მათემატიკური კიბერნეტიკა.docx - მათემატიკური კიბერნეტიკა კომპიუტერულ ტექნოლოგიაში

მასალების ძებნა:

თქვენი მასალების რაოდენობა: 0.

დაამატეთ 1 მასალა

Სერტიფიკატი
ელექტრონული პორტფელის შექმნის შესახებ

დაამატეთ 5 მასალა

საიდუმლო
აწმყო

დაამატეთ 10 მასალა

სერთიფიკატი ამისთვის
განათლების ინფორმატიზაცია

დაამატეთ 12 მასალა

Მიმოხილვა
უფასო ნებისმიერი მასალისთვის

დაამატეთ 15 მასალა

ვიდეო გაკვეთილები
ეფექტური პრეზენტაციების სწრაფად შესაქმნელად

დაამატეთ 17 მასალა

1.8. კომპიუტერული მეცნიერების კიბერნეტიკური ასპექტები
1.8.1. კიბერნეტიკის საგანი

სიტყვა "კიბერნეტიკა" მომდინარეობს ბერძნული სიტყვიდან, რაც თარგმანში ნიშნავს
"მჭედელი". მისი თანამედროვე მნიშვნელობა დაკავშირებულია სამეცნიერო სფეროსთან, რომლის დასაწყისიც
დააარსა ამერიკელი მეცნიერის ნორბერტ ვინერის წიგნი „კიბერნეტიკა, ან
კონტროლი და კომუნიკაცია ცხოველებსა და მანქანებში“, გამოქვეყნდა 1948 წელს. მალე თემა
არა მხოლოდ ბიოლოგიური და ტექნიკური სისტემები, არამედ სისტემებიც
ნებისმიერი ხასიათის, რომელსაც შეუძლია ინფორმაციის აღქმა, შენახვა და დამუშავება
და გამოიყენეთ იგი მართვისა და რეგულირებისთვის. გამოქვეყნებულია 1947 წელს
კიბერნეტიკის ენციკლოპედიაში ნათქვამია, რომ ეს არის „...მეცნიერება ზოგადი კანონების შესახებ
ინფორმაციის მიღება, შენახვა, გადაცემა და კომპლექსურად გადაქცევა
კონტროლის სისტემები. ამ შემთხვევაში, აქ იგულისხმება კონტროლის სისტემები
არა მარტო ტექნიკური, არამედ ნებისმიერი ბიოლოგიური, ადმინისტრაციული და სოციალური
სისტემები." ამრიგად, კიბერნეტიკა და კომპიუტერული მეცნიერება ყველაზე სავარაუდოა
ერთიანი მეცნიერება. დღეს კიბერნეტიკა სულ უფრო მეტად განიხილება კომპიუტერული მეცნიერების ნაწილად
"უმაღლესი" განყოფილება, გარკვეულწილად მსგავსი პოზიციით "უმაღლესი"
მათემატიკა“ ზოგადად ყველა მათემატიკის მიმართ (დაახლოებით იგივე
პოზიცია კომპიუტერულ მეცნიერებასთან მიმართებაში ასევე არის მეცნიერება „ხელოვნური
ინტელექტი"). კომპიუტერული მეცნიერება მთლიანობაში უფრო ფართოა ვიდრე კიბერნეტიკა, ვინაიდან კომპიუტერულ მეცნიერებაში
არსებობს ასპექტები, რომლებიც დაკავშირებულია კომპიუტერის არქიტექტურასთან და პროგრამირებასთან
პირდაპირ კიბერნეტიკას არ შეიძლება მივაწეროთ.
კომპიუტერული მეცნიერების კიბერნეტიკური დარგები მდიდარია მიდგომებით და
მოდელები სხვადასხვა სისტემების შესწავლაში და გამოიყენება როგორც აპარატი
ფუნდამენტური და გამოყენებითი მათემატიკის მრავალი ფილიალი.
კიბერნეტიკის კლასიკური და გარკვეულწილად დამოუკიდებელი ფილიალი
განიხილეთ ოპერაციების კვლევა. ეს ტერმინი ეხება გამოყენებას
მათემატიკური მეთოდები სხვადასხვა სფეროში გადაწყვეტილებების გასამართლებლად
ადამიანის მიზანმიმართული საქმიანობა.

მოდით განვმარტოთ, რას ნიშნავს "გადაწყვეტილება". მიეცით გარკვეული ძალისხმევა
ღონისძიება (ინდუსტრიულ, ეკონომიკურ ან სოციალურ სფეროში),
კონკრეტული მიზნის მისაღწევად მიმართული – ასეთ მოვლენას ე.წ
"ოპერაცია". პირი (ან პირთა ჯგუფი), რომელიც პასუხისმგებელია ამის განხორციელებაზე
ღონისძიება, თქვენ გაქვთ შესაძლებლობა აირჩიოთ როგორ მოაწყოთ იგი. მაგალითად: შეგიძლია
შეარჩიეთ პროდუქციის ტიპები, რომლებიც წარმოიქმნება; აღჭურვილობა, რომელიც
ეს გავრცელდება; გაანაწილეთ არსებული სახსრები ასე თუ ისე და ა.შ.
"ოპერაცია" არის კონტროლირებადი მოვლენა.
გადაწყვეტილება არის არჩევანი სხვადასხვა ვარიანტებიდან, რომლებიც ხელმისაწვდომია გადაწყვეტილების მიმღებისთვის.
გადაწყვეტილებები შეიძლება იყოს წარმატებული და წარუმატებელი, გონივრული და
არაგონივრული. გადაწყვეტილებებს ამა თუ იმ მიზეზით ოპტიმალურს უწოდებენ
უფრო სასურველია ვიდრე სხვები. ოპერაციების კვლევის მიზანია
ოპტიმალური ამონახსნების მათემატიკური (რაოდენობრივი) დასაბუთება.
ოპერაციების კვლევა მოიცავს შემდეგ განყოფილებებს:
1) მათემატიკური პროგრამირება (გეგმების, პროგრამების დასაბუთება
ეკონომიკური აქტივობა); იგი მოიცავს შედარებით დამოუკიდებელ
სექციები: ხაზოვანი პროგრამირება, არაწრფივი პროგრამირება,
დინამიური პროგრამირება (ყველა ამ სახელში ტერმინი
"პროგრამირება" წარმოიშვა ისტორიულად და არაფერ შუაშია
კომპიუტერული პროგრამირება);
2) რიგის თეორია, შემთხვევითი პროცესების თეორიაზე დამყარებული;
3) თამაშის თეორია, რომელიც საშუალებას აძლევს ადამიანს გაამართლოს პირობებით მიღებული გადაწყვეტილებები
არასრული ინფორმაცია.
გთხოვთ გაითვალისწინოთ, რომ ეს განყოფილებები პირდაპირ არ არის დაკავშირებული კომპიუტერებთან და ტექნიკურ საკითხებთან
სისტემები. სხვები, რომლებიც სწრაფად განვითარდნენ 1970-იან და 1980-იან წლებში. კიბერნეტიკის განყოფილება
იყო ავტომატური (ავტომატური) მართვის სისტემები. ეს განყოფილება
აქვს დახურული, ავტონომიური ხასიათი, ისტორიულად ჩამოყალიბებული
ერთი საკუთარი. იგი მჭიდროდ არის დაკავშირებული ტექნიკური სისტემების განვითარებასთან
ავტომატიზირებული რეგულირება და მართვა ტექნოლოგიური და
წარმოების პროცესები.

კიბერნეტიკის კიდევ ერთი კლასიკური ფილიალი არის აღიარება
სურათები, რომლებიც წარმოიშვა ტექნიკური აღქმის სისტემებში მოდელირების პრობლემისგან
ნიშნების, საგნების და მეტყველების პიროვნება, ასევე ადამიანში ცნებების ჩამოყალიბება
(სწავლება უმარტივესი, ტექნიკური გაგებით). ეს განყოფილება დიდწილად
წარმოიშვა რობოტიკის ტექნიკური საჭიროებიდან. მაგალითად, საჭიროა, რომ
რობოტმა ასამბლერმა ამოიცნო საჭირო ნაწილები. ავტომატურად დახარისხებისას (ან
ნაწილების უარყოფა) მოითხოვს ამოცნობის უნარს.
კიბერნეტიკის (და ზოგადად კომპიუტერული მეცნიერების) მწვერვალია განყოფილება
ეძღვნება ხელოვნური ინტელექტის პრობლემებს. ყველაზე თანამედროვე
საკონტროლო სისტემებს აქვთ გადაწყვეტილების მიღების თვისება - საკუთრება
ინტელექტუალობა, ე.ი. ისინი აყალიბებენ ინტელექტუალურ აქტივობას
ადამიანი გადაწყვეტილების მიღებისას.

1.8.2. მართული სისტემები

კიბერნეტიკაში მოგვარებული პრობლემების მრავალფეროვნების მიუხედავად, მოდელების მრავალფეროვნება,
მიდგომები და მეთოდები, კიბერნეტიკა რჩება ერთიან მეცნიერებად გამოყენების წყალობით
ზოგადი მეთოდოლოგია, რომელიც ეფუძნება სისტემურ თეორიასა და სისტემურ ანალიზს.
სისტემა არის უკიდურესად ფართო, საწყისი, არა მკაცრად განსაზღვრული კონცეფცია.
ვარაუდობენ, რომ სისტემას აქვს სტრუქტურა, ე.ი. შედგება შედარებით
იზოლირებული ნაწილები (ელემენტები), რომლებიც, მიუხედავად ამისა, მნიშვნელოვან
ურთიერთობები და ურთიერთქმედება. ურთიერთქმედების მნიშვნელობა ის არის
მისი წყალობით, სისტემის ელემენტები ერთად იძენენ გარკვეულ ახალ ფუნქციას,
ახალი თვისება, რომელიც არ ფლობს რომელიმე ელემენტს ცალკე. Იმაში
არის განსხვავება სისტემასა და ქსელს შორის, რომელიც ასევე შედგება ცალკეული ელემენტებისაგან, მაგრამ არა
ურთიერთდაკავშირებული მნიშვნელოვანი ურთიერთობებით. შეადარეთ, მაგალითად,
საწარმო, რომლის სახელოსნოები ქმნიან სისტემას, რადგან მხოლოდ ყველა ერთად
შეიძინოს საბოლოო პროდუქციის წარმოების უნარი (და არცერთი მათგანი
მარტო ვერ გაუმკლავდება ამ ამოცანას) და მაღაზიების ქსელი, რომელსაც შეუძლია მუშაობა
ერთმანეთისგან დამოუკიდებლად.

კიბერნეტიკა, როგორც კონტროლის მეცნიერება, სწავლობს არა ზოგადად ყველა სისტემას, არამედ
მხოლოდ მართული სისტემები. მაგრამ კიბერნეტიკის ინტერესებისა და გამოყენების სფერო
ვრცელდება მრავალფეროვან ბიოლოგიურ, ეკონომიკურ,
სოციალური სისტემები.
კონტროლირებადი სისტემის ერთ-ერთი დამახასიათებელი თვისებაა უნარი
საკონტროლო მოქმედებების გავლენით სხვადასხვა მდგომარეობებში გადასვლა. ყოველთვის
არსებობს სისტემური მდგომარეობების გარკვეული ნაკრები, საიდანაც კეთდება არჩევანი
ოპტიმალური მდგომარეობა.
ცალკეული კიბერნეტიკური სისტემების სპეციფიკური მახასიათებლების აბსტრაქცია და
ხაზს უსვამს შაბლონებს, რომლებიც საერთოა გარკვეული სისტემებისთვის, რომლებიც აღწერს
მათი მდგომარეობის შეცვლა სხვადასხვა კონტროლის მოქმედებების ქვეშ, ჩვენ მივდივართ
აბსტრაქტული კიბერნეტიკური სისტემის კონცეფცია. მისი კომპონენტები არ არის
კონკრეტული ობიექტები, მაგრამ დამახასიათებელი აბსტრაქტული ელემენტები
გარკვეული თვისებები, რომლებიც საერთოა ობიექტების ფართო კლასისთვის.
ვინაიდან კიბერნეტიკური სისტემები გაგებულია, როგორც კონტროლირებადი სისტემები, ში
მათ უნდა ჰქონდეთ მექანიზმი, რომელიც ასრულებს საკონტროლო ფუნქციებს. Უფრო ხშირად
მთლიანობაში, ეს მექანიზმი ხორციელდება სპეციალურად შექმნილი ორგანოების სახით
კონტროლი (ნახ. 1.38).

ბრინჯი. 1.38. კიბერნეტიკური სისტემის სქემატური წარმოდგენა ფორმაში
საკონტროლო და კონტროლირებადი ნაწილების ნაკრები

ნახატზე ისრები მიუთითებს ნაწილებს შორის გაცვლილ გავლენას
სისტემები. ისარი, რომელიც მიდის სისტემის საკონტროლო ნაწილიდან კონტროლირებად ნაწილამდე,
ნიშნავს საკონტროლო სიგნალებს. სისტემის საკონტროლო ნაწილი, რომელიც წარმოქმნის
საკონტროლო სიგნალებს უწოდებენ საკონტროლო მოწყობილობას. მენეჯერი
მოწყობილობა წარმოქმნის საკონტროლო სიგნალებს მდგომარეობის შესახებ ინფორმაციის საფუძველზე

კონტროლირებადი სისტემა (სურათზე ნაჩვენებია ისრით კონტროლირებადი ნაწილიდან
სისტემა მის საკონტროლო ნაწილს) საჭირო მდგომარეობის მისაღწევად
შემაშფოთებელი გავლენები. წესების ნაკრები, რომლის მიხედვითაც ინფორმაცია
საკონტროლო მოწყობილობაში შესვლა მუშავდება საკონტროლო სიგნალებში,
რომელსაც ეწოდება კონტროლის ალგორითმი.
შემოღებული ცნებებიდან გამომდინარე, შეგიძლიათ განსაზღვროთ კონცეფცია
"კონტროლი". კონტროლი არის გავლენა ობიექტზე, შერჩეული ნაკრებიდან
შესაძლო ზემოქმედება ამ მიზნით ხელმისაწვდომი ინფორმაციის საფუძველზე, გაუმჯობესება
ამ ობიექტის ექსპლუატაცია ან განვითარება.
საკონტროლო სისტემები წყვეტს კონტროლის ოთხ ძირითად ტიპს: 1)
რეგულირება (სტაბილიზაცია); 2) პროგრამის შესრულება; 3) მიკვლევა; 4)
ოპტიმიზაცია.
რეგულირების მიზნებია სისტემის პარამეტრების შენარჩუნება -
კონტროლირებადი რაოდენობები - მუდმივი დადგენილ მნიშვნელობებთან ახლოს (x),
მიუხედავად M დარღვევების ეფექტისა, რომელიც გავლენას ახდენს (x) მნიშვნელობებზე. ხელმისაწვდომია აქ
დარღვევებისგან აქტიური დაცვის ფორმა, რომელიც ფუნდამენტურად განსხვავდება პასიურისგან
დაცვის მეთოდი აქტიური დაცვა გულისხმობს კონტროლის სისტემების განვითარებას
აკონტროლეთ ქმედებები, რომლებიც ეწინააღმდეგება დარღვევებს. დიახ, ამოცანა
სისტემის საჭირო ტემპერატურის შენარჩუნება შეიძლება მოგვარდეს გამოყენებით
კონტროლირებადი გათბობა ან გაგრილება. პასიური დაცვა შედგება
ობიექტს ისეთი თვისებების მინიჭება, რომ ჩვენ გვაინტერესებს პარამეტრების დამოკიდებულება
გარე დარღვევებისგან მცირე იყო. პასიური დაცვის მაგალითია
თბოიზოლაცია სისტემის მოცემული ტემპერატურის შესანარჩუნებლად,
ანტიკოროზიული საფარი მანქანების ნაწილებისთვის.
პროგრამის შესრულების დავალება წარმოიქმნება იმ შემთხვევებში, როდესაც მითითებული მნიშვნელობები
კონტროლირებადი რაოდენობები (x) იცვლება დროთა განმავლობაში ცნობილი გზით, მაგალითად
წარმოება სამუშაოს შესრულებისას წინასწარ განსაზღვრული გრაფიკის მიხედვით. IN
ბიოლოგიურ სისტემებში პროგრამის განხორციელების მაგალითებია განვითარება
ორგანიზმები კვერცხებიდან, ფრინველების სეზონური მიგრაცია, მწერების მეტამორფოზები.
თვალთვალის ამოცანაა ზოგიერთისთვის რაც შეიძლება მჭიდრო მატჩის შენარჩუნება
კონტროლირებადი პარამეტრი x0(t) სისტემის მიმდინარე მდგომარეობამდე, იცვლება

გაუთვალისწინებელი გზით. თვალთვალის საჭიროება ჩნდება, მაგალითად, როდის
საქონლის წარმოების მართვა მოთხოვნის ცვალებად პირობებში.
ოპტიმიზაციის პრობლემები - საუკეთესო რეჟიმის დადგენა გარკვეული გაგებით
მართული ობიექტის მოქმედება ან მდგომარეობა - საკმაოდ გავრცელებულია, მაგალითად
ნედლეულის დანაკარგების მინიმიზაციის მიზნით ტექნოლოგიური პროცესების მართვა და ა.შ.
სისტემები, რომლებშიც ის არ გამოიყენება საკონტროლო მოქმედებების გენერირებისთვის
ინფორმაცია იმ მნიშვნელობების შესახებ, რომლებსაც კონტროლირებადი რაოდენობები იღებენ პროცესში
კონტროლის სისტემებს უწოდებენ ღია მარყუჟის მართვის სისტემებს. სტრუქტურა ასეთია
სისტემა ნაჩვენებია ნახ. 1.39.

