Кибернетика и менеджмент

Привлечение машин хотя бы для частичной автоматизации  этого труда позволит резко сократить  сроки решения сложных творческих задач, намного увеличить интеллектуальную мощь человечества. Быть может, гораздо  более важным результатом такой автоматизации явится не просто уменьшение сроков и увеличение степени планомерности научных поисков, а возможность построения столь сложных теорий, которые сейчас практически недоступны человеку. Разумеется, окончательной целью построения таких теорий явится возможность получения из них практических выводов, умножающих власть человека над природой. 

Из всего  сказанного ясно, что развитие кибернетики  и непрерывное совершенствование  ее технической базы в значительной мере определяют дальнейшие успехи нашей науки, техники и народного хозяйства. Подобно тому, как суммарная мощность электростанций и других силовых установок определяет энергетическую мощь страны, суммарная мощность электронных цифровых машин и других кибернетических устройств определяет ее информационно-интеллектуальную мощь. По мере усложнения производства и дальнейших успехов науки и техники информационно-интеллектуальная мощь будет все в большей мере определять промышленно-экономический потенциал государства, ибо только достаточный уровень информационной вооруженности делает возможным рациональное использование производственных и людских ресурсов. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

2. Кибернетика и менеджмент

Кибернетика есть наука об управлении и связи.

Объектом  управления является система – любой комплекс динамически связанных элементов.

В общепринятом употреблении под управлением понимается один из видов регулирования, являющийся, по сути дела, принуждением.

Управляющая система представляется особым видом  машины, ибо каждая система выполняет какие-либо функции, которые можно рассматривать как цель машины.

Управление  является стратегией, применяемой машиной  для достижения этой цели.

Систему или машину можно описать языком логических формул, а изменение состояния  машины – в виде преобразования этих формул. Таким образом, динамическая система или машина заменяется моделью и набором правил – алгоритмом, определяющим изменения состояния. (Гл.1) 

Под термином "система" будем подразумевать  взаимосвязь самых различных  элементов. Все, состоящее из связанных друг с другом частей, будем называть системой.

Осмыслить сущность систем можно только тогда, когда связи между элементами и частями, динамические взаимодействия всей системы становятся объектом исследования.

При стремлении исследовать все воздействия, влияющие на какой-либо единичный материальный объект, следует определить его как часть некоторой системы. Эта система является системой в силу того, что она состоит из взаимосвязанных частей и в определенном смысле представляет замкнутое целое. Любой объект, безусловно, является частью ряда таких систем, каждая из которых, в свою очередь, представляет подсистему, входящую в ряд более крупных систем.

Рассмотрим  систему, состоящую из N элементов. Если не считать их системой, то для выяснения природы этих элементов придется выполнить N отдельных исследований. Однако, коль скоро мы начнем считать это множество элементов системой, перед нами возникает задача исследования не только самих N элементов, но также и N(N-1) связей между ними.

Система, находящаяся в динамическом режиме, т.е. функционирующая система, может переходить из одного состояния в другое в течение любого интервала времени.

Решения представляют собой события, протекающие  в цепи, изображающей систему. Решения  поддаются описанию (а это означает, что их в определенном смысле можно предвидеть) в терминах информации, содержащейся в системе, и через структуру связей.

Детерминированной системой следует считать систему, в которой составные части  взаимодействуют точно предвидимым  образом, в ней никогда не возникает никакой неопределенности. Если задано предыдущее состояние системы и известна программа переработки информации, то, определив динамическую структуру системы, всегда можно безошибочно предсказать ее последующее состояние.

Для вероятностной  системы, напротив, нельзя сделать точного детального предсказания. Такую систему можно тщательно исследовать и установить с большой степенью вероятности, как она будет вести себя в любых заданных условиях. Однако система все-таки остается неопределенной, и любое предсказание относительно ее поведения никогда не может выйти из логических рамок вероятностных категорий, при помощи которых это поведение описывается.

Очевидно, что компания не является живым организмом, но в то же время ее поведение  очень напоминает поведение такого организма. Для компании совершенно необходимо вырабатывать методы, обеспечивающие сохранение существования в условиях меняющейся среды. Она вынуждена приспосабливаться к экономическому, финансовому, социальному и политическому окружению и должна обладать способностью к обучению на основе опыта.

Подлинной областью исследований кибернетики  являются очень сложные вероятностные  системы, имеющие гомеостатическую природу.

Замечательной особенностью естественных, и в первую очередь биологических, механизмов управления является то, что они представляют собой гомеостаты.

Гомеостат - это устройство управления, предназначенное  для поддержания значений любой  переменной в заданных пределах. В  гомеостате управляемая переменная поддерживается на требуемом уровне механизмом саморегулирования. Это означает, что управляемая величина всегда находится на требуемом среднем уровне с точки зрения принятой степени аппроксимации и что в системе имеется компенсирующий механизм, который возвращает эту величину к среднему значению, когда она начинает от него отклоняться.

На примере  биологического гомеостаза мы сталкиваемся с важнейшим принципом саморегулирования, в отличие от обычного понимания  термина "управление", в которое  вкладывается понятие принуждения.

Промышленные системы управления должны строиться как кибернетические системы.

Кибернетическая система представляет собой не разрозненное скопление отдельных элементов, а является прочно связанной информационной сетью.

Системы следует рассматривать не с точки  зрения их внешнего облика, а с точки зрения формальных структур, как информационные цепи, реализующие множества функций выбора.

