Общие понятия кибернетики

Всякая система представляет собой некоторое количество разнородных или одинаковых элементов, объединенных связями таким образом, что обеспечивается целостная функция. Сложная система отличается от простой количеством элементов и разнообразием их отношений, вместе определяющих сложную функцию. Кроме того, в сложных системах происходят процессы переработки информации, тогда как в простых - только обмен энергии и материи. Все эти понятия условны. Видимо, к сложным системам стоит относить только такие, точную структуру которых пока нельзя себе представить. Практически - это системы "типа живых".

Предполагается, что системы состоят из неких простых частичек - элементов. Однако это понятие тоже условно, и элементы сложных систем сами представляют собой сложные системы. Все дело в том, что понятие "элемент системы" появляется при попытках ее моделирования, схематизации. Элемент организма - клетка, элемент общества - человек. Истинных конечных элементов пока не знает даже физика.

При изучении, как системы, так и элементов важны понятия структуры и функции. Первое интуитивно связывается с некоторой материальной конструкцией, второе - с изменением энергии. Получается параллель; "материя - энергия" - "структура - функция". В действительности все выглядит сложнее. Функция сложной системы - это сообщение каким-то внешним предметам не только энергии, но и некоторых материальных структур. Примеры: функция нейрона - продуцирование нервного импульса. Это не только изменение электрического потенциала (то есть энергии), но и движение ионов, материальных частиц. Одна из функций человека - его трудовая деятельность, которая сводится к сообщению механической энергии внешним предметам. Однако в результате появляются вещи - структурные единицы. Если взять еще более сложную систему - предприятие, то его функция выражается преимущественно в вещах. Таким образом, функция сложной системы - условное понятие, возникающее в процессе схематизации, моделирования и включающее изменение во времени и пространстве, как материальной структуры, так и энергии.

Функция системы осуществляется по программе, представляющей собой определенную последовательность изменений во времени, которая заложена в самой структуре системы и реализуется при определенных внешних воздействиях. Функция - это деятельность. Программа - порядок, последовательность функциональных актов. Она "записана" в самой структуре системы как возможность выполнения функции и реализуется только при определенных внешних воздействиях или условиях.

Воздействие - это получение системой извне или сообщение вовне энергии (а также иногда и материальных частиц). Оно имеет определенные параметры - вид энергии, величину, скорость изменений, точку приложения и т. д. При взаимоотношении сложных систем воздействие - это функция данной системы или восприятие функции другой системы.

Связь - возможность получать и передавать воздействие. Она может быть представлена некоторой материальной структурой, имеющей свою функцию и преобразующей воздействие одной системы на другую.

Понятие "структура" обычно относится только к системе, а элемент ее представляется как "черный ящик", который, однако, обладает функцией, изменяющейся по определенной программе, то есть оказывает воздействие на другие элементы по некоторым линиям связей. Программа деятельности целой системы складывается из простейших программ ее элементов и групп из них - подсистем. При этом не следует думать, что внутри сложных систем царит полная гармония: программы отдельных ее частей зачастую противоречивы и подавляют одна другую.

Сложные системы "типа живых" создавались постепенно при случайном столкновении и взаимодействии более простых систем, имеющих собственные программы. Развитие сложной системы, рост и усложнение ее структуры, изменение функции идут через противоречивые изменения ее элементов и подсистем.

На первый взгляд, кажется, что деятельность сложных систем подчиняется тем же законам физики и химии, что и простых. Система получает извне комплекс физических воздействий - материальные частицы и энергию, внутри нее происходит сложный процесс движения их между элементами, и в результате система выдает вовне материальные частицы и энергию. Конечно, так оно и есть, однако этого недостаточно для понимания деятельности сложных систем. Кроме законов физики и химии, нужно привлечь еще законы переработки информации. Деятельность сложной системы определяется не только физическими воздействиями, но и "сведениями" о них. Когда один человек подчиняется словесному приказу другого, то его сложная ответная мышечная деятельность (вплоть до самоуничтожения) включается не физическими колебаниями воздуха, а только их последовательностью, которая сама по себе не имеет физической природы, хотя ее выделение и немыслимо без физических процессов. Вся деятельность сложных систем определяется переработкой информации в большей мере, чем превращением материи и энергии. Принципиально возможно сохранить программу деятельности сложной системы, заменив одни физические и химические процессы, с помощью которых она реализуется, другими.

Информация - сведения о системе, о ее структуре и функции, выраженные моделью. С другой стороны, модель - это система со своей структурой и функцией, отражающая структуру и функцию системы-оригинала. Модель всегда является упрощением оригинала и обычно тем или иным искажением его. Она может быть составлена из элементов сложной моделирующей установки либо представлять собой самостоятельную физическую систему - вещь.