ბრინჯი. 1.39. ღია მარყუჟის მართვის სისტემა

მართვის ალგორითმს ახორციელებს საკონტროლო მოწყობილობა CU, რომელიც
უზრუნველყოფს M დარღვევის მონიტორინგს და ამ დარღვევის კომპენსაციას, გარეშე
კონტროლირებადი ცვლადის X-ის გამოყენებით.
პირიქით, მენეჯერების ფორმირებისთვის დახურულ საკონტროლო სისტემებში
ზემოქმედებები, გამოიყენება ინფორმაცია კონტროლირებადი რაოდენობების ღირებულების შესახებ.
ასეთი სისტემის სტრუქტურა ნაჩვენებია ნახ. 1.40. კომუნიკაცია შაბათ-კვირას შორის
კონტროლირებადი სისტემის ერთი და იგივე ელემენტის X პარამეტრები და შეყვანა Y
ე.წ. უკუკავშირი.

ბრინჯი. 1.40. დახურული მარყუჟის მართვის სისტემა

უკუკავშირი კიბერნეტიკის ერთ-ერთი ყველაზე მნიშვნელოვანი ცნებაა, რომელიც ეხმარება
ბევრი ფენომენის გაგება, რომლებიც ხდება სხვადასხვა კონტროლირებად სისტემებში
ბუნება. უკუკავშირის პოვნა შესაძლებელია პროცესების შესწავლით
გვხვდება ცოცხალ ორგანიზმებში, ეკონომიკურ სტრუქტურებში, სისტემებში
ავტომატური რეგულირება. უკუკავშირი, რომელიც ზრდის შეყვანის გავლენას
სისტემის კონტროლირებად პარამეტრებზე გავლენას ეწოდება დადებითი,
შეყვანის გავლენის შემცირება – უარყოფითი.
დადებითი გამოხმაურება გამოიყენება ბევრ ტექნიკურ მოწყობილობაში
გაზარდოს, გაზარდოს შეყვანის გავლენის მნიშვნელობები. უარყოფითი
უკუკავშირი გამოიყენება გარედან დარღვეული ბალანსის აღსადგენად
გავლენა სისტემაზე.

1.8.3. ადამიანისა და მანქანის ფუნქციები მართვის სისტემებში

კიბერნეტიკური მეთოდების გამოყენების კარგად შესწავლილი სფეროა
ტექნოლოგიური და წარმოების სფერო, სამრეწველო მენეჯმენტი
საწარმო.
გამოწვევები, რომლებიც წარმოიქმნება საშუალო და დიდი საწარმოს მართვაში
უკვე საკმაოდ რთულია, მაგრამ მათი გადაჭრა შესაძლებელია ელექტრონული გამოყენებით
კომპიუტერები. საწარმოთა მართვის სისტემები ან
ტერიტორიები (რეგიონები, ქალაქები) დამუშავებისა და შესანახად კომპიუტერების გამოყენებით
ინფორმაციას ეწოდება ავტომატური მართვის სისტემები (ACS). ავტორი
თავისი ბუნებით ასეთი სისტემები არის ადამიანი-მანქანა, ე.ი. ერთად
მძლავრი კომპიუტერების გამოყენება გულისხმობს პირის ყოფნას თავისთან
ინტელექტი.
ადამიანი-მანქანის სისტემებში ფუნქციების შემდეგი დაყოფაა გათვალისწინებული
მანქანა და ადამიანი: მანქანა ინახავს და ამუშავებს დიდი რაოდენობით

ინფორმაციას, უზრუნველყოფს გადაწყვეტილების მიღების ინფორმაციულ მხარდაჭერას
პირის მიერ; ადამიანი იღებს მენეჯმენტის გადაწყვეტილებებს.
უფრო ხშირად ადამიანი-მანქანის სისტემებში კომპიუტერები ასრულებენ რუტინას,
ინფორმაციის არაკრეატიული, შრომატევადი დამუშავება, რომელიც ათავისუფლებს ადამიანის დროს
შემოქმედებითი საქმიანობისთვის. თუმცა, კომპიუტერის შემუშავების მიზანი
(ინფორმაციული) კონტროლის ტექნოლოგია არის სრული ავტომატიზაცია
საქმიანობა, რომელიც მოიცავს პირის ნაწილობრივ ან სრულ გათავისუფლებას
გადაწყვეტილებების მიღების აუცილებლობა. ეს განპირობებულია არა მხოლოდ განტვირთვის სურვილით
ადამიანის, არამედ იმითაც, რომ ტექნოლოგიებისა და ტექნოლოგიების განვითარებამ გამოიწვია სიტუაციები, როდესაც
ადამიანი მისი თანდაყოლილი ფიზიოლოგიური და ფსიქოლოგიური შეზღუდვების გამო
უბრალოდ არ აქვს დრო რეალურ დროში გადაწყვეტილების მისაღებად
პროცესი, რომელიც ემუქრება კატასტროფულ შედეგებს, მაგალითად: საჭიროება
ბირთვული რეაქტორის საგანგებო დაცვის გააქტიურება, რეაქცია მოვლენებზე,
ხდება კოსმოსური ხომალდის გაშვების დროს და ა.შ.
სისტემას, რომელიც ანაცვლებს ადამიანს, გარკვეულწილად ინტელექტი უნდა ჰქონდეს
ადამიანის მსგავსი - ხელოვნური ინტელექტი. Კვლევა
მიმართულება ხელოვნური ინტელექტის სისტემების სფეროშიც ეხება
კიბერნეტიკა, თუმცა, მისი მნიშვნელობის გამო მთელი კომპიუტერული მეცნიერების პერსპექტივისთვის
ზოგადად, მას ცალკე პუნქტში განვიხილავთ.

საკონტროლო კითხვები

1. რა არის მეცნიერების საგანი „კიბერნეტიკა“?
2. აღწერეთ მოგვარებული პრობლემები სამეცნიერო ნაწილში „ოპერაციების კვლევა“.
3. რა ადგილს იკავებს ავტომატური მართვის თეორია და
რეგულირება?
4. რას ნიშნავს ცნება „სისტემა“?
5. რა არის „კონტროლის სისტემა“?
6. აღწერეთ ამოცანები, რომლებიც წარმოიქმნება საკონტროლო სისტემებში.

7. რა არის „უკუკავშირი“? მიეცით სხვებისგან გამოხმაურების მაგალითები
თქვენ მართეთ სისტემები.
8. რა არის ავტომატური მართვის სისტემა?
9. რა ადგილი უკავია ადამიანს და კომპიუტერს ადამიანი-მანქანის მართვის სისტემებში?

სამეცნიერო და ტექნოლოგიური რევოლუციის განვითარების დროს ფიზიკურ, ქიმიურ
და ადამიანის ბიოლოგიური გავლენა ბუნებაზე. რაც უფრო ძლიერია გავლენა, მით
მათი მართვის საშუალებები უფრო ეფექტური უნდა იყოს და ჩვენი უპირველესი ამოცანა
დრო ხდება არა მხოლოდ და არც ისე ოპტიმალური არჩევანი (ეკონომიკურად
მომგებიანი) მართვის რეჟიმები, რამდენი მოლოდინი და პრევენცია
მუდამ მზარდი საფრთხე შეუქცევადი ბუნებრივი პროცესების წარმოშობისა, რომლებიც საფრთხეს უქმნის
ადამიანის არსებობა და საერთოდ სიცოცხლე დედამიწაზე. თითქმის არასდროს
კაცობრიობამ საკუთარ თავს უფრო რთული და უფრო საპასუხისმგებლო ამოცანა დააკისრა.
შეიძლება ვიკამათოთ ზუსტად როდის მოხდება ბუნებაში შეუქცევადი ცვლილებები და რა გზებით.
იქნება მათი შედეგები, მაგრამ ეჭვგარეშეა, რომ ისტორიის მიერ გადაწყვეტისთვის გამოყოფილი პერიოდი
ეს რთული პრობლემა არც ისე დიდია.
ამ თვალსაზრისით, სისტემურ თეორიასა თუ სისტემოლოგიაზე მუშაობა განსაკუთრებულ მნიშვნელობას იძენს.
(უფრო ხშირად უწოდებენ "სისტემურ მიდგომას", რომელიც, ფაქტობრივად, წარმოიშვა
მსგავსი სირთულის პრობლემების გადაჭრის აუცილებლობა). ეს ნამუშევრები განსაკუთრებით ღირებულია
სისტემური ორიენტაცია, რომელიც არა მხოლოდ აყალიბებს მეთოდოლოგიის ძირითად პრინციპებს
სისტემების თეორია და ასახავს გადაჭრის სისტემური მიდგომის ეფექტურობას
საკმაოდ რთული და შესაბამისი კიბერნეტიკური პრობლემები. ეს წიგნი არის
სწორედ ამ ტიპის ნამუშევარი: სისტემატური როგორც საგნით, ასევე პრეზენტაციის სულისკვეთებით.
წიგნის პირველ ნაწილში ავტორი დეტალურად განიხილავს სისტემური მიდგომის არსს, მაგრამ მეორე
იყენებს კიბერნეტიკის ყველაზე ზოგადი სემიოტიკური პრობლემების გადაწყვეტას. ორივე
წიგნის ნაწილები ორიგინალია და დამოუკიდებელი მნიშვნელობა აქვს.
წიგნის ერთ-ერთი გამორჩეული ასპექტია მისი მცდელობა წარმოაჩინოს სისტემოლოგიის არსი
ერთი თვალსაზრისი. ამისათვის ავტორი ღრმად აანალიზებს საფუძვლად მყოფ ცნებებს
სისტემაოლოგიის წარმოდგენილი კონცეფცია და აჩვენებს, რომ ეს ცნებები დაკავშირებულია კანონებთან და

მატერიალისტური დიალექტიკის კატეგორიები და რომ სისტემური მიდგომა მხოლოდ
ძირითადი კანონების ცოდნის მიყვანა კონკრეტული პრაქტიკული გამოყენების დონეზე
ბუნების განვითარება და არა ახალი მსოფლმხედველობა, როგორც ეს ხშირად თეორეტიკოსებს წარმოუდგენიათ
სისტემების თეორია დასავლეთში.
ავტორი არ ცდილობს თავად პრეზენტაციის ფორმალიზებას, რაც, რა თქმა უნდა, იქნებოდა
ნაადრევი, თუმცა ძალიან მაცდური, მაგრამ წიგნში მიღებული მანერა
პრეზენტაცია შეიძლება ჩაითვალოს პირველ ნაბიჯად ამ მიმართულებით.
სისტემური მიდგომის წარმოდგენისას მთავარი ყურადღება ეთმობა გ.პ.მელნიკოვის შემოქმედებას
რაც აერთიანებს სისტემას ერთ მთლიანობაში. ბევრი ავტორი კომპლექსის შესწავლისას
სისტემები, როგორც წესი, ან დაყოფენ მათ უფრო მარტივ ნაწილებად და განიხილავენ მათ შორის კავშირებს
ნაწილები, როგორც დაბრკოლება ასეთი დაყოფისთვის, ან, პირიქით, კონცენტრირება ყველა
ყურადღება მხოლოდ დამაკავშირებელ რგოლებზე, ნაწილებს შორის ურთიერთობის (სტრუქტურის) ქსელზე და
მთლიანობის ელემენტები და აცხადებენ, რომ დაკავშირებული ელემენტების ბუნება უმნიშვნელოა
მთლიანობის ფორმირება. მათგან განსხვავებით, გ.პ.მელნიკოვიც აქცევს ყურადღებას
მთლიანობის სტრუქტურა და იმ თვისებებზე, რომლებიც წარმოიქმნება თითოეულ ელემენტში იმის გამო
სისტემის, როგორც გარკვეული ერთიანობისა და მთლიანის თვისებების არსებობის ფაქტი,
ელემენტების უნიკალური თვისებებიდან გამომდინარე, მექანიზმების ჩვენება
სისტემის ყველა ამ პარამეტრის ურთიერთშეთანხმება ჩამოყალიბდა სავალდებულო
ურთიერთქმედება გარე გარემოსთან.
თითოეულმა სისტემამ, რამდენადაც ის არსებობს, უნდა შეიძინოს საჭირო თვისებები
დაუპირისპირდეს გარე ძალებს (სხვა სისტემების ზემოქმედებას), რომლებიც მიდრეკილნი არიან
გაანადგურე ეს სისტემა. რაც უფრო დიდხანს იარსებებს სისტემა და მით უფრო ძლიერია ზემოქმედება,
რომელსაც ის ექვემდებარება, მით უმეტეს, სისტემაში მთლიანობაში და მის თითოეულ ელემენტში
პროცესში განვითარებული ურთიერთთანმიმდევრულობის თვისებები უნდა გამოვლინდეს
ადაპტაცია. სწორედ ეს თვისებები ჰქონდა მხედველობაში ჰეგელს, როდესაც თქვა ეს წვეთი
აისახება ოკეანის თვისებები.
ამ საერთო თვისებების იდენტიფიცირება და მათი ძირეული მიზეზის აღმოჩენა (კომპლექსში დამალული
გარე გავლენები), რომელსაც ავტორი უწოდებს სისტემის განმსაზღვრელს, ფართოდ იხსნება
რთული სისტემების იმ თვისებების შესწავლის შესაძლებლობები, რომლებიც, ფაქტობრივად,
გახადეთ ისინი "გართულებული".
ეს საშუალებას გვაძლევს ახალი შევხედოთ სისტემის კონცეფციას და აღმოვაჩინოთ ასეთი კავშირები
მისი ნაწილები და მისი ელემენტების ისეთი თვისებები, რომელთა არსებობა ხშირად რთულია და

ეჭვმიტანილი სწორედ ამ გზაზე გ.პ.მელნიკოვი ქონების შესწავლის შედეგად
მსოფლიოში ენების დიდი რაოდენობით, შესაძლებელი გახდა ძალიან კონკრეტული ტიპების აღმოჩენა
დამოკიდებულებები ენის გრამატიკასა და მის ფონეტიკას შორის და ქმნის ახალ, სისტემურს
ენების ტიპოლოგია, ენების სტრუქტურის შედარება მათი განმსაზღვრელი მახასიათებლების მიხედვით.
ავტორის მიერ შემუშავებული მიდგომა შესაძლებელს ხდის საკმაოდ მკაფიოდ განისაზღვროს განსხვავება
სისტემატური მიდგომა სტრუქტურულიდან. აღმოჩნდა, რომ ეს განსხვავებები არსებითად დაცულია
ერთ პოსტულატში: სტრუქტურალისტების იდეები ეფუძნება თეზისს, რომ
არის სრულიად ამორფული მასალა, საიდანაც სისტემა (მყისიერად) ყალიბდება
მოცემული სისტემის ელემენტის თვისებები მხოლოდ სტრუქტურაში მისი ადგილის შესაბამისად.
სისტემოლოგიური შეხედულებების მიხედვით, აბსოლუტურად ამორფული მასალა არ არსებობს. ყოველი
მასალა ატარებს წინა სისტემების თვისებებს, რომლებშიც ის ადრე იყო შეტანილი და, უფრო მეტიც,
ამ სისტემებში ადაპტაციის პროცესში განვითარდა ამა თუ იმ ხარისხით უნარი
შეინარჩუნონ შეძენილი თვისებები. ამიტომ, როდესაც ასეთი მასალა გამოიყენება
ახალი სისტემის ჩამოყალიბება, შემდეგ ხდება ძველის გრძელვადიანი ადაპტაცია და
ახალი თვისებების ფორმირება ადაპტაციის დროს, ანუ დროის ყველა მომენტში ყოველი
სისტემის ელემენტს აქვს ორი სახის თვისება: საწყისი (მატერიალური),
მასალის ფონის ასახვა და სისტემის მიერ დაწესებული (სტრუქტურული),
განისაზღვრება სისტემის განმსაზღვრელი.
ავტორის მიერ წამოჭრილი საკითხები სტრუქტურული ("ლოგიკური",
„სინტაქსური“) და არსებითი („მატერიალური“, „სისტემატური“) ში
რეალური ბუნებრივი და ხელოვნური სისტემები არა მხოლოდ წარმოადგენენ
ზოგადი ფილოსოფიური ინტერესი, მაგრამ ასევე ძალიან მნიშვნელოვანია მშენებლობაში
ადამიანი-მანქანის სისტემები, რომლებიც ყველაზე მეტად გადაჭრის მთავარი ინსტრუმენტია
კიბერნეტიკის კომპლექსური თანამედროვე პრობლემები.
ასეთი სისტემების ეფექტურად გამოსაყენებლად, პირველ რიგში აუცილებელია გამოყოფა
გადაწყვეტის პროცესი ორ ნაწილად იყოფა: მანქანას სპეციფიკური, ფორმალური,
შესწავლილი ან აშენებული ობიექტის სტრუქტურასთან, ლოგიკასთან კორელაცია
მისი ნაწილების ურთიერთქმედება და არსებითი, სემანტიკური, რომელიც არ საჭიროებს განხილვას
შემცირდება ობიექტის სუბსტანციის მახასიათებლების სტრუქტურაზე და, შესაბამისად, მინიჭებული
პირი. ამასთან, ადამიანის მთავარი საზრუნავი ყველაზე სრულყოფილია
ტექნოლოგიის შესაძლებლობების გამოყენებით, რათა დარჩენილი არაფორმალიზებული
ამოცანის ნაწილი შესასრულებელი აღმოჩნდა სპეციალისტების ნამდვილი გუნდისთვის.

