Кибернетика и менеджмент

Определяя число при помощи рекурсивной  формулы, мы, по существу, задаем процесс, в результате которого мы неизбежно наткнемся на это число. Например, Х=Х+1.  

Можно построить кибернетическую машину так, чтобы она правильно функционировала  при любом уровне помех. Доказано, что выход такой машины можно  сделать сколько угодно точным и  надежным независимо от степени надежности элементов машины или схемы их соединения.

Качественная  информация, содержащаяся в словесных  высказываниях, может быть сведена (при помощи булевой алгебры) к  двоичной форме. Количественная информация, содержащаяся в математических выкладках, тоже может быть сведена (посредством скалярных преобразований) к двоичной форме. Пользуясь двоичным счислением (битами), можно всегда выразить любую информацию вполне адекватно и абсолютно эффективно.

Если  в машину вводится бесконечная лента, на которой в один ряд напечатана последовательность нулей и единиц, то любая окружающая обстановка может быть закодирована и представлена машине.

Машина  Тьюринга или универсальный автомат  – устройство, которое способно обнаруживать событие, происходящее вне  его, изменять свое собственное состояние, изменять свое положение, чтобы обнаружить другое событие, и предпринимать действия, которые влияют на то, что происходит вне его.

Машина  представляет собой множество состояний, подвергающихся преобразованиям; она  перерабатывает информацию исключительно в форме двоичных символов; ее собственное внутреннее поведение полностью описывается двухвалентной логикой, и, наконец, вся работа машины может быть определена в виде рекурсивного процесса.

Дж. фон  Нейман доказал, что логически возможно построить машину, способную воспроизводить еще более сложные машины.

Кибернетика оперирует с машинами не как с  механическими конструкциями, а  как с системами для переработки  информации, как с организмами  в некоторой окружающей среде.

Любая машина представляет собой систему, которая может быть схематически представлена в виде некоторого множества точек, связанных друг с другом посредством определенных, точно заданных соотношений. Поэтому в качестве модели нашей машины мы можем принять простую сеть. Каждая точка в этой сети представляет собой некоторое двоичное событие, иначе говоря, любая точка представляет собой элемент машины, который в любой момент времени может находиться только в возбужденном или невозбужденном состоянии. Линии, соединяющие все эти точки, изображают возможные виды преобразований в системе. Возбуждение одной точки мы будем рассматривать как указание на то, что некоторый импульс передается от этой точки по линии, соединяющей ее с другой точкой, и что при поступлении импульса на последнюю возможен один из двух случаев: возбуждение этой точки или прекращение возбуждения. Очевидно, что при таких условиях можно составить схему, которая описывает как внутренние взаимодействия в машине, так и ее связи с внешней средой.

Модель  конечных автоматов, имеющая вид сети, в принципе адекватна представлению любой логической системы. Поведение сети может быть описано в виде связей между множествами составляющих ее точек.

Ошибка  не является каким-то бедствием, по поводу которого нужно сокрушаться и  от которого нужно стараться полностью избавиться; она является естественной и важной частью постоянного поведения системы. При исследовании любой данной машины в виде сети, т.е. конечного автомата, возникновение ошибок может быть обусловлено двумя источниками. Прежде всего, основной элемент сети, изображаемый точкой, может оказаться неисправным, что соответствует нарушению какого-нибудь двоичного оператора: движения рычага, срабатывания реле. Во-вторых. передача информации, представляемая в сети в виде линий, по целому ряду причин может искажаться, например, высокий уровень помех в линии, разрывы проводов, поломка передачи. Дж. фон Нейман исследует вероятности, связанные с этими ошибками, и предлагает методы их регулирования. В отношении ошибок он указывает, что ограничения способности цепей давать правильный ответ можно устранить за счет двойного или многократного дублирования компонентов системы.

При правильном построении логики кибернетических  машин можно успешно справиться с любой ожидаемой вероятностью ошибок в компонентах и информационных цепях. В целом этот метод представляет собой умышленное введение избыточности.