Модель отражает структуру и функцию системы-оригинала средствами структуры или функции тех элементов, из которых она строится. Возможны различные отношения:

1. Структурная модель отражает структуру системы. Пример: рисунок или фотография.

2. Функциональная модель отражает структуру. Примеры: возбуждение нейронов сетчатки глаза или свечение экрана телевизора, воспроизводящие структуру объекта, его вид.

3. Структура отражает функцию. Пример: электрокардиограмма, отображающая одну из частных функций сердца - изменение потенциала.

4. Функция отражает функцию. Скажем, та же электрокардиограмма на экране осциллоскопа. В двух последних примерах прибор является моделирующей установкой.

Возможны и более полные модели, одновременно отражающие структуру и функцию. Прежде всего это относится к физическим моделям (модель сердца). Однако они могут быть представлены и элементами моделирующих установок. Пример: "действующая" модель системы в виде программы ЭВМ, в которой отражены схема системы и изменение функции ее элементов при различных внешних воздействиях. Подобную же модель можно представить средствами кино-мультипликации.

Понятие память имеет два значения: с одной стороны, это способность запоминать как свойство моделирующей установки, а с другой - сами модели, отражение в моделирующей установке внешнего воздействия или системы-объекта. Условно можно выделить два типа памяти:

1. Кратковременная (или функциональная) память, когда объект запечатлевается в моделирующей установке посредством повышенной функции элементов, составляющих модель. Пример: возбуждение нейронов сетчатки глаза или свечение участков экрана телевизора, исчезающее вскоре после прекращения воздействия, поступающего извне.

2. Длительная память, когда информация запечатлевается в структуре элементов или в связях между ними, так что "возбуждение" некоторой части элементов, составляющих модель, распространяется на все другие. Это относится к моделям из нейронов в мозгу и к программе вычислительной машины, в которой запечатлена модель в виде схемы связей и функции элементов.

Можно себе представить и другие виды памяти с более стойкими моделями, являющимися результатом "считывания" и физического воплощения корковых моделей (например, тексты и рисунки).

Каждая сложная система, обладающая способностью моделировать внешний мир, имеет свои типы моделей и свою систему их запоминания. К примеру, клетка моделирует информацию средствами структур ДНК и РНК, причем последние, видимо, выполняют роль временной памяти. Общество, как система, имеет свои коды для выражения информации, для моделирования - книги, вещи.

Как уже говорилось, в сложных системах действуют законы информации наряду с законами физики. Они охватывают выделение, хранение, переработку и сообщение информации другим системам. Это означает, что сложные системы имеют структуры и программы, обеспечивающие моделирование внешних (и внутренних) воздействий и действия с моделями. Рассмотрим кратко эти законы.

Выделение информации предусматривает, прежде всего рецепцию, то есть восприятие воздействия и кодирование его своим кодом. Иначе - выделение первичной модели, обычно функционального типа. Рецептор воспринимает "порцию" воздействия в виде некоторого количества энергии - "чистой" либо вместе с материальными частицами,- накапливает, "запоминает" ее в виде функциональной модели и сравнивает эту модель с некоторым эталоном, постоянной моделью; при совпадении он выдает некоторую свою функцию, например в виде нервного импульса или потенциала датчика. После этого все повторяется сначала.

Характер перекодирования определяется программой деятельности рецептора, его рабочей характеристикой. Обычно это выражается в следующем: а) рецептор (или датчик) воспринимает какой-нибудь один вид энергии - тепло, свет, звуковые колебания; б) ограничено пространство, в котором воспринимается энергия; в) есть пределы воспринимаемой энергии; г) существует количественная зависимость между входными и выходными сигналами рецептора - обычно она нелинейная; д) рецептору присуща инерционность, то есть зависимость характеристики от предшествовавшей функции - адаптация, привыкание.

Возможны самые различные характеристики рецепторов, когда выходной сигнал соответствует не только сумме энергии, поступившей за некоторый промежуток времени, но и разности с каким-то порогом, производной от изменения во времени и пр.

Многообразие внешнего мира улавливается сложной системой с помощью большого количества различных рецепторов, реагирующих на разные виды энергии и их пространственное распределение. Возможное количество выделяемой первичной информации можно условно определить как суммарное количество сигналов, поступающих со всех рецепторов в единицу времени. Для такой системы, как человек, оно огромно.

Переработка информации заключается в превращении одних моделей в другие. Поскольку информация передается в виде сигналов, их можно снова воспринять как физическое воздействие и выделить из него новую информацию, то есть создать новую модель. Как и всякая иная, эта модель ("модель из модели") будет представлять упрощение и искажение первичной модели, но зато выделит еще более общее содержание из внешнего воздействия.