პიროვნების უნარი არაფორმალურად ამოიცნოს დავალების ფორმალიზებული ნაწილი, ისევე როგორც სხვები
ადამიანის არაფორმალურ ობიექტებთან მუშაობის უნარი ერთ-ერთი უდიდესია
ბუნების საიდუმლოებები. აქედან გამომდინარე, ნებისმიერი მცდელობა შეაღწიოს ამ საიდუმლოში ან თუნდაც მონახაზში
მისადმი მიდგომებს დიდი მნიშვნელობა აქვს.
ამ თვალსაზრისით, წიგნში წარმოდგენილი ცნებები ძალიან მაცდური იხსნება
პერსპექტივები. მიუხედავად იმისა, რომ ავტორი ცდილობს ხაზი არ გაუსვას იმ იდეების კავშირს, რომელთანაც მას ავითარებს
ხელოვნური ინტელექტის პრობლემები, მაგრამ ეს ნამდვილად იგრძნობა როდის
წიგნის კითხვა. ამავე დროს, ავტორი ყურადღებას ამახვილებს ცენტრალურ პრობლემაზე: როგორ
ფიქრობს თუ არა ადამიანი, რა როლს თამაშობს ენა აზროვნების პროცესში, როგორ იღებს აზროვნება
სიტყვები ერთი ადამიანის მეორესთან ურთიერთობის აქტებში და არა შემოქმედების მოდურ პრობლემებზე
ევრისტიკული (ჰუმანოიდური) მეთოდები თამაშის ხელოვნური ამოცანების გადაჭრისთვის. IN
ამ მხრივ, წიგნის პრობლემები კონსტრუქციის პრინციპების შემუშავებას ეხება
ინტეგრალური რობოტები (არა ევრისტიკული პროგრამირება).
ავტორი ამ პრინციპების იდენტიფიცირებას ეხება არა იმდენად პირდაპირი ტექნიკური
ექსპერიმენტი, რამდენად მდიდარი სემიოტიკის სისტემური ინტერპრეტაციიდან,
დღემდე დაგროვილი ენობრივი და ფსიქოლოგიური მასალა. IN
ამასთან დაკავშირებით წიგნი დიდ ყურადღებას უთმობს ასეთი კარდინალური საკითხების ანალიზს
კიბერნეტიკა, როგორც ამოცნობის მექანიზმების ფორმირების უნარის საწყისი,
პროგნოზირება, ხელმოწერის კომუნიკაცია და შესაძლებლობების მოდელირება და შეფასება
ამ მექანიზმების გამოყენებით ადამიანი-მანქანის მნიშვნელოვანი კომუნიკაციისთვის და
მანქანები ერთმანეთს შორის. ამ პროცესების ტიპიური კომპონენტების ეკონომიურად აღწერა
ავტორი წარმოგიდგენთ სპეციალიზებულ სიმბოლურ აპარატს.
წიგნში შემოთავაზებული შინაარსის პრეზენტაცია ფუნდამენტურია და
დამაჯერებლობა. თუმცა, უნდა გვახსოვდეს, რომ წიგნში განხილული საკითხები ეხება
ახლანდელი დრო ერთ-ერთი ყველაზე რთულად ასახსნელია და გასაგები და ამიტომ
მკითხველი, რომელიც ამ წიგნს იღებს, წინასწარ უნდა მოემზადოს მძიმე შრომისთვის. ბევრი
მე მომიწევს ხელახლა წაკითხვა და ბევრი ფიქრი, მაგრამ დარწმუნებული ვარ
იმის თქმა, რომ მკითხველის მონდომება წიგნის მასალაში ღრმად ჩაღრმავებას დაჯილდოვდება.
იშვიათად გვხვდება თანამედროვე სამეცნიერო ლიტერატურაში, შინაარსობრივ-ევოლუციური და
დედუქციის არაფორმალური ლოგიკური ტიპი და შედეგად მიღებული უნარი
შაბლონები, სადაც ადრე მხოლოდ ფაქტების შემთხვევითი დაგროვება ჩანდა - აქ
ეს სულაც არ არის სრული სია იმისა, თუ რა საკმარისად გულმოდგინე და

ყურადღებიანი მკითხველი.
მოდით ახლა უფრო დეტალურად ვისაუბროთ წიგნში წამოჭრილ ზოგიერთ კონკრეტულ საკითხზე და
მეთოდებისა და მათი გადაწყვეტის შედეგების შეფასების შესახებ.
1. როგორც ზემოაღნიშნულიდან ირკვევა, მეთოდოლოგიური ასპექტები ავტორისთვის თვითმიზანი არ არის, ის
იძულებული გახდა სერიოზული ყურადღება მიექცია საქმის ამ ასპექტზე სწორედ იმიტომ, რომ საკმარისია
ის საკუთარ თავს სერიოზულ ამოცანებს უყენებს ზოგად კიბერნეტიკაში. მაგრამ ზუსტად
შესაბამისად, ნაშრომის პირველი ნაწილი, რომელიც მიეძღვნა ავტორის სისტემური კონცეფციის პრეზენტაციას
მიდგომა ნამდვილად არის საკმაოდ ჰოლისტიკური კონცეფციის პრეზენტაცია.
სისტემოლოგიის პრობლემებით დაინტერესებულ მკითხველს შეუძლია
ყურადღება გაამახვილეთ წიგნის პირველ ნაწილზე, მისი მეორე ნაწილის გათვალისწინებით
განაცხადი, რომელიც აჩვენებს იმ ფაქტს, რომ წარმოდგენილი კონცეფცია შეიძლება ემსახურებოდეს
ეფექტური ინსტრუმენტი კიბერნეტიკის ყველაზე რთული პრობლემების გადასაჭრელად.
წიგნის მეორე ნაწილში წარმოდგენილი საკითხებით დაინტერესებულ მკითხველს შეუძლია
განიხილეთ მისი პირველი ნაწილი ასევე დანართად, მაგრამ აბსოლუტურად სავალდებულო, წინააღმდეგ შემთხვევაში
მას არც წინამდებარეობა და არც კვლევის დასკვნების ძირითადი პათოსი გაუგებარი იქნება.
2. წიგნის ავტორის მიერ ჩამოყალიბებული სისტემური მიდგომის კონცეფცია, როგორც უკვე აღინიშნა, აქვს
პირველ რიგში, არა ფორმალურად აქსიომური, არამედ აშკარად ონტოლოგიური, სხეულებრივი
ორიენტაცია, ორიენტირებული ძირითადი ცნებების ასეთ ფორმულირებაზე და
სისტემური მიდგომის ნიმუშები, რაც შესაძლებელს გახდის მაქსიმალურად მკაფიო
საინჟინრო, ბიოლოგიური და გონებრივი ინტერპრეტაცია და, შესაბამისად, შეიძლება იყოს
საშუალება არა მხოლოდ რეალურად არსებული სისტემების ბუნების აღწერისა და გაგების, არამედ
და მათი დიზაინი, მათი დანერგვა კომპიუტერებზე. ამასთან დაკავშირებით წიგნი
არა მხოლოდ „სისტემური“, არამედ რეალურად „კიბერნეტიკური“.
მნიშვნელოვანია აღინიშნოს, რომ სისტემოლოგიის ძირითადი კანონების დიალექტიკური ბუნება,
ავტორის კონცეფციაში წარმოდგენილი არა უბრალოდ დეკლარირებული, არამედ დემონსტრირებულია.
დიალექტიკური განვითარების პრინციპებზე დაყრდნობით ავტორი ავლენს ბუნებას
მნიშვნელოვანი კომუნიკაცია ადამიანსა და მანქანას შორის, იგივე პრინციპები გამოიყენება
ნაშრომის მეთოდოლოგიური ნაწილი სისტემური მიდგომის საწყისი ცნებების დანერგვისას.
ეს ცნებები არ არის მიჩნეული უბრალოდ განუსაზღვრელი, როგორც ეს ჩვეულებრივ ხდება
აქსიომატური თეორიების აგება, მაგრამ მათი განვითარება და გაღრმავება

გამოყენება რეტროსპექტივით პირველიდან მიღებული ცნებებით. ეს
კრეატიული სამზარეულო, როგორც წესი, მორცხვად იმალება პუბლიკაციებში, ძალიან გამოიყურება
ბუნებრივია ავტორის მსჯელობაში, რომელიც დგას დიალექტიკის პოზიციაზე. ეს აძლევს მას
შესაძლებლობა მოიპოვოს მხარდაჭერა საკითხის განხილვისას, თუ რა საზღვრებია მისაღები
სისტემატური მიდგომის ფორმალიზაცია და ეს პრინციპში ბუღალტრულ აღრიცხვას უნდა ეფუძნებოდეს
განვითარების კანონები და წინააღმდეგობების კანონები, რომელთა განხორციელებითაც შეიძლება შექმნა
ავტომატი, რომელსაც აქვს მინიმუმ ელემენტარული შემოქმედებითი მოქმედებების განხორციელების უნარი,
რომლის გარეშეც ადამიანსა და მანქანას შორის მნიშვნელოვანი კომუნიკაციის გეგმები განწირულია მარცხისთვის.
3. უნდა აღინიშნოს, რომ თუ მკითხველი არ იზიარებს ორიგინალურ დიალექტიკურ შეხედულებებს
ავტორი, მაშინ მათგან მიღებული დასკვნები შეიძლება არადამაჯერებლად ჩანდეს. რომ
ის ფაქტი, რომ მრავალი თანამედროვე კიბერნეტიკური პრობლემის გადასაჭრელად აუცილებელია
არავის ეპარება ეჭვი, რომ ავტომატს შეეძლო შემოქმედებითი მოქმედებების განხორციელება. Ნაკლები
აშკარაა, რომ ამ მიზნით წმინდა ფორმალურის განვითარებას არც ისე მეტად უნდა შევეხოთ
მანქანის ქცევის ალგორითმები, პრობლემის გადაჭრის რამდენი გზა გზაზე
დიალექტიკური წინააღმდეგობის კანონების კიბერნიზაცია.
თუმცა, ამ მხრივ, შეგახსენებთ, რომ უარყოფითი შედეგების ცნობილი სერია,
რაც დაკავშირებულია მნიშვნელოვანი აქსიომატური თეორიების შესაძლებლობებთან, ვარაუდობს, რომ
რომ ასეთი თეორიების პოსტულატებიდან მისი დასკვნა შეუძლებელია
არსებითად რაღაც უფრო დიდი ვიდრე პოსტულატებში იყო ნაგულისხმევი. Ისე
ამრიგად, შემოქმედებითი აქტი ფუნდამენტურად არის დაკავშირებული თავად პოსტულატების არჩევასთან
ხელმისაწვდომი ცოდნა. ეს არჩევანი კეთდება ინდუქციის ფარგლებში.
როგორც L.V. კრუშინსკიმ, რომელიც სწავლობს დაზვერვას, აჩვენა თავის ბოლო ნაშრომებში
ცხოველები, ცხოველის უმარტივესი შემოქმედებითი აქტი ეს არის
არსებული გამოცდილების გამოყენება, რაც იწვევს ტიპის განზოგადების იდენტიფიკაციას
ბუნების ელემენტარული კანონის პოსტულაცია, როგორც არატრივიალური ჰიპოთეზა
სამყაროს სტრუქტურა, რომელიც აშკარად არ შეიცავს წინა გამოცდილებას, მაგრამ
საშუალებას აძლევს ცხოველს უფრო სათანადოდ დაუკავშირდეს გარე სამყაროსთან.
თუ ინდუქციური შემოქმედებითი აქტის არსი ამაში მდგომარეობს და ჩვენ, კონსტრუქცია
ავტომატური მანქანა, ვუსურვებთ, რომ მისი ინტელექტუალური დონე იყოს მინიმუმ ტოლი
ცხოველის ინტელექტუალურ დონეზე, მაშინ აუცილებელია შეამოწმოთ შესაძლებელია თუ არა წმინდად
ფორმალურად, საწყისი ექსპერიმენტული ინფორმაციის საფუძველზე, პოსტულატი
ჰიპოთეზა, ანუ წამოაყენე პოსტულატი, რომელიც ავლენს არა ტრივიალურ ინფორმაციას ორიგინალში
მონაცემები. ასეთი შემოწმების დადებითი ან უარყოფითი შედეგი აქვს

ფუნდამენტური მნიშვნელობა ხელოვნური პრობლემის გადაჭრის გზების არჩევისთვის
ინტელექტი.
ავტორი ამ კითხვაზე მეორე, უარყოფითი პასუხიდან გამომდინარეობს; ფორმალურად ეს ასე არ არის
გამამართლებელი. მაგრამ, როგორც ძალიან ცოტა ხნის წინ გაირკვა, ეს მხოლოდ ეფუძნება
ხარისხობრივი მოსაზრებებით, ავტორის საწყისი იდეები მართებულია და გარკვეულწილად
გარკვეული გაგებით. კ.ფ.სამოხვალოვმა დაამტკიცა თეორემა, რომლის დასკვნებიც
გასცეს პირდაპირი პასუხი განსახილველ კითხვაზე.
4. ამდენად, ფუნდამენტური აუცილებლობა ფორმალური ლოგიკის მიღმა გასვლას
ინდუქციური განზოგადების პრინციპების შემუშავებისას. რომლის გარეშეც შეუძლებელია
ადამიან-მანქანის მნიშვნელოვანი კომუნიკაცია ამჟამად მკაცრია
გამართლება. თუმცა, აქედან წიგნის ავტორი საერთოდ არ აკეთებს დასკვნას ფუნდამენტურზე
ფორმალური აპარატის გამოყენების უაზრობა ყველაზე რთული პრობლემის გადაჭრაში
კიბერნეტიკური ამოცანები. პირიქით, აშკარად კონტრასტული ფიზიკურობა,
ტექნიკური და ბუნებრივი სისტემების სუბსტანციალობა, მათი სტრუქტურული უსხეულოობა
მოდელები, ის ნათლად ასახავს ფენომენების სპექტრს, რომელთა აღწერა და კონსტრუქცია
შეუძლია და უნდა დაეყრდნოს, უპირველეს ყოვლისა, ლოგიკის მკაცრ ფორმალურ აპარატს და
მათემატიკა ამ ტერმინების თანამედროვე გაგებაში. ეს წრე ღრმად არის შეზღუდული
ადაპტირებული სისტემები.
ადაპტაციის არსის წარმოდგენილი კონცეფციის ამ საკვანძო იდეის მეშვეობით
ავტორი გვიჩვენებს, რომ ფორმალურის კონცეფციას აქვს მნიშვნელოვანი რეზერვები გაფართოების გარეშე
სიმკაცრის დაკარგვა. ამ მხრივ საინტერესოა გამდიდრების თანამედროვე მცდელობები
მათემატიკის საფუძვლების საწყისი ცნებები, უფრო მდიდარი და უჩვეულოს განვითარება
თეორიების ტრადიციული თვალსაზრისი, რომელიც მიზნად ისახავს შესწავლილი ონტოლოგიის გათვალისწინებას
სუბიექტები.
5. ამ სამუშაოების მეთოდოლოგიური დასაბუთება და ღრმა მნიშვნელობა გამდიდრებისათვის
ფორმალური თეორიების აგების პრინციპების არსენალი ნათლად არის განმარტებული
ფორმალიზებადსა და არაფორმალიზებულს შორის ურთიერთობის თვალსაზრისით, განხილული ქ
წიგნის ავტორის სისტემოლოგიური კონცეფცია. ძალიან მნიშვნელოვანია, რომ ავტორი ამტკიცებს
ფიზიკური რეალიზება იმისა, რაც მიუწვდომელია მკაცრი ფორმალიზაციისთვის და მადლობა
ამას აშკარად ეწინააღმდეგება არა მხოლოდ ფიზიკური ობიექტი მის სტრუქტურულ მოდელს, არამედ ასევე
აქტუალური შინაარსი კომუნიკაციაში - ნებისმიერი ტექნიკური კომუნიკაციური
ერთეულები, მიუხედავად იმისა, რომ ორივე განსახიერებულია მოდელის არსებაში ან მასში
ტვინის ნეირონები. ეს შესაძლებელს გახდის სემიოტიკის საწყისი ცნებების სისტემატიზაციას,

აჩვენეთ შინაგანი კავშირი და ფუნდამენტური წინააღმდეგობა ნიშანსა და მის შორის
მნიშვნელობა, მნიშვნელობასა და მნიშვნელობას შორის, გონებრივ და ენობრივს შორის
პროცესები ბუნებრივ და ხელოვნურ ენებს შორის.
განსაკუთრებით მნიშვნელოვანია ავტორის პოზიცია, რომ რაც უფრო ღრმაა ადაპტაცია, თუნდაც
უსულო, ფიზიკური ობიექტი, მით უფრო ბუნებრივია ის თანდაყოლილი
გარე გარემოსთან ისეთი ურთიერთქმედებისადმი მიდრეკილება, რომელიც შეიძლება
განიხილება როგორც, თუმცა პრიმიტიული, იდენტიფიკაციის აქტი, მოლოდინის აქტი
ანარეკლები. ამასთან დაკავშირებით, არ შეიძლება არ გავიხსენოთ V.I. ლენინის სიტყვები, რომ მკვდარიც კი
ბუნებას აქვს შეგრძნებასთან მიახლოებული თვისება...
6. მინდა გამოვხატო მწუხარება, რომ ასეთი სიმრავლის კარდინალური სამეცნიერო
პრობლემები განხილულია პატარა წიგნის ტომში. როგორც ჩანს, ეს გარემოებაა
ჩამოართვეს ავტორს შესაძლებლობა გამოიყენოს მისთვის დამახასიათებელი წარმოდგენის მანერა
აზრები, რომლითაც იგი ცნობილია კონფერენციებზე მისი გამოსვლების მსმენელებში და
კონგრესები, სემინარები და ლექციები, სადაც ასახავს თითოეულ თავის პოზიციას
ვიზუალური ნახატები და მაგალითები მრავალფეროვანი სამეცნიერო სფეროებიდან და ინდუსტრიებიდან
ტექნოლოგია, სოციალური და ყოველდღიური სიტუაციებიდან. ამასთან დაკავშირებით მინდა აღვნიშნო, რომ
ფენომენების საოცრად ფართო სპექტრი, რომლის ანალიზისას იგი იყენებს თავის პრინციპებს
სისტემოლოგიური კონცეფცია და ნაშრომიდან, რომელზედაც იგი გამოყოფს ამის სუსტ რგოლებს
კონცეფცია, მუდმივად აუმჯობესებს მას. ამის შეფასება მაინც შეიძლება
ავტორის პუბლიკაციები, რომელთა მხოლოდ მცირე ნაწილია მოცემული ბიბლიოგრაფიაში.
წიგნის შეზღუდული მოცულობა ცხადყოფს წარმოდგენის აუცილებლობას
სისტემური მიდგომის შემოთავაზებული კონცეფციის მაინც ყველაზე მნიშვნელოვანი ასპექტები და
მისი შესრულების დემონსტრირება აიძულა ავტორი დაეტოვებინა ფართო
სხვა სისტემის კონცეფციების მიმოხილვა და ანალიზი.
ტერმინი „კიბერნეტიკა“ თავდაპირველად სამეცნიერო მიმოქცევაში შემოიტანა ამპერმა, რომელმაც თავის
ფუნდამენტური ნაშრომი "ნარკვევები მეცნიერებათა ფილოსოფიის შესახებ" (1834-1843) განსაზღვრავს კიბერნეტიკას.
როგორც მმართველობის მეცნიერება, რომელმაც უნდა უზრუნველყოს მოქალაქეები
სხვადასხვა სარგებელი. ხოლო თანამედროვე გაგებით – როგორც მეცნიერება ზოგადს
კონტროლის პროცესებისა და ინფორმაციის გადაცემის ნიმუშები მანქანებში, ცხოვრება
.
ორგანიზმები და საზოგადოება, პირველად შემოთავაზებული იქნა ნორბერტ ვინერმა 1948 წელს

