Ein Artikel zum Thema, was mathematische Kybernetik ist. Mathematische Kybernetik. Kybernetik in der UdSSR

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1.8. Kybernetische Aspekte der Informatik
1.8.1. Thema der Kybernetik

Das Wort „Kybernetik“ kommt aus dem Griechischen und bedeutet in der Übersetzung
"Steuermann". Seine moderne Bedeutung ist mit dem wissenschaftlichen Bereich verbunden, dessen Beginn
wurde durch das Buch des amerikanischen Wissenschaftlers Norbert Wiener „Cybernetics, or
Kontrolle und Kommunikation bei Tieren und Maschinen“, veröffentlicht 1948. Bald das Thema
nicht nur biologische und technische Systeme, sondern auch Systeme
jeglicher Art, die in der Lage ist, Informationen wahrzunehmen, zu speichern und zu verarbeiten
und nutzen Sie es für die Verwaltung und Regulierung. Veröffentlicht 1947
In der Enzyklopädie der Kybernetik heißt es, dass es sich um „...die Wissenschaft der allgemeinen Gesetze“ handelt
Empfangen, Speichern, Übertragen und Umwandeln von Informationen in komplexe
Kontroll systeme. In diesem Fall sind hier Steuerungssysteme gemeint
nicht nur technische, sondern auch biologische, administrative und soziale
Systeme.“ Daher sind Kybernetik und Informatik am wahrscheinlichsten
einheitliche Wissenschaft. Heute wird die Kybernetik zunehmend als Teil der Informatik betrachtet
„höchster“ Abschnitt, teilweise ähnlich in der Lage wie der „höchste“ Abschnitt
Mathematik“ in Bezug auf die gesamte Mathematik im Allgemeinen (ungefähr gleich).
Position in Bezug auf die Informatik ist auch die Wissenschaft des „Künstlichen“.
Intelligenz"). Die Informatik als Ganzes ist umfassender als die Kybernetik, da sie in der Informatik liegt
Es gibt Aspekte im Zusammenhang mit der Computerarchitektur und der Programmierung
kann nicht direkt der Kybernetik zugeschrieben werden.
Die kybernetischen Zweige der Informatik sind reich an Ansätzen und
Modelle bei der Untersuchung verschiedener Systeme und werden als Apparat verwendet
viele Zweige der Grundlagen- und angewandten Mathematik.
Ein klassischer und gewissermaßen eigenständiger Zweig der Kybernetik
Betrachten Sie Operations Research. Dieser Begriff bezieht sich auf die Verwendung
mathematische Methoden zur Begründung von Entscheidungen in verschiedenen Bereichen
zielgerichtetes menschliches Handeln.

Lassen Sie uns erklären, was mit „Entscheidung“ gemeint ist. Lassen Sie einige Anstrengungen unternehmen
Veranstaltung (im industriellen, wirtschaftlichen oder sozialen Bereich),
zielt darauf ab, ein bestimmtes Ziel zu erreichen - eine solche Veranstaltung wird aufgerufen
"Betrieb". Die Person (oder Personengruppe), die für die Durchführung verantwortlich ist
Event haben Sie die Möglichkeit zu entscheiden, wie Sie es organisieren möchten. Zum Beispiel: Sie können
Wählen Sie die Produkttypen aus, die hergestellt werden sollen. Ausrüstung, die
dies wird gelten; die verfügbaren Mittel auf die eine oder andere Weise verteilen usw.
Eine „Operation“ ist ein kontrolliertes Ereignis.
Eine Entscheidung ist eine Auswahl aus einer Reihe von Optionen, die dem Entscheidungsträger zur Verfügung stehen.
Entscheidungen können erfolgreich und erfolglos, vernünftig und sein
unvernünftig. Lösungen werden aus dem einen oder anderen Grund als optimal bezeichnet
bevorzugter als andere. Der Zweck des Operations Research ist
mathematische (quantitative) Begründung optimaler Lösungen.
Operations Research umfasst die folgenden Abschnitte:
1) mathematische Programmierung (Begründung von Plänen, Programmen
Wirtschaftstätigkeit); es umfasst relativ unabhängig
Abschnitte: lineare Programmierung, nichtlineare Programmierung,
dynamische Programmierung (in all diesen Namen der Begriff
„Programmierung“ ist historisch entstanden und hat nichts damit zu tun
Computerprogrammierung);
2) Warteschlangentheorie, basierend auf der Theorie zufälliger Prozesse;
3) Spieltheorie, die es ermöglicht, unter bestimmten Bedingungen getroffene Entscheidungen zu rechtfertigen
unvollständige Information.
Bitte beachten Sie, dass sich diese Abschnitte nicht direkt auf Computer und Technik beziehen
Systeme. Andere wiederum entwickelten sich in den 1970er und 1980er Jahren rasant. Abschnitt der Kybernetik
Es gab automatische (automatisierte) Kontrollsysteme. Diese Abteilung
hat einen geschlossenen, autonomen Charakter, historisch begründet
auf sich allein. Sie steht in engem Zusammenhang mit der Entwicklung technischer Systeme
automatisierte Regulierung und Verwaltung von technologischen und
Herstellungsprozesse.

Ein weiterer klassischer Zweig der Kybernetik ist die Erkennung
Bilder, die aus der Problematik der Modellierung in technischen Wahrnehmungssystemen entstanden sind
eine Person von Zeichen, Gegenständen und Sprache sowie die Bildung von Begriffen in einer Person
(Ausbildung im einfachsten, technischen Sinne). Dieser Abschnitt ist größtenteils
entstand aus den technischen Anforderungen der Robotik. Beispielsweise ist es erforderlich, dass
Der Robotermonteur erkannte die benötigten Teile. Beim automatischen Sortieren (bzw
(Zurückweisung) von Teilen erfordert Erkennungsfähigkeit.
Der Höhepunkt der Kybernetik (und der gesamten Informatik im Allgemeinen) ist die Sektion
widmet sich den Problemen der künstlichen Intelligenz. Am modernsten
Steuerungssysteme haben die Eigenschaft, Entscheidungen zu treffen – die Eigenschaft
Intellektualität, d.h. Sie modellieren intellektuelle Aktivität
Person bei der Entscheidungsfindung.

1.8.2. Verwaltete Systeme

Trotz der Vielfalt der in der Kybernetik gelösten Probleme, der Vielfalt der Modelle,
Ansätze und Methoden bleibt die Kybernetik dank der Anwendung eine einheitliche Wissenschaft
Allgemeine Methodik basierend auf Systemtheorie und Systemanalyse.
Ein System ist ein äußerst weit gefasster, anfänglicher, nicht streng definierter Begriff.
Es wird davon ausgegangen, dass das System eine Struktur hat, d.h. besteht aus relativ
isolierte Teile (Elemente), die dennoch von Bedeutung sind
Beziehungen und Interaktionen. Die Bedeutung der Interaktion liegt darin
Dadurch erhalten die Elemente des Systems zusammen eine bestimmte neue Funktion,
eine neue Eigenschaft, die keines der Elemente einzeln besitzt. Darin
ist der Unterschied zwischen einem System und einem Netzwerk, das ebenfalls aus einzelnen Elementen besteht, aber nicht
durch bedeutungsvolle Beziehungen miteinander verbunden. Vergleichen Sie zum Beispiel
ein Unternehmen, dessen Werkstätten ein System bilden, da nur alle zusammen
Erwerben Sie die Fähigkeit, Endprodukte herzustellen (und keines davon in
allein wird diese Aufgabe nicht bewältigen) und ein Filialnetz, das funktionieren kann
unabhängig voneinander.

Die Kybernetik als Wissenschaft der Kontrolle untersucht nicht alle Systeme im Allgemeinen, sondern
nur verwaltete Systeme. Sondern der Interessen- und Anwendungsbereich der Kybernetik
erstreckt sich auf eine Vielzahl biologischer, wirtschaftlicher,
soziale Systeme.
Eines der charakteristischen Merkmale der Regelstrecke ist die Fähigkeit
Übergang in verschiedene Zustände unter dem Einfluss von Kontrollmaßnahmen. Stets
Es gibt eine bestimmte Menge von Systemzuständen, aus denen eine Auswahl getroffen wird
optimaler Zustand.
Abstrahieren von den Besonderheiten einzelner kybernetischer Systeme und
Hervorheben von Mustern, die einer bestimmten Gruppe von beschreibenden Systemen gemeinsam sind
Wir kommen dazu, ihren Zustand unter verschiedenen Kontrollmaßnahmen zu ändern
Konzept eines abstrakten kybernetischen Systems. Seine Bestandteile sind es nicht
konkrete Objekte, sondern abstrakte Elemente charakterisiert
bestimmte Eigenschaften, die einer großen Klasse von Objekten gemeinsam sind.
Da kybernetische Systeme als kontrollierte Systeme verstanden werden, sind in
Sie müssen über einen Mechanismus verfügen, der Kontrollfunktionen ausführt. Öfters
Insgesamt wird dieser Mechanismus in Form von speziell dafür konzipierten Organen umgesetzt
Steuerung (Abb. 1.38).

Reis. 1,38. Schematische Darstellung eines kybernetischen Systems in der Form
eine Reihe von Kontroll- und Kontrollteilen

Die Pfeile in der Abbildung deuten die zwischen den Teilen ausgetauschten Einflüsse an
Systeme. Ein Pfeil, der vom Steuerteil des Systems zum gesteuerten Teil geht,
steht für Steuersignale. Der Kontrollteil des Systems, der generiert
Steuersignale werden als Steuergerät bezeichnet. Manager
Das Gerät generiert Steuersignale basierend auf Zustandsinformationen

gesteuertes System (in der Abbildung mit einem Pfeil vom gesteuerten Teil dargestellt).
System zu seinem Steuerungsteil), um den gewünschten Zustand zu erreichen
störende Einflüsse. Eine Reihe von Regeln, nach denen Informationen
Eingabe in das Steuergerät wird in Steuersignale verarbeitet,
wird als Kontrollalgorithmus bezeichnet.
Basierend auf den eingeführten Konzepten können Sie das Konzept definieren
"Kontrolle". Kontrolle ist ein Einfluss auf ein aus einer Menge ausgewähltes Objekt
mögliche Auswirkungen basierend auf den hierfür verfügbaren Informationen verbessern
Betrieb oder Ausbau dieser Anlage.
Steuerungssysteme lösen vier Haupttypen von Steuerungsproblemen: 1)
Regulierung (Stabilisierung); 2) Programmausführung; 3) Verfolgung; 4)
Optimierung.
Ziel der Regulierung ist die Aufrechterhaltung der Systemparameter –
kontrollierte Größen – in der Nähe einiger konstanter Sollwerte (x),
trotz der Auswirkung von Störungen M, die die Werte von (x) beeinflussen. Hier erhältlich in
Form des aktiven Schutzes vor Störungen, die sich grundlegend vom passiven unterscheidet
Schutzmethode. Aktiver Schutz umfasst die Entwicklung von Steuerungssystemen
Kontrollmaßnahmen, die Störungen entgegenwirken. Ja, die Aufgabe
Die Aufrechterhaltung der erforderlichen Systemtemperatur kann mithilfe von gelöst werden
kontrolliertes Heizen oder Kühlen. Passiver Schutz besteht aus
einem Objekt solche Eigenschaften geben, dass die Abhängigkeit der Parameter, an denen wir interessiert sind
durch äußere Störungen war gering. Ein Beispiel für passiven Schutz ist
Wärmedämmung zur Aufrechterhaltung einer bestimmten Systemtemperatur,
Korrosionsschutzbeschichtungen für Maschinenteile.
Die Aufgabe der Programmausführung entsteht in den Fällen, in denen die angegebenen Werte vorliegen
kontrollierte Größen (x) ändern sich im Laufe der Zeit auf bekannte Weise, zum Beispiel in
Produktion bei der Ausführung von Arbeiten nach einem vorgegebenen Zeitplan. IN
In biologischen Systemen sind Beispiele für die Programmumsetzung die Entwicklung
Organismen aus Eiern, saisonale Wanderungen von Vögeln, Metamorphosen von Insekten.
Die Aufgabe des Trackings besteht darin, eine möglichst genaue Übereinstimmung mit einigen aufrechtzuerhalten
Der gesteuerte Parameter x0(t) wird an den aktuellen Zustand des Systems angepasst und verändert sich

auf unvorhergesehene Weise. Der Bedarf an Nachverfolgung entsteht beispielsweise, wenn
Verwaltung der Produktion von Gütern unter Bedingungen sich ändernder Nachfrage.
Optimierungsprobleme – Festlegung des in gewissem Sinne besten Modus
B. der Vorgang oder der Zustand eines verwalteten Objekts – sind beispielsweise recht häufig
Management technologischer Prozesse zur Minimierung von Rohstoffverlusten usw.
Systeme, in denen es nicht zur Generierung von Steueraktionen verwendet wird
Informationen über die Werte, die die Regelgrößen im Prozess annehmen
Steuerungssysteme werden als Open-Loop-Steuerungssysteme bezeichnet. Die Struktur ist so
Das System ist in Abb. dargestellt. 1,39.

Reis. 1,39. Steuerungssystem mit offenem Regelkreis

Der Regelalgorithmus wird von der Steuereinrichtung CU implementiert, die
sorgt für eine Überwachung der Störung M und eine Kompensation dieser Störung, ohne
unter Verwendung der Regelgröße X.
Im Gegenteil, in geschlossenen Kontrollsystemen für die Ausbildung von Führungskräften
Einflüsse werden Informationen über den Wert kontrollierter Größen verwendet.
Der Aufbau eines solchen Systems ist in Abb. dargestellt. 1,40. Kommunikation zwischen Wochenenden
Parameter X und Eingang Y desselben Elements der Regelstrecke
Feedback genannt.

Reis. 1,40. Regelsystem

Feedback ist eines der wichtigsten Konzepte der Kybernetik und hilft
viele Phänomene verstehen, die in kontrollierten Systemen verschiedener Art auftreten
Natur. Feedback kann durch das Studium von Prozessen gefunden werden
kommt in lebenden Organismen, Wirtschaftsstrukturen, Systemen vor
automatische Regulierung. Feedback, das den Einfluss des Inputs erhöht
Einfluss auf die kontrollierten Parameter des Systems wird als positiv bezeichnet,
Verringerung des Einflusses des Eingangseinflusses – negativ.
Positives Feedback wird in vielen technischen Geräten eingesetzt
zur Verbesserung erhöhen Sie die Werte der Eingabeeinflüsse. Negativ
Feedback wird verwendet, um das durch äußere Einflüsse gestörte Gleichgewicht wiederherzustellen
Auswirkungen auf das System haben.

1.8.3. Funktionen von Mensch und Maschine in Steuerungssystemen

Ein gut untersuchtes Anwendungsgebiet kybernetischer Methoden ist
Technologie- und Produktionsbereich, Industriemanagement
Unternehmen.
Herausforderungen, die sich bei der Führung eines mittleren und großen Unternehmens ergeben
sind bereits recht komplex, können aber elektronisch gelöst werden
Computers. Unternehmensmanagementsysteme bzw
Gebiete (Regionen, Städte), die Computer zur Verarbeitung und Speicherung nutzen
Informationen werden als automatisierte Kontrollsysteme (ACS) bezeichnet. Von
Solche Systeme sind ihrer Natur nach Mensch-Maschine-Systeme, d.h. zusammen mit
Der Einsatz leistungsstarker Computer setzt die Anwesenheit einer Person bei sich voraus
Intelligenz.
In Mensch-Maschine-Systemen wird von folgender Funktionsaufteilung ausgegangen
Maschine und Mensch: Die Maschine speichert und verarbeitet große Mengen an

Informationen, bietet Informationsunterstützung für die Entscheidungsfindung
von einer Person; Eine Person trifft Managemententscheidungen.
In Mensch-Maschine-Systemen führen Computer häufiger routinemäßige,
unkreative, arbeitsintensive Verarbeitung von Informationen, die einer Person Zeit spart
für kreative Aktivitäten. Allerdings ist das Ziel der Computerentwicklung
(Informations-)Steuerungstechnik ist Vollautomatisierung
Tätigkeiten, die eine teilweise oder vollständige Freilassung einer Person beinhalten
die Notwendigkeit, Entscheidungen zu treffen. Dies ist nicht nur auf den Wunsch zurückzuführen, sich zu entladen
menschlich, sondern auch mit der Tatsache, dass die Entwicklung von Technologie und Technologie zu Situationen geführt hat, in denen
eine Person aufgrund ihrer inhärenten physiologischen und psychologischen Einschränkungen
hat einfach keine Zeit, Entscheidungen in Echtzeit zu treffen
Prozess, der mit katastrophalen Folgen droht, zum Beispiel: die Not
Aktivierung des Notfallschutzes eines Kernreaktors, Reaktion auf Ereignisse,
die beim Start von Raumfahrzeugen usw. auftreten.
Ein System, das eine Person ersetzt, muss bis zu einem gewissen Grad über Intelligenz verfügen
ähnlich wie der Mensch – künstliche Intelligenz. Forschung
Richtung im Bereich der künstlichen Intelligenzsysteme bezieht sich auch auf
Kybernetik jedoch aufgrund ihrer Bedeutung für die Zukunftsaussichten der gesamten Informatik
Im Allgemeinen werden wir es in einem separaten Absatz betrachten.

Kontrollfragen

1. Was ist Gegenstand der Wissenschaft „Kybernetik“?
2. Beschreiben Sie die im wissenschaftlichen Teil „Operations Research“ gelösten Probleme.
3. Welchen Platz nimmt die Theorie der automatischen Steuerung ein?
Verordnung?
4. Was bedeutet der Begriff „System“?
5. Was ist ein „Kontrollsystem“?
6. Beschreiben Sie die Aufgaben, die in Steuerungssystemen auftreten.

7. Was ist „Feedback“? Nennen Sie Beispiele für Feedback von anderen
Sie haben Systeme verwaltet.
8. Was ist ein automatisiertes Kontrollsystem?
9. Welche Rolle spielen Mensch und Computer in Mensch-Maschine-Steuerungssystemen?

Während der Entwicklung der wissenschaftlichen und technologischen Revolution wurde die physikalische, chemische
und der biologische Einfluss des Menschen auf die Natur. Je stärker der Aufprall, desto
Die Mittel zu ihrer Bewältigung müssen effektiver sein und die Hauptaufgabe unserer
Mit der Zeit wird es nicht nur und nicht so sehr um die Wahl des Optimums (wirtschaftlich) gehen
vorteilhafte) Managementmodi, wie viel Antizipation und Prävention
immer größere Gefahr des Auftretens irreversibler natürlicher Prozesse, die drohen
menschliche Existenz und das Leben auf der Erde im Allgemeinen. So gut wie nie zuvor
Die Menschheit hat sich eine komplexere und verantwortungsvollere Aufgabe gestellt.
Man kann darüber streiten, wann genau und auf welche Weise irreversible Veränderungen in der Natur eintreten werden.
Es wird Konsequenzen geben, aber es besteht kein Zweifel an der Zeit, die die Geschichte für die Lösung vorgesehen hat
Dieses komplexe Problem ist nicht so groß.
Vor diesem Hintergrund kommt systemtheoretischen bzw. systemologischen Arbeiten eine besondere Bedeutung zu.
(häufiger als „Systemansatz“ bezeichnet, der tatsächlich im Zusammenhang mit entstand
die Notwendigkeit, Probleme ähnlicher Komplexität zu lösen). Diese Werke sind besonders wertvoll
Systemorientierung, die nicht nur die Grundprinzipien der Methodik festlegt
Systemtheorie und demonstriert die Wirksamkeit eines systemischen Lösungsansatzes
recht komplexe und relevante kybernetische Probleme. Dieses Buch ist
Arbeit dieser Art: systematisch sowohl im Thema als auch im Geiste der Präsentation.
Im ersten Teil des Buches untersucht der Autor ausführlich das Wesen des Systemansatzes, im zweiten jedoch
wendet es auf die Lösung der allgemeinsten semiotischen Probleme der Kybernetik an. Beide
Teile des Buches sind original und haben eine eigenständige Bedeutung.
Einer der charakteristischen Aspekte des Buches ist sein Versuch, das Wesen der Systemologie darzustellen
eine einzige Sichtweise. Dazu analysiert der Autor die zugrunde liegenden Konzepte eingehend
das vorgestellte Konzept der Systemologie und zeigt, dass diese Konzepte mit den Gesetzen und zusammenhängen