Если  можно построить надежную машину из ненадежных компонентов и цепей, то должна существовать возможность  построения надежной машины из произвольно соединенных компонентов. Другими словами, сеть, обладающая достаточным разнообразием, соединения которой носят более или менее случайный характер, может работать надежно, моделируя любую заданную машину при условии, что она содержит достаточную избыточность.

Теория  стохастических процессов позволяет  определить некоторые предельные усредненные  вероятностные характеристики, учитывающие, что на коротких интервалах времени  это поведение является чисто  случайным, или непредсказуемым. Мы, например, не можем точно определить, сколько голов забьет данная футбольная команда в завтрашнем матче, но в то же время в состоянии с удовлетворительной точностью предсказать, сколько голов она забьет за сто матчей.

Стохастический  процесс можно точно описать  с помощью вероятностных распределений, которые в конечном счете устанавливаются на некотором интервале времени.

Любая эффективно управляемая система  функционирует как гомеостат. Гомеостат  Эшби представляет собой именно такую  машину, предназначенную для перехода в устойчивое состояние после того, как в нее были внесены возмущения.

Обычный регулятор может обеспечить устойчивость управляемой им системы только в  том диапазоне изменения внешних  воздействий, который был предусмотрен при его проектировании. Гомеостат, прежде всего, настраивается в соответствии с внешними условиями, он превращает себя в машину для решения задачи, которая не была ранее сформулирована, и только после этого решает задачу, отыскивая обычную устойчивость. Такая машина сама может приспосабливаться к окружающей внешней среде и продолжает непредсказуемым образом стремиться к такому приспосабливающемуся поведению в силу большого разнообразия, которым эта машина обладает.

Отличительной особенностью кибернетических машин  является способность к обучению и приспособлению к окружающей среде. Это основные понятия, которые стремятся изучить и смоделировать кибернетики. И в частности, для управления в промышленности кибернетики стремятся найти аналогию в живой природе. Они всегда представляют промышленное предприятие в виде живого организма, взаимодействующего с окружающей средой и стремящегося к самосохранению.

Люди  обычно ошибочно предполагают, что  решения современных проблем  управления в социальной, экономической  и промышленной сферах лежат в  пределах человеческих возможностей или что существующие способности могут быть развиты до необходимого уровня путем образования и обучения. Кибернетика стремится в принципе рассеять это заблуждение. В действительности мозг не обладает достаточным объемом и специализацией, чтобы решить эти проблемы.

Необходимо  приложить разум для усиления интеллектуальной энергии. Таким образом, мы приходим к понятию усилителя  умственных способностей, возможность  построения которого обоснована теоремами  Тьюринга-Неймана. Первым кибернетиком, который серьезно рассмотрел этот вопрос, является, по-видимому, Эшби. Он указывает, что усиление умственных способностей в такой же степени, в которой человек достиг усиления физической энергии, имело бы весьма поразительные результаты.

Представим  себе предприятие как некоторый организм, обладающий протяженностью и материальным единством. Он изменяется, развиваясь и разрушаясь, приспосабливаясь к новым внутренним и внешним воздействиям. Питание этого организма составляют капитал, рабочая сила и сырье, а в результате его деятельности образуется дополнительный капитал в форме прибыли, производятся товары и удовлетворяются духовные потребности людей. Для внешнего мира предприятие выступает как организм, функционирующий в некоторой окружающей среде и способный воспринимать ее воздействия в виде изменения в конъюнктуре рынка и в социальной, политической и экономической обстановке. Этот организм должен непрерывно реагировать как единое целое в соответствии со своей структурой и свойствами на случайные возмущения окружающей среды и свои собственные изменения и неполадки.

Современная теория руководства промышленностью  считает предприятие сложной  вероятностной системой. Руководство  также наверняка осознает, что  решение проблемы для какой-либо изолированной части предприятия, рассматриваемой в качестве автономной замкнутой системы, может оказаться неверным с точки зрения общего благополучия всего предприятия.

Общей целью предприятия как единого  организма является не только максимизация прибыли. Использование всего арсенала научных средств для максимизации текущей прибыли означало бы, очевидно, принесение в жертву репутации предприятия, что в конечном счете приводит к гибели всего организма. Значит, если рассматривать предприятие как единый организм, то нужно задаваться многими критериями, а решение любой задачи должно удовлетворять этим критериям поведения, относящимся к различным областям деятельности.

