Основные понятия экономической кибернетики

Автор: Пользователь скрыл имя, 20 Марта 2012 в 12:59, реферат

Описание работы

В древности термин «кибернетика» использовался Платоном в контексте «исследования самоуправления» в «Законах», для обозначения управления людьми. Слово «cybernйtique» использовалось практически в современном значении в 1830 году французским физиком и систематизатором наук Андре Ампером (1775—1836), для обозначения науки управления в его системе классификации человеческого знания:

Содержание

1.История кибернетики
1.1 Корни кибернетической теории
1.2 XX век
2. Наука кибернетика
2. Предмет и цели и задачи.
2.2 Методы кибернетики
2.3 Кибернетика и компьютеры
3.Значение и результаты развития кибернетики

Работа содержит 1 файл

доклад.doc

— 77.50 Кб (Скачать)

   Системы изучаются в кибернетике по их реакциям на внешние воздействия, другими словами, по тем функциям, которые они выполняют. Наряду с вещественным и структурным подходами, кибернетика ввела в научный обиход функциональный подход как вариант системного подхода в широком смысле слова. Применение системного и функционального подходов при описании и исследовании сложных систем относится к основным методологическим принципам кибернетики.

   Системный подход выражается в комплексном изучении системы с позиций системного анализа, т. е. анализа проблем и объектов как совокупности взаимосвязанных элементов, исходя из представлений об определенной целостности системы.

   Функциональный анализ имеет своей целью выявление и изучение функциональных последствий тех или иных явлений или событий для исследуемого объекта. Соответственно, функциональный подход предполагает учет результатов функционального анализа при исследовании и синтезе систем управления.

   Для исследования систем кибернетика использует три принципиально различных метода: математический анализ, физический эксперимент и вычислительный эксперимент.

   Первые два из них широко применяются и в других науках. Сущность первого метода состоит в описании изучаемого объекта в рамках того или иного математического аппарата (например, в виде системы уравнений) и последующего извлечения различных следствий из этого описания путем математической дедукции (например, путем решения соответствующей системы уравнений). Сущность второго метода состоит в проведении различных экспериментов либо с самим объектом, либо с его реальной физической моделью. В случае уникальности исследуемого объекта и невозможности существенного влияния на него (как, например, в случае Солнечной системы или процесса биологической эволюции) активный эксперимент переходит в пассивное наблюдение.

 

2.3 Кибернетика и компьютеры

 

   Из числа сложных технических преобразователей информации наибольшее значение имеют компьютеры. Компьютеры обладают свойством универсальности. Это означает, что любые преобразования буквенно-цифровой информации, которые могут быть определены произвольной конечной системой правил любой природы (арифметических, грамматических и др.), могут быть выполнены компьютером после введения в него составленной должным образом программы. Другим известным примером универсального преобразователя информации (хотя и основанного на совершенно иных принципах) является человеческий мозг. Свойство универсальности современных компьютеров открывает возможность моделирования г. их помощью любых других преобразователей информации, в том числе мыслительных процессов. Таким образом, с момента своего возникновения компьютеры представляют собой основное техническое средство, основной аппарат исследования, которым располагает кибернетика.

   Точно так же, как разнообразные машины и механизмы облегчают физический труд людей, компьютеры облегчают его умственный труд, заменяя человеческий мозг в его наиболее простых и рутинных функциях. Компьютеры действуют по принципу «да-нет», и этого достаточно для того, чтобы создать вычислительные машины, хотя и уступающие человеческому мозгу в гибкости, но превосходящие его по быстроте выполнения вычислительных операций. Аналогия между компьютерами и мозгом человека дополняется тем, что компьютеры как бы играют роль центральной нервной системы для устройств автоматического управления.

   Введенное в кибернетике понятие самообучающихся машин аналогично воспроизводству живых систем. И то, и другое подразумевает создание систем, подобных или идентичных родителю. Это относится как к машинам, так и к живым системам.

   Процесс воспроизводства — это всегда динамический процесс, включающий какие-то силы или их эквиваленты. Винер так сформулировал гипотезу воспроизводства, которая позволяет предложить единый механизм самовоспроизводства для живых и неживых систем: «Один из возможных способов представления этих сил состоит в том, чтобы поместить активный носитель специфики молекулы в частотном строении ее молекулярного излучения, значительная часть которого лежит, по-видимому, в области инфракрасных электромагнитных частот или даже ниже. Может оказаться, что специфические вещества (вирусы) при некоторых обстоятельствах излучают инфракрасные колебания, обладающие способностью содействовать формированию других молекул вируса из неопределенной магмы аминокислот и нуклеиновых кислот. Вполне возможно, что такое явление позволительно рассматривать как некоторое притягательное взаимодействие частот».