Kategorien der materialistischen Dialektik und dass der systemische Ansatz nur darin besteht
Kenntnisse über Grundgesetze auf die Ebene konkreter praktischer Anwendungen bringen
Entwicklung der Natur und nicht eine neue Weltanschauung, wie oft von Theoretikern angenommen wird
Systemtheorie im Westen.
Der Autor versucht nicht, die Präsentation selbst zu formalisieren, was natürlich der Fall wäre
verfrüht, wenn auch sehr verlockend, aber die Art und Weise, die das Buch übernimmt
Die Präsentation kann als erster Schritt in diese Richtung angesehen werden.
Bei der Darstellung eines systematischen Ansatzes liegt das Hauptaugenmerk in der Arbeit von G. P. Melnikov auf
das, was das System zu einem Ganzen vereint. Viele Autoren studieren komplex
Systeme neigen dazu, sie entweder in einfachere Teile zu unterteilen und die Verbindungen zwischen ihnen zu berücksichtigen
Teile als Hindernis für eine solche Teilung betrachten oder umgekehrt alles konzentrieren
Aufmerksamkeit nur auf die Verbindungsglieder, auf das Beziehungsnetz (Struktur) zwischen Teilen und
Elemente des Ganzen und erklären die Art der verbundenen Elemente für unwichtig
Bildung von Integrität. Im Gegensatz zu ihnen achtet auch G.P. Melnikov darauf
Struktur des Ganzen und auf jene Eigenschaften, die in jedem Element aufgrund dessen entstehen
die Tatsache der Existenz des Systems als einer bestimmten Einheit und die Eigenschaften des Ganzen,
entstehen aus den einzigartigen Eigenschaften der Elemente und zeigen die Mechanismen
gegenseitige Vereinbarung aller dieser Parameter des gebildeten Systems ist zwingend erforderlich
Interaktion mit der äußeren Umgebung.
Jedes System, sofern es existiert, muss die notwendigen Eigenschaften erwerben
um äußeren Kräften (Einwirkungen anderer Systeme) entgegenzuwirken, die dazu neigen
Zerstöre dieses System. Je länger das System besteht und je stärker die Auswirkungen sind,
dem es ausgesetzt ist, umso mehr im System als Ganzem und in jedem seiner Elemente
Die dabei entwickelten Eigenschaften der gegenseitigen Konsistenz sollten sich manifestieren
Anpassung. Es sind diese Eigenschaften, die Hegel im Sinn hatte, als er das in einem Tropfen sagte
die Eigenschaften des Ozeans werden widergespiegelt.
Identifizieren dieser gemeinsamen Eigenschaften und Entdecken ihrer (im Komplex verborgenen) Grundursache
äußere Einflüsse), vom Autor als Determinante des Systems bezeichnet, öffnet sich weit
Möglichkeiten zur Untersuchung jener Eigenschaften komplexer Systeme, die tatsächlich
machen sie „kompliziert“.
Dies ermöglicht uns, einen neuen Blick auf das Konzept eines Systems zu werfen und solche Zusammenhänge zwischen ihnen zu entdecken
seine Teile und solche Merkmale seiner Elemente, deren Existenz oft schwierig ist und

verdächtig Auf diesem Weg ging G.P. Melnikov als Ergebnis der Untersuchung der Eigenschaften
Bei der überwältigenden Anzahl von Sprachen auf der Welt konnten sehr spezifische Typen entdeckt werden
Abhängigkeiten zwischen der Grammatik einer Sprache und ihrer Phonetik und schaffen ein neues, systemisches
Typologie von Sprachen, Vergleich der Struktur von Sprachen anhand der Merkmale ihrer Determinanten.
Der vom Autor entwickelte Ansatz ermöglicht es, den Unterschied recht klar zu definieren
systematischer Ansatz vom strukturellen Ansatz. Es stellte sich heraus, dass diese Unterschiede im Wesentlichen begrenzt sind
in einem Postulat: Die Ideen der Strukturalisten basieren auf der These, dass
Es liegt ein völlig amorphes Material vor, aus dem sich das System (sofort) bildet
Eigenschaften eines bestimmten Systemelements nur entsprechend seiner Position in der Struktur.
Nach systemologischer Auffassung gibt es kein absolut amorphes Material. Jeden
Das Material trägt die Eigenschaften früherer Systeme, in denen es zuvor enthalten war, und darüber hinaus
Im Prozess der Anpassung entwickelten sich in diesen Systemen die Fähigkeiten in gewissem Maße
ihre erworbenen Immobilien behalten. Daher wird bei Verwendung eines solchen Materials z
Bildung eines neuen Systems, dann erfolgt eine langfristige Anpassung des alten und
die Bildung neuer Eigenschaften während der Anpassung, also zu jedem Zeitpunkt in jedem
Element des Systems gibt es zwei Arten von Eigenschaften: anfängliche (Material),
den Hintergrund des Materials widerspiegeln und vom System (strukturell) auferlegt werden,
bestimmt durch die Determinante des Systems.
Die vom Autor aufgeworfenen Fragen zu den Beziehungen struktureller („logischer“,
„syntaktisch“) und substanziell („materiell“, „systematisch“) in
echte natürliche und künstliche Systeme stellen nicht nur dar
von allgemeinem philosophischem Interesse, sind aber auch beim Konstruieren sehr wichtig
Mensch-Maschine-Systeme, die das Hauptwerkzeug für die meisten Lösungen sind
komplexe moderne Probleme der Kybernetik.
Um solche Systeme effektiv nutzen zu können, ist zunächst eine Trennung erforderlich
Lösungsprozess in zwei Teile: maschinenspezifisch, formal,
korreliert mit der Struktur des untersuchten oder konstruierten Objekts, mit Logik
Interaktion seiner Teile und inhaltlich, semantisch, bedürfen keiner Rücksichtnahme
auf die Struktur der Merkmale der Substanz des Gegenstandes reduzierbar und daher zuordenbar
Person. Gleichzeitig ist das Hauptanliegen eines Menschen das umfassendste
Nutzung der Möglichkeiten der Technologie, damit das Unformalisierte bleibt
Ein Teil der Aufgabe erwies sich für ein echtes Team von Spezialisten als machbar.

Die Fähigkeit einer Person, den formalisierten Teil einer Aufgabe informell zu identifizieren, wie andere auch
Die Fähigkeit des Menschen, mit informellen Objekten umzugehen, ist eine der größten
Geheimnisse der Natur. Daher ist jeder Versuch, in dieses Geheimnis einzudringen oder es zumindest zu skizzieren, unerlässlich
Ansätze dazu sind von großer Bedeutung.
Unter diesem Gesichtspunkt sind die im Buch vorgestellten Konzepte sehr verlockend
Aussichten. Obwohl der Autor versucht, den Zusammenhang der Ideen, mit denen er entwickelt, nicht zu betonen
Probleme der künstlichen Intelligenz, aber es ist ganz sicher zu spüren, wann
ein Buch lesen. Gleichzeitig konzentriert sich der Autor auf das zentrale Problem: das Wie
denkt ein Mensch, welche Rolle spielt die Sprache im Denkprozess, wie nimmt das Denken Gestalt an
Worte in den Kommunikationsakten einer Person mit einer anderen und nicht auf modischen Problemen der Schöpfung
heuristische (humanoide) Methoden zur Lösung künstlicher Spielprobleme. IN
In dieser Hinsicht betreffen die Probleme des Buches die Entwicklung von Konstruktionsprinzipien
Integrale Roboter (keine heuristische Programmierung).
Der Autor identifiziert diese Prinzipien nicht so sehr aus direkter technischer Sicht
Experimentieren, wie viel von der systemischen Interpretation der reichen Semiotik,
bisher gesammeltes sprachliches und psychologisches Material. IN
In diesem Zusammenhang widmet das Buch der Analyse solcher Kardinalfragen große Aufmerksamkeit
Kybernetik als Ursprung der Fähigkeit zur Bildung von Erkennungsmechanismen,
Prognose, Zeichenkommunikation sowie Modellierung und Bewertung von Möglichkeiten
Nutzung dieser Mechanismen für eine sinnvolle Mensch-Maschine-Kommunikation und
Autos untereinander. Typische Komponenten dieser Prozesse wirtschaftlich beschreiben
Der Autor stellt einen speziellen symbolischen Apparat vor.
Die Darstellung der im Buch vorgeschlagenen Inhalte ist grundlegend und
Überzeugungskraft. Es muss jedoch beachtet werden, dass sich die im Buch behandelten Themen auf Folgendes beziehen
Die Gegenwart ist eine der am schwierigsten zu erklärenden und zu verstehenden, und deshalb
Der Leser, der dieses Buch in die Hand nimmt, muss sich im Voraus auf harte Arbeit vorbereiten. Viele
Ich muss die Passagen noch einmal lesen und über vieles nachdenken, aber ich kann sicher sein
Ich möchte sagen, dass die Sorgfalt des Lesers belohnt wird, wenn er tiefer in den Stoff des Buches eintaucht.
Selten in der modernen wissenschaftlichen Literatur zu finden, sind die inhaltsevolutionären und
nicht-formale logische Art der Schlussfolgerung und die daraus resultierende Fähigkeit zur Erfassung
Muster, bei denen zuvor nur eine zufällige Anhäufung von Fakten zu sehen war - hier
Dies ist keineswegs eine vollständige Liste dessen, was eine ausreichend sorgfältige und sorgfältige Prüfung erfordert

aufmerksamer Leser.
Lassen Sie uns nun näher auf einige der besonderen Themen eingehen, die in dem Buch angesprochen werden
über die Bewertung von Methoden und Ergebnissen ihrer Lösung.
1. Wie aus dem Vorstehenden deutlich wird, sind methodische Aspekte für den Autor kein Selbstzweck, sondern er
Ich bin gezwungen, diesem Aspekt der Angelegenheit ernsthafte Aufmerksamkeit zu schenken, gerade weil es genug davon gibt
Er stellt sich ernsthafte Aufgaben in der allgemeinen Kybernetik. Aber genau
Daher ist der erste Teil der Arbeit der Darstellung des systemischen Konzepts des Autors gewidmet
Ansatz ist in der Tat die Darstellung eines ziemlich ganzheitlichen Konzepts.
Der Leser kann sich vor allem für Probleme der Systemologie interessieren
Konzentrieren Sie sich auf den ersten Teil des Buches und betrachten Sie den zweiten Teil als
Antrag, der zeigt, dass das vorgestellte Konzept dienen kann
ein wirksames Werkzeug zur Lösung der komplexesten Probleme der Kybernetik.
Der Leser, der sich für die im zweiten Teil des Buches vorgestellten Themen interessiert, kann dies tun
Betrachten Sie den ersten Teil ebenfalls als Anhang, ansonsten ist er jedoch unbedingt erforderlich
Weder die Prämissen noch das Hauptpathos der Forschungsergebnisse werden von ihm verstanden.
2. Das vom Autor des Buches dargelegte Konzept eines Systemansatzes hat, wie bereits erwähnt, Folgendes getan
Erstens nicht formal axiomatisch, sondern eindeutig ontologisch, körperlich
Orientierung, konzentriert sich auf eine solche Formulierung grundlegender Konzepte und
Muster einer systematischen Vorgehensweise, die eine möglichst klare Darstellung ermöglichen würden
technische, biologische und mentale Interpretation und könnte daher sein
ein Mittel, um nicht nur die Natur tatsächlich existierender Systeme zu beschreiben und zu verstehen, sondern auch
und ihr Design, ihre Umsetzung auf Computern. In diesem Zusammenhang ist das Buch
nicht nur „systemisch“, sondern auch tatsächlich „kybernetisch“.
Es ist wichtig zu beachten, dass die dialektische Natur der Grundgesetze der Systemologie,
Das im Konzept des Autors dargestellte Konzept wird nicht einfach erklärt, sondern demonstriert.
Basierend auf den Prinzipien der dialektischen Entwicklung enthüllt der Autor die Natur
Bei der sinnvollen Kommunikation zwischen einer Person und einer Maschine werden dieselben Prinzipien verwendet
der methodische Teil der Arbeit bei der Einführung erster Konzepte des Systemansatzes.
Diese Konzepte werden nicht einfach als undefinierbar angesehen, wie es in der Welt üblich ist
Konstruktion axiomatischer Theorien, sondern sie weiterentwickeln und vertiefen

Verwendung durch Rückblick durch Konzepte, die aus dem ersten abgeleitet wurden. Das
Kreative Küche, die normalerweise schüchtern in Veröffentlichungen versteckt wird, sieht sehr gut aus
natürlich in der Argumentation des Autors, der auf der Position der Dialektik steht. Es gibt ihm
Gelegenheit, Unterstützung bei der Diskussion der Frage zu erhalten, wo die Grenzen des Akzeptablen liegen
Formalisierung eines systematischen Ansatzes, der grundsätzlich auf der Rechnungslegung basieren sollte
Gesetze der Entwicklung und Gesetze des Widerspruchs, durch deren Umsetzung man erschaffen kann
ein Automat, der mit der Fähigkeit ausgestattet ist, zumindest elementare schöpferische Handlungen auszuführen,
Ohne die Pläne für eine sinnvolle Kommunikation zwischen Mensch und Maschine zum Scheitern verurteilt sind.
3. Es sollte beachtet werden, dass der Leser die ursprünglichen dialektischen Überzeugungen nicht teilt
Autor, dann mögen die daraus abgeleiteten Schlussfolgerungen nicht überzeugend erscheinen. Das
Tatsache, dass es zur Lösung vieler moderner kybernetischer Probleme notwendig ist
Niemand zweifelt daran, dass ein Automat kreative Handlungen ausführen kann. Weniger
Es liegt auf der Hand, dass man sich zu diesem Zweck nicht so sehr mit der Entwicklung rein formaler Aspekte befassen sollte
Algorithmen für das Verhalten der Maschine, wie viele Möglichkeiten, das Problem auf dem Weg zu lösen
Kybernisierung der Gesetze des dialektischen Widerspruchs.
Erinnern wir uns in diesem Zusammenhang jedoch daran, dass die bekannte Reihe negativer Ergebnisse,
im Zusammenhang mit den Möglichkeiten sinnvoller axiomatischer Theorien legt dies nahe
dass es nicht aus den Postulaten solcher Theorien abgeleitet werden kann
sinnvollerweise etwas Größeres als das, was in den Postulaten impliziert wurde. Also
Somit ist der schöpferische Akt grundsätzlich mit der Wahl der Postulate selbst verbunden
verfügbares Wissen. Diese Auswahl erfolgt im Rahmen der Induktion.
Wie L.V. Krushinsky, der Intelligenz studiert, in seinen neuesten Werken gezeigt hat
Tiere, der einfachste kreative Akt eines Tieres ist dieser
die Nutzung vorhandener Erfahrungen, die zur Identifizierung einer Verallgemeinerung des Typs führt
Postulieren eines elementaren Naturgesetzes als nicht triviale Hypothese darüber
Struktur der Welt, nicht explizit in früheren Erfahrungen enthalten, aber
Dadurch kann das Tier angemessener mit der Außenwelt interagieren.
Wenn das Wesen des induktiven schöpferischen Aktes darin liegt, und wir, konstruieren
Wir wünschen uns, dass sein intellektuelles Niveau mindestens dem eines Automaten entspricht
Intellektuelle Ebene des Tieres, dann ist es notwendig zu prüfen, ob es möglich ist, rein
formal, basierend auf ersten experimentellen Informationen, postulieren
Hypothese, d.h. ein Postulat aufstellen, das im Original nicht triviale Informationen offenbart
Daten. Das positive oder negative Ergebnis einer solchen Prüfung hat

grundlegende Bedeutung für die Wahl von Wegen zur Lösung des Problems der künstlichen
Intelligenz.
Der Autor geht von der zweiten, negativen Antwort auf diese Frage aus; formal ist dies nicht der Fall
rechtfertigen. Aber wie sich erst kürzlich herausstellte, basieren diese auf rein
Unter qualitativen Gesichtspunkten sind die ursprünglichen Ideen des Autors bis zu einem gewissen Grad gültig
in gewissem Sinne. K. F. Samokhvalov hat einen Satz bewiesen, dessen Schlussfolgerungen
Geben Sie eine direkte Antwort auf die zur Diskussion stehende Frage.
4. Daher besteht die grundlegende Notwendigkeit, über die formale Logik hinauszugehen
bei der Entwicklung der Prinzipien der induktiven Generalisierung. ohne die es unmöglich ist
Eine sinnvolle Mensch-Maschine-Kommunikation unterliegt derzeit einer strengen Regelung
Rechtfertigung. Allerdings zieht der Autor des Buches daraus keineswegs Rückschlüsse auf das Wesentliche
die Sinnlosigkeit der Verwendung eines formalen Apparats zur Lösung der komplexesten Probleme
Kybernetische Aufgaben. Im Gegenteil, deutlich kontrastierende Körperlichkeit,
die Substantialität technischer und natürlicher Systeme, die Unkörperlichkeit ihrer Struktur
Mit seinen Modellen umreißt er anschaulich die Bandbreite der Phänomene, deren Beschreibung und Konstruktion
kann und sollte sich zunächst auf den strengen formalen Apparat der Logik verlassen und
Mathematik im modernen Verständnis dieser Begriffe. Dieser Kreis ist zutiefst begrenzt
angepasste Systeme.
Durch diesen Schlüsselgedanken wird das vorgestellte Konzept zum Wesen der Anpassungsfähigkeit
Der Autor zeigt, dass der Begriff des Formalen erhebliche Erweiterungsreserven aufweist
Verlust der Strenge. In diesem Zusammenhang ist es interessant, moderne Anreicherungsversuche zu beobachten
Erste Konzepte der Grundlagen der Mathematik, Entwicklung reicher und ungewöhnlicher
traditioneller Standpunkt von Theorien, die darauf abzielen, die Ontologie des Untersuchten zu berücksichtigen
Entitäten.
5. Methodische Begründung und tiefe Bedeutung dieser Arbeiten für die Bereicherung
Das Arsenal der eigentlichen Prinzipien der Konstruktion formaler Theorien wird in klar interpretiert
im Hinblick auf die Beziehung zwischen dem Formalisierbaren und dem Nicht-Formalisierbaren, betrachtet in
systemisches Konzept des Autors des Buches. Es ist sehr wichtig, dass der Autor Beweise liefert
physische Realisierbarkeit dessen, was einer strengen Formalisierung nicht zugänglich ist, und dank
Dem widerspricht eindeutig nicht nur das physische Objekt seinem Strukturmodell, sondern auch
tatsächlicher Inhalt in der Kommunikation – jegliche technische Kommunikation
Einheiten, obwohl beide in der Substanz des Modells oder in verkörpert sind
Gehirnneuronen. Dies wird es ermöglichen, die ursprünglichen Konzepte der Semiotik zu systematisieren,

zeigen die innere Verbindung und den grundsätzlichen Gegensatz zwischen einem Zeichen und seinem
Bedeutung, zwischen Sinn und Bedeutung, zwischen mentalem und sprachlichem
Prozesse zwischen natürlichen und künstlichen Sprachen.
Besonders wichtig ist die Position des Autors, dass die Adaption noch tiefer geht
Je unbelebter, physischer Gegenstand, desto natürlicher ist er
Veranlagung zu einer solchen Interaktion mit der äußeren Umgebung, was möglicherweise der Fall ist
kann als, wenn auch primitiv, als Akt der Identifikation, als Akt der Vorwegnahme betrachtet werden
Reflexionen. In diesem Zusammenhang kann man nicht umhin, sich an die Worte von W. I. Lenin zu erinnern, dass sogar die Toten
Die Natur hat eine Eigenschaft, die der Sensation nahe kommt...
6. Ich möchte mein Bedauern darüber zum Ausdruck bringen, dass es so viele grundlegende wissenschaftliche Erkenntnisse gibt
Probleme werden im Band eines kleinen Buches besprochen. Dieser Umstand scheint gegeben zu sein
beraubte den Autor der Möglichkeit, seine charakteristische Art der Präsentation zu nutzen
Gedanken, für die er bei Zuhörern seiner Reden auf Konferenzen bekannt ist und
Kongresse, Seminare und Vorträge, in denen er jede seiner Positionen veranschaulicht
visuelle Zeichnungen und Beispiele aus den unterschiedlichsten wissenschaftlichen Bereichen und Branchen
Technologie, aus sozialen und alltäglichen Situationen. Diesbezüglich möchte ich darauf hinweisen
ein überraschend breites Spektrum von Phänomenen, auf deren Analyse er seine Prinzipien anwendet
systemologisches Konzept und aus der Arbeit, an der er die Schwachstellen davon identifiziert
Konzept und verbessern es kontinuierlich. Dies lässt sich zumindest daran beurteilen
Veröffentlichungen des Autors, von denen nur ein kleiner Teil in der Bibliographie aufgeführt ist.
Der begrenzte Umfang des Buches macht die Notwendigkeit der Präsentation deutlich
zumindest die wichtigsten Aspekte des vorgeschlagenen Konzepts eines Systemansatzes und
Seine Leistung zu demonstrieren, zwang den Autor, weit aufzugeben
Überprüfung und Analyse anderer Systemkonzepte.
Der Begriff „Kybernetik“ wurde ursprünglich von Ampere in die wissenschaftliche Zirkulation eingeführt, der in seinem
Das grundlegende Werk „Essay on the Philosophy of Sciences“ (1834-1843) definierte die Kybernetik
als Regierungswissenschaft, die den Bürgern etwas bieten soll
verschiedene Vorteile. Und im modernen Verständnis – als Wissenschaft des Allgemeinen
Muster von Steuerungsprozessen und Informationsübertragung in Maschinen, Leben
.
Organismen und Gesellschaft wurde erstmals 1948 von Norbert Wiener vorgeschlagen

Es umfasst die Untersuchung von Feedback, Black Boxes und abgeleiteten Konzepten wie z
als Steuerung und Kommunikation in lebenden Organismen, Maschinen und Organisationen,

einschließlich Selbstorganisationen. Es konzentriert sich darauf, wie etwas (digital,
mechanisch oder biologisch) verarbeitet Informationen, reagiert darauf und
Änderungen oder können geändert werden, um die ersten beiden besser zu erfüllen
Aufgaben. Stafford Beer nannte es die Wissenschaft der effektiven Organisation, und Gordon
Passcraz erweiterte die Definition um Informationsflüsse „aus beliebigen Quellen“.
angefangen bei den Sternen bis hin zum Gehirn.
Ein Beispiel für kybernetisches Denken. Einerseits wird das Unternehmen betrachtet
Qualität des Systems in der Umgebung. Andererseits kybernetisch
Kontrolle kann als System dargestellt werden.
Eine eher philosophische Definition der Kybernetik, vorgeschlagen 1956 von L.
Couffignal, einer der Pioniere der Kybernetik, beschreibt Kybernetik als
„Die Kunst, die Wirksamkeit des Handelns sicherzustellen.“ Die neue Definition war
vorgeschlagen von Lewis Kaufman (Englisch): „Kybernetik ist das Studium von Systemen und
Prozesse, die mit sich selbst interagieren und sich reproduzieren.“
Kybernetische Methoden werden verwendet, um die Funktionsweise eines Systems zu untersuchen
in der Umgebung verursacht eine gewisse Veränderung in der Umgebung, und zwar diese Veränderung
erscheint im System durch Feedback, was zu Änderungen in der Art und Weise führt
Systemverhalten. In der Untersuchung dieser „Rückkopplungsschleifen“ liegen die Methoden.
Kybernetik.
Die moderne Kybernetik entstand als interdisziplinäre Forschung, die kombiniert
Bereiche Steuerungssysteme, elektrische Theorie
Schaltkreise, Maschinenbau, mathematische Modellierung, Mathematik
Logik, Evolutionsbiologie, Neurowissenschaften, Anthropologie. Diese Studien erschienen
im Jahr 1940, hauptsächlich in den Arbeiten von Wissenschaftlern zum sogenannten. Macy-Konferenzen.