Как живой  организм, так и любая компания имеют много противоречивых текущих  целей, и это является одним из решающих факторов, обусловливающих необходимость описания предприятия как очень сложной вероятностной системы. Из всех известных научных методов решения таких задач только кибернетика признает и принимает неопределимость и сложность, выходящую за пределы возможностей человеческого разума, и находит решение в саморегулировании, тогда как другие виды управления не только не применимы, но даже не мыслимы. Кибернетика способна найти выход из противоречивости целей и исходить из единственного критерия успеха – безусловного длительного сохранения существования.

В течение  определенного длительного периода  времени отдельные части предприятия, части его системы управления, некоторые функции, осуществляемые предприятием, действительно устаревают и заменяются новыми. Эти замены не являются просто буквальными копиями  оригиналов. При их реализации всегда действует механизм обратной связи, а следовательно, непрерывно происходит адаптация.

Недостаток  такой модели заключается в том, что в то время как биологические  виды используют весьма расточительную систему случайных мутаций для приспособления своих свойств к изменениям окружающей среды, предприятие не может позволить себе роскоши пользоваться таким рискованным средством. В промышленности вето на неправильные мутации накладывает руководство. Эти мутации не возникают совершенно беспорядочно, и им не дают возможности развиваться до самоуничтожения, как это происходит в природе. Руководство предвидит также, что правильная мутация обладает свойством сохранять существование, и выбирает ее. Итак, предвидение и выбор представляют собой главные атрибуты руководства. Предвидение сводится к построению бихевиористической модели системы. Эта модель обогащается опытом, что и представляет процесс обучения. Механизм руководства представляет собой усилитель избирательности.

Кибернетический усилитель умственных способностей, который требуется для руководителя, безусловно, может быть построен. Он представляет собой кибернетическую машину, которая способна эффективно воспринимать и перерабатывать огромное разнообразие, оценивать вероятности, характеризующие реальную действительность, и которая в то же время является саморегулирующейся.

Попытаемся  синтезировать машину, предназначенную  для приспособления некоторой системы  к условиям окружающей среды. Такая  машина строится по образцу гомеостата, но она учитывает не единственное оптимальное состояние в каждой подсистеме, а множество взаимозависимых состояний. При этом она используется как регулятор, связанный с системой и предназначенный для управления ее работой.

Первую  из рассматриваемых подсистем представляет само предприятие. Эта подсистема характеризуется своим состоянием в любой момент времени, определяемым наличным оборудованием, количеством изделий, находящихся в производстве, имеющимися заказами, запасами готовой продукции и сырья, числом рабочих и т.п. Критерий деятельности предприятия определяется не одной переменной, а некоторым множеством переменных, которыми руководство определяет цели предприятия. В это множество входят прибыль, процент на вложенный капитал, штаты и заработная плата, своевременность исполнения заказов. При этом на каждый данный период невозможно выработать оптимальные стратегии для достижения всех целей сразу, так как многие из них противоречивы. Но все они связаны между собой сложными зависимостями.

Конечная  же цель фактически сводится к сохранению существования. Допустим, что условия сохранения существования могут быть выражены через определенное множество величин, каждая из которых характеризует одну из конкретных сторон деятельности системы.

Вторая  подсистема представляет собой внешнее окружение. Она характеризуется своим состоянием в любой момент времени, определяемым конъюнктурой рынка, денежным курсом, предложением рабочей силы, наличием и стоимостью сырья и т.п. Эта подсистема воплощает в себе также и общую тенденцию развития экономики. Критерий деятельности этой подсистемы выражается в виде множества переменных, характеризующих спрос на изделия предприятия. Механизм, посредством которого внешнее окружение влияет на работу предприятия, описывается сложной функцией спроса, включающей в себя объем заказов, частоту их поступления, их распределение по заказчикам и по видам продукции, надежность и стоимость ранее выпущенной продукции и т.д. Эти параметры также связаны сложными зависимостями.