Принцип (закон) переработки информации такой же, как и принцип ее выделения из физического воздействия. Он заключается в восприятии информации, запоминании ее в виде временной модели, сравнении с некоторой моделью-эталоном из постоянной памяти и в выдаче сигнала, соответствующего новой, обобщенной модели. Такой процесс можно назвать терминами "узнавание", "этажная переработка информации", "этажные модели". Он осуществляется в разных вариантах. Проще всего это показать на примере нейроноподобных сетей:

1. Пространственная суммация. В этом случае "узнается" определенное пространственное расположение возбужденных рецепторов, так что в результате взамен целой картины возбуждается одна модель, в которой отражается содержание картины.

Предположим, что существует некоторая моделирующая установка с набором этажных моделей и связей между ними, осуществляющая выделение, переработку и выдачу информации вовне (рис. 1). На первом этаже есть сеть входов рецепторов 1-7. Условно их можно назвать первичным "алфавитом". Предположим для простоты, что каждая первичная модель (рецептор) может быть только в двух состояниях - активности 1 или покоя 0. На втором этаже располагаются пространственные модели обобщенного алфавита а, b, каждая "буква" которого (модель) связана с определенными моделями на первом этаже (разумеется, количество последних должно быть во много раз большим). На третьем этаже расположены еще более обобщенные модели А - это алфавит данного этажа. Если в какой-то момент возбуждаются извне рецепторы 1, 2, 3, 6, 7, иными словами, приходят в активное состояние и отражают во временной памяти первичный образ, то энергия возбуждения переходит по связям на второй этаж и возбуждает его модели а и b, которым далее соответствует модель А на третьем этаже. В ней одной представлена обобщенная пространственная модель всего образа.

Рис. 1. Схема информационной сети сложной системы. С - 'восходящие', D - 'нисходящие' потоки информации; 1-7 - входы; R - их рецепторы: а, b - пространственные модели, α, β - временные модели (первый этаж); А - пространственные модели, I, II, III - временные модели (второй этаж); В' IV', V' - пространственные и временные модели второго этажа; c', d', γ', δ' - пространственные и временные модели первого этажа; е - эффекторы (мышцы); 1'-6' - выходы

В этом примере сравнение осуществляется за счет постоянной "памяти связей", за счет структуры из связей. Разумеется, возможен и другой принцип сравнения, например перебор таблиц-матриц для перекодирования с одного алфавита на другой. В таком случае постоянная память отражена в структуре матриц. Их можно заложить в память машины.

2. Временная суммация. При этом "узнаются" не пространственные образы, а последовательность изменений возбуждения рецепторов во времени. Если мы говорили об этажных алфавитах, понимая под ними системы моделей, обобщающих определенные пространственные расположения возбужденных рецепторов, то теперь можно говорить об этажных словах, приняв для каждого этажа свой масштаб времени. Поясним это на примере.

Последовательное возбуждение рецепторов 2, 3, 4 суммируется во временной модели а и выдается сигнал, заменяющий все слово. То же самое происходит в модели β, которая возбуждается при последовательном возбуждении рецепторов 3, 4, 5, причем только в такой последовательности. На втором этаже есть модели I и II, в которых представлены "слова" более высокого этажа. В модели III сосредоточивается пространственно-временная суммация по такому же принципу. В правой части рисунка показана "нисходящая" часть модели, в которой представлена последовательность сокращения мышц 1'... 6', иначе - программы деятельности модели.

Разумеется, временная суммация - или, точнее, временное узнавание, узнавание слов - может осуществляться не только по одной букве, но и по многим рецепторам. Из каждого этажного алфавита пространственного узнавания можно составить слова - последовательность следования образов во времени. Так это в действительности и делает человек.

Узнавание слов можно осуществить с помощью матриц - перекодировочных таблиц, в которых запечатлены слова (последовательность букв) и "фразы" (последовательность слов).

Я показал очень простые примеры. В них ограничено число рецепторов и этажей, "сила" возбуждения выражена лишь в состояниях 0 и 1, нет скорости и длительности воздействия, а есть только последовательность следования "букв". Эти примеры соответствуют наиболее простым жестко запрограммированным "автоматам с памятью", которые легко воспроизвести техническими средствами. В реальных живых системах все обстоит гораздо сложнее. Огромно число рецепторов, каждый из которых имеет сложные характеристики с нелинейным возбуждением в зависимости от интенсивности воздействий, изменяющихся во времени в больших пределах. Поэтому, хотя сохраняется принцип переработки информации с выделением этажных моделей алфавитов и слов, временной памятью, выраженной их активным состоянием, и постоянной памятью, находящей отражение в связях между моделями, имеют место значительные усложнения. В частности:

1. Сравнение временной и постоянной моделей осуществляется не по тождественному, а по вероятностному принципу. Это значит, что одной модели на высшем этаже соответствует не один, а множество сходных наборов букв или слов на низшем. При этом исчезает определенность в перекодировании, и обратный процесс точного восстановления первичной информации по высшим этажам становится невозможным.