Andere Forschungsbereiche, die die Entwicklung der Kybernetik beeinflusst haben oder von ihr beeinflusst wurden
sein Einfluss - Kontrolltheorie, Spieltheorie, Theorie
Systeme (mathematisches Äquivalent der Kybernetik), Psychologie (insbesondere Neuropsychologen).
Ich, Behaviorismus, kognitive Psychologie) und Philosophie.
Bereich der Kybernetik[Bearbeiten | Wikitext bearbeiten]
Gegenstand der Kybernetik sind alle kontrollierten Systeme. Systeme, die nicht sein können
Management sind grundsätzlich keine Gegenstand des Studiums der Kybernetik. Kybernetik
stellt Konzepte wie den kybernetischen Ansatz und das kybernetische System vor.
Kybernetische Systeme werden unabhängig von ihrer Herkunft abstrakt betrachtet
materielle Natur. Beispiele für kybernetische Systeme – automatische Regulatoren
in Technologie, Computern, menschlichem Gehirn, biologischen Populationen, menschlicher Gesellschaft.
Jedes dieser Systeme ist eine Menge miteinander verbundener Objekte
(Systemelemente), die zur Wahrnehmung, Erinnerung und Verarbeitung fähig sind
Informationen sammeln und austauschen. Die Kybernetik entwickelt allgemeine Prinzipien
Schaffung von Steuerungssystemen und Systemen zur Automatisierung geistiger Arbeit. Basic
technische Mittel zur Lösung kybernetischer Probleme - Computer. Daher die Entstehung
Die Kybernetik als eigenständige Wissenschaft (N. Wiener, 1948) ist mit der Entstehung in den 40er Jahren verbunden.
XX Jahrhundert dieser Maschinen und die Entwicklung der Kybernetik in Theorie und Praxis
Aspekte - mit dem Fortschritt der elektronischen Computertechnologie.
Kybernetik ist eine interdisziplinäre Wissenschaft. Es entstand an der Schnittstelle von Mathematik,
Logik, Semiotik, Physiologie, Biologie, Soziologie. Es zeichnet sich durch Analyse und Identifizierung aus
allgemeine Prinzipien und Ansätze im wissenschaftlichen Erkenntnisprozess. Das Bedeutendste
Die durch die Kybernetik vereinten Theorien sind die folgenden [Quelle nicht angegeben 156 Tage]:
 Signalübertragungstheorie
 Kontrolltheorie
 Automatentheorie
 Entscheidungstheorie
 Synergetik
 Theorie der Algorithmen
 Mustererkennung
 Optimale Kontrolltheorie

 Systemtheorie lernen
Neben Analysewerkzeugen nutzt die Kybernetik leistungsstarke Werkzeuge
für die Synthese von Lösungen, die von mathematischen Analysewerkzeugen bereitgestellt werden, linear
Algebra, Geometrie konvexer Mengen, Wahrscheinlichkeitstheorie und Mathematik
Statistik sowie eher angewandte Bereiche der Mathematik, wie z
wie mathematische Programmierung, Ökonometrie, Informatik und andere
abgeleitete Disziplinen.
Besonders groß ist die Rolle der Kybernetik in der Arbeitspsychologie und ihren Zweigen,
als Ingenieurpsychologie und Psychologie der Berufspädagogik.
Kybernetik ist die Wissenschaft von der optimalen Steuerung komplexer dynamischer Systeme,
Studium der allgemeinen Prinzipien der Kontrolle und Kommunikation, die der Arbeit der meisten Menschen zugrunde liegen
Systeme unterschiedlicher Art - von Zielsuchraketen und
Hochgeschwindigkeitscomputer bis hin zu komplexem Wohnen
eines Organismus. Kontrolle ist der Übergang eines kontrollierten Systems von einem Zustand in einen anderen
durch gezielte Einflussnahme der Führungskraft. Optimale Kontrolle -
Dies ist eine Überführung des Systems in einen neuen Zustand unter Erfüllung eines bestimmten Kriteriums
Optimalität, zum Beispiel Minimierung der Zeit-, Arbeits-, Substanz- oder Kostenkosten
Energie. Ein komplexes dynamisches System ist jedes reale Objekt, jedes Element
die in einem so hohen Maß an Vernetzung und Mobilität untersucht werden, dass sie sich verändern
Ein Element führt zu Veränderungen in anderen.
Wegbeschreibung[Bearbeiten | Wikitext bearbeiten]
Kybernetik ist ein früherer, aber für viele immer noch gebräuchlicher Oberbegriff
Artikel. Diese Fächer erstrecken sich auch auf den Bereich vieler anderer Wissenschaften, aber
kombiniert im Studium des Systemmanagements.
Reine Kybernetik[Bearbeiten | Wikitext bearbeiten]
Die reine Kybernetik oder Kybernetik zweiter Ordnung untersucht Kontrollsysteme als
Konzept und versucht, seine Grundprinzipien zu entdecken.

ASIMO nutzt Sensoren und intelligente Algorithmen, um Hindernissen auszuweichen
und die Treppe hinaufgehen
 Künstliche Intelligenz
 Kybernetik zweiter Ordnung
 Computer Vision
 Kontrollsysteme
 Entstehung
 Lernende Organisationen
 Neue Kybernetik

Wechselwirkungen der Akteurstheorie
 Kommunikationstheorie
In der Biologie[Bearbeiten | Wikitext bearbeiten]
Kybernetik in der Biologie – das Studium kybernetischer Systeme in der Biologie
Organismen, wobei der Schwerpunkt hauptsächlich auf der Anpassung von Tieren liegt
ihre Umwelt und wie Informationen in Form von Genen von Generation zu Generation weitergegeben werden
Generation. Es gibt auch eine zweite Richtung – Cyborgs.
Wärmebild einer kaltblütigen Vogelspinne auf einer warmblütigen menschlichen Hand
 Bioingenieurwesen
 Biologische Kybernetik
 Bioinformatik
 Bionik
 Medizinische Kybernetik

 Neurokybernetik
 Homöostase
 Synthetische Biologie
 Systembiologie
Theorie komplexer Systeme[Bearbeiten | Wikitext bearbeiten]
Die Theorie komplexer Systeme analysiert die Natur komplexer Systeme und die Gründe dafür
aufgrund ihrer ungewöhnlichen Eigenschaften.
Eine Methode zur Modellierung eines komplexen adaptiven Systems
 Komplexes adaptives System
 Komplexe Systeme
 Theorie komplexer Systeme
Im Rechnen[Bearbeiten | Wikitext bearbeiten]
In der Informatik werden zur Steuerung kybernetische Methoden eingesetzt
Geräte und Informationsanalyse.
 Robotik
 Entscheidungsunterstützungssystem
 Zellulärer Automat
 Simulation
 Computer Vision
 Künstliche Intelligenz
 Objekterkennung

 Steuerungssystem
 ACS
Im Ingenieurwesen[Bearbeiten | Wikitext bearbeiten]
Die Kybernetik im Ingenieurwesen wird zur Analyse von Systemausfällen eingesetzt
wo kleine Fehler und Unzulänglichkeiten zum Ausfall des gesamten Systems führen können.
Künstliches Herz, ein Beispiel biomedizinischer Technik.
 Adaptives System
 Ergonomie
 Biomedizinische Technik
 Neurocomputing
 Technische Kybernetik
 Systemtechnik
In Wirtschaft und Management[Bearbeiten | Wikitext bearbeiten]
 Kybernetische Kontrolle
 Wirtschaftskybernetik
 Operationsforschung
In der Mathematik[Bearbeiten | Wikitext bearbeiten]
 Dynamisches System
 Informationstheorie
 Systemtheorie

In der Psychologie[Bearbeiten | Wikitext bearbeiten]
 Psychologische Kybernetik
In der Soziologie[Bearbeiten | Wikitext bearbeiten]
 Memetik
 Soziale Kybernetik
Geschichte[Bearbeiten | Wikitext bearbeiten]
Im antiken Griechenland wurde der Begriff „Kybernetik“ verwendet, der ursprünglich die Kunst des Steuermanns bedeutete.
begann im übertragenen Sinne verwendet zu werden, um die Kunst der Staatskunst zu bezeichnen
Führer der Stadt. In diesem Sinne ist er insbesondere
von Platon in seinen Gesetzen verwendet.
Wort fr. „Cybernétique“ wurde 1834 fast in seiner modernen Bedeutung verwendet
Jahr des französischen Physikers und Systematikers der Wissenschaften André Ampere (französisch AndréMarie).
Ampère, 1775-1836), um in seinem Klassifikationssystem die Wissenschaft des Managements zu bezeichnen
menschliches Wissen:
Andre Marie Ampere
"KYBERNETIK. Beziehungen zwischen Menschen und Menschen untersucht<…>vorherige
Wissenschaften sind nur ein kleiner Teil der Objekte, um die sich die Regierung kümmern sollte; sein
Aufrechterhaltung der öffentlichen Ordnung, Durchführung von
Gesetze, gerechte Steuerverteilung, Auswahl der Personen, denen es zusteht
Besetzung von Positionen und alles, was zur Verbesserung der sozialen Verhältnisse beiträgt.
Es muss ständig zwischen den verschiedenen Maßnahmen wählen, für die es am besten geeignet ist
das Ziel erreichen; und nur durch gründliches Studium und Vergleich verschiedener Elemente,

Für diese Wahl ist ihm die Kenntnis von allem gegeben, was mit der Nation, ihr, zu tun hat
in der Lage, gemäß seinem Charakter, seinen Bräuchen und Mitteln zu regieren
die Existenz von Wohlstand durch Organisation und Gesetze, die als Allgemeingültigkeit dienen können
Verhaltensregeln festzulegen und an denen es sich im jeweiligen Einzelfall orientiert. Also,
erst nach all den Wissenschaften, die sich mit diesen verschiedenen Objekten befassen, sollten wir dieses hier nennen:
worüber wir jetzt reden und was ich nach dem Wort anderer Kybernetik nenne.
griechisch
Die Kunst der Navigation wurde von den Griechen selbst in unvergleichlich größerem Umfang genutzt
die umfassende Bedeutung der Managementkunst im Allgemeinen.
; ist ein am Anfang angenommenes Wort im engeren Sinn
κυβερνητιχη
James Watt
Das erste künstliche automatische Regelsystem, die Wasseruhr, war
erfunden vom antiken griechischen Mechaniker Ktesibius. Aus seiner Wasseruhr floss Wasser
B. einen Stabilisierungstank, in den Pool und dann vom Pool nach
Uhrwerke. Das Gerät von Ctesibius nutzte zur Steuerung einen kegelförmigen Fluss
den Wasserstand in Ihrem Tank und passen Sie die Wasserflussgeschwindigkeit entsprechend an,
um einen konstanten Wasserstand im Tank aufrechtzuerhalten, damit dies nicht der Fall ist
überfüllt, weder entwässert. Es war die erste künstliche, wirklich automatische Maschine
selbstregulierendes Gerät, das keine externen Hilfsmittel benötigt
Interferenz zwischen Feedback- und Kontrollmechanismen. Obwohl sie
Natürlich bezeichneten sie dieses Konzept nicht als die Wissenschaft der Kybernetik (sie betrachteten es
Ingenieurwesen), Ktesibius und andere antike Meister wie Heron
Der alexandrinische bzw. chinesische Wissenschaftler Su Song gilt als einer der ersten Forscher
Kybernetische Prinzipien. Untersuchung von Mechanismen in Maschinen mit Korrektur
Die Rückmeldung geht auf das Ende des 18. Jahrhunderts zurück, als James seine Dampfmaschine baute

Watt war mit einem Steuergerät, einem Fliehkraft-Umkehrregler, ausgestattet
Kommunikation, um die Geschwindigkeit des Motors zu steuern. A. Wallace beschrieb das Feedback
in seinem berühmten Werk von 1858 als „notwendig für das Prinzip der Evolution“. Im Jahr 1868
Jahr veröffentlichte der große Physiker J. Maxwell einen theoretischen Artikel über Manager
Geräte, war einer der ersten, der die Prinzipien berücksichtigte und verbesserte
selbstregulierende Geräte.Ya. Uexküll verwendete in seinem einen Feedback-Mechanismus
Funktionskreismodelle zur Verhaltenserklärung
Tiere.
20. Jahrhundert[Bearbeiten | Wikitext bearbeiten]
Die moderne Kybernetik begann in den 1940er Jahren als interdisziplinäres Fachgebiet
Forschung, die Steuerungssysteme, Theorie elektrischer Schaltkreise,
Maschinenbau, Logikmodellierung, Evolutionsbiologie,
Neurologie. Elektronische Steuerungssysteme beginnen mit der Arbeit eines Glockeningenieurs
Labs von Harold Black im Jahr 1927 über die Verwendung negativer Rückkopplungen
Verstärkersteuerung. Die Ideen beziehen sich auch auf Ludwigs biologisches Werk
von Bertalanffy in der allgemeinen Systemtheorie.
Zu den ersten Anwendungen negativer Rückkopplung in elektronischen Schaltkreisen gehörten
Kontrolle von Artillerieanlagen und Radarantennen während des Zweiten Weltkriegs
Weltkrieg. Jay Forrester, Doktorand im Servomechanism Laboratory
am MIT, arbeitete während des Zweiten Weltkriegs
Krieg mit Gordon S. Brown zur Verbesserung elektronischer Steuerungssysteme
für die amerikanische Marine, wandte diese Ideen später auf öffentliche Organisationen an,
wie Unternehmen und Städte als ursprünglicher Organisator der School of Industrial
Leitung des Massachusetts Institute of Technology an der MIT Sloan School of
Management (Englisch). Forrester gilt auch als Begründer der Systemdynamik.
W. Deming, Guru des Total Quality Management, zu dessen Ehren Japan 1950 gegründet wurde
etablierte seinen wichtigsten Industriepreis, im Jahr 1927 war er jung
Spezialist bei Bell Telephone Labs und wurde möglicherweise durch die Arbeit bei beeinflusst
Bereich der Netzwerkanalyse). Deming machte „Systeme verstehen“ zu einem der vier
Säulen dessen, was er in seinem Buch „The New Economy“ als tiefes Wissen beschrieb.
Rezensiertes Buch:
Neue Entwicklungslinien in der Physiologie und ihre Beziehung

mit Kybernetik // Philosophische Fragen der Physiologie höherer Nervenaktivität und
Psychologie, M., Verlag der Akademie der Wissenschaften der UdSSR, 1963.
* * *
Seite 499.
Im Anschluss an die Hauptvorträge fand eine Diskussion der Berichte statt.
„Besprechung von Berichten. Jawohl. Frolov (Moskau)..."
* * *
Seite 501.
„...Gleichzeitig haben meine Kameraden in der Pawlowschen Schule vergessen, dass diese umgekehrt oder kreisförmig sind
Verbindungen sind schon seit geraumer Zeit offen. Sie können darüber lesen
im wunderbaren Werk von A.F. Samoilov über kreisförmige Erregungsrhythmen, beginnend mit
elementare Kreisbewegung des Nervenfortsatzes in einer Schildkrötenherzprobe und
endet mit der Kommunikation zwischen dem Sprecher
und das Publikum. Ein Prototyp sind inverse physiologische und psychologische Zusammenhänge
Rückmeldungen in kybernetischen Geräten. Kybernetik
hat nicht einmal die geringste Ahnung von der Vielfalt und Kraft dieser Verbindungen, die
bilden die Essenz unserer Kommunikation im kulturellen und sozialen Umfeld ...“
Es ist immer noch schön und vor allem richtig gesagt:
„...Die Kybernetik hat nicht die geringste Ahnung von der Vielfalt und Kraft dieser Dinge
Verbindungen, die die Essenz unserer Kommunikation ausmachen
in einem kulturellen, sozialen Umfeld ...“
Beachten Sie, dass A.F. Samoilow starb 1930. Diese Arbeit wurde veröffentlicht in
1930.
Daher war seine Arbeit der Arbeit aller seiner Nachfolger um viele Jahre voraus
schreiben die Entdeckungen sich selbst zu, darunter auch P.K. Anokhin und N.A. Bernstein.
Es ist erwähnenswert, dass es in einem lebenden Organismus per Definition keine Rückkopplung geben kann.
denn was in einem lebenden Organismus primär und was sekundär ist, ist noch unklar. Wenn wir darüber nachdenken
dass der Empfang primär ist, dann sind Rückmeldungen efferente Signale, und wenn
Wenn wir davon ausgehen, dass die Willenskraft im Vordergrund steht, dann sind die afferenten Signale umgekehrt.

A.F. selbst Als Physiologe verstand Samoilov diese Prozesse tiefer und besser
Daher konnte er das Konzept der Rückkopplung nicht einführen, da es für einen lebenden Organismus falsch war.
In seinem Konzept eines „Teufelskreises der Reflexaktivität“ gibt es weder einen Anfang noch einen
Ende, und genau das bestimmt seine Physiologie für den lebenden Organismus als Ganzes.
In verwandten Bereichen sind zahlreiche Arbeiten erschienen. 1935 der Russe
Der Physiologe P. K. Anokhin veröffentlichte ein Buch, in dem das Konzept der Umkehrung erläutert wurde
Verbindungen („umgekehrte Afferenzierung“). Die Forschung wurde insbesondere in diesem Bereich fortgesetzt
mathematische Modellierung regulatorischer Prozesse und zwei Schlüsselartikel waren
1943 veröffentlicht. Diese Werke waren Verhalten, Zweck und Teleologie.
Norbert Wiener und J. Bigelow (Englisch) und das Werk „The Logical Calculus of Ideas,
bezogen auf nervöse Aktivität“ von W. McCulloch und W. Pitts (Englisch).
Die Kybernetik als wissenschaftliche Disziplin basierte auf der Arbeit von Wiener, McCulloch und
andere wie W. R. Ashby und W. G. Walter.
Walter war einer der ersten, der autonome Roboter zur Unterstützung der Forschung baute
Tierverhalten. Neben Großbritannien und den USA ein wichtiger geografischer Standort
Der Standort der frühen Kybernetik war Frankreich.
Im Frühjahr 1947 wurde Wiener zu einem Kongress über harmonische Analyse eingeladen,
fand in Nancy, Frankreich, statt. Die Veranstaltung wurde von der Gruppe organisiert
MathematikerNicolas Bourbaki, wobei der Mathematiker S. Mandelbroit eine wichtige Rolle spielte.
Norbert Wiener
Während dieses Aufenthalts in Frankreich erhielt Wiener das Angebot, einen Aufsatz zu schreiben
zum Thema der Vereinheitlichung dieses Teils der angewandten Mathematik, das in der Studie behandelt wird

Brownsche Bewegung (der sogenannte Wiener-Prozess) und in der Theorie der Telekommunikation.
Im folgenden Sommer verwendete er bereits in den Vereinigten Staaten den Begriff „Kybernetik“.
als Titel einer wissenschaftlichen Theorie. Dieser Name sollte die Studie beschreiben
„zielgerichtete Mechanismen“ und wurde im Buch „Cybernetics, or
Kontrolle und Kommunikation in Tier und Maschine“ (Hermann & Cie, Paris, 1948). IN
In Großbritannien wurde 1949 auf dieser Grundlage der Ratio Club gegründet.
In den frühen 1940er Jahren wurde John von Neumann, besser bekannt für seine Arbeiten in Mathematik und
Informatik, eine einzigartige und ungewöhnliche Ergänzung zur Welt der Kybernetik:
das Konzept eines zellulären Automaten und eines „universellen Konstrukteurs“
(selbstreproduzierender zellulärer Automat). Das Ergebnis ist täuschend einfach
Gedankenexperimente wurden zum präzisen Konzept der Selbstreproduktion, das
Kybernetik als Grundkonzept akzeptiert. Das Konzept, dass die gleichen Eigenschaften
genetische Reproduktion, angewendet auf die soziale Welt, lebende Zellen und sogar
Computerviren, ist ein weiterer Beweis für die Universalität
Kybernetische Forschung.
Wiener machte die sozialen Implikationen der Kybernetik populär, indem er Analogien zwischen ihnen zog
automatische Systeme (z. B. eine variable Dampfmaschine) und
menschliche Institutionen in seinem Bestseller „Kybernetik und Gesellschaft“ (The Human
Nutzung des Menschen: Kybernetik und Gesellschaft (HoughtonMifflin, 1950).
Eines der wichtigsten Forschungszentren jener Zeit war der Biologische Computer
Labor an der University of Illinois, das seit fast 20 Jahren besteht
seit 1958 unter der Leitung von H. Förster.
Kybernetik in der UdSSR[Bearbeiten | Wikitext bearbeiten]
Hauptartikel: Kybernetik in der UdSSR
Die Entwicklung der Kybernetik in der UdSSR begann in den 1940er Jahren.
Die Ausgabe des Philosophischen Wörterbuchs von 1954 enthielt eine Beschreibung der Kybernetik als
„reaktionäre Pseudowissenschaft“
In den 60er und 70er Jahren war die Kybernetik sowohl technischer als auch wirtschaftlicher Natur bereits weit fortgeschritten
Machen Sie eine große Wette.
Niedergang und Wiedergeburt[Bearbeiten | Wikitext bearbeiten]
In den letzten 30 Jahren hat die Kybernetik Höhen und Tiefen erlebt und ist immer mehr geworden
bedeutender im Bereich des Studiums der künstlichen Intelligenz und der Biologie

Maschinenschnittstellen (das heißt Cyborgs), aber nachdem sie die Unterstützung verloren hatten, verloren sie
Leitlinien für die Weiterentwicklung.
Francisco Varela
Stuart A. Umpleby
In den 1970er Jahren tauchte in verschiedenen Bereichen, insbesondere aber in der Biologie, eine neue Kybernetik auf.
Einige Biologen wurden von kybernetischen Ideen beeinflusst (Maturana und Varela,
1980; Varela, 1979; (Atlan (Englisch), 1979) „erkannte, dass kybernetische Metaphern
Programme, auf denen die Molekularbiologie basierte, waren
ein Konzept der Autonomie, das für ein Lebewesen unmöglich ist. Daher dies
Denker mussten eine neue Kybernetik erfinden, die besser geeignet war
Organisationen, die die Menschheit in der Natur entdeckt – Organisationen, die es nicht sind
von ihm selbst erfunden. Die Möglichkeit, auf die diese neue Kybernetik anwendbar ist
Soziale Organisationsformen sind seit den 1980er Jahren Gegenstand theoretischer Debatten
Jahre.
In der Wirtschaft versuchten sie im Rahmen des Cybersyn-Projekts, die Kybernetik einzuführen
Kommandowirtschaft in Chile in den frühen 1970er Jahren. Das Experiment war
Infolge des Putschs von 1973 wurde die Produktion eingestellt, die Ausrüstung wurde zerstört.

