует созданию «языка науки», единого для ряда дисциплин.

Проникновение идей и методов кибернетики в биологию и математизация ее в значительной мере связаны с бионикой — «стыковой» дисциплиной, отпочковавшейся от кибернетики. Бионика ставит перед собой задачу применить принципы и механизмы деятельности организмов при проектировании технических устройств. Эта задача предполагает «перевод» биологического языка на «язык техники управления и связи», что позволяет сделать более точными биологические понятия, более унифицированными и более обобщенными.

В психологии функцию аналогичную бионике выполняет инженерная психология. Современные сложные автоматизированные системы управления предполагают участие человека-оператора. Поэтому конструкция и динамические характеристики машин должны быть согласованы с психическими возможностями человека. Но это согласование предполагает соизмеримый язык их описания. Таким языком в значительной степени является кибернетический язык с соответствующим ему математическим аппаратом.

Эвристическая, обобщающе-синтетическая функция кибернетического моделирования, обработка научных данных с помощью вычислительных и информационно-логических машин предполагает разработку языков программирования, т. е. перевода алгоритмического описания тех или иных процессов на машинный язык команд и предписаний. Перевод алгоритмического описания на соответствующий язык программирования позволяет решить ряд научных задач на ЭВМ. Наряду с разработкой специализированных языков программирования (проблемно-ориентированных и машинно-ориентированных языков) в настоящее время осуществляется разработка более унифицированных языков, обладающих преимуществами ряда специализированных языков. Таков, например, «универсальный язык программирования PL—I». Разрабатывая языки программирования, кибернетика тем самым способствует процессу математизации и интеграции научных знаний.

Наконец, важная функция кибернетики в интеграции научного знания заключается в том, что опа позволяет совершенствовать и автоматизировать информационную, справочно-библиографическую службу, что достигается благодаря применению вычислительных и информационно-логических машин. Необходимость совершенствования этой службы вызывается все увеличивающимся разрывом между гигантским объемом накапливаемой информации и возможностями ее освоения. Плохая информированность ученых и инженеров о состоянии той или иной проблемы приводит к дублированию открытий и изобретений, к росту повторных разработок. Это снижает эффективность научных исследований, приводит к излишним затратам материальных ресурсов, времени, человеческих сил, снижает темпы научного и научно-технического прогресса. В настоящее время на базе теоретической кибернетики, вычислительной техники, опыта справочно-библиографической службы возникла новая научная дисциплина — информатика, «изучающая структуру и свойства (а не конкретное содержание) научной информации, а также закономерности научно-информационной деятельности, ее теорию, историю, методику и организацию. Целью информатики является разработка оптимальных способов и средств представления (записи), сбора, аналитико-синтетической переработки, хранения, поиска и распространения научной информации»^[11]. Велика роль кибернетики в разработке методов и проектировании автоматически устройств, предназначенных для классификации (систематизации) поступающего материала, аннотирования, реферирования, поиска нужной информации и ее выдачи получателю. Особенно важно создание информационно-поисковых систем (ИПС), которые представляют собой совокупность информационно-поискового языка, порядка хранения, организации и поиска информации и технических устройств, выполняющих эти процессы.

Кибернетические методы и технические устройства, повышая уровень информационного обеспечения ученых, делают более эффективными их научные изыскания, позволяют сформировать обобщенные и информационно-емкие формы знания.

5. Место кибернетики среди интегративных наук

В современном научном знании существуют различные интегративные дисциплины и направления исследований. Некоторые из них сложились в последние два-три десятилетия. Оформление кибернетики в самостоятельное научное направление датируется 1948 годом, когда вышла книга Н. Винера «Кибернетика»^[12]. Место кибернетики среди интегративных наук целесообразно определять по двум основаниям — во-первых, в соответствии с тремя синтетическими функциями и, во-вторых, в соответствии со степенью общности той или иной дисциплины (теории).

Рассмотрим вначале науки, интегрирующая роль которых относится прежде всего к содержанию знаний и косвенно — к форме.