იგი მოიცავს უკუკავშირის, შავი ყუთების და მიღებული ცნებების შესწავლას, როგორიცაა
როგორც კონტროლი და კომუნიკაცია ცოცხალ ორგანიზმებში, მანქანებსა და ორგანიზაციებში,

თვითორგანიზაციების ჩათვლით. ის ყურადღებას ამახვილებს იმაზე, თუ როგორ რაღაც (ციფრული,
მექანიკური ან ბიოლოგიური) ამუშავებს ინფორმაციას, რეაგირებს მასზე და
იცვლება ან შეიძლება შეიცვალოს პირველი ორის უკეთ შესასრულებლად
დავალებები. სტაფორდ ბერმა მას ეფექტური ორგანიზაციის მეცნიერება უწოდა და გორდონმა
პასკრაზმა გააფართოვა განმარტება, რათა მოიცავდეს ინფორმაციის ნაკადს „ნებისმიერი წყაროდან“.
დაწყებული ვარსკვლავებით და დამთავრებული ტვინით.
კიბერნეტიკური აზროვნების მაგალითი. ერთის მხრივ, კომპანია ითვლება
სისტემის ხარისხი მიმდებარე გარემოში. მეორეს მხრივ, კიბერნეტიკული
კონტროლი შეიძლება წარმოდგენილი იყოს როგორც სისტემა.
კიბერნეტიკის უფრო ფილოსოფიური განმარტება, შემოთავაზებული 1956 წელს ლ.
Couffignal, კიბერნეტიკის ერთ-ერთი პიონერი, აღწერს კიბერნეტიკას, როგორც
„მოქმედების ეფექტურობის უზრუნველყოფის ხელოვნება“. ახალი განმარტება იყო
ლუის კაუფმანის მიერ შემოთავაზებული (ინგლისური): „კიბერნეტიკა არის სისტემების შესწავლა და
პროცესები, რომლებიც ურთიერთქმედებენ საკუთარ თავთან და ამრავლებენ საკუთარ თავს“.
კიბერნეტიკური მეთოდები გამოიყენება სისტემის მოქმედების შემთხვევის შესასწავლად
გარემოში იწვევს გარკვეულ ცვლილებას გარემოში და ეს ცვლილება
სისტემაზე ჩნდება უკუკავშირის საშუალებით, რაც იწვევს ცვლილებებს
სისტემის ქცევა. ამ "უკუკავშირის მარყუჟების" შესწავლა არის ის, სადაც მეთოდები დევს.
კიბერნეტიკა.
თანამედროვე კიბერნეტიკა წარმოიშვა როგორც ინტერდისციპლინარული კვლევა, რომელიც აერთიანებს
კონტროლის სისტემების სფეროები, ელექტრო თეორია
სქემები, მანქანათმშენებლობა, მათემატიკური მოდელირება, მათემატიკური
ლოგიკა, ევოლუციური ბიოლოგია, ნეირომეცნიერება, ანთროპოლოგია. ეს კვლევები გამოჩნდა
1940 წელს ძირითადად მეცნიერთა ნაშრომებში ე.წ. მეისის კონფერენციები.

კვლევის სხვა სფეროები, რომლებმაც გავლენა მოახდინა კიბერნეტიკის განვითარებაზე ან გავლენა მოახდინა
მისი გავლენა - კონტროლის თეორია, თამაშის თეორია, თეორია
სისტემები (კიბერნეტიკის მათემატიკური ეკვივალენტი), ფსიქოლოგია (განსაკუთრებით ნეიროფსიქოლოგები
მე, ბიჰევიორიზმი, კოგნიტური ფსიქოლოგია) და ფილოსოფია.
კიბერნეტიკის სფერო[რედაქტირება | ვიკიტექსტის რედაქტირება]
კიბერნეტიკის ობიექტია ყველა კონტროლირებადი სისტემა. სისტემები, რომლებიც არ შეიძლება იყოს
მენეჯმენტი, პრინციპში, არ არის კიბერნეტიკის შესწავლის ობიექტი. კიბერნეტიკა
შემოაქვს ცნებები, როგორიცაა კიბერნეტიკური მიდგომა, კიბერნეტიკური სისტემა.
კიბერნეტიკური სისტემები განიხილება აბსტრაქტულად, მიუხედავად მათი
მატერიალური ბუნება. კიბერნეტიკური სისტემების მაგალითები - ავტომატური რეგულატორები
ტექნოლოგიაში, კომპიუტერებში, ადამიანის ტვინში, ბიოლოგიურ პოპულაციაში, ადამიანთა საზოგადოებაში.
თითოეული ასეთი სისტემა არის ურთიერთდაკავშირებული ობიექტების ნაკრები
(სისტემის ელემენტები), რომელსაც შეუძლია აღქმა, დამახსოვრება და დამუშავება
ინფორმაცია და გაცვალეთ იგი. კიბერნეტიკა ავითარებს ზოგად პრინციპებს
კონტროლის სისტემებისა და სისტემების შექმნა გონებრივი მუშაობის ავტომატიზაციისთვის. ძირითადი
კიბერნეტიკის პრობლემების გადაჭრის ტექნიკური საშუალებები - კომპიუტერები. აქედან გამომდინარე, გაჩენა
კიბერნეტიკა, როგორც დამოუკიდებელი მეცნიერება (N. Wiener, 1948) დაკავშირებულია შემოქმედებასთან 40-იან წლებში.
ამ მანქანების XX საუკუნე და კიბერნეტიკის განვითარება თეორიულად და პრაქტიკაში
ასპექტები - ელექტრონული გამოთვლითი ტექნოლოგიების პროგრესთან ერთად.
კიბერნეტიკა ინტერდისციპლინარული მეცნიერებაა. იგი წარმოიშვა მათემატიკის კვეთაზე,
ლოგიკა, სემიოტიკა, ფიზიოლოგია, ბიოლოგია, სოციოლოგია. მას ახასიათებს ანალიზი და იდენტიფიკაცია
ზოგადი პრინციპები და მიდგომები მეცნიერული ცოდნის პროცესში. ყველაზე მნიშვნელოვანი
კიბერნეტიკის მიერ გაერთიანებული თეორიები შემდეგია [წყარო არ არის მითითებული 156 დღე]:
 სიგნალის გადაცემის თეორია
 კონტროლის თეორია
 ავტომატების თეორია
 გადაწყვეტილების თეორია
 სინერგეტიკა
 ალგორითმების თეორია
 შაბლონის ამოცნობა
 ოპტიმალური კონტროლის თეორია

 სასწავლო სისტემების თეორია
ანალიზის ხელსაწყოების გარდა, კიბერნეტიკა იყენებს მძლავრ ინსტრუმენტებს
მათემატიკური ანალიზის ხელსაწყოებით მოწოდებული ამონახსნების სინთეზისათვის, წრფივი
ალგებრა, ამოზნექილი სიმრავლეების გეომეტრია, ალბათობის თეორია და მათემატიკური
სტატისტიკა, ასევე მათემატიკის უფრო გამოყენებითი სფეროები, როგორიცაა
როგორიცაა მათემატიკური პროგრამირება, ეკონომეტრია, კომპიუტერული მეცნიერება და სხვა
წარმოებული დისციპლინები.
კიბერნეტიკის როლი განსაკუთრებით დიდია მუშაობის ფსიქოლოგიაში და მის დარგებში.
როგორც საინჟინრო ფსიქოლოგია და პროფესიული განათლების ფსიქოლოგია.
კიბერნეტიკა არის რთული დინამიური სისტემების ოპტიმალური კონტროლის მეცნიერება,
კონტროლისა და კომუნიკაციის ზოგადი პრინციპების შესწავლა, რომელიც საფუძვლად უდევს უმეტესობის მუშაობას
სხვადასხვა ხასიათის სისტემები - საწყისი რაკეტებიდან და
მაღალსიჩქარიანი კომპიუტერები რთული ცხოვრებისათვის
ორგანიზმის კონტროლი არის კონტროლირებადი სისტემის გადატანა ერთი მდგომარეობიდან მეორეში
მენეჯერის მიზანმიმართული გავლენის მეშვეობით. ოპტიმალური კონტროლი -
ეს არის სისტემის ახალ მდგომარეობაში გადასვლა გარკვეული კრიტერიუმის დაკმაყოფილებით
ოპტიმალურობა, მაგალითად, დროის, შრომის, ნივთიერებების ხარჯების მინიმუმამდე შემცირება
ენერგია. რთული დინამიური სისტემა არის ნებისმიერი რეალური ობიექტი, ელემენტი
რომლებიც შესწავლილია ურთიერთდაკავშირებისა და მობილურობის ისეთი მაღალი ხარისხით, რომ იცვლება
ერთი ელემენტი იწვევს ცვლილებებს სხვებში.
მიმართულებები[რედაქტირება | ვიკიტექსტის რედაქტირება]
კიბერნეტიკა ადრინდელი, მაგრამ მაინც გამოყენებული ზოგადი ტერმინია ბევრისთვის
ნივთები. ეს საგნები ასევე ვრცელდება მრავალი სხვა მეცნიერების სფეროში, მაგრამ
სისტემების მართვის შესწავლაში გაერთიანებული.
სუფთა კიბერნეტიკა[რედაქტირება | ვიკიტექსტის რედაქტირება]
სუფთა კიბერნეტიკა, ანუ მეორე რიგის კიბერნეტიკა, სწავლობს კონტროლის სისტემებს როგორც
კონცეფცია, ცდილობს აღმოაჩინოს მისი ძირითადი პრინციპები.

ASIMO იყენებს სენსორებს და ინტელექტუალურ ალგორითმებს დაბრკოლებების თავიდან ასაცილებლად
და ავიდეთ კიბეებზე
 ხელოვნური ინტელექტი
 მეორე რიგის კიბერნეტიკა
 კომპიუტერული ხედვა
 კონტროლის სისტემები
 გაჩენა
 სასწავლო ორგანიზაციები
 ახალი კიბერნეტიკა

მსახიობთა თეორიის ურთიერთქმედება
 კომუნიკაციის თეორია
ბიოლოგიაში[რედაქტირება | ვიკიტექსტის რედაქტირება]
კიბერნეტიკა ბიოლოგიაში - კიბერნეტიკური სისტემების შესწავლა ბიოლოგიურში
ორგანიზმები, უპირველეს ყოვლისა, ყურადღებას ამახვილებენ იმაზე, თუ როგორ ადაპტირდებიან ცხოველები
მათი გარემო და როგორ გადაეცემა ინფორმაცია გენების სახით თაობიდან თაობას
თაობა. არის მეორე მიმართულებაც - კიბორგები.
ცივსისხლიანი ტარანტულის თერმული გამოსახულება თბილსისხლიან ადამიანის ხელზე
 ბიოინჟინერია
 ბიოლოგიური კიბერნეტიკა
 ბიოინფორმატიკა
 ბიონიკა
 სამედიცინო კიბერნეტიკა

 ნეიროკიბერნეტიკა
 ჰომეოსტაზი
 სინთეტიკური ბიოლოგია
 სისტემური ბიოლოგია
რთული სისტემების თეორია[რედაქტირება | ვიკიტექსტის რედაქტირება]
კომპლექსური სისტემების თეორია აანალიზებს რთული სისტემების ბუნებას და მის მიზეზებს
მათი უჩვეულო თვისებების საფუძველზე.
რთული ადაპტაციური სისტემის მოდელირების მეთოდი
 რთული ადაპტაციური სისტემა
 რთული სისტემები
 რთული სისტემების თეორია
გამოთვლებში[რედაქტირება | ვიკიტექსტის რედაქტირება]
გამოთვლებში კიბერნეტიკის მეთოდები გამოიყენება კონტროლისთვის
მოწყობილობები და ინფორმაციის ანალიზი.
 რობოტიკა
 გადაწყვეტილების მხარდაჭერის სისტემა
 ფიჭური ავტომატი
 სიმულაცია
 კომპიუტერული ხედვა
 ხელოვნური ინტელექტი
 ობიექტის ამოცნობა

 კონტროლის სისტემა
 ACS
ინჟინერიაში[რედაქტირება | ვიკიტექსტის რედაქტირება]
კიბერნეტიკა ინჟინერიაში გამოიყენება სისტემის გაუმართაობის გასაანალიზებლად
სადაც მცირე შეცდომებმა და ხარვეზებმა შეიძლება გამოიწვიოს მთელი სისტემის მარცხი.
ხელოვნური გული, ბიოსამედიცინო ინჟინერიის მაგალითი.
 ადაპტაციური სისტემა
 ერგონომიკა
 ბიოსამედიცინო ინჟინერია
 ნეიროკომპიუტერი
 ტექნიკური კიბერნეტიკა
 სისტემური ინჟინერია
ეკონომიკასა და მენეჯმენტში[რედაქტირება | ვიკიტექსტის რედაქტირება]
 კიბერნეტიკური კონტროლი
 ეკონომიკური კიბერნეტიკა
 ოპერაციების კვლევა
მათემატიკაში[რედაქტირება | ვიკიტექსტის რედაქტირება]
 დინამიური სისტემა
 ინფორმაციის თეორია
 სისტემების თეორია

ფსიქოლოგიაში[რედაქტირება | ვიკიტექსტის რედაქტირება]
 ფსიქოლოგიური კიბერნეტიკა
სოციოლოგიაში[რედაქტირება | ვიკიტექსტის რედაქტირება]
 მემეტიკა
 სოციალური კიბერნეტიკა
ისტორია[რედაქტირება | ვიკიტექსტის რედაქტირება]
ძველ საბერძნეთში ტერმინი "კიბერნეტიკა", რომელიც თავდაპირველად ნიშნავდა მესაჭეების ხელოვნებას,
დაიწყო ფიგურალურად გამოყენება სახელმწიფო ხელოსნობის ხელოვნების აღსანიშნავად
ქალაქის ლიდერი. ამ თვალსაზრისით, ის, კერძოდ,
გამოიყენა პლატონმა თავის კანონებში.
სიტყვა fr. „კიბერნეტიკა“ თითქმის მისი თანამედროვე მნიშვნელობით გამოიყენეს 1834 წელს
წელი ფრანგი ფიზიკოსისა და მეცნიერებათა სისტემატიზატორის ანდრე ამპერის მიერ (ფრანგ. AndréMarie
ამპერი, 1775-1836), რათა დანიშნოს მენეჯმენტის მეცნიერება თავის კლასიფიკაციის სისტემაში.
ადამიანის ცოდნა:
ანდრე მარი ამპერი
„კიბერნეტიკა. შეისწავლეს ადამიანებსა და ადამიანებს შორის ურთიერთობა<…>წინა
მეცნიერებები მხოლოდ მცირე ნაწილია იმ ობიექტებისა, რომლებზეც ხელისუფლებამ უნდა იზრუნოს; მისი
საზოგადოებრივი წესრიგის დაცვა, აღსრულება
კანონები, გადასახადების სამართლიანი გადანაწილება, ადამიანების შერჩევა, ვისზეც ეს უნდა მოხდეს
თანამდებობებზე დანიშვნა და ყველაფერი, რაც ხელს უწყობს სოციალური პირობების გაუმჯობესებას.
ის მუდმივად უნდა არჩევდეს სხვადასხვა ზომებს შორის, რომლებიც ყველაზე შესაფერისია
მიზნის მიღწევა; და მხოლოდ სხვადასხვა ელემენტების ღრმა შესწავლისა და შედარების გზით,

უზრუნველყო მას ამ არჩევანისთვის ყველაფრის ცოდნა, რაც ერს აქვს
შეუძლია მართოს თავისი ხასიათის, წეს-ჩვეულებების, საშუალებების შესაბამისად
კეთილდღეობის არსებობა ორგანიზაციისა და კანონების მიერ, რომლებიც შეიძლება იყოს ზოგადი
ქცევის წესები და რომლითაც იგი ხელმძღვანელობს თითოეულ განსაკუთრებულ შემთხვევაში. Ისე,
მხოლოდ ყველა მეცნიერების შემდეგ, რომელიც ეხება ამ სხვადასხვა ობიექტებს, უნდა დავაყენოთ ეს,
რაზეც ახლა ვსაუბრობთ და რომელსაც კიბერნეტიკას ვუწოდებ, სხვების სიტყვიდან.
ბერძენი
ნაოსნობის ხელოვნებას შეუდარებლად უფრო მეტად იყენებდნენ თავად ბერძნები
ზოგადად მენეჯმენტის ხელოვნების ფართო მნიშვნელობა“.
; არის სიტყვა მიღებული დასაწყისში ვიწრო მნიშვნელობით
κυβερνητιχη
ჯეიმს უოტი
პირველი ხელოვნური ავტომატური რეგულირების სისტემა, წყლის საათი, იყო
გამოიგონა ძველი ბერძენი მექანიკოსი კტესიბიუსი. მის წყლის საათში წყალი გადმოვიდა
წყარო, როგორიცაა სტაბილიზაციის სატანკო, აუზში, შემდეგ აუზიდან
საათის მექანიზმები. კტეზიბიუსის მოწყობილობამ გამოიყენა კონუსის ფორმის ნაკადი სამართავად
წყლის დონე თქვენს ავზში და შესაბამისად წყლის ნაკადის სიჩქარის რეგულირება,
ავზში წყლის მუდმივი დონის შენარჩუნება ისე, რომ არ იყოს
ადიდებული, არც გადაწურული. ეს იყო პირველი ხელოვნური ჭეშმარიტად ავტომატური
თვითრეგულირებადი მოწყობილობა, რომელსაც არ სჭირდებოდა რაიმე გარეგანი
ჩარევა უკუკავშირსა და კონტროლის მექანიზმებს შორის. მიუხედავად იმისა, რომ ისინი
ბუნებრივია, ისინი არ მოიხსენიებდნენ ამ კონცეფციას, როგორც კიბერნეტიკის მეცნიერებას (მათ მიიჩნიეს
ინჟინერიის სფერო), კტეზიბიუსი და სხვა უძველესი ოსტატები, როგორიცაა ჰერონი
ალექსანდრიელი ან ჩინელი მეცნიერი სუ სონგი ითვლება ერთ-ერთ პირველთაგანი, ვინც შეისწავლა
კიბერნეტიკური პრინციპები. მექანიზმების შესწავლა მანქანებში მაკორექტირებელი
გამოხმაურება თარიღდება მე -18 საუკუნის ბოლოს, როდესაც ჯეიმსის ორთქლის ძრავა