In den 1980er Jahren interessierte sich die neue Kybernetik im Gegensatz zu ihrem Vorgänger
„Das Zusammenspiel autonomer politischer Persönlichkeiten und Untergruppen sowie praktischer und
reflexives Bewusstsein von Objekten, die Strukturen erzeugen und reproduzieren
politische Gemeinschaft. Die Hauptansicht ist die Berücksichtigung der Rekursivität, oder
Selbständigkeit politischer Reden, sowohl in Bezug auf den Ausdruck politischer
Bewusstsein und in der Art und Weise, wie Systeme auf der Grundlage ihrer selbst geschaffen werden.
Die niederländischen Soziologen Geyer und Van der Zouwen (Niederländer) identifizierten es 1978
eine Reihe von Merkmalen der aufkommenden neuen Kybernetik. „Eines der Features des neuen
Kybernetik besteht darin, dass sie Informationen als konstruiert und betrachtet
durch die Interaktion des Menschen mit der Umwelt wiederhergestellt. Das
Bietet die erkenntnistheoretische Grundlage der Wissenschaft, wenn man sie aus der Perspektive betrachtet
Beobachter. Ein weiteres Merkmal der neuen Kybernetik ist ihr Beitrag zur Überwindung
Probleme der Reduktion (Widersprüche zwischen Makro- und Mikroanalyse). Das ist also so
verbindet den Einzelnen mit der Gesellschaft.“ Das haben auch Geyer und van der Zouwen festgestellt
„Der Übergang von der klassischen Kybernetik zur neuen Kybernetik führt zu einem Übergang von
klassische Probleme zu neuen Problemen. Zu diesen Veränderungen im Denken gehören:
unter anderem Veränderungen von der Betonung des Regelsystems hin zur Steuerung und zum Faktor,
die Managemententscheidungen leitet. Und ein neuer Schwerpunkt auf der Kommunikation zwischen
mehrere Systeme, die versuchen, sich gegenseitig zu kontrollieren.“
Jüngste Bemühungen zur Erforschung von Kybernetik, Kontrollsystemen und Verhalten in Umgebungen
Veränderungen sowie in verwandten Bereichen wie der Spieltheorie (Gruppenanalyse).
Interaktionen), Rückkopplungssysteme in der Evolution und Forschung zu Metamaterialien
(Materialien mit Eigenschaften von Atomen und ihren Bestandteilen, die über die Newtonschen Eigenschaften hinausgehen),
haben zu einer Wiederbelebung des Interesses an diesem zunehmend relevanten Bereich geführt.
Berühmte Wissenschaftler[Bearbeiten | Wikitext bearbeiten]
 Ampere, Andre Marie (1775-1836)
 Wyschnegradski, Iwan Aleksejewitsch (1831-1895)
 Norbert Wiener (1894-1964)
 William Ashby (1903-1972)
 Heinz von Förster (1911-2002)
 Claude Shannon (1916-2001)
 Gregory Bateson (1904-1980)

 Klaus, Georg (1912-1974)
 Kitow, Anatoli Iwanowitsch (1920-2005)
 Ljapunow Alexej Andrejewitsch (1911-1973)
 Gluschkow Viktor Michailowitsch (1923-1982)
 Beer Stafford (1926–2002)
 Berg, Axel Iwanowitsch (1893-1979)
 Kuzin, Lew Timofejewitsch (1928-1997)
 Povarov, Gelliy Nikolaevich (1928-2004)
 Pupkov, Konstantin Alexandrowitsch (geb. 1930)
 Tichonow, Andrej Nikolajewitsch (1906-1993)
1.9. Grundlagen der künstlichen Intelligenz
1.9.1. Richtungen der Forschung und Entwicklung im Bereich der künstlichen
Intelligenz

Wissenschaftliche Richtung im Zusammenhang mit der maschinellen Modellierung des Menschen
intellektuelle Funktionen – künstliche Intelligenz – entstanden Mitte der 1960er Jahre.
Seine Entstehung steht in direktem Zusammenhang mit der allgemeinen Richtung der wissenschaftlichen und
technischer Gedanke, der zur Schaffung eines Computers führte - eine Richtung in Richtung
Automatisierung der menschlichen intellektuellen Aktivität, so komplex
intellektuelle Aufgaben, die als Vorrecht des Menschen galten, wurden durch technische Lösungen gelöst
bedeutet.
Wenn man von komplexen intellektuellen Aufgaben spricht, sollte man verstehen, dass nur 300–400 Jahre
Früher wurde die Multiplikation großer Zahlen als solche klassifiziert; jedoch in der Kindheit gelernt
die Regel der Spaltenmultiplikation, moderne Menschen verwenden sie ohne nachzudenken, und
Diese Aufgabe ist heute kaum noch „intellektuell anspruchsvoll“. Anscheinend im Kreis
Hierzu gehören Aufgaben, für die es keine „automatischen“ Regeln gibt,
diese. Es gibt keinen Algorithmus (auch keinen sehr komplexen), dessen Befolgung immer zu führt
Erfolg. Wenn, um ein Problem zu lösen, mit dem wir heute einen Zusammenhang zu haben scheinen

angegebener Kreis, in Zukunft werden sie einen klaren Algorithmus entwickeln, es wird nicht mehr „kompliziert“ sein
intellektuell.
Trotz ihrer Kürze ist die Geschichte der Forschung und Entwicklung künstlicher Intelligenzsysteme
Intelligenz kann in vier Perioden unterteilt werden:
1960er – Anfang der 1970er Jahre – Forschung zu „allgemeiner Intelligenz“, Versuche
Modell allgemeiner intellektueller Prozesse, die für den Menschen charakteristisch sind: frei
Dialog, Lösen verschiedener Probleme, Beweisen von Theoremen, verschiedene Spiele (z
Dame, Schach usw.), Gedichte und Musik schreiben usw.;
1970er Jahre – Forschung und Entwicklung von Ansätzen zur formalen Wissensrepräsentation
und Schlussfolgerungen, Versuche, intellektuelle Aktivität auf formale Aktivitäten zu reduzieren
Transformationen von Zeichen, Zeichenfolgen usw.;
seit Ende der 1970er Jahre – Entwicklung spezialisierter Programme für bestimmte Fachgebiete
Bereiche intelligenter Systeme von praktischer praktischer Bedeutung
(Expertensysteme);
1990er Jahre – Frontalarbeit zur Schaffung von Computern der fünften Generation
andere Prinzipien als herkömmliche Großrechner und Software dafür.
Derzeit ist „Künstliche Intelligenz“ ein mächtiger Zweig der Informatik, der dies getan hat
sowohl grundlegende, rein wissenschaftliche Prinzipien als auch hochentwickelte technische,
angewandte Aspekte im Zusammenhang mit der Erstellung und dem Betrieb funktionsfähiger Proben
Intelligente Systeme. Die Bedeutung dieser Arbeiten für die Entwicklung der Informatik ist so groß
Von ihrem Erfolg hängt die Entstehung eines neuen Computers der fünften Generation ab. Dieses hier
ein qualitativer Sprung in den Fähigkeiten von Computern – ihre Vollständigkeit
intellektuelle Fähigkeiten - bildet die Grundlage für die Entwicklung der Computertechnologie in
Perspektive und ist ein Zeichen der Computertechnologie der neuen Generation.
Jedes Problem, dessen Lösungsalgorithmus nicht bekannt ist, kann klassifiziert werden als
künstliche Intelligenz. Beispiele hierfür sind Schachspielen und Medizin
Diagnostik, Übersetzung von Texten in eine Fremdsprache – diese Probleme lassen sich nicht lösen
Es gibt klare Algorithmen. Zwei weitere charakteristische Merkmale künstlicher Probleme
Intelligenz: überwiegende Verwendung symbolischer (statt numerischer) Informationen
Form und das Vorhandensein einer Wahl zwischen vielen Optionen unter Bedingungen der Unsicherheit.
Lassen Sie uns einige Bereiche auflisten, in denen künstliche Methoden eingesetzt werden
Intelligenz.

1. Wahrnehmung und Erkennung von Bildern (eine der oben genannten Aufgaben).
Richtungen der Kybernetik). Damit sind nicht nur technische Systeme gemeint,
visuelle und akustische Informationen wahrnehmen, kodieren und einfügen
Gedächtnis und Probleme des Verstehens und logischen Denkens während der Verarbeitung
visuelle und sprachliche Informationen.
2. Mathematik und automatischer Beweis von Theoremen.
3. Spiele. Wie formale Systeme in der Mathematik sind Spiele durch Endlichkeit gekennzeichnet
Vielzahl von Situationen und klar definierte Regeln, von Beginn der Forschung an
Künstliche Intelligenz hat als bevorzugte Objekte Aufmerksamkeit erregt
Forschung, ein Testfeld für die Anwendung neuer Methoden. Intelligente Systeme
Das Niveau einer durchschnittlich begabten Person wurde jedoch schnell erreicht und übertroffen
Das Niveau der besten Fachkräfte ist noch nicht erreicht. Die aufgetretenen Schwierigkeiten stellten sich als heraus
charakteristisch für viele andere Situationen, da in ihren „lokalen“ Handlungen
Ein Mensch nutzt das gesamte Wissen, das er im Laufe seines Lebens angesammelt hat.
4. Problemlösung. In diesem Fall wird der Begriff „Lösung“ im weitesten Sinne verwendet,
bezieht sich auf die Formulierung, Analyse und Darstellung spezifischer Situationen und
Dabei handelt es sich um Aufgaben, die im Alltag anfallen, z
Lösungen, die Einfallsreichtum und die Fähigkeit zur Verallgemeinerung erfordern.
5. Verständnis natürlicher Sprache. Hier besteht die Aufgabe darin, Texte zu analysieren und zu generieren
interne Repräsentation, Identifizierung des zum Verständnis von Texten notwendigen Wissens.
Die Schwierigkeiten ergeben sich insbesondere daraus, dass ein erheblicher Teil der Informationen gewöhnlich ist
Der Dialog wird nicht eindeutig und klar zum Ausdruck gebracht. Sätze in natürlicher Sprache haben:
Unvollständigkeit;
Ungenauigkeit;
Vagheit;
grammatikalische Unrichtigkeit;
Redundanz;
Kontext abhängig;
Mehrdeutigkeit.
Allerdings sind solche Eigenschaften der Sprache das Ergebnis einer jahrhundertealten Geschichte
Entwicklung dienen als Voraussetzung für das Funktionieren der Sprache als universelles Mittel

Kommunikation. Gleichzeitig wird das Verständnis von Sätzen in natürlicher Sprache durch technisches Verständnis erleichtert
Systeme sind aufgrund dieser Merkmale der Sprache schwer zu modellieren (und
die Frage, was „Verstehen“ ist, bedarf der Klärung). In technischen Systemen
Es muss eine formale Sprache verwendet werden, die Bedeutung der Sätze ist klar
durch ihre Form bestimmt. Die Übersetzung von natürlicher Sprache in formale Sprache ist
keine triviale Aufgabe.
6. Identifikation und Darstellung von Fachwissen in Expertensystemen. Experte
Systeme – intelligente Systeme, die das Wissen von Spezialisten in sich aufgenommen haben
spezifische Arten von Aktivitäten - sind von großer praktischer Bedeutung und mit Erfolg
werden in vielen Bereichen wie computergestütztem Design,
medizinische Diagnostik, chemische Analyse und Synthese usw.
In all diesen Bereichen liegen die Hauptschwierigkeiten darin, dass sie nicht ausreichend untersucht wurden und
die Prinzipien der menschlichen intellektuellen Aktivität, der Prozess des Machens
Lösungen und Problemlösungen. Wenn in den 1960er Jahren. Die Frage „kann
Computer zum Denken“, nun stellt sich die Frage anders: „Ist der Mensch gut genug?“
versteht, wie er denkt, um diese Funktion auf den Computer zu übertragen“? Deswegen,
Die Arbeit auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz ist eng mit der Forschung verbunden
relevante Bereiche der Psychologie, Physiologie, Linguistik.

1.9.2. Darstellung von Wissen in Systemen der künstlichen Intelligenz

Das Hauptmerkmal intelligenter Systeme ist, dass sie darauf basieren
Wissen, oder besser gesagt, auf eine Darstellung davon. Unter Wissen versteht man hier
gespeicherte (unter Verwendung eines Computers) Informationen, formalisiert in Übereinstimmung mit bestimmten
Regeln, die ein Computer nach bestimmten Regeln für logische Schlussfolgerungen verwenden kann
Algorithmen. Das grundlegendste und wichtigste Problem ist die Beschreibung
semantischer Inhalt von Problemen verschiedenster Art, d.h. sollte benutzt werden
eine Form der Wissensbeschreibung, die dessen korrekte Verarbeitung gewährleistet
Inhalt nach einigen formalen Regeln. Dieses Problem wird Problem genannt
Wissensdarstellungen.
Derzeit gibt es drei bekannteste Ansätze zur Wissensdarstellung
Besprochene Systeme:
Produktions- und logische Modelle;

Semantische Netzwerke;
Rahmen.
Produktionsregeln sind die einfachste Möglichkeit, Wissen darzustellen. Es basiert auf
Darstellung von Wissen in Form von nach einem Muster strukturierten Regeln
"WENN, DANN." Der „WENN“-Teil der Regel wird als Prämisse bezeichnet, der „DANN“-Teil als Schlussfolgerung oder Schlussfolgerung
Aktion. Die allgemeine Regel lautet wie folgt:

WENN A1, A2, ..., An DANN B.

Diese Notation bedeutet: „Wenn alle Bedingungen von A1 bis An wahr sind, dann gilt B.“
ist auch wahr“ oder „wenn alle Bedingungen von A1 bis An erfüllt sind, dann.“
Aktion B.“
Bedenken Sie die Regel

WENN
(1) y ist der Vater von x

(2) z ist der Bruder von y
DAS
z ist der Onkel von x

In diesem Fall beträgt die Anzahl der Bedingungen n = 2.
Im Fall n = 0 beschreibt Produktion Wissen, das nur aus Schlussfolgerungen besteht, d. h. Tatsache.
Ein Beispiel für ein solches Wissen ist die Tatsache, dass „die Atommasse von Eisen 55,847 amu beträgt“.
Die Variablen x, y und z zeigen, dass die Regel etwas Universelles, Allgemeines enthält
aus den spezifischen Werten von Variablen abstrahiertes Wissen. Die gleiche Variable
Wird in der Ausgabe und in verschiedenen Sendungen verwendet und kann verschiedene spezifische empfangen
Bedeutungen.

Das im intelligenten System präsentierte Wissen bildet eine Wissensbasis. IN
Das intelligente System umfasst auch einen Ausgabemechanismus, der es ermöglicht, basierend auf
Wissen, das in der Wissensdatenbank verfügbar ist, neues Wissen erwerben.
Lassen Sie uns veranschaulichen, was gesagt wurde. Nehmen wir an, dass dies in der Wissensdatenbank zusammen mit dem oben Gesagten der Fall ist
Die Regel enthält außerdem folgendes Wissen:

WENN
(1) z ist der Vater von x

(2) z ist der Vater von y

(3) x und y sind nicht dieselbe Person

x und y sind Brüder
DAS
Ivan ist Sergeis Vater

Ivan ist Pavels Vater

Sergei ist Nikolais Vater

Aus dem präsentierten Wissen kann man formal die Schlussfolgerung ableiten, dass Paulus es ist
Onkel Nikolai. Dabei wird davon ausgegangen, dass identische Variablen in unterschiedlichen enthalten sind
Regeln, unabhängig; Objekte, deren Namen diese Variablen empfangen können, sind in keiner Weise
miteinander verbunden. Ein formalisiertes Verfahren mit Matching (mit
die feststellt, ob zwei Darstellungsformen miteinander übereinstimmen, einschließlich
Ersetzung möglicher Variablenwerte), Suche in der Wissensdatenbank, Rückkehr zum Original
Der Zustand, in dem ein Lösungsversuch fehlschlägt, stellt einen Mechanismus von Schlussfolgerungen dar.

Die Einfachheit und Klarheit der Wissensvermittlung mithilfe von Produkten war ausschlaggebend dafür
Anwendung in vielen Systemen, die als Produktionssysteme bezeichnet werden.
Das semantische Netzwerk ist ein anderer Ansatz zur Wissensrepräsentation, der darauf basiert
Darstellung von Konzepten (Entitäten) mithilfe von Punkten (Knoten) und Beziehungen zwischen ihnen mit
Verwendung von Bögen auf einer Ebene. Semantische Netzwerke sind in der Lage, die Struktur von Wissen abzubilden
in der ganzen Komplexität ihrer Beziehungen, Objekte und ihre Eigenschaften zu einem Ganzen zu verbinden. IN
Als Beispiel ein Teil des semantischen Netzwerks im Zusammenhang mit
der Begriff „Frucht“ (Abb. 1.41).

Reis. 1.41. Beispiel für ein semantisches Web

Das Rahmensystem verfügt über alle Eigenschaften, die der Wissensdarstellungssprache innewohnen, und
Gleichzeitig stellt es eine neue Art der Informationsverarbeitung dar. Das Wort „Rahmen“ in
aus dem Englischen übersetzt bedeutet „Rahmen“. Der Rahmen ist die Einheit der Präsentation
Wissen über ein Objekt, das durch eine bestimmte Menge von Konzepten beschrieben werden kann und
Entitäten. Der Rahmen hat eine bestimmte innere Struktur, bestehend aus einem Satz
Elemente, die Slots genannt werden. Jeder Slot ist wiederum vertreten
eine bestimmte Datenstruktur, Prozedur oder kann mit einem anderen Frame verknüpft sein.

Rahmen: Mensch

Klasse
Tier
Strukturelement
Kopf, Hals, Arme, Beine,...
Höhe
30–220 cm
Gewicht

1–200 kg
Schwanz
Nein
Analogierahmen
Affe

Es gibt andere, weniger verbreitete Ansätze zur Darstellung von Wissen
intelligente Systeme, auch hybride, basierend auf den bereits beschriebenen Ansätzen.
Lassen Sie uns die Hauptmerkmale der Maschinendatendarstellung auflisten.
1. Interne Interpretierbarkeit. Es wird sichergestellt, dass jede Information
Einheiten seines eindeutigen Namens, anhand dessen das System ihn findet, um darauf zu antworten
Anfragen, in denen dieser Name erwähnt wird.
2. Struktur. Informationseinheiten müssen flexibel aufgebaut sein,
für sie muss das „Matroschka-Prinzip“ erfüllt sein, d.h. Verschachtelung einiger
Informationseinheiten in andere muss es möglich sein, festzustellen
Beziehungen wie „Teil – Ganzes“, „Gattung – Art“, „Element – ​​Klasse“ zwischen Individuen
Informationseinheiten.
3. Konnektivität. Es muss möglich sein, Verbindungen zwischen verschiedenen herzustellen
Typ zwischen Informationseinheiten, die Beziehungen charakterisieren würden
zwischen Informationseinheiten. Diese Beziehungen können entweder deklarativ sein
(beschreibend) und prozedural (funktional).
4. Semantische Metriken. Ermöglicht die Herstellung situativer Nähe
Informationseinheiten, d.h. die Größe der assoziativen Verbindung zwischen ihnen. So eine Nähe
ermöglicht es Ihnen, einige typische Wissenssituationen zu identifizieren und Analogien aufzubauen.
5. Aktivität. Die Ausführung von Aktionen in einem intelligenten System muss angestoßen werden
nicht durch irgendwelche externen Gründe, sondern durch den aktuellen Zustand derjenigen, die im System vertreten sind
Wissen. Das Auftauchen neuer Fakten oder Beschreibungen von Ereignissen soll die Herstellung von Zusammenhängen ermöglichen
zu einer Quelle der Systemaktivität werden.

1.9.3. Modellierung des Denkens

Denken ist eine der wichtigsten Arten menschlicher geistiger Aktivität
dessen Ergebnis er anhand einiger Sätze, Aussagen formuliert,
Urteile neue Sätze, Aussagen, Urteile. Gültiger Mechanismus
Das menschliche Denken ist nach wie vor unzureichend erforscht. Menschlich
Die Argumentation ist gekennzeichnet durch: Informalität, Unbestimmtheit, Unlogik, Weitläufigkeit
die Verwendung von Bildern, Emotionen und Gefühlen, was sie äußerst schwierig macht
Forschung und Modellierung. Bisher die am besten untersuchte Logik
Argumentation und viele deduktive Schlussfolgerungsmechanismen wurden entwickelt und implementiert
verschiedene intelligente Systeme, die auf der Wissensrepräsentation basieren
Prädikatenlogik 1. Ordnung.
Ein Prädikat ist eine Konstruktion der Form P(t1, t2, ..., tn), die eine Art Verbindung zwischen ausdrückt
einige Objekte oder Eigenschaften von Objekten. Die Bezeichnung dieser Verbindung oder Eigenschaft,
P wird als „Prädikatssymbol“ bezeichnet; t1, t2, …, tn heißen Terme, sie bezeichnen
Objekte, die durch Eigenschaft (Prädikat) R verbunden sind.
Thermen können nur von den folgenden drei Typen sein:
1) Konstante (bezeichnet ein einzelnes Objekt oder Konzept);
2) variabel (bezeichnet verschiedene Objekte zu unterschiedlichen Zeiten);
3) zusammengesetzter Term – Funktion f(t1, t2, …, tm), mit Termen t1 als m Argumenten,
t2, ..., tm.
Beispiel 1.
1. Der Satz „Die Wolga mündet in das Kaspische Meer“ kann als Prädikat geschrieben werden

fließt in (Wolga, Kaspisches Meer).

„Falls in“ ist ein Prädikatssymbol; „Wolga“ und „Kaspisches Meer“ sind thermische Konstanten. Wir
könnte auf die Beziehung „strömt hinein“ und die Objekte „Wolga“ und „Kaspisches Meer“ hinweisen
Symbole.
Anstelle thermischer Konstanten können wir Variablen berücksichtigen:

fließt in (X, Kaspisches Meer)

fließt in (X, Y).

Auch das sind Prädikate.
2. Verhältnis x + 1< у можно записать в виде предиката А(х, у). Предикатный символ А
hier bezeichnet, was von x + 1 „verbleibt“.< у, если выбросить из этой записи
Variablen x und y.
Ein Prädikat ist also eine logische Funktion, die die Werte „wahr“ oder „falsch“ annimmt
abhängig von den Werten seiner Argumente. Die Anzahl der Argumente zu einem Prädikat wird aufgerufen
seine Arität.
Für unsere Beispiele hat das Prädikat „falls“ also die Arität 2 und wenn X = „Wolga“ und Y =
„Kaspisches Meer“ ist wahr, aber wenn X = „Don“, ist Y = „Biskaya“ falsch. Prädikat
Und in Beispiel 2 hat es auch die Arität 2, ist wahr, wenn X = 1, Y = 3 und falsch, wenn X = 3, Y = 1.
Prädikate können durch logische Verknüpfungen (Konjunktionen) zu Formeln zusammengefasst werden: ^
↔
(UND, Konjunktion), v (ODER, Disjunktion), ~ (NICHT, Negation),
(„sollte“, Implikation),
(„genau dann, wenn“, Äquivalenz).
→
Mithilfe der Wahrheitstabelle (Tabelle 1.15) dieser Konjunktionen können Sie feststellen, ob sie wahr oder falsch sind
die Bedeutung der Verknüpfungsformel für verschiedene Werte der darin enthaltenen Prädikate A und B (und –
wahr, l - falsch).