   Современные ЭВМ значительно превосходят те, которые появились на заре кибернетики. Еще 10 лет назад специалисты сомневались, что шахматный компьютер когда-нибудь сможет обыграть приличного шахматиста, однако теперь он почти на равных сражается с чемпионом мира. То, что машина чуть было, не выиграла у Каспарова за счет громадной скорости перебора вариантов (100 миллионов в секунду против двух у человека), остро ставит вопрос не только о возможностях компьютеров, но и о том, что такое человеческий разум.

  

 

 

 

 

3. Значение и результаты развития кибернетики

 

   Значение кибернетики признано в разных сферах.

   Философское значение, поскольку кибернетика дает новое представление о мире, основанное на роли связи, управления, информации, организованности, обратной связи, целесообразности, вероятности.

   Социальное значение, поскольку кибернетика дает новое представление об обществе как организованном целом.

   Общенаучное значение в трех смыслах: во-первых, потому что кибернетика дает общенаучные понятия, которые оказываются важными в других областях науки – понятия управления, сложнодинамической системы и т.п.; во-вторых, потому что дает науке новые методы исследования: вероятностные, стохастические, моделирования на ЭВМ и т.д.; в-третьих, потому что на основе функционального подхода «сигнал-отклик» кибернетика формирует гипотезы о внутреннем составе и строении систем, которые затем могут быть проверены в процессе содержательного исследования. Например, в кибернетике выработано правило (впервые для технических систем), в соответствии, с которым для того, чтобы найти ошибку в работе системы, необходима проверка работы трех одинаковых систем. По работе двух находят ошибку третьей. Возможно, так действует и мозг.

   Методологическое значение кибернетики определяется тем обстоятельством, что изучение функционирования более простых технических систем используется для выдвижения гипотез о механизме работы качественно более сложных систем (живых организмов, мышления человека) с целью познания происходящих в них процессов: воспроизводства жизни, обучения и т.п. Подобное кибернетическое моделирование особенно важно в настоящее время во многих областях науки, поскольку отсутствуют математические теории процессов, протекающих в сложных системах, и приходится ограничиваться их простыми моделями.

   Наиболее известно техническое значение кибернетики: создание на основе кибернетических принципов электронно-вычислительных машин, роботов, искусственного интеллекта, персональных компьютеров, породившее тенденцию кибернетизации и информатизации не только научного познания. Но и всех сфер жизни.

   Достижением кибернетики является разработка и широкое использование нового метода исследования, получившего название вычислительного или машинного эксперимента, иначе называемого математическим моделированием. Смысл его в том, что эксперименты производятся не с реальной физической моделью изучаемого объекта, а с его математическим описанием, реализованным в компьютере. Огромное быстродействие современных компьютеров зачастую позволяет моделировать процессы в более быстром темпе, чем они происходят в действительности. В исследовании кибернетикой способов связи и моделей управления ей понадобилось еще одно понятие, которое было давно известно, но впервые получило фундаментальный статус в естествознании — понятие информации (с латинского — ознакомление) как меры организованности системы в противоположность понятию энтропии как меры неорганизованности.

    Простираясь на изучение все более сложных систем, метод моделирования становится необходимым средством, как познания, так и преобразования действительности.

   Развитие информационной техники позволило компенсировать человеку психофизиологическую ограниченность своего организма в ряде направлений. “Внешняя нервная система” , создаваемая и расширяемая человеком, уже дала ему возможность вырабатывать теории, открывать количественные закономерности, раздвигать пределы познания сложных систем. Искусственный интеллект и его совершенствование превращают границы сложности, доступные человеку, в систематически раздвигаемые. Это особенно важно в современную эпоху, когда общество не может успешно развиваться без рационального управления сложными и сверхсложными системами. Разработка проблем искусственного интеллекта является существенным вкладом в осознание человеком закономерностей внешнего и внутреннего мира, в их использование в интересах общества и тем самым в развитие свободы человека.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Литература

 

Большая Советская Энциклопедия (электронная библиотека DJVU).

Большая энциклопедия Кирилла и Мефодия 2010

Викпедия. Статья «Кибернетика».

Горелов А. А. Концепции современного естествознания: учебное пособие. – М.: Высшее образование, 2006. – 335с

Гусейханов М. К., Раджабов О. Р. Концепции современного естествознания: Учебник. — 6-е изд., перераб. и доп. — М.: Издательско-торговая корпорация «Дашков и К°», 2007. — 540 с.

 



Информация о работе Основные понятия экономической кибернетики