ვატი აღჭურვილი იყო საკონტროლო მოწყობილობით, ცენტრიდანული საპირისპირო რეგულატორით
კომუნიკაცია ძრავის სიჩქარის გასაკონტროლებლად. ა. უოლასმა აღწერა უკუკავშირი
როგორც „აუცილებელია ევოლუციის პრინციპისთვის“ მის ცნობილ 1858 წლის ნაშრომში. 1868 წელს
წელს დიდმა ფიზიკოსმა ჯ. მაქსველმა გამოაქვეყნა თეორიული სტატია მენეჯერების შესახებ
მოწყობილობები, იყო ერთ-ერთი პირველი, ვინც განიხილა და გააუმჯობესა პრინციპები
თვითრეგულირებადი მოწყობილობები.ჰა. Uexküll-მა გამოიყენა უკუკავშირის მექანიზმი თავისში
ფუნქციური ციკლის მოდელები (გერმ. Funktionskreis) ქცევის ასახსნელად
ცხოველები.
XX საუკუნე[რედაქტირება | ვიკიტექსტის რედაქტირება]
თანამედროვე კიბერნეტიკა 1940-იან წლებში დაიწყო, როგორც ინტერდისციპლინარული სფერო
კონტროლის სისტემების კომბინირებული კვლევა, ელექტრული წრედის თეორია,
მექანიკური ინჟინერია, ლოგიკური მოდელირება, ევოლუციური ბიოლოგია,
ნევროლოგია. ელექტრონული კონტროლის სისტემები იწყებენ Bell ინჟინრის მუშაობას
ჰაროლდ ბლეკის ლაბორატორიები 1927 წელს უარყოფითი გამოხმაურების გამოყენების შესახებ
გამაძლიერებლის კონტროლი. იდეები ასევე ეხება ლუდვიგის ბიოლოგიურ მუშაობას
ფონ ბერტალანფი ზოგად სისტემების თეორიაში.
შედის უარყოფითი გამოხმაურების ადრეული გამოყენება ელექტრონულ სქემებში
საარტილერიო დანადგარებისა და სარადარო ანტენების კონტროლი მეორეზე
მსოფლიო ომი. ჯეი ფორესტერი, სერვომექანიკის ლაბორატორიის ასპირანტი
MIT-ში, მუშაობდა მეორე მსოფლიო ომის დროს
ომი გორდონ ს. ბრაუნთან ელექტრონული კონტროლის სისტემების გასაუმჯობესებლად
ამერიკული საზღვაო ძალებისთვის, მოგვიანებით გამოიყენა ეს იდეები საზოგადოებრივი ორგანიზაციებისთვის,
როგორიცაა კორპორაციები და ქალაქები, როგორც ინდუსტრიული სკოლის თავდაპირველი ორგანიზატორი
მასაჩუსეტსის ტექნოლოგიური ინსტიტუტის მენეჯმენტი MIT Sloan School-ში
მენეჯმენტი (ინგლისური). ფორესტერი ასევე ცნობილია, როგორც სისტემის დინამიკის ფუძემდებელი.
W. Deming, ტოტალური ხარისხის მართვის გურუ, რომლის პატივსაცემად იაპონია დაარსდა 1950 წელს
დააარსა თავისი მთავარი სამრეწველო ჯილდო, 1927 წელს ის ახალგაზრდა იყო
Bell Telephone Labs-ის სპეციალისტი და შესაძლოა მასზე მუშაობამ გავლენა მოახდინოს
ქსელის ანალიზის სფერო). დემინგმა „გაგების სისტემები“ ოთხიდან ერთ-ერთად აქცია
საყრდენები, რასაც მან აღწერა, როგორც ღრმა ცოდნა თავის წიგნში „ახალი ეკონომიკა“.
წიგნი განიხილება:
განვითარების ახალი ხაზები ფიზიოლოგიაში და მათი ურთიერთობა

კიბერნეტიკასთან // უმაღლესი ნერვული აქტივობის ფიზიოლოგიის ფილოსოფიური კითხვები და
ფსიქოლოგია, მ., სსრკ მეცნიერებათა აკადემიის გამომცემლობა, 1963 წ.
* * *
გვერდი 499.
ძირითადი გამოსვლების შემდეგ მოხსენებების განხილვა გაიმართა.
„ანგარიშების განხილვა. Კი. ფროლოვი (მოსკოვი)...“
* * *
გვერდი 501.
„...ამავდროულად, ჩემს ამხანაგებს პავლოვის სკოლაში დაავიწყდათ, რომ ეს უკუღმა თუ წრიული
კავშირები საკმაოდ დიდი ხანია გახსნილია. მათ შესახებ შეგიძლიათ წაიკითხოთ
ა.ფ. სამოილოვი აგზნების წრიული რიტმების შესახებ, დაწყებული
ნერვული პროცესის ელემენტარული წრიული მოძრაობა კუს გულის ნიმუშში და
დამთავრებული მოსაუბრეს შორის მიმდინარე კომუნიკაციით
და აუდიტორია. ინვერსიული ფიზიოლოგიური და ფსიქოლოგიური კავშირები პროტოტიპია
გამოხმაურებები კიბერნეტიკულ მოწყობილობებში. კიბერნეტიკა
არც კი აქვს შორეული წარმოდგენა ამ კავშირების მრავალფეროვნებისა და სიმძლავრის შესახებ, რაც
წარმოადგენს ჩვენი კომუნიკაციის არსს კულტურულ და სოციალურ გარემოში...“
ის მაინც ლამაზია და რაც მთავარია სწორად თქვა:
„...კიბერნეტიკას არც კი აქვს შორეული წარმოდგენა მათ მრავალფეროვნებაზე და ძალაზე
კავშირები, რომლებიც ქმნიან ჩვენი კომუნიკაციის არსს
კულტურულ, სოციალურ გარემოში...“
გაითვალისწინეთ, რომ ა.ფ. სამოილოვი გარდაიცვალა 1930 წელს. ეს ნამუშევარი გამოქვეყნდა ქ
1930 წ.
ამიტომ, მისი მოღვაწეობა მრავალი წლით უსწრებდა ყველა მის მიმდევარს, ვინც გახდა
აღმოჩენებს მიაწერენ საკუთარ თავს, მათ შორის პ.კ. ანოხინი და ნ.ა. ბერნშტეინი.
აღსანიშნავია, რომ ცოცხალ ორგანიზმში არ შეიძლება იყოს უკუკავშირი განსაზღვრებით,
ვინაიდან რა არის პირველადი და რა მეორეხარისხოვანი ცოცხალ ორგანიზმში ჯერ კიდევ გაურკვეველია. თუ გავითვალისწინებთ
რომ მიღება არის პირველადი, მაშინ უკუკავშირი არის ეფერენტული სიგნალები და თუ
თუ ვივარაუდებთ, რომ ნების ძალა პირველადია, მაშინ აფერენტული სიგნალები საპირისპიროა.

თავად ა.ფ სამოილოვმა, როგორც ფიზიოლოგმა, უფრო ღრმად ესმოდა ეს პროცესები და
შესაბამისად, მან ვერ შემოიტანა უკუკავშირის ცნება, რადგან ის არასწორი იყო ცოცხალი ორგანიზმისთვის.
მის კონცეფციაში „რეფლექსური აქტივობის მანკიერი წრის“ არც დასაწყისია და არც დასაწყისი
ბოლოს და ეს არის ზუსტად ის, რაც განსაზღვრავს მის ფიზიოლოგიას მთლიანად ცოცხალი ორგანიზმისთვის.
არაერთი ნამუშევარი გამოჩნდა შესაბამის სფეროებში. 1935 წელს რუს
ფიზიოლოგმა პ.კ. ანოხინმა გამოაქვეყნა წიგნი, რომელშიც ინვერსიის კონცეფცია
კავშირები ("საპირისპირო აფერენტაცია"). კვლევა გაგრძელდა, განსაკუთრებით ამ მხარეში
მარეგულირებელი პროცესების მათემატიკური მოდელირება და ორი ძირითადი სტატია იყო
გამოქვეყნდა 1943 წელს. ეს ნამუშევრები იყო ქცევა, მიზანი და ტელეოლოგია.
ნორბერტ ვინერი და ჯ. ბიგელოუ (ინგლისური) და ნაშრომი „იდეების ლოგიკური გაანგარიშება,
ნერვულ აქტივობასთან დაკავშირებული“ W. McCulloch და W. Pitts (ინგლისური).
კიბერნეტიკა, როგორც სამეცნიერო დისციპლინა, ეფუძნებოდა ვინერის, მაკკალოხის და
სხვები, როგორიცაა W. R. Ashby და W. G. Walter.
უოლტერი იყო ერთ-ერთი პირველი, ვინც შექმნა ავტონომიური რობოტები კვლევის დასახმარებლად
ცხოველის ქცევა. დიდ ბრიტანეთთან და აშშ-სთან ერთად, მნიშვნელოვანი გეოგრაფიული
ადრეული კიბერნეტიკის ადგილი საფრანგეთი იყო.
1947 წლის გაზაფხულზე ვინერი მიიწვიეს კონგრესზე ჰარმონიული ანალიზის შესახებ.
გაიმართა საფრანგეთის ქალაქ ნენსიში. ღონისძიება ჯგუფის ორგანიზებით გაიმართა
მათემატიკოსები ნიკოლას ბურბაკი, სადაც მთავარი როლი ითამაშა მათემატიკოსმა ს. მანდელბროიტმა.
ნორბერტ ვინერი
საფრანგეთში ყოფნის დროს ვინერმა მიიღო ესეს დაწერის შეთავაზება
გამოყენებითი მათემატიკის ამ ნაწილის გაერთიანების თემაზე, რომელიც გვხვდება კვლევაში

ბრაუნის მოძრაობა (ე.წ. ვინერის პროცესი) და ტელეკომუნიკაციების თეორიაში.
მომდევნო ზაფხულს, უკვე შეერთებულ შტატებში, მან გამოიყენა ტერმინი "კიბერნეტიკა".
როგორც სამეცნიერო თეორიის სათაური. ეს სახელი გამიზნული იყო კვლევის აღსაწერად
„მიზანმიმართული მექანიზმები“ და პოპულარული გახდა წიგნში „კიბერნეტიკა, ან
კონტროლი და კომუნიკაცია ცხოველებსა და მანქანებში“ (Hermann & Cie, Paris, 1948). IN
დიდ ბრიტანეთში ამის ირგვლივ 1949 წელს ჩამოყალიბდა Ratio Club.
1940-იანი წლების დასაწყისში ჯონ ფონ ნოიმანი, რომელიც უფრო ცნობილია მათემატიკისა და შრომით.
კომპიუტერული მეცნიერებამ შექმნა უნიკალური და უჩვეულო დამატება კიბერნეტიკის სამყაროში:
ფიჭური ავტომატისა და "უნივერსალური კონსტრუქტორის" კონცეფცია
(თვითრეპროდუცირებადი ფიჭური ავტომატი). შედეგი ამ მოტყუებით მარტივია
სააზროვნო ექსპერიმენტები გახდა თვითრეპროდუქციის ზუსტი კონცეფცია, რომელიც
კიბერნეტიკა მიღებულია როგორც ძირითადი კონცეფცია. კონცეფცია, რომ იგივე თვისებები
გენეტიკური რეპროდუქცია მიმართა სოციალურ სამყაროს, ცოცხალ უჯრედებს და კიდევ
კომპიუტერული ვირუსები უნივერსალურობის კიდევ ერთი დასტურია
კიბერნეტიკური კვლევა.
ვინერმა პოპულარიზაცია მოახდინა კიბერნეტიკის სოციალურ შედეგებს შორის ანალოგიების გაყვანით
ავტომატური სისტემები (როგორიცაა ცვლადი ორთქლის ძრავა) და
ადამიანის ინსტიტუტები მის ბესტსელერში „კიბერნეტიკა და საზოგადოება“ (The Human
ადამიანთა გამოყენება: კიბერნეტიკა და საზოგადოება HoughtonMifflin, 1950).
იმ დღეებში ერთ-ერთი მთავარი კვლევითი ცენტრი იყო ბიოლოგიური კომპიუტერი
ლაბორატორია ილინოისის უნივერსიტეტში, რომელიც თითქმის 20 წლის განმავლობაში დაიწყო
1958 წლიდან ხელმძღვანელობდა ჰ.ფორსტერი.
კიბერნეტიკა სსრკ-ში[რედაქტირება | ვიკიტექსტის რედაქტირება]
მთავარი სტატია: კიბერნეტიკა სსრკ-ში
სსრკ-ში კიბერნეტიკის განვითარება 1940-იან წლებში დაიწყო.
ფილოსოფიური ლექსიკონის 1954 წლის გამოცემა მოიცავდა კიბერნეტიკის აღწერას, როგორც
"რეაქციული ფსევდომეცნიერება"
60-70-იან წლებში კიბერნეტიკა, ტექნიკური და ეკონომიკური, უკვე გახდა
დადეთ დიდი ფსონი.
დაცემა და ხელახალი დაბადება[რედაქტირება | ვიკიტექსტის რედაქტირება]
ბოლო 30 წლის განმავლობაში კიბერნეტიკამ განიცადა აღმავლობა და ვარდნა და სულ უფრო და უფრო მატულობდა
უფრო მნიშვნელოვანი ხელოვნური ინტელექტისა და ბიოლოგიური შესწავლის სფეროში

მანქანების ინტერფეისები (ანუ კიბორგები), მაგრამ, მხარდაჭერის დაკარგვის შემდეგ, დაკარგა
მითითებები შემდგომი განვითარებისთვის.
ფრანსისკო ვარელა
სტიუარტ ა. უმპლბი
1970-იან წლებში გამოჩნდა ახალი კიბერნეტიკა სხვადასხვა სფეროში, მაგრამ განსაკუთრებით ბიოლოგიაში.
ზოგიერთ ბიოლოგზე გავლენას ახდენდა კიბერნეტიკური იდეები (მატურანა და ვარელა,
1980 წელი; ვარელა, 1979; (ატლანი (ინგლისური), 1979), „მიხვდა, რომ კიბერნეტიკური მეტაფორები
იყო პროგრამები, რომლებზეც დაფუძნებული იყო მოლეკულური ბიოლოგია
ცოცხალი არსებისთვის შეუძლებელი ავტონომიის კონცეფცია. ამიტომ, ეს
მოაზროვნეებს მოუწიათ ახალი კიბერნეტიკის გამოგონება, უფრო შესაფერისი
ორგანიზაციები, რომლებსაც კაცობრიობა აღმოაჩენს ბუნებაში - ორგანიზაციები, რომლებიც არ არიან
თვითონ გამოიგონა“. შესაძლებლობა, რომლითაც ეს ახალი კიბერნეტიკა გამოიყენება
ორგანიზაციის სოციალური ფორმები 1980-იანი წლებიდან რჩება თეორიული დებატების საგანი
წლები.
ეკონომიკაში კიბერსინის პროექტის ფარგლებში ცდილობდნენ კიბერნეტიკის დანერგვას
1970-იანი წლების დასაწყისში ჩილეს სარდლობის ეკონომიკა. ექსპერიმენტი იყო
შეჩერდა 1973 წლის გადატრიალების შედეგად, განადგურდა ტექნიკა.