Tabelle 1.15
Wahrheit der Prädikatskonnektive

A
IN
A^B

A gegen B
~A
A
A
B→
B↔
Und
Und
Und
Und
l
Und
Und
Und
l
l
Und
l
l
l
l
Und
l
Und
Und
Und
l

l
l
l
l
Und
Und
Und

Mathematisch streng sind die Formeln der Prädikatenlogik rekursiv definiert:
1) ein Prädikat ist eine Formel;
2) Wenn A und B Formeln sind, dann A, B, A ^ B, A v B, A
3) Es gibt keine anderen Formeln.
→
B, A
↔
B – auch Formeln;
Viele Formeln der Prädikatenlogik erfordern die Verwendung definierender Quantoren
der Wertebereich von Variablen - Argumente von Prädikaten. Es werden Quantoren verwendet
Allgemeinheiten: (umgekehrtes A vom englischen All – alles) und der Quantor der Existenz (umgekehrtes E
aus dem Englischen Existiert – existiert). Der Eintrag x lautet „für jedes x“, „für jedes x“; X -
„x existiert“, „für mindestens ein x“. Quantifizierer verknüpfen Prädikatvariablen mit
die sie bedienen und Prädikate in Aussagen umwandeln.
Beispiel 2.
Führen wir die folgende Notation ein: A(x) – Student x ist ein ausgezeichneter Student; B(x) – Schüler x erhält
erhöhtes Stipendium. Jetzt Formel A (Ivanov)
Ivanov ist ein ausgezeichneter Student, daher erhält der Student Ivanov ein erhöhtes Stipendium.
und eine Formel mit einem allgemeinen Quantor (x) (A(x)
Er lernt gut und erhält ein erhöhtes Stipendium.
B(x)) bedeutet: jeder Schüler, der
V (Ivanov) bedeutet: Student
→
→
Von allen möglichen Formeln benötigen wir nur eine Art, sogenannte Phrasen
Horna. Hornphrasen enthalten im Allgemeinen Implikationen und Konjunktionen der Prädikate A,
B1, B2, ..., Bn wie folgt: B1, B2, ..., Bn
A, oder in bequemerer Schreibweise:
→

A: – B1, B2, ..., Bn

(liest: Und wenn B1 und B2 und... und Bn).
Offensichtlich ist Horns Satz eine Form, eine bestimmte Regel zu formulieren, und im Folgenden wird dies auch der Fall sein
als Regel bezeichnet werden. Prädikat A wird als Kopf oder Kopf der Regel bezeichnet und
Prädikate B1, B2, ..., Bn sind seine Unterziele.
Offensichtlich ist das einzelne Prädikat ein Sonderfall von Horns Phrase: A.
Ein weiterer Sonderfall von Horns Satz ist die Headless-Regel.

: – B1, B2, ..., Bn,

Horns Satz wird als Frage bezeichnet. Wir schreiben „:-B“ als „? – B“, und
„: – B1, B2, ..., Bn“ in der Form „? – B1, B2, ..., Bn.“
A) →
Lassen Sie uns die logische Bedeutung dieser Formel erklären. Denken Sie daran, dass die Implikation A: – B (B
kann durch Negation und Disjunktion ausgedrückt werden: ~B v A (überprüfen Sie dies mit
Wahrheitstabellen). Das heißt, wenn wir A verwerfen, bleibt nur ~B übrig – die Negation von B.
Formel
B1, B2, ..., Bn bedeutet die Negation der Konjunktion ~(B1 ^ B2 ^ ... ^ Bn), die laut
de Morgans Gesetz ~(X ^ Y) = (~X) v (~Y) gleich (~B1) v (~B2) v ... v (~Bn) – Disjunktionen
Leugnungen.
←
Eine Reihe von Horns Phrasen, die auf einen Problembereich angewendet werden, bilden eine Theorie
(im logischen Sinne).
Beispiel 3.
Betrachten wir einen Themenbereich: das Bestehen einer Prüfung in einer bestimmten Disziplin. Stellen wir uns vor
Bezeichnungen:
A – der Student besteht die Prüfung erfolgreich;
B – der Student hat den Unterricht besucht;

C – der Schüler beherrscht das Lehrmaterial;
D – Student hat selbständig studiert;
E – Der Schüler hat einen Spickzettel vorbereitet.
Beschränken wir unser Wissen über das Themengebiet auf folgende Aussagen:
der Student wird die Prüfung erfolgreich bestehen, wenn er den Lehrstoff beherrscht;
Der Schüler beherrscht den Unterrichtsstoff, wenn er den Unterricht besucht und studiert hat
auf sich allein;
der Student hat den Unterricht besucht;
Der Student lernte selbstständig.
Logische Notationsform:
A: – C;
C: – B, D;
IN;
D.
Im angegebenen Beispiel können Sie eine logische Schlussfolgerung durchführen. Also, von der Wahrheit der Fakten
B und D und Regeln C: – B, D impliziert die Wahrheit von C und aus Regel A: – C – Wahrheit
Prädikat A, d.h. Der Student wird die Prüfung erfolgreich bestehen. Darüber hinaus gelten die Regeln A: – C und C: – B, D
könnte umgeschrieben werden als A: – B, D.
In diesen Fällen werden Inferenzregeln verwendet, die als Auflösungsmethode bezeichnet werden.
Schauen wir uns die einfachste Form einer Auflösung an. Nehmen wir an, es gibt „Eltern“
bietet an
Verneinung: ~A
Implikation: A:– B.
Als Ergebnis eines Schrittes der auflösenden Folgerung erhalten wir einen neuen Satz B, der
wird als Resolvent bezeichnet. In diesem Fall entspricht die Auflösung dem Standard
Aussageschlussregel:
vorausgesetzt, dass nicht A

und A, wenn B
wir geben nicht V aus.
Ein noch einfacherer Fall:
Verneinung: ~A
Tatsache: A.
Die Resolution ist ein Widerspruch.
Im Allgemeinen gibt es übergeordnete Klauseln

~(A1 ^ ... ^ Аn)
Аk:– В1, ..., Вm, 1 ≤ k< n.

Als Lösungsmittel ergibt ein Ausgabeschritt ~(A1 ^ ... ^ Ak – 1 ^ B1 ^ ... ^ Bm ^
Аk + 1 ^ ... ^ Аn).
Somit ist die Auflösung eine Substitution von Prädikaten – Unterzielen B1, ... Bm
anstelle des entsprechenden Prädikats Ak aus der Negation. Negation leitet Logisches ein
Ausgabe und wird daher als Anfrage (oder Frage) bezeichnet und mit A1, A2, ..., An bezeichnet.
Die Auflösungsmethode bedeutet, dass die Negation der Konjunktion und
prüft, ob sein Wert wahr oder falsch ist. Wenn der Wert des resultierenden
Die Konjunktion ist falsch, das bedeutet, dass das Ergebnis ein Widerspruch ist und da es am Anfang einen gab
Negation von Prädikaten, Beweis „umgekehrt“ wird durchgeführt. Falls erhalten
Wert „wahr“, dann schlägt der Beweis fehl.
Beispiel 4.
Lassen Sie das Prädikat gibt (X, Y, Z) bedeuten, dass „X einem Objekt Z Y gibt“ und
Das Prädikat „receive (X, Y)“ bedeutet „Y empfängt X“. Informieren Sie sich über diese
Beziehungen werden durch Sätze ausgedrückt:
1) empfängt (Sie, Macht): – gibt (Logik, Macht, Sie);
2) gibt (Logik, Stärke, du).
Das zu lösende Problem besteht darin, die Frage zu beantworten: Empfangen Sie?
Stärke?

Stellen wir uns diese Frage in Form einer Verneinung vor: ~receives (you, power). Beschlussvorschlag
1 und Verneinung führt zu ~gibt (Logik, Kraft, Du), was zusammen mit Tatsache 2 zu führt
Widerspruch. Daher lautet die Antwort auf das ursprüngliche Problem „Ja“.
Bisher haben wir uns die Auflösung für Aussagen oder Prädikate ohne Variablen angesehen.
Wenn die Schlussfolgerung für eine Menge von Prädikaten mit Variablen wie gemacht wird
Argumente, diese Variablen erhalten die Werte der entsprechenden
Konstanten, oder wie man auch sagt, werden durch Konstanten spezifiziert.
Lassen Sie uns dies anhand eines Beispiels erklären.
Beispiel 5.
Betrachten Sie die folgenden übergeordneten Sätze:
1) ~gets (du, Y);
2) erhält (X, Stärke): – gibt (Z, Stärke, X).
Sie enthalten drei Variablen X, Y und Z, die implizit von beeinflusst werden
allgemeiner Quantor. Daher heißt es in Satz 1: „Für alle Y erhält man kein Y.“
und 2 – „Für alle Z gewinnt jedes X an Macht, wenn Z X Macht gibt.“ Auflösungsregel
erfordert eine Übereinstimmung zwischen dem Prädikat aus Negation 1 und dem Kopf von Regel 2. Das bedeutet das
Variablen erhalten Werte (werden instanziiert), entsprechend ihrer Position in
Sätze 1 und 2 wie folgt: X = du, Y = Macht. Prädikat erhält (Sie, Macht)
wird als allgemeines Beispiel für die Prädikate gets(you, Y) und gets(X, power) bezeichnet.
Die genannten Bestimmungen der Prädikatenlogik finden Umsetzung und Weiterentwicklung in
Programmiersprache Prolog.

1.9.4. Mustererkennung

Bei der Mustererkennung handelt es sich um eine Reihe automatischer Methoden und Mittel
Wahrnehmung und Analyse der umgebenden Welt.
Die Ziele der Mustererkennungstheorie sind:
automatisches Lesen von maschinengeschriebenen oder handgeschriebenen Texten;
Sprachwahrnehmung (unabhängig von den Eigenschaften der Sprache und des Sprechers);

Medizinische, psychologische und pädagogische Diagnostik;
automatische Simultanübersetzung von einer Sprache in eine andere;
Fernidentifizierung von Objekten usw. Es gibt zwei Klassen von Bildern:
konkret und abstrakt.
Spezifische Bilder sind alle realen Objekte der umgebenden Welt, ihre Bilder und
Beschreibungen; abstrakt – Konzepte, Kategorien, Meinungen, Wünsche usw. Gemäß
Dies definiert zwei Erkennungsoptionen: perzeptiv und konzeptionell.
In Wahrnehmungserkennungssystemen (in der Regel handelt es sich hierbei um technische Systeme)
Das Eingabeelement ist ein Sensor, dessen Aufgabe es ist, das Physische zu transformieren
eine Größe, die ein beobachtetes Objekt in der realen Welt charakterisiert, in eine andere Größe,
zur Wahrnehmung durch sein Verarbeitungssystem bestimmt. Aus theoretischer Sicht
Der Informationssensor ist ein Element zur Anpassung an das Eingabeverarbeitungsgerät
Signale und seine Ausgangssignale liefern eine „a priori“ Beschreibung des beobachteten Objekts.
Sensorausgangssignale sind typischerweise analog-digital oder
Digital.
In konzeptuellen Systemen übernehmen abstrakte, logische Systeme (z. B
Regeln, die auf den Prinzipien der Booleschen Algebra basieren).
Betrachten wir die Hauptaufgaben und Methoden der Mustererkennung.
Aufgabe 1. Untersuchung der Merkmale von Objekten und Klärung der Unterschiede und Ähnlichkeiten der untersuchten Objekte
Objekte.
Beispiel: Periodensystem von Mendeleev, Klassifizierung von Pflanzen und Tieren
die Welt von Linnaeus und Darwin.
Aufgabe 2. Klassifizierung erkannter Objekte oder Phänomene. Hauptsächlich -
Auswahl eines geeigneten Klassifikationsprinzips.
Beispiel: Sammlung von Münzen, Flugzeugerkennung.
Aufgabe 3. Zusammenstellung eines Wörterbuchs von Merkmalen, die für die A-priori-Beschreibung verwendet werden
Klassen und für eine a-posteriori-Beschreibung jedes unbekannten Objekts. Zeichen
kann in logische (deterministische) und probabilistische unterteilt werden.
Beispiel: eine Maschine zum Wechseln von Münzen. Münzerkennung. Kann
Überlegen Sie sich unterschiedliche Zeichen, aber darunter gibt es passende (Durchmesser, Masse).

Aufgabe 4. Beschreibung von Objektklassen in der Sprache der Features.
Feature-Space-Methode. Erkannte Objekte haben Eigenschaften. Sei G = (G1,
G2, ..., Gk ...) – eine Menge von Objekten. Jedes Objekt hat Eigenschaften C – (c1, c2, ...,
cn), unter denen es wesentliche und unwesentliche gibt. Unerlässliche Eigenschaften
wir nennen sie definierend und bezeichnen Y = (y1, y2, ..., ym). Definieren wir m-dimensional
Raum von Objektmerkmalen, in dem jeder Punkt im Raum korrespondiert
Objekt.
Beispiel: Betrachten Sie eine Reihe von Dreiecken als definierende Merkmale
Nehmen wir ihre Seiten, die wir messen können (Abb. 1.42, a). Es wäre möglich zu nehmen
Ecken oder eine Seite und zwei Ecken usw.

Reis. 1,42. Feature-Space-Methode

Die erhaltenen Daten können in einem dreidimensionalen Merkmalsraum x1, x2, x3 angezeigt werden
(Abb. 1.42, b). Darin lassen sich fünf Klassen (Unterräume) unterscheiden: Klasse
gleichseitige Dreiecke x1 = x2 = x3, (eine gerade Linie, die den Raum darstellt
Winkelhalbierende); Klasse gleichschenkliger Dreiecke x1 = x2 (durchgehende Ebene
Achse x3 und Winkelhalbierende auf der Ebene x1, x2); Klasse rechtwinkliger Dreiecke,
spitze und stumpfe Dreiecke.
So identifizierten wir Klassen (erfundene Namen und
Klassenmerkmale definiert sind). Weitere Entscheidungsfindung zur Objekterkennung
(ein beliebiges Dreieck) ist mit der Bestimmung der Identität des Erkannten verbunden
Objekt für jede Klasse.
Allgemein lässt sich das Erkennungsproblem als Entwicklungsproblem formulieren
Verfahren zum Aufteilen einer Menge von Objekten in Klassen.
Sei G = (G1, G2, ..., Gk...) eine Menge von Objekten. Für sie sind n Zeichen definiert,
der als Vektor X = (x1, x2, ..., xn) dargestellt werden kann. Merkmalswerte
Elemente einer Menge von Objekten können auf drei Arten definiert werden:
quantitativ (Messung charakteristischer Merkmale);

Probabilistisch (der Wert ist die Wahrscheinlichkeit des Eintretens des Ereignisses);
alternativ (binäre Kodierung – ja/nein).
Eine Menge von Objekten sei in m Klassen 1, 2, …, m unterteilt. Erforderlich zum Hervorheben in
Merkmalsraum der Flächen Di, i = 1, ..., m, äquivalent zu Klassen, d.h. wenn Objekt
gehört zur Klasse k, dann liegt der entsprechende Punkt im Bereich Dk.
Ω
Ω Ω
Ω
In einer algebraischen Interpretation lässt sich das Erkennungsproblem wie folgt formulieren
Weg.
Es müssen Trennfunktionen Fi(x1, x2, ..., xn), i = 1, ..., m, mit konstruiert werden
Eigenschaften: wenn ein Objekt mit Eigenschaften (x01, x02, ..., x0n)
ich, dann der Wert
Fi(x01, x02, ..., x0n) muss der größte sein. Es soll auch für andere das Größte sein
Werte von Attributen von Objekten im Zusammenhang mit
ich, d.h.
Ω
Ω

Somit ist die Grenze der Partitionen, die entscheidende Grenze zwischen den Regionen Di,
wird durch die Gleichung Fp(x) – Fg(x) = 0 ausgedrückt.
In Abb. Abbildung 1.43 zeigt das Merkmalsraummodell für den zweidimensionalen Fall
Leerzeichen D1, D2 mit den entsprechenden Klassen 1, 2.
Ω Ω

Reis. 1,43. Illustration der Feature-Space-Methode

Die Klassifizierungsoperation besteht darin, Objekte in Klassen zu verteilen, wobei sie sich unter der Klasse befinden
wird als eine Menge von Bildern verstanden, die die gleichen Eigenschaften haben. Gleiches Set
Daten können als Quelle für unterschiedliche Klassifizierungen dienen.
Beispiel: Das Finden eines Buchstabens im N-Buchstaben-Alphabet ist eine Aufgabe mit N Klassen, find
Vokale oder Konsonanten im gleichen Alphabet zu finden ist eine Aufgabe für zwei Klassen. Typischerweise die Anzahl der Klassen
erhöht sich. Wenn ihre Anzahl im Voraus unbekannt ist, sprechen sie vom Lernen „ohne Lehrer“.

(Selbststudium). Wenn der gesamte Objektraum unterteilt ist, werden die Objektmengen in Klassen unterteilt
nicht definiert sind, dann handelt es sich um „überwachtes“ Lernen.
Aufgabe 5. Entwicklung eines Erkennungsalgorithmus, der eine Zuordnung ermöglicht
eines erkennbaren Objekts der einen oder anderen Klasse oder einer Kombination davon zuzuordnen.
Beispiel: Erkennung eines unbekannten Wortes. Algorithmen basieren auf dem Vergleich von einem oder
ein weiteres Maß für die Nähe oder Ähnlichkeit des erkannten Objekts mit einer beliebigen Klasse.
Lassen Sie uns das Konzept des Abstands zwischen Objekten (der Ähnlichkeit zweier Objekte) einführen. Je weniger
Je größer der Abstand zwischen zwei Objekten, desto größer ist die Ähnlichkeit zwischen ihnen. Distanz
zwischen Punkt P X und Klasse X0 heißt die Größe

d1(P, X0) = inf((P, M)|M X0).

Der Abstand zwischen zwei Klassen wird durch den Wert bestimmt

d2(X1, X2) = inf(d1(P, M)|P X1, M X2).

In der Praxis werden häufig folgende Abstände verwendet:
1. Euklidischer Abstand

d2(Xi, Xj) = (∑|xik – xjk|2)1/2.

2. Entfernung in Manhattan (Stadtblockmetrik)

d2(Xi, Xj) = ∑|xik – xjk|.

3. Tschebyscheff-Distanz

d3(Xi, Xj) = max |xik – xjk| (k).

Wörterbuchmethode. Lassen Sie einen Katalog aller möglichen Wörter klassifizieren
Länge der Wörter und alphabetisch geordnet. Denken Sie zum Beispiel an den Service
Wörter in der Programmiersprache Pascal:

usw., wobei N die Anzahl der Buchstaben im Wörterbuch ist.
Wir definieren jedes Zeichen des lateinischen Alphabets durch ein Zeichen, zum Beispiel seine Ordnungszahl
Anzahl oder Häufigkeit (Wahrscheinlichkeit) seines Vorkommens im Text.
Definieren wir den Abstand zwischen einem bestimmten Buchstaben und den Buchstaben des Alphabets als |xa – xb|, wobei xa –
ein Zeichen eines bestimmten Buchstabens, xb ist ein Zeichen eines bestimmten Buchstabens des Alphabets. Akzeptiere für
Gewissheit als Zeichen eines Buchstabens seine fortlaufende Nummer im Alphabet:

A
IN
MIT
D
E
F
G
H
ICH
J
ZU
L
M

N
UM
R
Q
R
S
T
U
V
W
X
Y
Z
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12

13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26

Sei n = 4. Gegeben sei ein Wort mit den Eigenschaften x1x2x3x4. Zum Beispiel ELSE. In diesem Fall ist x1 = 5; x2 =
12; x3 = 19; x4 = 5. Bezeichnen wir (ai, xj) =
der Buchstabe an der i-ten Stelle im Alphabet und das Zeichen xj.
θ
ij = |ài – xj| – eine Zahl, die der Differenz des Merkmals entspricht
θ
Lassen Sie uns die Entfernungen in Manhattan für alle Wörter aus dem Wörterbuch ermitteln

Die kleinste Summe (Entfernung) ist dem zweiten Wort des Wörterbuchs zugeordnet. Es definiert
Ähnlichkeit mit dem erkannten Wort.
Aufgabe 6. Bilderkennung.
Beispiel: Buchstabenbilderkennung. Das erkannte Bild wird erhalten
auf unterschiedliche Weise und durch unterschiedliche Mengen gekennzeichnet.

Ein Rasterobjekt wird häufiger als eine gegebene Matrixbeziehung von Merkmalen dargestellt.
Wenn Sie beispielsweise ein N x M-Raster über ein Bild legen, können Sie in jeder Zelle bestimmen
Grad der „Schwärze“ oder „Grau“ (für Schwarzweißbilder) mit Zahlen im Intervall . In diesem Fall ist 0 weiß, 1 ist schwarz.
Somit kann Bild A als Matrix dargestellt werden

wobei die Matrixelemente außerdem den Grad der Schwärze jeder i, j-ten Zelle bestimmen.
Lassen Sie ein Wörterbuch mit Bildern bekannt sein, zum Beispiel Bilder von Buchstaben des russischen Alphabets.
In diesem Fall gehen wir davon aus, dass die entsprechenden Schwärzungsmatrizen dargestellt werden
verallgemeinerte Buchstaben, d.h. ein zusammengesetztes Bild aus Buchstaben verschiedener Schriftarten, Schriftarten und Stile.
Seien A1, A2, ..., Ap eine Menge von Bildern (Klassen), H ein erkennbares Bild.
Dann reduziert sich die Erkennungsaufgabe auf die Suche nach einer Instanz (Implementierung) von Ak, am meisten
in Bezug auf die Entfernung zu N nahe.
Syntaktische Erkennung. Es gibt eine eigene Klasse von Problemen im Zusammenhang mit
syntaktische Erkennung einer gegebenen Kette einer Sprache im Sinne ihrer
Grammatiken. Grammatik ist der Mechanismus zur Schaffung von Sprache. Es gibt generative und
Erkennen von Grammatiken (Abb. 1.44).

Reis. 1,44. Generative und Erkennungsgrammatiken

Ein endlicher Automatenerkenner ist eine Menge von fünf Objekten: A = (S, X, s0, d, F),
wobei S eine endliche nichtleere Menge (von Zuständen) ist; X ist eine endliche nichtleere Menge
Eingabesignale (Eingabealphabet); s0< S – начальное состояние; d: S x X
Übergangsfunktion; F – Menge der Endzustände.
S – →

Der endliche Automatenerkenner A = (S, X, s0, d, F) lässt eine Eingabekette von X* zu,
wenn diese Kette vom Anfangszustand zu einem der Endzustände führt
Zustände.
Die Menge aller von einem Automaten A erlaubten Ketten bildet eine von A erlaubte Sprache.
Eine Sprache, für die es einen endlichen Automaten gibt, der sie erkennt, wird aufgerufen
automatische Sprache.
Beispiele für Sprachen (V – Alphabet, L – Sprache):
1. V1 = (a, b, c); L= (abc, aa)

Dies ist eine unvollständige automatische Maschine. (Die Endzustände werden durch einen Doppelrahmen angezeigt.)
2. V2 = (a, b, c); L = o.
Jeder Automat mit einer leeren Menge von Endzuständen lässt L zu.
3. V3 = (a, b, c); L = V*.
V* ist eine Menge von Ketten beliebiger Länge.
Ein Automat mit einem einzigen Zustand, der endgültig ist, hat drei
Übergang von diesem Zustand in denselben

5. V5 = (0, 1); L = (Menge gerader Binärzahlen)

6. V6 = (+, –, 0, ..., 9); L = (Satz ganzzahliger numerischer Konstanten)

7. V7 = (+, –, 0, ..., 9, „.“); L = (Menge reeller Zahlen)

Syntaktische Diagramme spielen in der Informatik eine große Rolle. Syntaktisch
Diagramme sind gerichtete Graphen mit einer Eingangskante und einer Ausgangskante
und beschriftete Eckpunkte. Sie definieren die Sprache und sind daher generativ
Grammatiken von Automatensprachen.