Высшим уровнем общности характеризуется марксистская философия, которая осуществляет две синтетические, интегративные функции — функцию всеобщей методологии и философской основы мировоззрения. В XX веке, особенно с середины столетия, взаимная связь философии и естествознания облегчается созданием наук интегративного типа.

Среди них первое (по степени общности) место занимает общая (абстрактная) теория систем в ее различных вариантах, а также общая теория моделирования. Кибернетика может рассматриваться как содержательная конкретизация общей теории систем, ибо кибернетика изучает системы управления в живой природе, обществе и в технике. Кибернетика непосредственно контактирует с таким разделом общей теории систем, как разработка теории органично-целостных систем. Теория кибернетического моделирования — разновидность общей теории моделирования; она изучает на моделях функционирование, поведение и развитие управляющих систем.

Для того чтобы стало ясно, какими сторонами кибернетика связана с интегративными дисциплинами, в частности, какие методы заимствует и какие поставляет в эти дисциплины и теории, рассмотрим основные разделы кибернетики.

Первый раздел кибернетики — общая (абстрактная) теория систем управления и связи, включающая теории линейных систем, нелинейных и параметрических систем преобразования регулярных и случайных сигналов. Второй раздел — теория управляющих систем, имеющая такие подразделы: теория (конечных) детерминированных и вероятностных автоматов, теории самонастройки, обучения, самообучения и адаптации, теории самоорганизации и самовоспроизведения. Третий раздел составляет теория программирования, объединяющая под этим названием алгоритмические методы описания, оптимизации и моделирования, относящиеся к функционированию управляющих систем; это — линейное, динамическое, кусочно-линейное, дробно-линейное, нелинейное и стохастическое программирование, а также теории цифрового, аналогового и аналого-цифрового моделирования. В четвертый раздел входит теория информации (статистическая, комбинаторная, топологическая, алгоритмическая) и теория оптимального кодирования и декодирования. Наконец, в последние годы сформировался новый раздел — теория статистических решений, объединяющая целую группу теоретико-технических теорий и методов.

В указанных разделах кибернетики используются многообразные математические методы.

Концептуальный аппарат кибернетики охватывает все области систем и процессов управления в живой природе, обществе и технике. Однако сложившийся математический аппарат кибернетики наиболее разработан применительно к задачам технического профиля. Для биологических и социальных систем его разработка лишь начинается. Интегративная функция кибернетики в этих областях, еще не выявилась в полной мере.

Растущее применение концептуального и математического аппарата кибернетики в познании систем живой природы и общества, в частности кибернетическое моделирование отдельных сторон и функций этих систем, разработка новых методов для их описания и расчета, — все это вызвало к жизни появление таких теоретических направлений, как биологическая кибернетика, медицинская кибернетика, нейрокибернетика, экономическая, правовая и военная кибернетика. В оценке этих научных дисциплин существуют две различные тенденции: во-первых, представить их как самостоятельные направления, и, во-вторых, как разделы прикладной кибернетики, т. е. как подразделы кибернетики. По нашему мнению, подобное обособление этих дисциплин от специальных наук преждевременно, хотя тенденция к их относительной самостоятельности наметилась уже сейчас.

На современном этапе научного познания эти дисциплины (биокибернетика, медицинская нейрокибернетика) являются новыми теоретическими разделами биологии, медицины, нейрофизиологии. Основная задача этих дисциплин заключается в том, чтобы интерпретировать и преобразовывать основные принципы и понятия с точки зрения кибернетики как науки об управлении. И лишь дальнейшие успехи этих дисциплин могут привести к отпочкованию их и к созданию самостоятельных научных направлений, реализующих «контакты» кибернетики с науками о природе и обществе.

Эти новые научные дисциплины будут представлять собой еще один промежуточный уровень интеграции и связи между более общими науками и специальными областями знания.

Кибернетика связана с науками о жизни, психике и общественных явлениях и благодаря тому, что внутри нее разрабатываются такие подразделы, как теория обучения, самообучения и адаптации, теория самоорганизации и самовоспроизведения, теория распознавания образов. Эти подразделы складываются уже в относительно самостоятельные интегративные дисциплины, использующие кибернетико-математические методы.