2. Сами модели-эталоны постоянной памяти, то есть связи в сети или места в таблице-матрице, не строго постоянны и определенны, а изменяются со временем и в зависимости от состояния системы - в этом отражается "субъективность" переработки информации.

3. "Сила" возбуждения моделей, их функций, изменяется в больших пределах, и это является дополнительным фактором в переработке информации, так же как и "скорость" изменения. В связи с этим существуют специальные модели, отражающие "качества" в противоположность "смыслу". Главными из них являются определение "силы" внешнего воздействия и его "скорости". Они возбуждаются параллельно с основными, смысловыми моделями и отражают дополнительную информацию. Иногда последняя играет большую роль: припомним, насколько по-разному воспринимается смысл произносимых фраз в зависимости от интонации, темпа речи, громкости голоса и т. д.

Элементы силы и скорости можно перевести и на язык простых автоматов, примеры которых показаны. Их можно отразить в структуре, превратив непрерывные величины в дискретные. Для этого, например, достаточно в представленной на рис. 1 схеме каждый рецепторный нейрон заменить несколькими:а₁ b₁, с₁ ..., отразив этим зависимость выбора рецептора не только от вида, но и от "силы" возбуждения или внешнего воздействия. То же самое можно сделать и моделью первого этажа а - заменить одну букву этажного алфавита несколькими: а₁, а₂, а₃, ... Так же поступим и при выделении слов: в зависимости от длины интервалов времени между 1-0-1... можно переписать 11-00-11, и тогда количество слов резко увеличится. При таком усложнении структуры все модели будут иметь только два значения - 0 и 1, но число их чрезвычайно возрастет, если понадобится переработать большой объем информации, отразив и осмыслив разнообразие внешнего мира. В последующих главах это будет показано подробнее на примере моделей мозга. Значение интенсивности функции, "силы" возбуждения этажных моделей слов и букв очень велико, так как через них осуществляются сложные процессы взаимоотношений между одновременно возбужденными моделями.

В общем суть процессов переработки информации состоит в возбуждении активности этажных моделей букв, слов и качеств. Вместе взятое, это отражает понимание смысла, то есть выделение содержания из воздействий окружающего мира. Можно отметить несколько закономерностей, характеризующих этажную переработку информации:

1. Чем выше этаж модели, тем больший круг событий она осмысливает.

2. Чем выше этаж, тем большее число возможных моделей он содержит.

3. Поскольку характер этажного перекодирования вероятностный, потери информации возрастают по мере повышения этажа модели и уменьшения "жесткости" перекодирования.

4. По этой же причине по модели высшего этажа нельзя точно восстановить первичную информацию. Дополнительные модели качеств помогают частично восстановить потери.

5. Из одной и той же первичной информации можно выделить много систем высших моделей (алфавитов и словарей), применяя различные эталоны и способы сравнения. Системы моделей отражают "субъективность" моделирующей системы.

6. Наибольшая полнота сведений об объекте достигается при наличии моделей низших и высших этажей.

7. Этажная переработка информации - единственно возможный путь для познания сложных систем, так как она требует меньшего объема памяти и облегчает поиск нужных сведений.

Хранение информации - это память. Как уже говорилось, каждая система имеет свой код моделей.

Сообщение информации, передача ее вовне осуществляется у человека и животных через движения, с помощью которых производится передача механической энергии в окружающее пространство для воздействия на людей или предметы. Возможны и иные физические средства для передачи информации, например выделение химических веществ. Рабочим органом является эффектор, трансформирующий химическую энергию в механическую. Происходит процесс, обратный восприятию и переработке информации: этажные модели двигательных актов управляют энергией сокращения мышц. Более всего здесь подходит слово "программа". Программы эти очень разнообразны, и я не буду пока их описывать. Самый главный принцип заключается в этажности: возбуждение модели верхнего этажа прямо распространяется на нижние этажи (что представляет собой процесс, обратный пространственной суммации при выделении этажных моделей) или распределяется во времени, создавая определенную последовательность сокращения мышц.

Простейшая схема этого явления показана в правой части рис. 1. При возбуждении модели с' происходит одновременное сокращение мышц 1' и 2', а при возбуждении модели γ' - последовательное сокращение мышц 2', 3' и 4'. Таким образом осуществляется управление сложными движениями в пространстве и времени.

"Нисходящее перекодирование" также осуществляется по вероятностному принципу, то есть каждой модели верхнего этажа соответствует несколько вариантов на низшем. В этом и состоят самые общие принципы переработки информации в сложных системах.