Gültige Ketten: aab, aacabcb usw.
Beispiele sind Syntaxdiagramme der Sprachen Pascal und C.
Die folgende Aussage lässt sich beweisen: Es ist jede Automatensprache gegeben
Syntaxdiagramm und umgekehrt, indem Sie ein beliebiges Syntaxdiagramm verwenden
Bauen Sie einen endlichen Automaten (im Allgemeinen nicht deterministisch), der erkennt
die Sprache, in der das Syntaxdiagramm angegeben ist.
Durch die Konstruktion des entsprechenden Erkennungsautomaten basierend auf dem syntaktischen Diagramm können wir dies tun
Implementieren Sie diese Maschine dann entweder in Hardware oder Software. Auf diese Weise,
Syntaktische Diagramme dienen nicht nur der Generierung, sondern auch der Erkennung
Automatensprachen.

1.9.5. Intelligente Informationssystemschnittstelle

Die Analyse der Entwicklung der Computertechnologie legt nahe, dass dies der Fall ist
entwickelt sich ständig in zwei Richtungen weiter.
Die erste Richtung bezieht sich auf die Verbesserung der Parameter vorhandener Computer.
Steigerung ihrer Leistung, Erhöhung des Betriebs- und Festplattenvolumens
Speicher sowie mit der Verbesserung und Änderung von Software,
Ziel ist es, die Effizienz ihrer Aufgaben zu steigern.
Die zweite Richtung bestimmt Veränderungen in der Informationsverarbeitungstechnologie,
was zu einer verbesserten Nutzung von Computersystemen führt. Entwicklung dabei
Richtung ist mit der Entstehung neuer und qualitativ neuer Computertypen verbunden
Softwaretools, die bestehende ergänzen.
Die Entwicklung von Software geht auf den Weg, die Benutzerfreundlichkeit der Benutzeroberfläche zu erhöhen.
diese. Eine solche Vereinfachung ihrer Verwaltung, dass der Benutzer keine besonderen Anforderungen stellt
Vorbereitung und das System schafft die angenehmsten Bedingungen für seine Arbeit.
Die wichtigste Richtlinie bei der Verbesserung von Computersystemen ist deren Umwandlung
bequemer Partner für den Endbenutzer bei der Lösung seiner Probleme
Professionelle Aktivität.
Um eine möglichst benutzerfreundliche Oberfläche der Software zu gewährleisten
Der Benutzer muss zunächst intelligent werden. Intelligente Schnittstelle,
Bereitstellung einer direkten Interaktion zwischen dem Endbenutzer und dem Computer
Bei der Lösung eines Problems als Teil eines Mensch-Maschine-Systems müssen drei Gruppen ausgeführt werden
Funktionen:
Bereitstellung der Möglichkeit für den Benutzer, eine Aufgabe für den Computer festzulegen
meldet nur die Bedingungen des Problems (ohne Angabe eines Lösungsprogramms);
Bereitstellung der Möglichkeit für den Benutzer, Problemlösungsumgebungen zu erstellen
Verwendung ausschließlich von Begriffen und Konzepten aus dem Bereich der beruflichen Tätigkeit
Benutzer, natürliche Formen der Informationspräsentation;
Gewährleistung eines flexiblen Dialogs mit verschiedenen Mitteln, einschließlich
vorab geregelt, mit Korrektur möglicher Benutzerfehler.
Aufbau des Systems (Abb. 1.45), das den Anforderungen der neuen Lösungstechnologie gerecht wird
Aufgaben bestehen aus drei Komponenten:
Exekutivsystem, das eine Reihe von Mitteln ist,
Sicherstellung der Umsetzung von Programmen;

Eine Wissensdatenbank, die ein Wissenssystem über die Problemumgebung enthält;
Intelligente Schnittstelle, die eine Anpassung ermöglicht
Computersystem für den Benutzer und einschließlich eines Kommunikationssystems und
Problemlöser.
Dieses System unterscheidet sich erheblich von denen, die in früheren Phasen erstellt wurden.
Entwicklung der Informatik und Computertechnologie. Der Weg zur Umsetzung des Neuesten
Informationstechnologie beinhaltet den Einsatz von Computersystemen,
auf der Grundlage der Wissensdarstellung der Problemdomäne aufgebaut und
Intelligente Schnittstelle.

Reis. 1,45. Struktur eines modernen Systems zur Lösung angewandter Probleme

1.9.6. Struktur eines modernen Systems zur Lösung angewandter Probleme

Die Entwicklung künstlicher Intelligenzsysteme folgte zunächst dem Weg der Modellierung
allgemeine intellektuelle Funktionen des individuellen Bewusstseins. Allerdings Entwicklung
Computertechnologie und Software in den 1990er Jahren. widerlegt Prognosen
vergangenen Jahrzehnten über den bevorstehenden Übergang zu Computern der fünften Generation.
Intellektuelle Funktionen des Großteils von Software-Kommunikationssystemen
Natürliche Sprache hat im industriellen Maßstab noch keine breite Anwendung gefunden.
Ein Konzept wie „neue Informationsinformationen“ hat eine charakteristische Inflation erfahren.
Technologie". Unter diesem Konzept versteht man zunächst eine intelligente Schnittstelle zur Datenbank
Daten, sodass Anwendungsbenutzer direkt damit kommunizieren können
Natürliche Sprache. Heutzutage bedeutet „neue Informationstechnologien“.
einfach Technologien, die Computertechnologie bei der Informationsverarbeitung nutzen, in
einschließlich Technologien, die auf der Verwendung von Textverarbeitungs- und Tabellenkalkulationsprogrammen basieren, und
auch Informationssysteme.
Die Entwickler eines Systems stehen vor unüberwindbaren Problemen
Die „allgemeine“ künstliche Intelligenz hat den Weg immer größerer Größe eingeschlagen
Spezialisierung, zuerst hin zu Expertensystemen, dann hin zu individuellen

sehr spezifische intelligente Funktionen, die in Instrumental integriert sind
Softwaretools, die bisher nicht als Entwicklungsgebiet betrachtet wurden
künstliche Intelligenz. Beispielsweise haben solche Systeme heutzutage häufig
Fähigkeiten analytischer mathematischer Berechnungen, Übersetzung technischer und
Geschäftstexte, Texterkennung nach dem Scannen, Parsen
Phrasen und Sätze, Selbstanpassung usw.
Das Forschungs- und Entwicklungsparadigma in der künstlichen Intelligenz ist schrittweise
wird überarbeitet. Offenbar besteht die Möglichkeit einer schnellen Entwicklung von Softwaresystemen
weitgehende Modellierung der intellektuellen Funktionen des individuellen Bewusstseins
am wenigsten erschöpft. Es ist notwendig, auf neue Möglichkeiten zu achten
offene Informationssysteme und Netzwerke in Bezug auf das öffentliche Bewusstsein.
Die Entwicklung von Computersystemen und Netzwerken scheint zur Schaffung eines neuen Typs zu führen
öffentliches Bewusstsein, in das Informationsmedien organisch integriert werden
als technologisches Umfeld zur Verarbeitung und Übertragung von Informationen. Nach dieser Menschheit
Es wird eine hybride Mensch-Maschine-Intelligenz sein, die nicht so viel auf einer Skala erhalten wird
individuelles Bewusstsein ebenso wie im Bereich der sozialen Praxis.

Kontrollfragen

1. Was ist die Geschichte der Entstehung und Entwicklung der Forschung zu künstlichen?
Intelligenz?
2. Was sind die Besonderheiten von Problemen im Bereich der künstlichen Intelligenz?
3. Beschreiben Sie die Forschungsbereiche der künstlichen Intelligenz.
4. Was ist „Wissen“ aus Sicht künstlicher Intelligenzsysteme?
5. Wie wird Wissen mithilfe von Produkten repräsentiert?
6. Was ist die Grundlage der Wissensrepräsentation mithilfe des semantischen Netzwerks?
7. Wie können Rahmensysteme zur Wissensdarstellung genutzt werden?
8. Was sind die Unterschiede zwischen der Wissensrepräsentation in intelligenten Systemen und der Repräsentation?
nur Daten?
9. Was bedeutet der Begriff „Prädikat“?

10. Was ist eine „Hornphrase“?
11. Wie erfolgt die logische Schlussfolgerung mithilfe der Auflösungsmethode?
12. Überprüfen Sie die Gültigkeit der Gesetze von de Morgan: ~(X ^ Y) = (~X) v (~Y) und ~(X v Y) =
(~X) ^ (~Y).
13. In welche Richtung entwickeln sich die Schnittstellenteile von Informationssystemen?
14. Wie benutzerfreundlich ist die Softwareschnittstelle?
15. Wie sind zukunftsträchtige Informationssysteme der Zukunft aufgebaut?

Er nannte es die Wissenschaft der effektiven Organisation, und Gordon Pask erweiterte die Definition um Informationsflüsse „aus jeder Quelle“, von den Sternen bis zum Gehirn.

Nach einer anderen Definition der Kybernetik, die 1956 von L. Couffignal vorgeschlagen wurde (Englisch), einem der Pioniere der Kybernetik, ist Kybernetik „die Kunst, die Wirksamkeit des Handelns sicherzustellen“.

Eine andere Definition wurde von Lewis Kaufman vorgeschlagen (Englisch): „Kybernetik ist das Studium von Systemen und Prozessen, die mit sich selbst interagieren und sich selbst reproduzieren.“

Kybernetische Methoden werden verwendet, um den Fall zu untersuchen, dass die Aktion eines Systems in der Umgebung zu einer Veränderung in der Umgebung führt und diese Veränderung sich im System durch Rückkopplung manifestiert, was zu Änderungen im Verhalten des Systems führt. In der Untersuchung dieser „Rückkopplungsschleifen“ liegen die Methoden der Kybernetik.

Es entstand die moderne Kybernetik, die Forschungen in verschiedenen Bereichen der Steuerungssysteme, der Theorie elektrischer Schaltkreise, des Maschinenbaus, der mathematischen Modellierung, der mathematischen Logik, der Evolutionsbiologie, der Neurowissenschaften und der Anthropologie umfasste. Diese Studien erschienen 1940 hauptsächlich in den Arbeiten von Wissenschaftlern zum sogenannten. Macy's-Konferenzen (Englisch).

Weitere Forschungsbereiche, die die Entwicklung der Kybernetik beeinflussten oder von ihr beeinflusst wurden: Kontrolltheorie, Spieltheorie, Systemtheorie (das mathematische Analogon der Kybernetik), Psychologie (insbesondere Neuropsychologie, Behaviorismus, kognitive Psychologie) und Philosophie.

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Bereich der Kybernetik

Gegenstand der Kybernetik sind alle kontrollierten Systeme. Systeme, die grundsätzlich nicht kontrolliert werden können, sind keine Untersuchungsgegenstände der Kybernetik. Die Kybernetik führt Konzepte wie den kybernetischen Ansatz und das kybernetische System ein. Kybernetische Systeme werden unabhängig von ihrer materiellen Natur abstrakt betrachtet. Beispiele für kybernetische Systeme sind automatische Regulatoren in der Technologie, in Computern, im menschlichen Gehirn, in biologischen Populationen und in der menschlichen Gesellschaft. Jedes dieser Systeme besteht aus einer Reihe miteinander verbundener Objekte (Elemente des Systems), die in der Lage sind, Informationen wahrzunehmen, zu speichern, zu verarbeiten und auszutauschen. Die Kybernetik entwickelt allgemeine Prinzipien zur Schaffung von Kontrollsystemen und Systemen zur Automatisierung geistiger Arbeit. Das wichtigste technische Mittel zur Lösung kybernetischer Probleme sind Computer. Daher ist die Entstehung der Kybernetik als eigenständige Wissenschaft (N. Wiener, 1948) mit der Schaffung dieser Maschinen in den 40er Jahren des 20. Jahrhunderts und die Entwicklung der Kybernetik in theoretischer und praktischer Hinsicht mit dem Fortschritt der Elektronik verbunden Computertechnologie.

Theorie komplexer Systeme

Die Theorie komplexer Systeme analysiert die Natur komplexer Systeme und die Gründe für ihre ungewöhnlichen Eigenschaften.

Eine Methode zur Modellierung eines komplexen adaptiven Systems

Beim Rechnen

In der Informatik werden kybernetische Methoden zur Steuerung von Geräten und zur Analyse von Informationen eingesetzt.

Im Ingenieurwesen

Die Kybernetik im Ingenieurwesen dient der Analyse von Systemausfällen, bei denen kleine Fehler und Schwachstellen zum Ausfall des Gesamtsystems führen können.

In Wirtschaft und Management

In Mathematik

In der Psychologie

In der Soziologie

Geschichte

Im antiken Griechenland wurde der Begriff „Kybernetik“, der ursprünglich die Kunst des Steuermanns bezeichnete, im übertragenen Sinne verwendet, um die Kunst des Staatsmannes zu bezeichnen, der die Stadt regierte. In diesem Sinne wird es insbesondere von Platon in den Gesetzen verwendet.

James Watt

Das erste künstliche automatische Regelsystem, die Wasseruhr, wurde vom antiken griechischen Mechaniker Ktesibius erfunden. In seiner Wasseruhr floss Wasser von einer Quelle, beispielsweise einem Stabilisierungstank, in ein Becken und dann aus dem Becken auf die Uhrmechanismen. Das Gerät von Ctesibius nutzte eine kegelförmige Strömung, um den Wasserstand in seinem Reservoir zu überwachen und die Wasserflussrate entsprechend anzupassen, um einen konstanten Wasserstand im Reservoir aufrechtzuerhalten, sodass es weder überfüllt noch geleert wurde. Es war das erste künstliche, wirklich automatische, selbstregulierende Gerät, das keinen externen Eingriff zwischen Feedback- und Kontrollmechanismen erforderte. Obwohl sie dieses Konzept natürlich nicht als Wissenschaft der Kybernetik bezeichneten (sie betrachteten es als einen Bereich der Technik), gelten Ktesibius und andere antike Meister wie Heron von Alexandria oder der chinesische Wissenschaftler Su Song als die ersten, die sich mit der Kybernetik befassten Prinzipien. Die Untersuchung von Mechanismen in Maschinen mit korrigierender Rückkopplung geht auf das Ende des 18. Jahrhunderts zurück, als die Dampfmaschine von James Watt mit einem Steuergerät, einem Fliehkraft-Rückkopplungsregler, ausgestattet wurde, um die Drehzahl der Maschine zu steuern. A. Wallace beschrieb in seinem berühmten Werk von 1858 Rückmeldungen als „notwendig für das Evolutionsprinzip“. Im Jahr 1868 veröffentlichte der große Physiker J. Maxwell einen theoretischen Artikel über Steuergeräte und war einer der ersten, der die Prinzipien selbstregulierender Geräte überprüfte und verbesserte. J. Uexküll nutzte den Feedback-Mechanismus in seinem Funktionskreis, um das Verhalten von Tieren zu erklären.

20. Jahrhundert

Die moderne Kybernetik begann in den 1940er Jahren als interdisziplinäres Forschungsgebiet, das Steuerungssysteme, Theorie elektrischer Schaltkreise, Maschinenbau, Logikmodellierung, Evolutionsbiologie und Neurowissenschaften kombinierte. Elektronische Steuerungssysteme gehen auf die Arbeit des Bell Labs-Ingenieurs Harold Black aus dem Jahr 1927 zurück, bei der es um die Verwendung negativer Rückkopplung zur Steuerung von Verstärkern ging. Die Ideen haben auch Verbindungen zu den biologischen Arbeiten von Ludwig von Bertalanffy in der allgemeinen Systemtheorie.

Die Kybernetik als wissenschaftliche Disziplin basierte auf der Arbeit von Wiener, McCulloch und anderen wie W. R. Ashby und W. G. Walter.

Walter war einer der ersten, der autonome Roboter baute, um das Verhalten von Tieren zu erforschen. Frankreich war neben Großbritannien und den USA ein wichtiger geografischer Standort für die frühe Kybernetik.

Norbert Wiener

Während dieses Aufenthalts in Frankreich erhielt Wiener den Vorschlag, einen Aufsatz zum Thema der Kombination dieses Teils der angewandten Mathematik zu schreiben, der in der Untersuchung der Brownschen Bewegung (dem sogenannten Wiener-Prozess) und in der Theorie der Telekommunikation zu finden ist. Im folgenden Sommer verwendete er bereits in den Vereinigten Staaten den Begriff „Kybernetik“ als Titel einer wissenschaftlichen Theorie. Der Name sollte das Studium „zielgerichteter Mechanismen“ beschreiben und wurde in dem Buch „Cybernetics, or Control and Communication in the Animal and the Machine“ (Hermann & Cie, Paris, 1948) populär gemacht. In Großbritannien wurde 1949 auf dieser Grundlage der Ratio Club gegründet. (Englisch).

Kybernetik in der UdSSR

Die niederländischen Soziologen Geyer und Van der Zouwen 1978 identifizierten sie eine Reihe von Merkmalen der aufkommenden neuen Kybernetik. „Eines der Merkmale der neuen Kybernetik besteht darin, dass sie Informationen als von Menschen konstruiert und rekonstruiert betrachtet, die mit der Umwelt interagieren. Dies stellt die erkenntnistheoretische Grundlage der Wissenschaft dar, wenn man sie aus der Sicht eines Beobachters betrachtet. Ein weiteres Merkmal der neuen Kybernetik ist ihr Beitrag zur Überwindung des Reduktionsproblems (Widersprüche zwischen Makro- und Mikroanalyse). Dadurch verbindet es den Einzelnen mit der Gesellschaft.“ Geyer und Van der Zouwen stellten außerdem fest, dass „der Übergang von der klassischen Kybernetik zur neuen Kybernetik zu einem Übergang von klassischen Problemen zu neuen Problemen führt.“ Zu diesen Veränderungen im Denken gehören unter anderem Veränderungen von der Betonung des verwalteten Systems hin zum kontrollierenden System und dem Faktor, der Managemententscheidungen leitet. Und ein neuer Schwerpunkt auf der Kommunikation zwischen mehreren Systemen, die versuchen, sich gegenseitig zu verwalten.“

KYBERNETIK, eine Managementwissenschaft, die hauptsächlich mit mathematischen Methoden die allgemeinen Gesetze des Empfangens, Speicherns, Übertragens und Umwandelns von Informationen in komplexen Steuerungssystemen untersucht. Es gibt andere, leicht unterschiedliche Definitionen der Kybernetik. Einige basieren auf dem Informationsaspekt, andere auf dem algorithmischen Aspekt, und in anderen wird das Konzept des Feedbacks als Ausdruck der Besonderheiten der Kybernetik hervorgehoben. In allen Definitionen ist jedoch zwangsläufig die Aufgabe angegeben, Managementsysteme und -prozesse sowie Informationsprozesse mit mathematischen Methoden zu untersuchen. Unter einem komplexen Kontrollsystem versteht man in der Kybernetik jedes technische, biologische, administrative, soziale, ökologische oder wirtschaftliche System. Die Kybernetik basiert auf der Ähnlichkeit von Kontroll- und Kommunikationsvorgängen in Maschinen, lebenden Organismen und ihren Populationen.

Die Hauptaufgabe der Kybernetik ist die Untersuchung allgemeiner Muster, die Kontrollprozessen in verschiedenen Umgebungen, Bedingungen und Bereichen zugrunde liegen. Dies sind zunächst die Prozesse der Übermittlung, Speicherung und Verarbeitung von Informationen. Gleichzeitig finden Managementprozesse in komplexen dynamischen Systemen statt – Objekten mit Variabilität und Entwicklungsfähigkeit.

Historische Skizze. Es wird angenommen, dass das Wort „Kybernetik“ erstmals von Platon im Dialog „Gesetze“ (4. Jahrhundert v. Chr.) verwendet wurde, um „Regierung des Volkes“ zu bedeuten [aus dem Griechischen ϰυβερνητιϰή – die Kunst des Regierens, woher das lateinische Wort gubernare kommt (verwalten) und gubernator (Gouverneur) kommen von. ]. Im Jahr 1834 verwendete A. Ampere in seiner Klassifikation der Wissenschaften diesen Begriff, um sich auf „die Regierungspraxis“ zu beziehen. Der Begriff wurde von N. Wiener (1947) in die moderne Wissenschaft eingeführt.

Das kybernetische Prinzip der automatischen Regulierung auf der Grundlage von Rückmeldungen wurde von Ktesibius (ca. 2.–1. Jahrhundert v. Chr.; Schwimmerwasseruhren) und Heron von Alexandria (ca. 1. Jahrhundert n. Chr.) in automatische Geräte umgesetzt. Im Mittelalter wurden viele automatische und halbautomatische Geräte geschaffen, die in Uhrwerken und Navigationsmechanismen sowie in Wassermühlen eingesetzt wurden. Die systematische Arbeit an der Schaffung teleologischer Mechanismen, also Maschinen, die ein angemessenes Verhalten zeigen und mit korrigierender Rückmeldung ausgestattet sind, begann im 18. Jahrhundert aufgrund der Notwendigkeit, den Betrieb von Dampfmaschinen zu regulieren. Im Jahr 1784 patentierte J. Watt eine Dampfmaschine mit automatischem Regler, die eine wichtige Rolle beim Übergang zur industriellen Produktion spielte. Als Beginn der Entwicklung der Theorie der automatischen Regulierung gilt der Artikel von J. C. Maxwell über Regulatoren (1868). Zu den Begründern der Theorie der automatischen Steuerung gehört I. A. Vyshnegradsky. In den 1930er Jahren skizzierte I. P. Pavlov in seinen Arbeiten einen Vergleich des Gehirns und elektrischer Schaltkreise. P. K. Anokhin untersuchte die Aktivität des Körpers auf der Grundlage der von ihm entwickelten Theorie der Funktionssysteme und schlug 1935 die sogenannte Methode der umgekehrten Afferenzierung vor – ein physiologisches Analogon der Rückkopplung bei der Steuerung des Verhaltens des Körpers. Die letzten notwendigen Voraussetzungen für die Entwicklung der mathematischen Kybernetik wurden in den 1930er Jahren durch die Arbeiten von A. N. Kolmogorov, V. A. Kotelnikov, E. L. Post, A. M. Turing, A. Church geschaffen.