Потребности развития современной техники вызвали к жизни особую дисциплину — бионику, которая является Пограничной, «стыковой» наукой менаду кибернетической техникой и биологией.

Аналогичной научной дисциплиной, реализующей связь кибернетической техники с психологией и обеспечившей развитие нового отдела техники — автоматизированных систем управления, т. е. систем типа «человек — машина», является инженерная (техническая) психология. Бионика и инженерная психология представляют собой те науки, которые осуществляют «экспансию» кибернетических методов в биологию и психологию.

В настоящее время сформировался ряд теоретико-технических дисциплин, имеющих интегративные функции. К ним можно отнести теорию подобия и теорию надежности. Теория подобия является теоретико-технической основой аналогового моделирования в области физических и физико-химических процессов; теория надежности — основой проектирования и эксплуатации технических систем, в частности сложных кибернетических машин.

К интегративным теориям (и дисциплинам), связывающим области технических и общественных наук, можно отнести не только теорию исследования операций и теорию очередей, но и теорию стандартизации и эргономику. Остановимся на них несколько подробнее.

В период современной научно-технической революции при решении задач оптимального управления проектированием технических систем, процессами производства, административно-хозяйственными и социально-экономическими процессами и процессами потребления возросло значение стандартизации. С ее помощью удешевляется управление производственными процессами. Кибернетика является одним из решающих компонентов теоретического рассмотрения проблем стандартизации, предлагая теоретико-информационные методы оценки качества продукции. Но и сама кибернетическая техника в век научно-технической революции не может развиваться без оптимальных и обоснованных стандартов.

Новая научная дисциплина — эргономика ставит перед собой задачу оптимизации отношений «человек — машина — среда», обеспечения оптимального приспособления условий среды и орудий труда к параметрам человека^[13]. Эргономика, решая такую сложную задачу, сама является синтезом таких дисциплин, как инженерная психология, физиология труда, гигиена труда, антропометрия. Оптимизация производится в эргономике по многим факторам; и методы кибернетики находят эффективное применение.

Науковедение использует кибернетические модели процессов управления в науке.

Прогностика, изучающая общие методы и условия эффективного прогнозирования в любой области знания, использует разрабатываемые кибернетикой математические прогностические методы (экстраполяция, интерполяция, фильтрация, опознавание) и соответствующие прогнозирующие устройства.

Рассмотрим кратко, каково место кибернетики среди интегративных наук с точки зрения ее роли в совершенствовании и унификации языка пауки.

Кибернетика связана со всеми дисциплинами, изучающими язык, начиная с формальной логики и семиотики и кончая психолингвистикой. Аппарат алгебры логики широко применяется в теории релейно-контактных схем, в теории (и проектировании) вычислительных и информационно-логических машин, в машинном программировании доказательства теорем, в создании разнообразных алгоритмических языков; методы логики, семиотики и структурной лингвистики находят применение в теории машинного перевода, в построении моделей «искусственного интеллекта», моделей решения разных уровней логических задач, в теориях программированного обучения (в частности, иностранным языкам).

К интегративной и в то же время прикладной дисциплине кибернетического цикла относится теория научно-технической информации, или информатика, к которой кибернетика имеет как теоретическое, так и прикладное отношение (проектирование различных опознающих и информационно-поисковых систем).

Интегративная, эвристическая функция кибернетики находит свое выражение и в том, что она оказывает плодотворное влияние на развитие математики. Математика, с одной стороны, поставляет для кибернетики методы, образует ее математический аппарат; с другой стороны, важнейшие разделы математики, приобретая под влиянием кибернетики прикладную функцию, совершенствуются, интенсивно развиваются. Примерами этих процессов могут служить формирование особой ветви теории вероятностей — статистической теории информации, появление такой теоретико-технической дисциплины, как теория статистических решений, которая обобщила и объединила ряд математических дисциплин (математическую статистику, теорию игр, теорию решающих функций).

После рассмотрения сложных связей кибернетики с другими науками, интегративный характер кибернетики можно представить следующим образом.