1980-იან წლებში ახალი კიბერნეტიკა, განსხვავებით მისი წინამორბედისგან, დაინტერესდა
„ავტონომიური პოლიტიკური მოღვაწეებისა და ქვეჯგუფების ურთიერთქმედება, ასევე პრაქტიკული და
ობიექტების რეფლექსური ცნობიერება, რომლებიც ქმნიან და ამრავლებენ სტრუქტურას
პოლიტიკური საზოგადოება. მთავარი ხედვა არის რეკურსიულობის გათვალისწინება, ან
პოლიტიკური გამოსვლების თვითდამოკიდებულება, როგორც პოლიტიკურის გამოხატვასთან მიმართებაში
ცნობიერება და ის გზები, რომლითაც სისტემები იქმნება საკუთარი თავის საფუძველზე“.
ჰოლანდიელმა სოციოლოგებმა გეიერმა და ვან დერ ზუვენმა (ჰოლანდიელი) 1978 წელს დაადგინეს
ახალი კიბერნეტიკის მრავალი მახასიათებელი. „ახლის ერთ-ერთი თვისება
კიბერნეტიკა არის ის, რომ ის ინფორმაციას თვლის როგორც კონსტრუირებულს და
აღდგენილია ადამიანის მიერ გარემოსთან ურთიერთობისას. ეს
პერსპექტივიდან განხილვისას იძლევა მეცნიერების ეპისტემოლოგიურ საფუძველს
დამკვირვებელი. ახალი კიბერნეტიკის კიდევ ერთი მახასიათებელია მისი წვლილი დაძლევაში
შემცირების პრობლემები (წინააღმდეგობები მაკრო და მიკროანალიზს შორის). ასე რომ, ეს არის
აკავშირებს ინდივიდს საზოგადოებასთან“. გეიერმა და ვან დერ ზუვენმაც აღნიშნეს ეს
„კლასიკური კიბერნეტიკიდან ახალ კიბერნეტიკაზე გადასვლა იწვევს გადასვლას
კლასიკური პრობლემები ახალ პრობლემებზე. ეს ცვლილებები აზროვნებაში მოიცავს:
სხვათა შორის, იცვლება კონტროლირებად სისტემაზე აქცენტიდან კონტროლსა და ფაქტორზე,
რომელიც ხელმძღვანელობს მენეჯმენტის გადაწყვეტილებებს. და ახალი აქცენტი კომუნიკაციაზე
რამდენიმე სისტემა, რომლებიც ცდილობენ ერთმანეთის გაკონტროლებას“.
ბოლოდროინდელი ძალისხმევა კიბერნეტიკის, კონტროლის სისტემებისა და გარემოში ქცევის შესწავლაში
ცვლილებები, ისევე როგორც დაკავშირებულ სფეროებში, როგორიცაა თამაშების თეორია (ჯგუფური ანალიზი
ურთიერთქმედება), უკუკავშირის სისტემები ევოლუციაში და მეტამასალების კვლევაში
(მასალები ატომების თვისებებით და მათი კომპონენტები ნიუტონის თვისებების მიღმა),
გამოიწვია ინტერესის აღორძინება ამ სულ უფრო აქტუალური სფეროს მიმართ.
ცნობილი მეცნიერები[რედაქტირება | ვიკიტექსტის რედაქტირება]
 ამპერი, ანდრე მარი (1775-1836)
ვიშნეგრადსკი, ივან ალექსეევიჩი (1831-1895)
ნორბერტ ვინერი (1894-1964 წწ.)
უილიამ ეშბი (1903-1972)
ჰაინც ფონ ფოერსტერი (1911-2002)
კლოდ შენონი (1916-2001)
გრეგორი ბეიტსონი (1904-1980 წწ.)

კლაუსი, გეორგი (1912-1974)
 კიტოვი, ანატოლი ივანოვიჩი (1920-2005)
ლიაპუნოვი ალექსეი ანდრეევიჩი (1911-1973)
გლუშკოვი ვიქტორ მიხაილოვიჩი (1923-1982 წწ.)
ლუდი სტაფორდი (1926-2002)
 ბერგ, აქსელ ივანოვიჩი (1893-1979)
კუზინი, ლევ ტიმოფეევიჩი (1928-1997)
 პოვაროვი, გელი ნიკოლაევიჩი (1928-2004)
 პუპკოვი, კონსტანტინე ალექსანდროვიჩი (დაიბადა 1930 წ.)
ტიხონოვი, ანდრეი ნიკოლაევიჩი (1906-1993)
1.9. ხელოვნური ინტელექტის საფუძვლები
1.9.1. კვლევისა და განვითარების მიმართულებები ხელოვნურის სფეროში
ინტელექტი

ადამიანის მანქანური მოდელირებასთან დაკავშირებული სამეცნიერო მიმართულება
ინტელექტუალური ფუნქციები - ხელოვნური ინტელექტი - გაჩნდა 1960-იანი წლების შუა ხანებში.
მისი გაჩენა პირდაპირ კავშირშია სამეცნიერო მიმართულებასთან და
საინჟინრო აზროვნება, რამაც გამოიწვია კომპიუტერის შექმნა - მიმართულება
ადამიანის ინტელექტუალური აქტივობის ავტომატიზაცია, ისე რომ კომპლექსი
ადამიანის პრეროგატივად მიჩნეულ ინტელექტუალურ ამოცანებს წყვეტდა ტექნიკური
ნიშნავს.
რთულ ინტელექტუალურ ამოცანებზე საუბრისას, უნდა გვესმოდეს, რომ მხოლოდ 300-400 წ.
ადრე დიდი რიცხვების გამრავლება ასე კლასიფიცირდა; თუმცა ბავშვობაში ისწავლა
სვეტების გამრავლების წესი, თანამედროვე ადამიანები მას დაუფიქრებლად იყენებენ და
ეს ამოცანა დღეს ძნელად „ინტელექტუალურად რთულია“. აშკარად წრეში
ეს უნდა მოიცავდეს იმ ამოცანებს, რომლებისთვისაც არ არსებობს „ავტომატური“ წესები,
იმათ. არ არსებობს ალგორითმი (თუნდაც ძალიან რთული), რომლის შემდეგაც ყოველთვის მივყავართ
წარმატება. თუ იმ პრობლემის გადასაჭრელად, რომელსაც დღეს ჩვენთან დაკავშირებულია

მითითებულ წრეში, მომავალში ისინი გამოვლენ მკაფიო ალგორითმს, ის შეწყვეტს "გართულებას"
ინტელექტუალური."
მიუხედავად მისი სიზუსტისა, ხელოვნური ინტელექტის სისტემების კვლევისა და განვითარების ისტორია
ინტელექტი შეიძლება დაიყოს ოთხ პერიოდად:
1960-იანი წლები - 1970-იანი წლების დასაწყისი – კვლევა „ზოგადი ინტელექტის“ შესახებ, მცდელობები
ადამიანისთვის დამახასიათებელი ზოგადი ინტელექტუალური პროცესების მოდელი: თავისუფალი
დიალოგი, სხვადასხვა პრობლემის გადაჭრა, თეორემების დამტკიცება, სხვადასხვა თამაშები (როგორიცაა
ქვები, ჭადრაკი და სხვ.), პოეზიისა და მუსიკის წერა და სხვ.;
1970-იანი წლები – ცოდნის ფორმალური წარმოდგენის მიდგომების კვლევა და განვითარება
და დასკვნები, ინტელექტუალური აქტივობის ფორმალურამდე დაყვანის მცდელობები
სიმბოლოების, სიმების და ა.შ. გარდაქმნები;
1970-იანი წლების ბოლოდან – სპეციალიზებულის შემუშავება გარკვეული საგნობრივი სფეროებისთვის
პრაქტიკული პრაქტიკული მნიშვნელობის ინტელექტუალური სისტემების სფეროები
(საექსპერტო სისტემები);
1990-იანი წლები - ფრონტალური მუშაობა მეხუთე თაობის კომპიუტერების შექმნაზე
პრინციპები, გარდა ჩვეულებრივი ძირითადი კომპიუტერებისა და მათთვის განკუთვნილი პროგრამული უზრუნველყოფა.
ამჟამად „ხელოვნური ინტელექტი“ არის კომპიუტერული მეცნიერების მძლავრი ფილიალი, რომელსაც აქვს
როგორც ფუნდამენტური, წმინდა მეცნიერული პრინციპები, ასევე მაღალგანვითარებული ტექნიკური,
გამოყენებული ასპექტები, რომლებიც დაკავშირებულია სამუშაო ნიმუშების შექმნასა და ექსპლუატაციასთან
ინტელექტუალური სისტემები. ამ შრომების მნიშვნელობა კომპიუტერული მეცნიერების განვითარებისთვის ისეთია, რომ
ახალი მეხუთე თაობის კომპიუტერის გაჩენა მათ წარმატებაზეა დამოკიდებული. ეს ერთი
ხარისხობრივი ნახტომი კომპიუტერების შესაძლებლობებში - მათი სრული შეძენა
ინტელექტუალური შესაძლებლობები - ქმნის საფუძველს კომპიუტერული ტექნოლოგიების განვითარებისათვის
პერსპექტივა და ახალი თაობის კომპიუტერული ტექნოლოგიების ნიშანია.
ნებისმიერი პრობლემა, რომლის ამოხსნის ალგორითმი უცნობია, შეიძლება კლასიფიცირდეს, როგორც
ხელოვნური ინტელექტი. მაგალითებია ჭადრაკის თამაში, სამედიცინო
დიაგნოსტიკა, ტექსტის თარგმნა უცხო ენაზე - ამ პრობლემების გადაჭრა არ არის
არსებობს მკაფიო ალგორითმები. ხელოვნური პრობლემების კიდევ ორი ​​დამახასიათებელი თვისება
ინტელექტი: სიმბოლური (და არა რიცხვითი) ინფორმაციის უპირატესი გამოყენება
ფორმა და არჩევანის არსებობა მრავალ ვარიანტს შორის გაურკვევლობის პირობებში.
მოდით ჩამოვთვალოთ რამდენიმე სფერო, სადაც ხელოვნური მეთოდები გამოიყენება
ინტელექტი.

1. გამოსახულების აღქმა და ამოცნობა (დავალება, რომელიც ზემოთ იყო ნახსენები, როგორც ერთ-ერთი
კიბერნეტიკის მიმართულებები). ახლა ეს ნიშნავს არა მხოლოდ ტექნიკურ სისტემებს,
ვიზუალური და აუდიო ინფორმაციის აღქმა, კოდირება და განთავსება
მეხსიერება და დამუშავების დროს გაგებისა და ლოგიკური მსჯელობის პრობლემები
ვიზუალური და მეტყველების ინფორმაცია.
2. მათემატიკა და თეორემების ავტომატური მტკიცება.
3. თამაშები. მათემატიკაში ფორმალური სისტემების მსგავსად, თამაშები ხასიათდება სასრულით
სიტუაციების რაოდენობა და მკაფიოდ განსაზღვრული წესები, კვლევის თავიდანვე
ხელოვნურმა ინტელექტმა მიიპყრო ყურადღება, როგორც სასურველი ობიექტები
კვლევა, ახალი მეთოდების გამოყენების საცდელი ადგილი. ინტელექტუალური სისტემები
თუმცა საშუალო შესაძლებლობის მქონე ადამიანის დონემ სწრაფად მიაღწია და გადააჭარბა
საუკეთესო სპეციალისტების დონე ჯერ არ არის მიღწეული. სირთულეები, რომლებიც წარმოიშვა, აღმოჩნდა
დამახასიათებელია მრავალი სხვა სიტუაციისთვის, რადგან მათი „ადგილობრივი“ ქმედებებით
ადამიანი იყენებს ცოდნის მთელ რაოდენობას, რომელიც დაგროვდა მთელი ცხოვრების განმავლობაში.
4. პრობლემის გადაჭრა. ამ შემთხვევაში, ცნება "გადაწყვეტა" გამოიყენება ფართო გაგებით,
ეხება კონკრეტული სიტუაციების ფორმულირებას, ანალიზს და წარმოდგენას და
განსახილველი ამოცანები არის ის, რაც ხდება ყოველდღიურ ცხოვრებაში, ამისთვის
გადაწყვეტილებები, რომლებიც საჭიროებენ გამომგონებლობას და განზოგადების უნარს.
5. ბუნებრივი ენის გაგება. აქ ამოცანაა ტექსტების ანალიზი და გენერირება, მათი
შიდა წარმოდგენა, ტექსტების გასაგებად საჭირო ცოდნის ამოცნობა.
სირთულეები წარმოიქმნება, კერძოდ, იმის გამო, რომ ინფორმაციის მნიშვნელოვანი ნაწილი ჩვეულებრივ
დიალოგი არ არის გამოხატული ცალსახად და ნათლად. ბუნებრივი ენის წინადადებებს აქვთ:
არასრულყოფილება;
უზუსტობა;
გაურკვევლობა;
გრამატიკული უზუსტობა;
ჭარბი რაოდენობა;
კონტექსტზე დამოკიდებული;
გაურკვევლობა.
თუმცა ენის ისეთი თვისებები, რომელიც მრავალსაუკუნოვანი ისტორიის შედეგია
განვითარება, ემსახურება ენის, როგორც უნივერსალური საშუალების ფუნქციონირების პირობას

კომუნიკაცია. ამავე დროს, ბუნებრივი ენის წინადადებების გაგება ტექნიკური
სისტემების მოდელირება რთულია ენის ამ მახასიათებლების გამო (და
კითხვას, თუ რა არის „გაგება“ დაზუსტებას საჭიროებს). ტექნიკურ სისტემებში
ფორმალური ენა უნდა იყოს გამოყენებული, წინადადებების მნიშვნელობა გასაგებია
განისაზღვრება მათი ფორმის მიხედვით. თარგმანი ბუნებრივი ენიდან ფორმალურ ენაზე არის
არა ტრივიალური დავალება.
6. საექსპერტო სისტემებში სპეციალისტის ცოდნის გამოვლენა და პრეზენტაცია. ექსპერტი
სისტემები - ინტელექტუალური სისტემები, რომლებმაც შთანთქა სპეციალისტების ცოდნა
კონკრეტული ტიპის აქტივობები - აქვს დიდი პრაქტიკული მნიშვნელობა, წარმატებით
გამოიყენება ბევრ სფეროში, როგორიცაა კომპიუტერის დახმარებით დიზაინი,
სამედიცინო დიაგნოსტიკა, ქიმიური ანალიზი და სინთეზი და ა.შ.
ყველა ამ სფეროში ძირითადი სირთულეები დაკავშირებულია იმასთან, რომ ისინი საკმარისად არ არის შესწავლილი და
ადამიანის ინტელექტუალური საქმიანობის პრინციპები, მიღების პროცესი
გადაწყვეტილებები და პრობლემის გადაჭრა. თუ 1960-იან წლებში. კითხვა „შეიძლება
კომპიუტერი ფიქრისთვის“, ახლა სხვაგვარად დგება კითხვა: „არის თუ არა ადამიანი საკმარისად კარგი
ესმის, როგორ ფიქრობს, რომ ეს ფუნქცია კომპიუტერზე გადაიტანოს"? ამის გამო,
მუშაობა ხელოვნური ინტელექტის სფეროში მჭიდროდ არის დაკავშირებული კვლევებთან
ფსიქოლოგიის, ფიზიოლოგიის, ლინგვისტიკის შესაბამისი განყოფილებები.

1.9.2. ცოდნის წარმოდგენა ხელოვნური ინტელექტის სისტემებში

ინტელექტუალური სისტემების მთავარი მახასიათებელია ის, რომ ისინი ეფუძნება
ცოდნა, უფრო სწორად, მის რაღაც წარმოდგენაზე. აქ ცოდნა გაგებულია როგორც
შენახული (კომპიუტერის გამოყენებით) ინფორმაცია, ფორმალიზებული გარკვეულის შესაბამისად
წესები, რომლებიც კომპიუტერს შეუძლია გამოიყენოს ლოგიკური დასკვნისთვის გარკვეულის მიხედვით
ალგორითმები. ყველაზე ფუნდამენტური და მნიშვნელოვანი პრობლემა არის აღწერა
ყველაზე ფართო სპექტრის პრობლემების სემანტიკური შინაარსი, ე.ი. უნდა იქნას გამოყენებული
ცოდნის აღწერის ისეთი ფორმა, რომელიც მის სწორ დამუშავებას უზრუნველყოფს
შინაარსი გარკვეული ფორმალური წესების მიხედვით. ამ პრობლემას პრობლემა ჰქვია
ცოდნის წარმოდგენები.
ამჟამად, ცოდნის წარმოდგენის სამი ყველაზე ცნობილი მიდგომაა
განხილული სისტემები:
წარმოება და ლოგიკური მოდელები;

სემანტიკური ქსელები;
ჩარჩოები.
წარმოების წესები ცოდნის წარმოდგენის უმარტივესი გზაა. ის ეფუძნება
ცოდნის წარმოდგენა ნიმუშის მიხედვით სტრუქტურირებული წესების სახით
"თუ - მაშინ." წესის "თუ" ნაწილს ეწოდება წინაპირობა, ხოლო "THEN" ნაწილს ეწოდება დასკვნა ან
მოქმედება. ზოგადი წესი დაწერილია შემდეგნაირად:

თუ A1, A2, ..., ან მაშინ B.

ეს აღნიშვნა ნიშნავს, რომ „თუ ყველა პირობა A1-დან An-მდე მართალია, მაშინ B
ასევე მართალია" ან "როცა ყველა პირობა დაკმაყოფილებულია A1-დან An-მდე, მაშინ
მოქმედება B."
განიხილეთ წესი

თუ
(1) y არის x-ის მამა

(2) z არის y-ის ძმა
რომ
z არის x-ის ბიძა

ამ შემთხვევაში პირობების რაოდენობაა n = 2.
n = 0 შემთხვევაში, წარმოება აღწერს ცოდნას, რომელიც შედგება მხოლოდ დასკვნისგან, ე.ი. ფაქტი.
ასეთი ცოდნის მაგალითია ის ფაქტი, რომ ”რკინის ატომური მასა არის 55,847 ამუ”.
ცვლადები x, y და z აჩვენებს, რომ წესი შეიცავს უნივერსალურ, ზოგადს
ცვლადების კონკრეტული მნიშვნელობებიდან ამოღებული ცოდნა. იგივე ცვლადი
გამოიყენება გამომავალში და სხვადასხვა გაგზავნაში, შეუძლია მიიღოს სხვადასხვა სპეციფიკა
მნიშვნელობები.