Die Notwendigkeit, eine Wissenschaft zu schaffen, die sich der Beschreibung von Steuerung und Kommunikation in komplexen technischen Systemen durch Informationsprozesse und der Bereitstellung der Möglichkeit ihrer Automatisierung widmet, wurde von Wissenschaftlern und Ingenieuren während des 2. Weltkriegs erkannt. Komplexe Systeme von Waffen und anderen technischen Mitteln, die Führung und Kontrolle von Truppen und deren Versorgung in Kriegsschauplätzen haben die Aufmerksamkeit auf die Probleme der Automatisierung von Kontrolle und Kommunikation gelenkt. Die Komplexität und Vielfalt automatisierter Systeme, die Notwendigkeit, verschiedene Steuerungs- und Kommunikationsmittel in ihnen zu kombinieren, und die neuen Fähigkeiten, die Computer schaffen, haben zur Schaffung einer einheitlichen, allgemeinen Theorie der Steuerung und Kommunikation, einer allgemeinen Theorie der Informationsübertragung und geführt Transformation. Diese Aufgaben erforderten in gewissem Maße eine Beschreibung der untersuchten Prozesse im Hinblick auf das Sammeln, Speichern, Verarbeiten, Analysieren und Auswerten von Informationen und das Erhalten einer Management- oder Prognoseentscheidung.

Von Beginn des Krieges an war N. Wiener (zusammen mit dem amerikanischen Designer V. Bush) an der Entwicklung von Computergeräten beteiligt. Seit 1943 begann er gemeinsam mit J. von Neumann mit der Entwicklung von Computern. In diesem Zusammenhang fanden 1943-44 am Princeton Institute for Advanced Study (USA) Treffen statt, an denen Vertreter verschiedener Fachrichtungen teilnahmen – Mathematiker, Physiker, Ingenieure, Physiologen, Neurologen. Hier bildete sich schließlich die Wiener-von-Neumann-Gruppe, zu der die Wissenschaftler W. McCulloch (USA) und A. Rosenbluth (Mexiko) gehörten; Die Arbeit dieser Gruppe ermöglichte die Formulierung und Entwicklung kybernetischer Ideen in Bezug auf reale technische und medizinische Probleme. Das Ergebnis dieser Studien fasste Wiener in seinem 1948 erschienenen Buch Kybernetik zusammen.

Bedeutende Beiträge zur Entwicklung der Kybernetik leisteten N. M. Amosov, P. K. Anokhin, A. I. Berg, E. S. Bir, V. M. Glushkov, Yu. V. Gulyaev, S. V. Emelyanov, Yu. I. Zhuravlev, A. N. Kolmogorov, V. A. Kotelnikov, N. A. Kuznetsov, O. I. Larichev, O. B. Lupanov, A. A. Lyapunov, A. A. Markov, J. von Neumann, B. N. Petrov, E. L. Post, A. M. Turing, Ya. Z. Tsypkin, N. Chomsky, A. Church, K. Shannon, S. V. Yablonsky sowie inländische Wissenschaftler M. Aizerman, V. M. Akhutin, B. V. Biryukov, A. I. Kitov, A. Ya. Lerner, Vyach. Vyach. Petrov, ukrainischer Wissenschaftler A. G. Ivakhnenko.

Mit der Entwicklung der Kybernetik ging die Aufnahme einzelner Wissenschaften, wissenschaftlicher Richtungen und ihrer Abschnitte einher und damit einhergehend die Entstehung der Kybernetik und die anschließende Abspaltung neuer Wissenschaften von ihr, von denen viele funktionale und angewandte Abschnitte der Informatik bildeten (in insbesondere Mustererkennung, Bildanalyse, künstliche Intelligenz). Die Kybernetik hat eine ziemlich komplexe Struktur, und die wissenschaftliche Gemeinschaft hat keine vollständige Einigung über die Richtungen und Abschnitte erzielt, die ihre integralen Bestandteile sind. Die in diesem Artikel vorgeschlagene Interpretation basiert auf den Traditionen der inländischen Schulen für Informatik, Mathematik und Kybernetik sowie auf Bestimmungen, die keine ernsthaften Meinungsverschiedenheiten zwischen führenden Wissenschaftlern und Spezialisten hervorrufen, von denen die meisten darin übereinstimmen, dass sich die Kybernetik der Information und der Praxis von widmet seine Verarbeitung und Technologie im Zusammenhang mit Informationssystemen; untersucht die Struktur, das Verhalten und die Interaktion natürlicher und künstlicher Systeme, die Informationen speichern, verarbeiten und übertragen; entwickelt eigene konzeptionelle und theoretische Grundlagen; hat rechnerische, kognitive und soziale Aspekte, einschließlich der sozialen Auswirkungen der Informationstechnologie, wenn Computer, Einzelpersonen und Organisationen Informationen verarbeiten.

Seit den 1980er Jahren ist ein leichter Rückgang des Interesses an der Kybernetik zu verzeichnen. Es ist mit zwei Hauptfaktoren verbunden: 1) Während der Entstehungszeit der Kybernetik schien die Schaffung künstlicher Intelligenz für viele eine einfachere Aufgabe zu sein, als sie tatsächlich war, und die Aussicht auf ihre Lösung lag in absehbarer Zeit; 2) Auf der Grundlage der Kybernetik entstand eine neue Wissenschaft, die ihre grundlegenden Methoden, insbesondere die mathematischen, geerbt und die Kybernetik fast vollständig übernommen hatte - die Informatik.

Die wichtigsten Forschungsmethoden und Verbindungen zu anderen Wissenschaften. Kybernetik ist eine interdisziplinäre Wissenschaft. Es entstand an der Schnittstelle von Mathematik, Theorie der automatischen Steuerung, Logik, Semiotik, Physiologie, Biologie und Soziologie. Die Entstehung der Kybernetik wurde durch Trends in der Entwicklung der Mathematik selbst, die Mathematisierung verschiedener Wissenschaftsbereiche, das Eindringen mathematischer Methoden in viele Bereiche der praktischen Tätigkeit und den rasanten Fortschritt der Computertechnologie beeinflusst. Der Prozess der Mathematisierung ging mit der Entstehung einer Reihe neuer mathematischer Disziplinen einher, wie der Algorithmentheorie, der Informationstheorie, der Operationsforschung und der Spieltheorie, die einen wesentlichen Bestandteil des Apparats der mathematischen Kybernetik bilden. Basierend auf Problemen der Theorie von Kontrollsystemen, der kombinatorischen Analyse, der Graphentheorie und der Kodierungstheorie entstand die diskrete Mathematik, die auch eines der wichtigsten mathematischen Werkzeuge der Kybernetik ist. Anfang der 1970er Jahre entstand die Kybernetik als physikalisch-mathematische Wissenschaft mit eigenem Forschungsgegenstand – den sogenannten kybernetischen Systemen. Ein kybernetisches System besteht aus Elementen; im einfachsten Fall kann es aus einem Element bestehen. Ein kybernetisches System empfängt ein Eingangssignal (das die Eingangssignale seiner Elemente darstellt), verfügt über interne Zustände (d. h. es werden Sätze interner Zustände der Elemente definiert); Durch die Verarbeitung des Eingangssignals wandelt das System den internen Zustand um und erzeugt ein Ausgangssignal. Die Struktur eines kybernetischen Systems wird durch viele Beziehungen bestimmt, die die Ein- und Ausgangssignale der Elemente verbinden.

In der Kybernetik sind die Aufgaben der Analyse und Synthese kybernetischer Systeme von erheblicher Bedeutung. Die Aufgabe der Analyse besteht darin, die Eigenschaften der vom System durchgeführten Informationstransformation zu ermitteln. Die Aufgabe der Synthese besteht darin, ein System gemäß der Beschreibung der Transformation aufzubauen, die es durchführen muss; In diesem Fall ist die Klasse der Elemente, aus denen das System bestehen kann, festgelegt. Von großer Bedeutung ist das Problem, kybernetische Systeme zu finden, die die gleiche Transformation spezifizieren, also das Problem der Äquivalenz kybernetischer Systeme. Wenn wir das Qualitätsfunktional kybernetischer Systeme spezifizieren, dann stellt sich das Problem, das beste System in der Klasse der äquivalenten kybernetischen Systeme zu finden, also ein System mit dem maximalen Wert des Qualitätsfunktionals. Die Kybernetik betrachtet auch Probleme der Zuverlässigkeit kybernetischer Systeme, deren Lösung darauf abzielt, die Zuverlässigkeit der Funktionsweise von Systemen durch Verbesserung ihrer Struktur zu erhöhen.

Für relativ einfache Systeme lassen sich die aufgeführten Probleme meist mit klassischen Mitteln der Mathematik lösen. Schwierigkeiten ergeben sich bei der Analyse und Synthese komplexer Systeme, unter denen in der Kybernetik Systeme verstanden werden, die keine einfachen Beschreibungen haben. Dabei handelt es sich in der Regel um kybernetische Systeme, die in der Biologie untersucht werden. Die Forschungsrichtung, die den Namen „Theorie großer (komplexer) Systeme“ trägt, hat sich seit den 1950er Jahren in der Kybernetik entwickelt. Neben komplexen Systemen in der Natur werden auch komplexe Produktionsautomatisierungssysteme, Wirtschaftsplanungssysteme, Verwaltungs- und Wirtschaftssysteme sowie militärische Systeme untersucht. Methoden zur Untersuchung komplexer Steuerungssysteme bilden die Grundlage der Systemanalyse und des Operations Research.

Um komplexe Systeme in der Kybernetik zu untersuchen, wird sowohl ein Ansatz mit mathematischen Methoden als auch ein experimenteller Ansatz verwendet, bei dem verschiedene Experimente entweder mit dem untersuchten Objekt oder mit seinem realen physikalischen Modell durchgeführt werden. Zu den Hauptmethoden der Kybernetik gehören die Algorithmisierung, die Nutzung von Feedback, die Methode des maschinellen Experiments, die „Black-Box“-Methode, ein Systemansatz und die Formalisierung. Eine der wichtigsten Errungenschaften der Kybernetik ist die Entwicklung eines neuen Ansatzes – einer Methode der mathematischen Modellierung. Es besteht darin, dass Experimente nicht mit einem realen physikalischen Modell durchgeführt werden, sondern mit einer Computerimplementierung eines Modells des untersuchten Objekts, das gemäß seiner Beschreibung erstellt wurde. Dieses Computermodell, einschließlich Programmen, die Änderungen der Parameter eines Objekts gemäß seiner Beschreibung umsetzen, wird auf einem Computer implementiert, was es ermöglicht, verschiedene Experimente mit dem Modell durchzuführen, sein Verhalten unter verschiedenen Bedingungen aufzuzeichnen und bestimmte Strukturen zu ändern das Modell usw.

Die theoretische Grundlage der Kybernetik ist die mathematische Kybernetik, die sich den Methoden zur Untersuchung breiter Klassen kybernetischer Systeme widmet. Die mathematische Kybernetik nutzt eine Reihe von Zweigen der Mathematik, wie etwa mathematische Logik, diskrete Mathematik, Wahrscheinlichkeitstheorie, Computermathematik, Informationstheorie, Codierungstheorie, Zahlentheorie, Automatentheorie, Komplexitätstheorie sowie mathematische Modellierung und Programmierung.

Je nach Anwendungsgebiet der Kybernetik unterscheiden sie: Technische Kybernetik, einschließlich Automatisierung technologischer Prozesse, Theorie automatischer Steuerungssysteme, Computertechnik, Computertheorie, automatische Entwurfssysteme, Zuverlässigkeitstheorie; Wirtschaftskybernetik; biologische Kybernetik, einschließlich Bionik, mathematische und maschinelle Modelle von Biosystemen, Neurokybernetik, Bioingenieurwesen; Medizinische Kybernetik, die sich mit dem Managementprozess in Medizin und Gesundheitswesen, der Entwicklung von Simulationen und mathematischen Modellen von Krankheiten, der Automatisierung von Diagnose und Behandlungsplanung befasst; psychologische Kybernetik, einschließlich der Untersuchung und Modellierung geistiger Funktionen auf der Grundlage der Untersuchung menschlichen Verhaltens; Physiologische Kybernetik, einschließlich Untersuchung und Modellierung der Funktionen von Zellen, Organen und Systemen unter normalen und pathologischen Bedingungen für medizinische Zwecke; Sprachkybernetik, einschließlich der Entwicklung maschineller Übersetzung und Kommunikation mit Computern in natürlicher Sprache sowie Strukturmodellen der Verarbeitung, Analyse und Bewertung von Informationen. Eine der wichtigsten Errungenschaften der Kybernetik ist die Identifizierung und Formulierung des Problems der Modellierung menschlicher Denkprozesse.

Lit.: Ashby W. R. Einführung in die Kybernetik. M., 1959; Anokhin P. K. Physiologie und Kybernetik // Philosophische Fragen der Kybernetik. M., 1961; Logiken. Automatische Maschinen. Algorithmen. M., 1963; Glushkov V. M. Einführung in die Kybernetik. K., 1964; aka. Kybernetik. Fragen von Theorie und Praxis. M., 1986; Tsetlin M. L. Forschung zur Automatentheorie und Modellierung biologischer Systeme. M., 1969; Biryukov B.V., Geller E.S. Kybernetik in den Geisteswissenschaften. M., 1973; Biryukov B.V. Kybernetik und Methodik der Wissenschaft. M., 1974; Wiener N. Kybernetik oder Kontrolle und Kommunikation bei Tieren und Maschinen. 2. Aufl. M., 1983; aka. Kybernetik und Gesellschaft. M., 2003; George F. Grundlagen der Kybernetik. M., 1984; Künstliche Intelligenz: Handbuch. M., 1990. T. 1-3; Zhuravlev Yu. I. Ausgewählte wissenschaftliche Arbeiten. M., 1998; Luger J.F. Künstliche Intelligenz: Strategien und Methoden zur Lösung komplexer Probleme. M., 2003; Samarsky A. A., Mikhailov A. P. Mathematische Modellierung. Ideen, Methoden, Beispiele. 2. Aufl. M., 2005; Larichev O. I. Theorie und Methoden der Entscheidungsfindung. 3. Aufl. M., 2008.

Yu. I. Zhuravlev, I. B. Gurevich.

Es fehlen keine Daten

Die Sammlung führt (seit 1988) den mathematischen Schwerpunkt der weltberühmten Reihe „Probleme der Kybernetik“ fort. Die Sammlung umfasst Original- und Übersichtsartikel zu den Hauptrichtungen der Weltwissenschaft, die die neuesten Ergebnisse der Grundlagenforschung enthalten.

Die Autoren der Sammlung sind überwiegend namhafte Spezialisten, einige der Artikel wurden von jungen Wissenschaftlern verfasst, die kürzlich zu überraschenden neuen Ergebnissen gelangt sind. Zu den in der Sammlung vorgestellten Bereichen gehören die Theorie der Synthese und Komplexität von Kontrollsystemen; Probleme der Ausdrucksfähigkeit und Vollständigkeit im Zusammenhang mit mehrwertigen Logiken und Automaten in der Theorie funktionaler Systeme; grundlegende Fragen der diskreten Optimierung und Erkennung; Probleme extremaler Probleme für diskrete Funktionen (Feuer-, Turan-, Delsarte-Probleme auf einer endlichen zyklischen Gruppe); das Studium mathematischer Modelle der Informationsübertragung in Kommunikationsnetzen; eine Reihe anderer Zweige der mathematischen Kybernetik werden ebenfalls vorgestellt.

Besonders hervorzuheben ist der Übersichtsartikel von O. B. Lupanov „A. N. Kolmogorov und die Theorie der Schaltungskomplexität.“ Ausgabe 16 – 2007. Für Spezialisten, Doktoranden und Studenten, die sich für den aktuellen Stand der mathematischen Kybernetik und ihrer Anwendungen interessieren.

Theorie der Informationsspeicherung und des Informationsabrufs

Valery Kudryavtsev Pädagogische Literatur Abwesend

Es wird eine neue Art der Datenbankdarstellung eingeführt, ein sogenanntes Informationsdiagramm-Datenmodell, das bisher bekannte Modelle verallgemeinert. Es werden die Haupttypen von Problemen bei der Suche nach Informationen in Datenbanken betrachtet und die Komplexitätsprobleme bei der Lösung dieser Probleme in Bezug auf das Informationsgraphenmodell untersucht.

Zur Lösung dieser Probleme wurde ein mathematischer Apparat entwickelt, der auf Methoden der Komplexitätstheorie von Kontrollsystemen, der Wahrscheinlichkeitstheorie sowie auf Originalmethoden charakteristischer Graphenträger, optimaler Zerlegung und Dimensionsreduktion basiert.

Das Buch richtet sich an Spezialisten auf dem Gebiet der diskreten Mathematik, der mathematischen Kybernetik, der Erkennungstheorie und der algorithmischen Komplexität.

Testerkennungstheorie

Valery Kudryavtsev Pädagogische Literatur Abwesend

Es wird ein logischer Ansatz zur Mustererkennung beschrieben. Sein Hauptkonzept ist der Test. Durch die Analyse einer Reihe von Tests können wir Funktionale konstruieren, die das Bild charakterisieren, sowie Verfahren zur Berechnung ihrer Werte. Es werden qualitative und metrische Eigenschaften von Tests, Funktionalen und Erkennungsverfahren angegeben.

Die Ergebnisse der Lösung spezifischer Probleme werden dargestellt. Das Buch kann Mathematikern, Kybernetikern, Informatikern und Ingenieuren als wissenschaftliche Monographie und als neuer technologischer Apparat sowie als Lehrbuch für Bachelor- und Masterstudenten mit den Schwerpunkten Mathematische Kybernetik, Diskrete Mathematik und Mathematische Informatik empfohlen werden.

Probleme der Mengenlehre, der mathematischen Logik und der Algorithmentheorie

Igor Lawrow Pädagogische Literatur Es fehlen keine Daten

Das Buch stellt systematisch die Grundlagen der Mengenlehre, der mathematischen Logik und der Algorithmentheorie in Form von Problemen dar. Das Buch ist für das aktive Studium der mathematischen Logik und verwandter Wissenschaften gedacht. Besteht aus drei Teilen: „Mengenlehre“, „Mathematische Logik“ und „Algorithmentheorie“.

Die Aufgaben sind mit Anleitungen und Antworten versehen. Alle notwendigen Definitionen werden in kurzen theoretischen Einleitungen zu jedem Absatz formuliert. Die 3. Auflage des Buches erschien 1995. Die Sammlung kann als Lehrbuch für Mathematikabteilungen von Universitäten, pädagogischen Instituten sowie an technischen Universitäten im Studium der Kybernetik und Informatik verwendet werden.

Für Mathematiker - Algebraisten, Logiker und Kybernetiker.

Grundlagen der Theorie boolescher Funktionen

Sergey Marchenkov Technische Literatur Es fehlen keine Daten

Das Buch enthält eine ausführliche Einführung in die Theorie der Booleschen Funktionen. Die Haupteigenschaften boolescher Funktionen werden dargelegt und das Kriterium der funktionalen Vollständigkeit bewiesen. Es wird eine Beschreibung aller geschlossenen Klassen boolescher Funktionen (Post-Klassen) gegeben und ein neuer Beweis ihrer endlichen Generierbarkeit gegeben.

Die Definition von Post-Klassen anhand einiger Standardprädikate wird betrachtet. Die Grundlagen der Galois-Theorie für Post-Klassen werden vorgestellt. Zwei „starke“ Schließungsoperatoren werden vorgestellt und untersucht: parametrisch und positiv. Es werden partielle Boolesche Funktionen betrachtet und ein Kriterium der funktionalen Vollständigkeit für die Klasse der partiellen Booleschen Funktionen bewiesen.

Die Komplexität der Implementierung boolescher Funktionen durch Schaltkreise funktionaler Elemente wird untersucht. Für Studenten, Doktoranden und Hochschullehrer, die diskrete Mathematik und mathematische Kybernetik studieren und lehren. Das UMO zum klassischen Hochschulstudium ist als Lehrmittel für Studierende höherer Bildungseinrichtungen in den Hochschulbereichen 010400 „Angewandte Mathematik und Informatik“ und 010300 „Grundlagen der Informatik und Informationstechnik“ zugelassen.

Numerische Optimierungsmethoden 3. Auflage, rev. und zusätzlich Lehrbuch und Workshop für den akademischen Bachelor-Abschluss

Alexander Wassiljewitsch Timochow Pädagogische Literatur Bachelor. Akademischer Kurs

Das Lehrbuch basiert auf Vorlesungen zum Thema Optimierung, die über mehrere Jahre hinweg von den Autoren der Fakultät für Computermathematik und Kybernetik der Moskauer Staatlichen M.V.-Lomonossow-Universität gehalten wurden. Das Hauptaugenmerk liegt auf Methoden zur Minimierung von Funktionen einer endlichen Anzahl von Variablen.

Die Veröffentlichung umfasst Theorie und numerische Methoden zur Lösung von Optimierungsproblemen sowie Beispiele angewandter Modelle, die auf diese Art mathematischer Probleme reduzieren. Der Anhang enthält alle notwendigen Informationen aus der mathematischen Analysis und der linearen Algebra.

Physik. Praxiskurs für Studienbewerber

V. A. Makarov Pädagogische Literatur Abwesend

Das Handbuch richtet sich an Absolventen weiterführender Schulen mit vertieftem Studium der Physik und Mathematik. Es basiert auf Problemen der Physik, die in den letzten 20 Jahren Bewerbern der Fakultät für Computermathematik und Kybernetik der Moskauer Staatlichen Universität angeboten wurden.

M. V. Lomonossow. Das Material ist entsprechend dem Programm der Aufnahmeprüfungen in Physik für Bewerber an der Moskauer Staatlichen Universität in Themen unterteilt. Jedem Thema geht eine kurze Zusammenfassung grundlegender theoretischer Informationen voraus, die zur Lösung von Problemen erforderlich sind und bei der Vorbereitung auf Aufnahmeprüfungen nützlich sein werden.

Insgesamt umfasst die Sammlung etwa 600 Probleme, mehr als die Hälfte davon ist mit ausführlichen Lösungen und methodischen Anleitungen versehen. Für Schüler, die sich auf den Eintritt in die Fakultäten für Physik und Mathematik an Universitäten vorbereiten.

Optimierungsmethoden 3. Aufl., rev. und zusätzlich Lehrbuch und Workshop für den akademischen Bachelor-Abschluss

Wjatscheslaw Wassiljewitsch Fjodorow Pädagogische Literatur Bachelor und Master. Akademischer Kurs

Das Lehrbuch basiert auf Vorlesungen zum Thema Optimierung, die über mehrere Jahre hinweg von den Autoren an der Fakultät für Computermathematik und Kybernetik der Moskauer Staatlichen Universität gehalten wurden. M. V. Lomonossow. Das Hauptaugenmerk liegt auf Methoden zur Minimierung von Funktionen einer endlichen Anzahl von Variablen.