1. Концептуальный аппарат кибернетики, поскольку он охватывает проблемы управления, служит связующим звеном между диалектическим материализмом как всеобщей методологией и пауками о живой природе, обществе и технических системах в их отношении к проблемам управления. По отношению к философии кибернетика выступает как специальная наука, а по отношению к специальным паукам о живой природе и обществе кибернетика выступает интегративной дисциплиной, фундаментальные понятия и принципы которой имеют частно-методологическую функцию.

2. Кроме понятийного аппарата кибернетика имеет соответствующий математический аппарат, специально приспособленный для решения задач в области управления и связи. Поэтому кибернетика представляет важнейшее средство приложения многообразных методов математики к описанию и исследованию объектов живой природы, общества и техники. Интерпретация тех или иных систем и процессов в понятиях «управление» и «связь» делает возможным применение математических методов кибернетики к решению ряда задач. Важнейшим средством, облегчающим связь общей методологии и аппарата современной математики с кибернетикой, является теория систем. Ее концептуальный аппарат и язык непосредственно связаны как с общей методологией, так и с математикой.

3. Кибернетика как достаточно общая и абстрактная математическая дисциплина о системах управления сама нуждается в связующих звеньях с более конкретными науками, имеющими свою экспериментальную базу в изучении систем управления. Необходимость в такой связи порождает теоретические разделы в этих науках, способствующие применению в них кибернетических методов. Эти разделы (биологическая кибернетика, медицинская кибернетика и т. д.) постепенно становятся разделами прикладной кибернетики.

4. Совокупность фундаментальных понятий кибернетики составляет достаточно общий и унифицированный «содержательный язык» биологии, медицины, нейрофизиологии, который используется при решении задач управления.

5. Кибернетический подход весьма эффективен в разработке формализованных алгоритмических языков, используемых при решении вычислительных и информационно-логических задач.

6. Среди интегративных паук о природе и обществе кибернетике принадлежит ведущая роль ио следующим причинам:

а) фундаментальные понятия кибернетики обладают оптимальной общностью и абстрактностью. Они не слишком общи, чтобы полностью отвлекаться от специфики разнообразных систем управления в природе и обществе, и не слишком ограниченны по своей общности, чтобы иметь своим объектом лишь отдельный класс систем управления;

б) процессы управления составляют одну из существенных характеристик живых организмов и общественных систем;

в) разработке новых методов математики, эффективно «работающих» в указанных областях действительности, способствует кибернетика и смежные с ней дисциплины и научные направления (бионика, инженерная психология и др.).

М. Аптер. Кибернетика и развитие. М., 1970, стр. 14. ↑
См.: А. Г. Ивахненко. Техническая кибернетика. Киев, 1962, стр. 211. ↑
А. А. Фельдбаум, А. Д. Дудыкин, А. П. Мановцев, Н. Н. Миролюбов. Теоретические основы связи и управления. М., 1963, стр. 9. ↑
И. И. Шмалъгаузен. Кибернетические вопросы биологии. Новосибирск, 1968, стр. 202. ↑
См., например, высказывания перечисленных ученых в сб. «Биологические аспекты кибернетики». М., 1962. ↑
См.: «Процессы регулирования в биологии». М., 1960; Ф. Гродинз. Теория регулирования и биологические системы. М., 1966, и др. ↑
В. А. Ратнер. Генетические управляющие системы. Новосибирск, 1966, стр. 5. ↑
В. А. Ратнер. Генетические управляющие системы, стр. 5. ↑
И. И. Шмальгаузен. Перспективы применения точных методов для изучения факторов эволюции. — И. И. Шмальгаузен. Кибернетические вопросы биологии. Новосибирск, 1968, стр. 76. ↑
См.: N. Rashevsky. Mathematical Biophysics. New York, vol. II, p. 292; о разработке приложений этого принципа см.: Р. Розен. «Принцип оптимальности в биологии». М., 1969. ↑
А. И. Михайлов, А. И. Черный, Р. С. Гиляровский. Основы информатики. М., 1908, стр. 57. ↑
Н. Винер. Кибернетика, или управление и связь в животном и машине. М., 1958. ↑
См.: «Эргономика». М., 1971. ↑