ინტელექტუალურ სისტემაში წარმოდგენილი ცოდნა ქმნის ცოდნის ბაზას. IN
ინტელექტუალური სისტემა ასევე მოიცავს გამომავალი მექანიზმს, რომელიც საშუალებას იძლევა, საფუძველზე
ცოდნის ბაზაში არსებული ცოდნა, ახალი ცოდნის მიღება.
მოდით ილუსტრაციულად ვაჩვენოთ ნათქვამი. ვივარაუდოთ, რომ ცოდნის ბაზაში ზემოაღნიშნულთან ერთად
წესი ასევე შეიცავს შემდეგ ცოდნას:

თუ
(1) z არის x-ის მამა

(2) z არის y-ის მამა

(3) x და y არ არის ერთი და იგივე ადამიანი

x და y ძმები არიან
რომ
ივანე სერგეის მამაა

ივანე პაველის მამაა

სერგეი ნიკოლაის მამაა

წარმოდგენილი ცოდნიდან შეიძლება ოფიციალურად გამოვიტანოთ დასკვნა, რომ პავლე არის
ბიძია ნიკოლაი. ამ შემთხვევაში, ვარაუდობენ, რომ იდენტური ცვლადები შედის სხვადასხვაში
წესები, დამოუკიდებელი; ობიექტები, რომელთა სახელები ამ ცვლადებს შეუძლიათ მიიღონ, არანაირად არ არიან
ერთმანეთთან დაკავშირებული. ფორმალიზებული პროცედურა შესატყვისობის გამოყენებით (თან
რომელიც ადგენს ემთხვევა თუ არა ერთმანეთს წარმოდგენის ორი ფორმა, მათ შორის
შესაძლო ცვლადის მნიშვნელობების ჩანაცვლება), ძიება ცოდნის ბაზაში, დაბრუნება ორიგინალში
მდგომარეობა, როდესაც გადაწყვეტის მცდელობა წარუმატებელია, წარმოადგენს დასკვნების მექანიზმს.

პროდუქტების დახმარებით ცოდნის წარმოდგენის სიმარტივე და სიცხადე განსაზღვრავდა მას
გამოყენება ბევრ სისტემაში, რომლებსაც წარმოების სისტემებს უწოდებენ.
სემანტიკური ქსელი ცოდნის წარმოდგენის განსხვავებული მიდგომაა, რომელსაც ეფუძნება
ცნებების (ერთეულების) გამოსახვა წერტილების (კვანძების) და მათ შორის ურთიერთობების გამოყენებით
რკალების გამოყენებით თვითმფრინავზე. სემანტიკურ ქსელებს შეუძლიათ წარმოაჩინონ ცოდნის სტრუქტურა
მათი ურთიერთობის მთელი სირთულით, ობიექტებისა და მათი თვისებების ერთ მთლიანობად დაკავშირება. IN
მაგალითად, სემანტიკური ქსელის ნაწილი დაკავშირებული
„ხილის“ ცნება (ნახ. 1.41).

ბრინჯი. 1.41. სემანტიკური ვებ მაგალითი

ჩარჩო სისტემას აქვს ცოდნის წარმომადგენლობის ენის თანდაყოლილი ყველა თვისება და
ამავე დროს ის წარმოადგენს ინფორმაციის დამუშავების ახალ გზას. სიტყვა "ჩარჩო" შიგნით
ინგლისურიდან თარგმნილი ნიშნავს "ჩარჩო". ჩარჩო არის პრეზენტაციის ერთეული
ცოდნა ობიექტის შესახებ, რომელიც შეიძლება აღიწეროს ცნებების გარკვეული ნაკრებით და
სუბიექტები. ჩარჩოს აქვს გარკვეული შიდა სტრუქტურა, რომელიც შედგება ნაკრებისგან
ელემენტები, რომელსაც ეწოდება სლოტები. თითოეული სლოტი, თავის მხრივ, წარმოდგენილია
მონაცემთა კონკრეტული სტრუქტურა, პროცედურა ან შეიძლება დაკავშირებული იყოს სხვა ჩარჩოსთან.

ჩარჩო: ადამიანი

Კლასი
ცხოველი
სტრუქტურული ელემენტი
თავი, კისერი, მკლავები, ფეხები...
სიმაღლე
30–220 სმ
წონა

1-200 კგ
კუდი
არა
ანალოგიური ჩარჩო
მაიმუნი

არსებობს ცოდნის წარმოდგენის სხვა, ნაკლებად გავრცელებული მიდგომები
ინტელექტუალური სისტემები, მათ შორის ჰიბრიდული, უკვე აღწერილი მიდგომებზე დაყრდნობით.
მოდით ჩამოვთვალოთ მანქანების მონაცემების წარმოდგენის ძირითადი მახასიათებლები.
1. შიდა ინტერპრეტაცია. უზრუნველყოფილია, რომ თითოეული ინფორმაცია
მისი უნიკალური სახელის ერთეულები, რომლებითაც სისტემა პოულობს მასზე რეაგირებას
მოთხოვნები, რომლებშიც ეს სახელია ნახსენები.
2. სტრუქტურა. საინფორმაციო ერთეულებს უნდა ჰქონდეთ მოქნილი სტრუქტურა,
მათთვის „მატრიოშკას პრინციპი“ უნდა შესრულდეს, ე.ი. ზოგიერთის ბუდე
საინფორმაციო ერთეულები სხვებში უნდა იყოს შესაძლებელი
ურთიერთობები, როგორიცაა "ნაწილი - მთელი", "გვარი - სახეობა", "ელემენტი - კლასი" ინდივიდებს შორის
საინფორმაციო ერთეულები.
3. დაკავშირება. შესაძლებელი უნდა იყოს კავშირების დამყარება სხვადასხვას შორის
აკრიფეთ საინფორმაციო ერთეულებს შორის, რომლებიც ახასიათებენ ურთიერთობებს
საინფორმაციო ერთეულებს შორის. ეს ურთიერთობები შეიძლება იყოს დეკლარაციული
(აღწერითი) და პროცედურული (ფუნქციური).
4. სემანტიკური მეტრიკა. საშუალებას გაძლევთ დაამყაროთ სიტუაციური სიახლოვე
საინფორმაციო ერთეულები, ე.ი. მათ შორის ასოციაციური კავშირის სიდიდე. ასეთი სიახლოვე
საშუალებას გაძლევთ ამოიცნოთ რამდენიმე ტიპიური სიტუაცია ცოდნაში და შექმნათ ანალოგიები.
5. აქტივობა. ინტელექტუალურ სისტემაში მოქმედებების შესრულება უნდა დაიწყოს
არა რაიმე გარე მიზეზების გამო, არამედ სისტემაში წარმოდგენილთა ამჟამინდელი მდგომარეობით
ცოდნა. ახალი ფაქტების გაჩენა ან მოვლენების აღწერა, კავშირების დამყარება უნდა
გახდეს სისტემის აქტივობის წყარო.

1.9.3. მოდელირება მსჯელობა

მსჯელობა ადამიანის გონებრივი აქტივობის ერთ-ერთი ყველაზე მნიშვნელოვანი სახეობაა
რომლის შედეგს ის აყალიბებს ზოგიერთი წინადადების, განცხადების საფუძველზე,
განაჩენი ახალი წინადადებები, განცხადებები, განჩინებები. მოქმედი მექანიზმი
ადამიანის მსჯელობა საკმარისად შესწავლილი რჩება. ადამიანური
მსჯელობას ახასიათებს: არაფორმალურობა, ბუნდოვანება, ალოგიკურობა, ფართო
სურათების, ემოციების და გრძნობების გამოყენება, რაც მათ უკიდურესად ართულებს
კვლევა და მოდელირება. დღემდე, ყველაზე კარგად შესწავლილი ლოგიკური
მსჯელობა და მრავალი დედუქციური დასკვნის მექანიზმი შემუშავებულია, დანერგილია
სხვადასხვა ინტელექტუალური სისტემები, რომლებიც დაფუძნებულია ცოდნის წარმოდგენის გამოყენებით
1 რიგის პრედიკატის ლოგიკა.
პრედიკატი არის P(t1, t2, ..., tn) ფორმის კონსტრუქცია, რომელიც გამოხატავს რაიმე სახის კავშირს შორის
ზოგიერთი ობიექტი ან ობიექტების თვისებები. ამ კავშირის, ან ქონების აღნიშვნა,
P-ს ეწოდება "პრედიკატის სიმბოლო"; t1, t2, ..., tn ეწოდება ტერმინები, ისინი აღნიშნავენ
თვისებით დაკავშირებული ობიექტები (პრედიკატი) რ.
თერმები შეიძლება იყოს მხოლოდ შემდეგი სამი ტიპის:
1) მუდმივი (აღნიშნავს ცალკეულ ობიექტს ან კონცეფციას);
2) ცვლადი (განსხვავებულ დროს აღნიშნავს სხვადასხვა ობიექტს);
3) რთული წევრი – ფუნქცია f(t1, t2, …, tm), რომელსაც აქვს ტერმინები t1, როგორც m არგუმენტები,
t2, ..., tm.
მაგალითი 1.
1. წინადადება „ვოლგა მიედინება კასპიის ზღვაში“ შეიძლება დაიწეროს პრედიკატის სახით

ჩაედინება (ვოლგა, კასპიის ზღვა).

"ჩავარდა" არის პრედიკატის სიმბოლო; "ვოლგა" და "კასპიის ზღვა" თერმული მუდმივებია. ჩვენ
შეიძლება მიუთითებდეს მიმართებაში „ჩაედინება“ და ობიექტებზე „ვოლგა“ და „კასპიის ზღვა“
სიმბოლოები.
თერმული მუდმივების ნაცვლად, ჩვენ შეგვიძლია განვიხილოთ ცვლადები:

მიედინება (X, კასპიის ზღვა)

მიედინება (X, Y).

ესეც პრედიკატებია.
2. თანაფარდობა x + 1< у можно записать в виде предиката А(х, у). Предикатный символ А
აქ აღნიშნავს იმას, რაც "დარჩება" x + 1-დან< у, если выбросить из этой записи
ცვლადები x და y.
ასე რომ, პრედიკატი არის ლოგიკური ფუნქცია, რომელიც იღებს მნიშვნელობებს "true" ან "false"
მისი არგუმენტების მნიშვნელობიდან გამომდინარე. პრედიკატის არგუმენტების რაოდენობას უწოდებენ
მისი არატიულობა.
ასე რომ, ჩვენი მაგალითებისთვის, პრედიკატს „ვარდება“ აქვს არითობა 2 და როდესაც X = „ვოლგა“ და Y =
"კასპიის ზღვა" მართალია, მაგრამ როდესაც X = "დონი", Y = "ბისკაის ყურე" მცდარია. პრედიკატი
და მაგალით 2-ში მას ასევე აქვს არიტეტი 2, მართალია, როდესაც X = 1, Y = 3 და მცდარია, როდესაც X = 3, Y = 1.
პრედიკატები შეიძლება გაერთიანდეს ფორმულებში ლოგიკური კავშირების (კავშირების) გამოყენებით: ^
↔
(AND, კავშირი), v (OR, განცალკევება), ~ (არ, უარყოფა),
("უნდა", მინიშნება),
(„თუ და მხოლოდ თუ“, ეკვივალენტობა).
→
ამ კავშირების სიმართლის ცხრილი (ცხრილი 1.15) საშუალებას გაძლევთ განსაზღვროთ არის თუ არა ის ჭეშმარიტი თუ მცდარი
დამაკავშირებელი ფორმულის მნიშვნელობა მასში შემავალი A და B პრედიკატების სხვადასხვა მნიშვნელობებისთვის (და -
მართალია, ლ - მცდარი).

ცხრილი 1.15
პრედიკატების კავშირების სიმართლე

ა
IN
A^B

A v B
~ ა
ა
ა
B→
B↔
და
და
და
და
ლ
და
და
და
ლ
ლ
და
ლ
ლ
ლ
ლ
და
ლ
და
და
და
ლ

ლ
ლ
ლ
ლ
და
და
და

მათემატიკურად მკაცრად, პრედიკატების ლოგიკის ფორმულები განისაზღვრება რეკურსიულად:
1) პრედიკატი არის ფორმულა;
2) თუ A და B არის ფორმულები, მაშინ A, B, A ^ B, A v B, A
3) სხვა ფორმულები არ არსებობს.
→
ბ, ა
↔
B – ასევე ფორმულები;
ბევრი პრედიკატის ლოგიკური ფორმულა მოითხოვს რაოდენობების გამოყენებას, რომლებიც განსაზღვრავენ
ცვლადების მნიშვნელობების დიაპაზონი - პრედიკატების არგუმენტები. გამოიყენება რაოდენობები
განზოგადებები: (ინვერსიული A ინგლისურიდან All - ყველაფერი) და არსებობის რაოდენობრივი მაჩვენებელი (შებრუნებული E
ინგლისურიდან არსებობს - არსებობს). ჩანაწერი x იკითხება „ნებისმიერი x-სთვის“, „ყოველი x-ისთვის“; X -
"x არსებობს", "ერთი x მაინც". კვანტიფიკატორები აკავშირებენ პრედიკატულ ცვლადებს
რომელსაც ისინი მოქმედებენ და პრედიკატებს დებულებად გარდაქმნიან.
მაგალითი 2.
შემოვიღოთ შემდეგი აღნიშვნა: A(x) – სტუდენტი x წარჩინებული მოსწავლეა; B(x) – სტუდენტი x იღებს
გაიზარდა სტიპენდია. ახლა ფორმულა A (ივანოვი)
ივანოვი შესანიშნავი სტუდენტია, ამიტომ სტუდენტი ივანოვი იღებს გაზრდილ სტიპენდიას,
და ფორმულა ზოგადი რაოდენობრივი მაჩვენებლით (x) (A(x)
კარგად სწავლობს და გაზრდილ სტიპენდიას იღებს.
B(x)) ნიშნავს: ყველა სტუდენტს, რომელიც
V (ივანოვი) ნიშნავს: სტუდენტს
→
→
ყველა შესაძლო ფორმულიდან ჩვენ გვჭირდება მხოლოდ ერთი ტიპი, რომელსაც ეწოდება ფრაზები
ჰორნა. საყვირის ფრაზები, როგორც წესი, შეიცავს A პრედიკატების მითითებას და შეერთებას,
B1, B2, ..., Bn შემდეგნაირად: B1, B2, ..., Bn
A, ან უფრო მოსახერხებელი აღნიშვნით:
→

A: – B1, B2, ..., Bn

(კითხულობს: და თუ B1 და B2 და... და Bn).
ცხადია, ჰორნის ფრაზა არის გარკვეული წესის დაწერის ფორმა და რაც შემდეგში იქნება
წესი ეწოდოს. პრედიკატს A ეწოდება წესის თავი ან თავი და
პრედიკატები B1, B2, ..., Bn არის მისი ქვემიზნები.
ცხადია, ინდივიდუალური პრედიკატი ჰორნის ფრაზის განსაკუთრებული შემთხვევაა: ა.
ჰორნის ფრაზის კიდევ ერთი განსაკუთრებული შემთხვევაა უთავო წესი.

: – B1, B2, ..., Bn,

ჰორნის ფრაზას კითხვა ჰქვია. ჩვენ დავწერთ ":-B" როგორც "? – B”, და
„: – B1, B2, ..., Bn“ სახით „? – B1, B2, ..., Bn.”
ა) →
მოდით განვმარტოთ ამ ფორმულის ლოგიკური მნიშვნელობა. შეგახსენებთ, რომ მინიშნება A: – B (B
შეიძლება გამოიხატოს უარყოფითა და განცალკევებით: ~B v A (შეამოწმეთ ეს
სიმართლის ცხრილები). ეს ნიშნავს, რომ თუ A-ს გავუშვებთ, რჩება მხოლოდ ~B - B-ის უარყოფა.
ფორმულა
B1, B2, ..., Bn ნიშნავს ~(B1 ^ B2 ^ ... ^ Bn) კავშირის უარყოფას, რომელიც მიხედვით
დე მორგანის კანონი ~(X ^ Y) = (~X) v (~Y) უდრის (~B1) v (~B2) v ... v (~Bn) – დისიუნქციები
უარყოფები.
←
ჰორნის ფრაზების კომპლექტი, რომელიც გამოიყენება პრობლემურ სფეროზე, ქმნის თეორიას
(ლოგიკური გაგებით).
მაგალითი 3.
განვიხილოთ საგნობრივი სფერო: გამოცდის ჩაბარება გარკვეულ დისციპლინაში. წარმოგიდგინოთ
აღნიშვნები:
ა – სტუდენტი წარმატებით აბარებს გამოცდას;
ბ – მოსწავლე ესწრებოდა გაკვეთილებს;

გ – მოსწავლემ აითვისა სასწავლო მასალა;
დ – მოსწავლე დამოუკიდებლად სწავლობდა;
E – მოსწავლემ მოამზადა მოტყუების ფურცელი.
მოდით შევზღუდოთ ჩვენი ცოდნა საგნის მიმართულების შესახებ შემდეგი განცხადებებით:
სტუდენტი წარმატებით ჩააბარებს გამოცდას, თუ სტუდენტი დაეუფლა სასწავლო მასალას;
სტუდენტმა აითვისა სასწავლო მასალა, თუ მოსწავლე დაესწრო გაკვეთილებს და სტუდენტი სწავლობდა
ერთი საკუთარი;
მოსწავლე დაესწრო გაკვეთილებს;
მოსწავლე დამოუკიდებლად სწავლობდა.
ლოგიკური აღნიშვნის ფორმა:
A: – C;
C: – B, D;
IN;
დ.
მოცემულ მაგალითში შეგიძლიათ შეასრულოთ ლოგიკური დასკვნა. ასე რომ, ფაქტების სიმართლიდან
B და D და წესები C: – B, D გულისხმობს C-ის ჭეშმარიტებას, ხოლო A წესიდან: – C – ჭეშმარიტებას.
პრედიკატი A, ე.ი. სტუდენტი წარმატებით ჩააბარებს გამოცდას. გარდა ამისა, წესები A: – C და C: – B, D
შეიძლება გადაიწეროს A: - B, D.
ამ შემთხვევებში გამოიყენება დასკვნის წესები, რომელსაც ეწოდება გადაწყვეტის მეთოდი.
მოდით შევხედოთ რეზოლუციის უმარტივეს ფორმას. ვთქვათ, არსებობს „მშობელი“
გთავაზობთ
უარყოფა: ~ ა
მნიშვნელობა: A:– B.
გადამწყვეტი დასკვნის ერთი ნაბიჯის შედეგად ვიღებთ ახალ B წინადადებას, რომელიც
გამხსნელს უწოდებენ. ამ შემთხვევაში, რეზოლუცია შეესაბამება სტანდარტს
წინადადების დასკვნის წესი:
ვივარაუდოთ, რომ არა ა

და A თუ B
ჩვენ გამოვიყვანთ არა V.
კიდევ უფრო მარტივი შემთხვევა:
უარყოფა: ~ ა
ფაქტი: ა.
რეზოლუცია არის წინააღმდეგობა.
ზოგადად, არსებობს მშობელი პუნქტები

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

როგორც გამხსნელი, ერთი გამომავალი ნაბიჯი იძლევა ~(A1 ^ ... ^ Ak – 1 ^ B1 ^ ... ^ Bm ^
Аk + 1 ^ ... ^ Аn).
ამრიგად, რეზოლუცია არის პრედიკატების ჩანაცვლება - ქვემიზნები B1, ... Bm
შესაბამისი პრედიკატის აკ ნაცვლად უარყოფიდან. უარყოფა ლოგიკურს იწყებს
გამომავალი და ამიტომ ეწოდება მოთხოვნა (ან კითხვა) და აღინიშნება A1, A2, ..., An-ით.
გადაწყვეტის მეთოდის მნიშვნელობა არის ის, რომ კავშირის უარყოფა და
ამოწმებს არის თუ არა მისი მნიშვნელობა true ან false. თუ მიღებულის ღირებულება
კავშირი მცდარია, ეს ნიშნავს, რომ შედეგი არის წინააღმდეგობა და, რადგან თავიდანვე იყო
პრედიკატების უარყოფა, მტკიცებულება შესრულებულია „საპირისპიროდ“. თუ მიღებულია
მნიშვნელობა "true", მაშინ მტკიცებულება ვერ ხერხდება.
მაგალითი 4.
მოდით, პრედიკატი იძლევა (X, Y, Z) ნიშნავს, რომ "X აძლევს Y ზოგიერთ ობიექტს Z" და
პრედიკატი მიღება (X, Y) ნიშნავს "Y იღებს X". მიეცით ცოდნა ამის შესახებ
ურთიერთობები გამოიხატება წინადადებებით:
1) იღებს (შენ, ძალა): – აძლევს (ლოგიკა, ძალა, შენ);
2) იძლევა (ლოგიკა, ძალა, შენ).
გადასაჭრელი პრობლემაა პასუხის გაცემა კითხვაზე: იღებთ
ძალა?