Die Veröffentlichung enthält Probleme. Der Anhang enthält alle notwendigen Informationen aus der mathematischen Analysis und der linearen Algebra.

Intelligente Systeme. Theorie der Informationsspeicherung und des Informationsabrufs, 2. Aufl., rev. und zusätzlich Tutorial für Panzer

Es werden die Haupttypen von Problemen bei der Suche nach Informationen in Datenbanken betrachtet und die Komplexitätsprobleme bei der Lösung dieser Probleme in Bezug auf das Informationsgraphenmodell untersucht.

Analytische Geometrie

V. A. Iljin Pädagogische Literatur Es fehlen keine Daten

Das Lehrbuch basiert auf der Lehrerfahrung der Autoren an der Moskauer Staatsuniversität. M. V. Lomonossow. Die erste Auflage erschien 1968, die zweite (1971) und dritte (1981) Auflage sind stereotyp, die vierte Auflage (1988) wurde durch Material zu linearen und projektiven Transformationen ergänzt.

Die mathematische Spieltheorie ist ein integraler Bestandteil eines breiten Zweiges der Mathematik – der Operationsforschung. Methoden der Spieltheorie finden breite Anwendung in der Ökologie, Psychologie, Kybernetik, Biologie – überall dort, wo viele Teilnehmer in gemeinsamen Aktivitäten unterschiedliche (oft gegensätzliche) Ziele verfolgen.

Der Hauptanwendungsbereich dieser Disziplin sind jedoch die Wirtschafts- und Sozialwissenschaften. Das Lehrbuch umfasst Themen, die in der Ausbildung von Wirtschaftswissenschaftlern grundlegend und obligatorisch sind. Es präsentiert klassische Zweige der Spieltheorie, wie Matrix-, Bimatrix-, nichtkooperative und statistische Spiele, und moderne Entwicklungen, wie Spiele mit unvollständiger und unvollkommener Information, kooperative und dynamische Spiele.

Der theoretische Stoff des Buches ist ausführlich mit Beispielen illustriert und mit Aufgaben zur Einzelarbeit sowie Tests versehen.

Berühmte Lehrer

• L. A. Petrosyan – Doktor der physikalischen und mathematischen Wissenschaften, Professor, Professor der Abteilung für mathematische Spieltheorie und statische Lösungen. Forschungsgebiet: Mathematische Spieltheorie und ihre Anwendungen
• A. Yu. Aleksandrov - Doktor der physikalischen und mathematischen Wissenschaften, Professor, Professor der Abteilung für Management medizinischer und biologischer Systeme. Bereich der wissenschaftlichen Beratung: qualitative Methoden der Theorie dynamischer Systeme, Stabilitätstheorie, Kontrolltheorie, Theorie nichtlinearer Schwingungen, mathematische Modellierung
• S. N. Andrianov - Doktor der physikalischen und mathematischen Wissenschaften, Professor, Professor der Abteilung für Computermodellierung und Multiprozessorsysteme. Bereich der wissenschaftlichen Beratung: Mathematische und Computermodellierung komplexer dynamischer Systeme mit Steuerung
• L.K. Babajanyants – Doktor der physikalischen und mathematischen Wissenschaften, Professor, Professor der Abteilung für Mechanik kontrollierter Bewegung. Bereich der wissenschaftlichen Beratung: mathematische Probleme der analytischen und Himmelsmechanik, kosmische Dynamik, Existenz- und Kontinuitätssätze zur Lösung des Cauchy-Problems für gewöhnliche Differentialgleichungen, Stabilitätstheorie und kontrollierte Bewegung, numerische Methoden zur Lösung schlecht gestellter Probleme, Erstellung von Anwendungen Softwarepakete
• V. M. Bure – Doktor der technischen Wissenschaften, außerordentlicher Professor, Professor der Abteilung für mathematische Spieltheorie und statische Lösungen. Bereich der wissenschaftlichen Leitung: probabilistisch-statistische Modellierung, Datenanalyse
• E. Yu. Butyrsky - Doktor der physikalischen und mathematischen Wissenschaften, Professor, Professor der Abteilung für Kontrolltheorie der Staatlichen Universität St. Petersburg. Bereich der wissenschaftlichen Führung: Managementtheorie
• E. I. Veremey – Doktor der physikalischen und mathematischen Wissenschaften, Professor, Professor der Abteilung für Computertechnologien und -systeme. Bereich der wissenschaftlichen Beratung: Entwicklung mathematischer Methoden und Rechenalgorithmen zur Optimierung von Steuerungssystemen und Methoden zu deren Computermodellierung
• E. V. Gromova – Kandidatin für physikalische und mathematische Wissenschaften, außerordentliche Professorin, außerordentliche Professorin der Abteilung für mathematische Spieltheorie und statistische Lösungen. Bereich der wissenschaftlichen Beratung: Spieltheorie, Differentialspiele, kooperative Spieltheorie, Anwendungen der Spieltheorie in Management, Ökonomie und Ökologie, mathematische Statistik, statistische Analyse in Medizin und Biologie
• O. I. Drivotin – Doktor der physikalischen und mathematischen Wissenschaften, leitender Forscher, Professor der Abteilung für Theorie der Steuerungssysteme für elektrophysikalische Geräte. Bereich der wissenschaftlichen Beratung: Modellierung und Optimierung der Dynamik geladener Teilchenstrahlen, theoretische und mathematische Probleme der klassischen Feldtheorie, einige Probleme der mathematischen Physik, Computertechnologien bei physikalischen Problemen
• N.V. Egorov - Doktor der physikalischen und mathematischen Wissenschaften, Professor, Professor der Abteilung für Modellierung elektromechanischer und Computersysteme. Bereich der wissenschaftlichen Leitung: Informationsexperte und intelligente Systeme, mathematische, physikalische und vollständige Modellierung von Strukturelementen von Computergeräten und elektromechanischen Systemen, Diagnosesysteme auf Basis von Elektronen- und Ionenstrahlen, Emissionselektronik und physikalische Aspekte von Überwachungsmethoden und Steuern der Eigenschaften einer festen Oberfläche
• A. P. Zhabko - Doktor der physikalischen und mathematischen Wissenschaften, Professor, Professor der Abteilung für Kontrolltheorie. Bereich der wissenschaftlichen Führung: Differential-Differenz-Systeme, robuste Stabilität, Analyse und Synthese von Plasmakontrollsystemen
• V. V. Zakharov – Doktor der physikalischen und mathematischen Wissenschaften, Professor, Professor der Abteilung für mathematische Modellierung von Energiesystemen. Bereich der wissenschaftlichen Beratung: optimale Steuerung, Spieltheorie und -anwendungen, Operations Research, angewandte mathematische (intelligente) Logistik, Verkehrsflusstheorie
• N. A. Zenkevich – Außerordentlicher Professor der Abteilung für Mathematische Spieltheorie und statistische Lösungen. Bereich der wissenschaftlichen Führung: Spieltheorie und ihre Anwendungen im Management, Theorie konfliktgesteuerter Prozesse, quantitative Methoden der Entscheidungsfindung, mathematische Modellierung wirtschaftlicher und geschäftlicher Prozesse
• A. V. Zubov - Doktor der physikalischen und mathematischen Wissenschaften, außerordentlicher Professor, außerordentlicher Professor der Abteilung für Mathematische Theorie von Mikroprozessor-Steuerungssystemen. Forschungsgebiet: Datenbankmanagement und -optimierung
• A. M. Kamachkin – Doktor der Physikalischen und Mathematischen Wissenschaften, Professor, Professor der Abteilung für Höhere Mathematik. Bereich der wissenschaftlichen Beratung: qualitative Methoden der Theorie dynamischer Systeme, Theorie nichtlinearer Schwingungen, mathematische Modellierung nichtlinearer dynamischer Prozesse, Theorie nichtlinearer automatischer Steuerungssysteme
• V. V. Karelin – Kandidat der physikalischen und mathematischen Wissenschaften, außerordentlicher Professor, außerordentlicher Professor der Abteilung für Mathematische Theorie der Modellierung von Kontrollsystemen. Bereich der wissenschaftlichen Beratung: Identifizierungsmethoden; nicht glatte Analyse; Beobachtbarkeit; adaptive Steuerung
• A. N. Kvitko – Doktor der physikalischen und mathematischen Wissenschaften, Professor, Professor der Abteilung für Informationssysteme. Bereich der wissenschaftlichen Beratung: Randwertprobleme für kontrollierbare Systeme; Stabilisierung, Methoden zur Optimierung programmierter Bewegungen, Bewegungssteuerung von Luft- und Raumfahrtkomplexen und anderen technischen Objekten, Entwicklung von Algorithmen für den computergestützten Entwurf intelligenter Steuerungssysteme
• V. V. Kolbin - Doktor der physikalischen und mathematischen Wissenschaften, Professor, Professor der Abteilung für Mathematische Theorie wirtschaftlicher Entscheidungen. Bereich der wissenschaftlichen Beratung: Mathematik
• V. V. Kornikov – Kandidat der physikalischen und mathematischen Wissenschaften, außerordentlicher Professor, außerordentlicher Professor der Abteilung für Management medizinischer und biologischer Systeme. Bereich der wissenschaftlichen Beratung: Stochastische Modellierung in Biologie, Medizin und Ökologie, multivariate statistische Analyse, Entwicklung mathematischer Methoden zur multikriteriellen Bewertung und Entscheidungsfindung unter Unsicherheitsbedingungen, Entscheidungssysteme bei Finanzmanagementproblemen, mathematische Methoden für Analyse nicht-numerischer und unvollständiger Informationen, Bayesianische Modelle von Unsicherheit und Risiko
• E. D. Kotina – Doktor der physikalischen und mathematischen Wissenschaften, außerordentlicher Professor, Professor der Abteilung für Kontrolltheorie. Bereich der wissenschaftlichen Beratung: Differentialgleichungen, Kontrolltheorie, mathematische Modellierung, Optimierungsmethoden, Analyse und Bildung der Dynamik geladener Teilchenstrahlen, mathematische und Computermodellierung in der Nuklearmedizin
• D. V. Kuzyutin – Kandidat der physikalischen und mathematischen Wissenschaften, außerordentlicher Professor, außerordentlicher Professor der Abteilung für mathematische Spieltheorie und statistische Lösungen. Bereich der wissenschaftlichen Beratung: Mathematische Spieltheorie, optimale Kontrolle, mathematische Methoden und Modelle in Wirtschaftswissenschaften und Management
• G. I. Kurbatova - Doktor der physikalischen und mathematischen Wissenschaften, Professorin, Professorin der Abteilung für Modellierung elektromechanischer und Computersysteme. Forschungsschwerpunkt: Nichtgleichgewichtsprozesse in der Mechanik inhomogener Medien; Computer-Fluiddynamik in der Maple-Umgebung, Probleme der Gradientenoptik, Probleme der Modellierung des Transports von Gasgemischen durch Offshore-Pipelines
• O. A. Malafeev - Doktor der physikalischen und mathematischen Wissenschaften, Professor, Professor der Abteilung für Modellierung sozialer und wirtschaftlicher Systeme. Bereich der wissenschaftlichen Führung: Modellierung von Wettbewerbsprozessen im sozioökonomischen Bereich, Erforschung nichtlinearer dynamischer konfliktgesteuerter Systeme
• S. E. Mikheev - Doktor der physikalischen und mathematischen Wissenschaften, außerordentlicher Professor, außerordentlicher Professor der Abteilung für Mathematische Theorie der Modellierung von Kontrollsystemen an der Staatlichen Universität St. Petersburg. Bereich der wissenschaftlichen Beratung: Nichtlineare Programmierung, Beschleunigung der Konvergenz numerischer Methoden, Modellierung von Schwingungen und Schallwahrnehmung durch das menschliche Ohr, Differentialspiele, Management wirtschaftlicher Prozesse
• V. D. Nogin - Doktor der physikalischen und mathematischen Wissenschaften, Professor, Professor der Abteilung für Kontrolltheorie. Bereich der wissenschaftlichen Beratung: theoretische, algorithmische und angewandte Fragen der Entscheidungstheorie bei Vorliegen mehrerer Kriterien
• A. D. Ovsyannikov – Kandidat der physikalischen und mathematischen Wissenschaften, außerordentlicher Professor der Abteilung für Programmiertechnologie. Bereich der wissenschaftlichen Beratung: Computermodellierung, Rechenmethoden, Modellierung und Optimierung der Dynamik geladener Teilchen in Beschleunigern, Modellierung und Optimierung von Plasmaparametern in Tokamaks
• D. A. Ovsyannikov - Doktor der physikalischen und mathematischen Wissenschaften, Professor, Professor der Abteilung für Theorie von Steuerungssystemen für elektrophysikalische Geräte. Bereich der wissenschaftlichen Beratung: Steuerung von Strahlen geladener Teilchen, Steuerung unter Unsicherheitsbedingungen, mathematische Methoden zur Optimierung von Beschleunigungs- und Fokussierungsstrukturen, mathematische Methoden zur Steuerung elektrischer Geräte
• I. V. Olemskoy – Doktor der physikalischen und mathematischen Wissenschaften, außerordentlicher Professor, Professor der Abteilung für Informationssysteme. Bereich der wissenschaftlichen Beratung: Numerische Methoden zur Lösung gewöhnlicher Differentialgleichungen
• A. A. Pechnikov - Doktor der technischen Wissenschaften, außerordentlicher Professor, Professor der Abteilung für Programmiertechnologie. Bereich der wissenschaftlichen Beratung: Webometrie, problemorientierte Systeme auf Basis von Webtechnologien, multimediale Informationssysteme, diskrete Mathematik und mathematische Kybernetik, Softwaresysteme und -modelle, mathematische Modellierung sozialer und wirtschaftlicher Prozesse
• L. N. Polyakova - Doktor der physikalischen und mathematischen Wissenschaften, Professorin, Professorin der Abteilung für Mathematische Theorie der Modellierung von Kontrollsystemen. Bereich der wissenschaftlichen Beratung: nicht glatte Analyse, konvexe Analyse, numerische Methoden zur Lösung nicht glatter Optimierungsprobleme (Minimierung der Maximalfunktion, Differenz konvexer Funktionen), Theorie mehrwertiger Abbildungen
• A. V. Prasolov - Doktor der physikalischen und mathematischen Wissenschaften, Professor, Professor der Abteilung für Modellierung von Wirtschaftssystemen. Bereich der wissenschaftlichen Beratung: mathematische Modellierung von Wirtschaftssystemen, statistische Prognosemethoden, Differentialgleichungen mit Nachwirkungen
• S. L. Sergeev – Kandidat der physikalischen und mathematischen Wissenschaften, außerordentlicher Professor, außerordentlicher Professor der Abteilung für Programmiertechnologie. Bereich der wissenschaftlichen Führung: Integration und Anwendung moderner Informationstechnologien, automatisierte Steuerung, Computermodellierung
• M. A. Skopina - Doktor der physikalischen und mathematischen Wissenschaften, Professor, Professor der Abteilung für Höhere Mathematik. Bereich der wissenschaftlichen Beratung: Wavelet-Theorie, harmonische Analyse, Funktionsnäherungstheorie
• G. Sh. Tamasyan – Kandidat der physikalischen und mathematischen Wissenschaften, außerordentlicher Professor, außerordentlicher Professor der Abteilung für mathematische Theorie der Modellierung von Kontrollsystemen. Bereich der wissenschaftlichen Beratung: nicht glatte Analyse, nicht differenzierbare Optimierung, konvexe Analyse, numerische Methoden zur Lösung nicht glatter Optimierungsprobleme, Variationsrechnung, Kontrolltheorie, Computergeometrie
• S. I. Tarashnina – Kandidatin für physikalische und mathematische Wissenschaften, außerordentliche Professorin, außerordentliche Professorin der Abteilung für mathematische Spieltheorie und statistische Lösungen. Bereich der wissenschaftlichen Beratung: Mathematische Spieltheorie, kooperative Spiele, Verfolgungsspiele, statistische Datenanalyse
• I. B. Tokin – Doktor der Biowissenschaften, Professor, Professor der Abteilung für Management medizinischer und biologischer Systeme. Bereich der wissenschaftlichen Führung: Modellierung der Wirkung von Strahlung auf Säugetierzellen; Analyse metastabiler Zellzustände, Prozesse der Autoregulation und Reparatur beschädigter Zellen, Mechanismen der Wiederherstellung von Gewebesystemen unter äußeren Einflüssen; Humanökologie
• A. Yu. Uteshev - Doktor der physikalischen und mathematischen Wissenschaften, Professor, Professor der Abteilung für Management medizinischer und biologischer Systeme. Bereich der wissenschaftlichen Beratung: Symbolische (analytische) Algorithmen für Systeme polynomialer Gleichungen und Ungleichungen; Computergeometrie; rechnerische Aspekte der Zahlentheorie, Kodierung, Verschlüsselung; qualitative Theorie der Differentialgleichungen; Problem der optimalen Lage von Einrichtungen (Facility Location)
• V. L. Kharitonov – Doktor der physikalischen und mathematischen Wissenschaften, Professor der Abteilung für Kontrolltheorie. Bereich der wissenschaftlichen Beratung: Kontrolltheorie, Verzögerungsgleichungen, Stabilität und robuste Stabilität
• S. V. Chistyakov – Doktor der physikalischen und mathematischen Wissenschaften, Professor der Abteilung für mathematische Spieltheorie und statistische Lösungen der Staatlichen Universität St. Petersburg. Bereich der wissenschaftlichen Beratung: optimale Kontrolltheorie, Spieltheorie, mathematische Methoden in der Wirtschaftswissenschaft
• V. I. Shishkin – Doktor der medizinischen Wissenschaften, Professor, Professor der Abteilung für Diagnostik funktioneller Systeme. Bereich der wissenschaftlichen Führung: Mathematische Modellierung in Biologie und Medizin, Anwendung mathematischer Modelle zur Entwicklung diagnostischer Methoden und Krankheitsprognosen, Computersoftware in der Medizin, mathematische Modellierung technologischer Prozesse zur Herstellung von Elementbasis für medizinische Diagnosegeräte
• A. S. Shmyrov – Doktor der physikalischen und mathematischen Wissenschaften, Professor, Professor der Abteilung für kontrollierte Bewegungsmechanik der Staatlichen Universität St. Petersburg. Bereich der wissenschaftlichen Führung: Optimierungsmethoden in der Weltraumdynamik, qualitative Methoden in Hamilton-Systemen, Approximation von Verteilungsfunktionen, Methoden zur Bekämpfung der Kometen-Asteroiden-Gefahr

Akademische Partner

• Institut für Mathematik und Mechanik, benannt nach N. N. Krasovsky, Uraler Zweigstelle der Russischen Akademie der Wissenschaften (Jekaterinburg)
• Institut für Managementprobleme, benannt nach V. A. Trapeznikov RAS (Moskau)
• Institut für Angewandte Mathematische Forschung des Karelischen Wissenschaftszentrums der Russischen Akademie der Wissenschaften (Petrosawodsk)

Projekte und Zuschüsse

Im Rahmen des Programms umgesetzt

• RFBR-Stipendium 16-01-20400 „Projekt zur Organisation der Zehnten Internationalen Konferenz „Spieltheorie und -management“ (GTM2016)“, 2016. Leiter - L. A. Petrosyan
• Stipendium der Staatlichen Universität St. Petersburg 9.38.245.2014 „Grundsätze der Optimalität in dynamischen und differenziellen Spielen mit einer festen und sich ändernden Koalitionsstruktur“, 2014–2016. Leiter - L. A. Petrosyan
• Stipendium der Staatlichen Universität St. Petersburg 9.38.205.2014 „Neue konstruktive Ansätze in der nicht-glatten Analyse und nicht-differenzierbaren Optimierung und ihre Anwendungen“, 2014–2016. Leiter - V. F. Demyanov, L. N. Polyakova
• Stipendium der Staatlichen Universität St. Petersburg 9.37.345.2015 „Kontrolle der Umlaufbewegung von Himmelskörpern zur Bekämpfung der Kometen-Asteroiden-Gefahr“, 2015–2017. Leiter - L. A. Petrosyan
• RFBR-Stipendium Nr. 14-01-31521_mol_a „Inhomogene Approximationen nicht glatter Funktionen und ihre Anwendungen“, 2014–2015. Kopf - G. Sh. Tamasyan

Mit Partneruniversitäten umgesetzt

• gemeinsam mit der Universität Qingdao (China) – 17-51-53030 „Rationalität und Nachhaltigkeit in Spielen in Netzwerken“, von 2017 bis heute. Leiter - L. A. Petrosyan

Wichtige Punkte

• Das Programm besteht aus Bildungs- und Forschungskomponenten. Die Bildungskomponente umfasst das Studium akademischer Disziplinen, einschließlich Methoden der mathematischen Kybernetik, diskreten Mathematik, Theorie von Kontrollsystemen, mathematischer Programmierung, mathematischer Theorie des Operations Research und der Spieltheorie, mathematischer Theorie der Erkennung und Klassifizierung, mathematischer Theorie der optimalen Kontrolle und Unterrichtspraxis. Der Lehrplan sieht eine Reihe von Wahlfächern vor, die es Doktoranden ermöglichen, einen individuellen Studienplan zu erstellen. Das Ziel der Forschungskomponente der Ausbildung besteht darin, Ergebnisse zu erzielen, deren wissenschaftlicher Wert und Neuheit die Veröffentlichung in wissenschaftlichen Zeitschriften ermöglicht, die in den szientometrischen Datenbanken des RSCI, WoS und Scopus enthalten sind
• Die Aufgabe dieses Bildungsprogramms besteht darin, hochqualifiziertes Personal auszubilden, das in der Lage ist, moderne wissenschaftliche Errungenschaften kritisch zu analysieren und zu bewerten und neue Ideen bei der Lösung von Forschungs- und Praxisproblemen, auch in interdisziplinären Bereichen, zu generieren
• Absolventen, die das Programm abgeschlossen haben:
  • sind in der Lage, komplexe Forschung, auch interdisziplinäre Forschung, auf der Grundlage einer ganzheitlichen systemischen wissenschaftlichen Weltanschauung zu entwerfen und durchzuführen
  • bereit, sich an der Arbeit russischer und internationaler Forschungsteams zur Lösung aktueller wissenschaftlicher und wissenschaftlich-pädagogischer Probleme zu beteiligen und moderne Methoden und Technologien der wissenschaftlichen Kommunikation in Landes- und Fremdsprachen zu nutzen
  • sind in der Lage, Probleme ihrer eigenen beruflichen und persönlichen Entwicklung zu planen und zu lösen, Forschungstätigkeiten im jeweiligen Berufsfeld unter Einsatz moderner Forschungsmethoden und Informations- und Kommunikationstechnologien selbstständig durchzuführen und sind auch für Lehrtätigkeiten in den Hauptstudiengängen der Hochschulbildung bereit