Мы применяем  термин "машина" в качестве названия любой целесообразной системы. Например, человек и двигатель, которым  он управляет, могут быть объединены в машину, предназначенную для выполнения определенных функций. Двигатель конструируется таким образом, что он реагирует на определенные действия человека, а человека обучают реагировать на работу двигателя, и он обычно считает, что "командует" двигателем.

Термин "управление" обозначает гомеостатическую машину, предназначенную для саморегулирования. Управление, являясь по своей сущности машиной, в то же время является неотъемлемой частью другой машины, предназначенной  для выполнения каких-либо иных функций.

Фундаментальный принцип, лежащий в основе управления носит название обратной связи.

Регулятор с обратной связью гарантирует компенсацию  возмущений не только определенного  вида, но и любых возмущений вообще. Он компенсирует влияние на систему возмущений, причина возникновения которых совершенно неизвестна. В этом как раз и заключается важность принципа обратной связи, поскольку в кибернетике мы имеем дело с очень сложными системами, не поддающимися детальному описанию. Чтобы получить возможность управлять такими системами, мы должны предусмотреть управляющий механизм, способный выполнять функции, которые нам не ясны, хотя мы сами строим этот механизм. Именно эти функции и может выполнять регулятор с обратной связью.

Слово "регулятор" происходит от латинского слова "управляющий", которое, в свою очередь, образовано от греческого слова "кибернесий" – кормчий. Н.Винер и его сподвижники в 1947 году решили дать новой науке название "кибернетика".

Для вероятностных  систем обратная связь является единственным действительно эффективным механизмом управления.

Машина, предназначенная для выполнения некоторых функций, представляет собой  не что иное, как систему, организация  которой с определенной точки  зрения подчинена осуществлению  поставленных перед ней задач. Метафору "машина" можно присваивать описаниям механических, биологических, социальных или формальных систем. Эта концепция во всем ее разнообразии лежит в основе исследований теории операций, и она определяет понятие "кибернетической модели".

Коль  скоро машина является целесообразной системой, то ее описание определяется картиной последовательности ее состояний  в процессе движения к стоящей  перед ней цели. Эта последовательность состояний задается множеством переходов  одних элементов (операндов) в другие (образы). Это множество получило название преобразования (по У.Р. Эшби).

Стохастический  процесс можно описать как  ряд последовательных событий, разделенных  случайными интервалами времени, для  которых тем не менее можно  определить среднюю длину интервала, а также некоторую частоту появления интервалов определенной длины, к которой в конечном счете стремится отношение числа интервалов данной длины к общему числу наблюдаемых интервалов.

Когда машина начинает работать, в ней  появляется упорядоченность, которая начинает уничтожать царящую неопределенность, хаос. Эта особенность – появление информации – и позволяет нам управлять кибернетическими системами. 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. Наличие "шума" в системе ведет к увеличению разнообразия (а следовательно, и неопределенности), не увеличивая содержащейся в ней информации.

Но мы имеем дело с вероятностями, а  не с непосредственно измеряемыми  величинами. Информацию в кибернетических  машинах можно обсуждать только в терминах статистических распределений, поскольку все факторы, которые  требуются для построения изоморфной модели, являются неизвестными.

Естественным  поведением любой системы, обладающей способностью изменять свои вероятностные  характеристики, является увеличение энтропии, а следовательно, потеря информации. Чтобы система (машина) не деградировала, необходимо внести в нее дополнительную информацию.

Свойства  саморегулируемости кибернетических  систем раскрываются через обратную связь и гомеостаз.

Вероятностные свойства этих систем исследуются при  помощи статистики и теории информации.

Третье  основное свойство кибернетических систем: очень большая сложность – изучается методом "черного ящика". Прежде всего необходимо установить, сколько разнообразия содержится в таком "ящике". Это разнообразие необходимо каким-либо образом воспроизвести и гомеостатически исследовать. "Черный ящик", являющийся удовлетворительной моделью кибернетической системы, должен содержать такое количество информации, которое было бы способно отразить разнообразие системы.

Успешно справиться с разнообразием в  управляемой системе может только такое управляющее устройство, которое само обладает достаточным разнообразием (согласно закону необходимого разнообразия Эшби).

Для управления очень сложными системами необходимо применять такие методы манипулирования  входами и классификации выходов, которые не связаны с анализом "причин и следствий".

Огромное  разнообразие состояний "черного  ящика" может быть сведено к  поддающемуся обработке объему исследований методом случайного поиска, основанного  на принципе максимизации энтропии путем  дихотомического деления.

Уменьшение  разнообразия системы со случайным  поведением может возникать естественным образом в результате взаимодействия элементов системы, обладающих информацией (на бессознательном уровне) и обратными  связями.

В самообучающейся  машине должны протекать строго определенные потоки информации по строго определенным каналам, она должна обладать богатыми внутренними связями и способностями к развитию обратных связей и цепей однозначных лишь в одну сторону преобразований и т.п.  

В силу теоремы неполноты Геделя любой язык управления в конечном счете недостаточен для выполнения поставленных перед ним задач, но этот недостаток может быть устранен благодаря включению "черного ящика" в цепь управления. Назначение черного ящика состоит именно в том, чтобы формулировать решения, выражаемые языком более высокого порядка, которые по определению, конечно, не могут быть выражены в терминах управления. При этом указанные решения призваны устранять недостатки первоначально созданной машины, принимающей решения. Этот принцип я называю принципом внешнего дополнения, ибо он представляет собой практический метод преодоления следствий теоремы неполноты.