წარმოვიდგინოთ ეს კითხვა უარყოფის სახით ~ იღებს (შენ, ძალაუფლება). რეზოლუციის წინადადება
1 და უარყოფა იწვევს ~ აძლევს (ლოგიკა, ძალა, შენ), რაც 2 ფაქტთან ერთად იწვევს
წინააღმდეგობა. ამიტომ, პასუხი თავდაპირველ პრობლემაზე არის "დიახ".
აქამდე ჩვენ განვიხილეთ განცხადებების ან პრედიკატების რეზოლუცია ცვლადების გარეშე.
თუ დასკვნა გაკეთებულია პრედიკატების სიმრავლისთვის ცვლადებით როგორც
არგუმენტები, ეს ცვლადები იღებენ შესაბამის მნიშვნელობებს
მუდმივები, ან, როგორც ამბობენ, მუდმივებით არის მითითებული.
ავხსნათ ეს მაგალითით.
მაგალითი 5.
განვიხილოთ შემდეგი მშობელი წინადადებები:
1) ~ იღებს (თქვენ, Y);
2) იღებს (X, ძალა): – აძლევს (Z, ძალა, X).
ისინი შეიცავენ სამ ცვლადს X, Y და Z, რომლებზეც ირიბად გავლენას ახდენს
ზოგადი რაოდენობრივი მაჩვენებელი. ამრიგად, წინადადება 1 ამბობს, რომ "ყველა Y-სთვის თქვენ არ მიიღებთ Y"
და 2 - "ყველა Z-სთვის, ნებისმიერი X იძენს ძალას, თუ Z აძლევს ძალას X-ს." რეზოლუციის წესი
მოითხოვს შესატყვისს პრედიკატს შორის 1-დან უარყოფით და მე-2 წესის თავთან. ეს ნიშნავს, რომ
ცვლადები იღებენ მნიშვნელობებს (ინსტანცირდება) მათი ადგილის მიხედვით
1 და 2 წინადადებები შემდეგნაირად: X = შენ, Y = ძალა. პრედიკატი იღებს (შენ, ძალა)
ეწოდება ზოგადი მაგალითი პრედიკატების მისაღებად (თქვენ, Y) და იღებს (X, ძალა).
პრედიკატების ლოგიკის აღნიშნული დებულებები პოულობს განხორციელებას და შემდგომ განვითარებას
Prolog პროგრამირების ენა.

1.9.4. ნიმუშის ამოცნობა

ნიმუშის ამოცნობა არის ავტომატური მეთოდებისა და საშუალებების ერთობლიობა
მიმდებარე სამყაროს აღქმა და ანალიზი.
ნიმუშის ამოცნობის თეორიის მიზნებია:
საბეჭდი ან ხელნაწერი ტექსტების ავტომატური კითხვა;
მეტყველების აღქმა (მიუხედავად ენისა და მოლაპარაკის მახასიათებლებისა);

სამედიცინო, ფსიქოლოგიური და პედაგოგიური დიაგნოსტიკა;
ავტომატური ერთდროული თარგმანი ერთი ენიდან მეორეზე;
ობიექტების დისტანციური იდენტიფიკაცია და ა.შ. არსებობს სურათების ორი კლასი:
კონკრეტული და აბსტრაქტული.
კონკრეტული გამოსახულება არის გარემომცველი სამყაროს ყველა რეალური ობიექტი, მათი გამოსახულებები და
აღწერილობები; აბსტრაქტი – ცნებები, კატეგორიები, მოსაზრებები, სურვილები და ა.შ. Შესაბამისად
ეს განსაზღვრავს ამოცნობის ორ ვარიანტს: აღქმის და კონცეპტუალური.
აღქმის ამოცნობის სისტემებში (როგორც წესი, ეს არის ტექნიკური სისტემები)
შეყვანის ელემენტი არის სენსორი, რომლის ამოცანაა ფიზიკური გარდაქმნა
რაოდენობა, რომელიც ახასიათებს რეალურ სამყაროში დაკვირვებულ ობიექტს სხვა რაოდენობაში,
განკუთვნილია მისი დამუშავების სისტემის მიერ აღქმისთვის. თეორიული თვალსაზრისით
ინფორმაციის სენსორი არის ელემენტი შეყვანის დამუშავების მოწყობილობის შესატყვისად
სიგნალები და მისი გამომავალი სიგნალები უზრუნველყოფს დაკვირვებული ობიექტის „აპრიორი“ აღწერას.
სენსორის გამომავალი სიგნალები, როგორც წესი, ანალოგურ-ციფრულია ან
ციფრული.
კონცეპტუალურ სისტემებში სენსორის როლს ასრულებენ აბსტრაქტული, ლოგიკური სისტემები (როგორიცაა
ლოგიკური ალგებრის პრინციპებზე აგებული წესები).
განვიხილოთ ნიმუშის ამოცნობის ძირითადი ამოცანები და მეთოდები.
ამოცანა 1. ობიექტების თავისებურებების შესწავლა და შესასწავლი ობიექტების განსხვავებებისა და მსგავსების გარკვევა
ობიექტები.
მაგალითი: მენდელეევის პერიოდული ცხრილი, მცენარეთა და ცხოველთა კლასიფიკაცია
ლინეუსისა და დარვინის სამყარო.
ამოცანა 2. აღიარებული საგნების ან ფენომენების კლასიფიკაცია. მთავარი -
შესაფერისი კლასიფიკაციის პრინციპის შერჩევა.
მაგალითი: მონეტების კოლექციონერი, თვითმფრინავის ამოცნობა.
ამოცანა 3. აპრიორი აღწერისთვის გამოყენებული ფუნქციების ლექსიკონის შედგენა
კლასები და თითოეული უცნობი ობიექტის შემდგომი აღწერისთვის. ნიშნები
შეიძლება დაიყოს ლოგიკურად (დეტერმინისტურ) და ალბათურებად.
მაგალითი: მანქანა, რომელიც შექმნილია მონეტების შესაცვლელად. მონეტის ამოცნობა. შეუძლია
გამოვიდეს სხვადასხვა ნიშნები, მაგრამ მათ შორის არის შესაბამისი (დიამეტრი, მასა).

ამოცანა 4. ობიექტების კლასების აღწერა მახასიათებლების ენაზე.
მხატვრული სივრცის მეთოდი. აღიარებულ ობიექტებს აქვთ მახასიათებლები. მოდით G = (G1,
G2, ..., Gk ...) – ობიექტების ნაკრები. თითოეულ ობიექტს აქვს მახასიათებლები C – (c1, c2, ...,
cn), რომელთა შორის არის არსებითი და არაარსებითი. ძირითადი მახასიათებლები
ჩვენ მათ დავარქმევთ განმსაზღვრელ და აღვნიშნავთ Y = (y1, y2, ..., ym). მოდით განვსაზღვროთ m-განზომილებიანი
ობიექტის მახასიათებლების სივრცე, რომელშიც სივრცის თითოეული წერტილი შეესაბამება
ობიექტი.
მაგალითი: განიხილეთ სამკუთხედების ერთობლიობა განმსაზღვრელ მახასიათებლებად
ავიღოთ მათი მხარეები, რომლებიც შეგვიძლია გავზომოთ (სურ. 1.42, ა). აღება შესაძლებელი იქნებოდა
კუთხეები, ან ერთი მხარე და ორი კუთხე და ა.შ.

ბრინჯი. 1.42. მხატვრული სივრცის მეთოდი

მიღებული მონაცემები შეიძლება იყოს ნაჩვენები სამგანზომილებიანი ფუნქციების სივრცეში x1, x2, x3
(ნახ. 1.42, ბ). მასში შეიძლება გამოიყოს ხუთი კლასი (ქვესივრცე): კლასი
ტოლგვერდა სამკუთხედები x1 = x2 = x3, (სწორი ხაზი, რომელიც წარმოადგენს სივრცით
ბისექტორი); ტოლფერდა სამკუთხედების კლასი x1 = x2 (სიბრტყე, რომელიც გადის
ღერძი x3 და ბისექტორი x1, x2 სიბრტყეზე); მართკუთხა სამკუთხედების კლასი,
მწვავე და ბლაგვი სამკუთხედები.
ამრიგად, ჩვენ გამოვავლინეთ კლასები (გამოგონილი სახელები და
კლასის მახასიათებლები განისაზღვრება). შემდგომი გადაწყვეტილების მიღება ობიექტის ამოცნობაზე
(თვითნებური სამკუთხედი) დაკავშირებულია აღიარებულის ვინაობის დადგენასთან
ობიექტი ნებისმიერი კლასისთვის.
ზოგადად, აღიარების პრობლემა შეიძლება ჩამოყალიბდეს როგორც განვითარების პრობლემა
ობიექტების კომპლექტის კლასებად დაყოფის პროცედურები.
მოდით G = (G1, G2, ..., Gk...) იყოს ობიექტების სიმრავლე. მათთვის განსაზღვრულია n ნიშანი,
რომელიც შეიძლება წარმოდგენილი იყოს როგორც ვექტორი X = (x1, x2, ..., xn). მახასიათებლების მნიშვნელობები
ობიექტების ნაკრების ელემენტები შეიძლება განისაზღვროს სამი გზით:
რაოდენობრივად (მახასიათებელი მახასიათებლების გაზომვა);

ალბათური (მნიშვნელობა არის მოვლენის დადგომის ალბათობა);
ალტერნატიულად (ორობითი კოდირება – დიახ/არა).
მოდით, ობიექტების სიმრავლე დაიყოს m კლასებად 1, 2, ..., m. საჭიროა ხაზგასმა
უბნების ფუნქციური სივრცე Di, i = 1, ..., m, კლასების ეკვივალენტური, ე.ი. თუ ობიექტი
ეკუთვნის k კლასს, მაშინ შესაბამისი წერტილი დევს Dk დომენში.
Ω
Ω Ω
Ω
ალგებრულ ინტერპრეტაციაში ამოცნობის პრობლემა შეიძლება ჩამოყალიბდეს შემდეგნაირად
გზა.
საჭიროა გამყოფი ფუნქციების აგება Fi(x1, x2, ..., xn), i = 1, ..., m, რომელსაც აქვს
თვისებები: თუ ზოგიერთი ობიექტი მახასიათებლებით (x01, x02, ..., x0n)
მე, შემდეგ ღირებულება
Fi(x01, x02, ..., x0n) უნდა იყოს ყველაზე დიდი. ეს ყველაზე დიდი უნდა იყოს სხვებისთვისაც
დაკავშირებული ობიექტების ატრიბუტების მნიშვნელობები
მე, ე.ი.
Ω
Ω

ამრიგად, დანაყოფების საზღვარი, რომელსაც ეწოდება გადამწყვეტი საზღვარი რეგიონებს შორის Di,
გამოიხატება Fp(x) – Fg(x) = 0 განტოლებით.
ნახ. ნახაზი 1.43 გვიჩვენებს ფუნქციური სივრცის მოდელს ორგანზომილებიანი შემთხვევისთვის
სივრცეები D1, D2 შესაბამისი კლასებით 1, 2.
Ω Ω

ბრინჯი. 1.43. მხატვრული სივრცის მეთოდის ილუსტრაცია

კლასიფიკაციის ოპერაცია შედგება ობიექტების კლასებად განაწილებისგან, სადაც კლასშია
გაგებულია, როგორც სურათების ერთობლიობა, რომლებსაც აქვთ იგივე მახასიათებლები. იგივე ნაკრები
მონაცემები შეიძლება გახდეს სხვადასხვა კლასიფიკაციის წყარო.
მაგალითი: N ასო ანბანში ასოს პოვნა არის დავალება N კლასებით, იპოვე
ხმოვნები ან თანხმოვნები იმავე ანბანში არის დავალება ორი კლასისთვის. როგორც წესი, კლასების რაოდენობა
იზრდება. თუ მათი რაოდენობა წინასწარ უცნობია, მაშინ ისინი საუბრობენ სწავლაზე "მასწავლებლის გარეშე"

(თვითშესწავლა). თუ მთელი ობიექტის სივრცე დაყოფილია და ობიექტების ნაკრები კლასებში
არ არის განსაზღვრული, მაშინ ეს არის „ზედამხედველობითი“ სწავლება.
დავალება 5. ამოცნობის ალგორითმის შემუშავება, რომელიც უზრუნველყოფს დავალებას
ამოცნობადი ობიექტის ამა თუ იმ კლასში ან მათ კომბინაციაში.
მაგალითი: უცნობი სიტყვის ამოცნობა. ალგორითმები ეფუძნება ერთი ან
აღიარებული ობიექტის რომელიმე კლასთან სიახლოვის ან მსგავსების სხვა საზომი.
შემოვიღოთ ობიექტებს შორის მანძილის ცნება (ორი ობიექტის მსგავსება). Ნაკლები
მანძილი ორ ობიექტს შორის, მით უფრო დიდია მსგავსება მათ შორის. მანძილი
P X წერტილსა და X0 კლასს შორის რაოდენობა ეწოდება

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

მანძილი ორ კლასს შორის განისაზღვრება მნიშვნელობით

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

პრაქტიკაში ხშირად გამოიყენება შემდეგი დისტანციები:
1. ევკლიდეს მანძილი

d2(Xi, Xj) = (∑|xik – xjk|2)1/2.

2. მანძილი მანჰეტენში (ქალაქის ბლოკის მეტრიკა)

d2(Xi, Xj) = ∑|xik – xjk|.

3. ჩებიშევის მანძილი

d3(Xi, Xj) = max |xik – xjk| (კ).

ლექსიკონის მეთოდი. მოდით კატალოგი ყველა შესაძლო სიტყვა კლასიფიცირებული მიხედვით
სიტყვების სიგრძე და დალაგებულია ანბანის მიხედვით. მაგალითად, განიხილეთ მომსახურება
პასკალის პროგრამირების ენის სიტყვები:

და ა.შ., სადაც N არის ლექსიკონში ასოების რაოდენობა.
ჩვენ განვსაზღვრავთ ლათინური ანბანის თითოეულ სიმბოლოს ნიშნით, მაგალითად, მისი რიგითი
ტექსტში მისი გაჩენის რიცხვი ან სიხშირე (ალბათობა).
მოდით განვსაზღვროთ მანძილი მოცემულ ასოსა და ანბანის ასოებს შორის, როგორც |xa – xb|, სადაც xa –
მოცემული ასოს ნიშანი, xb არის ანბანის გარკვეული ასოს ნიშანი. მიღება
დარწმუნება, როგორც ასოს ნიშანი მისი სერიული ნომერი ანბანში:

ა
IN
თან
დ
ე
ფ
გ
ჰ
მე
ჯ
TO
ლ
მ

ნ
შესახებ
რ
ქ
რ
ს
თ
უ
ვ
ვ
X
ი
ზ
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

მოდით n = 4. მოცემულია სიტყვა x1x2x3x4 მახასიათებლებით. მაგალითად, ELSE. ამ შემთხვევაში x1 = 5; x2 =
12; x3 = 19; x4 = 5. აღვნიშნოთ (ai, xj) =
ასო ანბანის მე-4 ადგილზე და ნიშანი xj.
θ
ij = |аi – xj| - რიცხვი, რომელიც ტოლია მახასიათებლის სხვაობის
θ
მოდი ვიპოვოთ მანჰეტენის მანძილი ლექსიკონიდან ყველა სიტყვისთვის

უმცირესი ჯამი (მანძილი) ასოცირდება ლექსიკონის მეორე სიტყვასთან. ის განსაზღვრავს
მსგავსება აღიარებულ სიტყვასთან.
ამოცანა 6. გამოსახულების ამოცნობა.
მაგალითი: ასო გამოსახულების ამოცნობა. მიღებულია აღიარებული სურათი
სხვადასხვა გზით და განსხვავებული რაოდენობით ხასიათდება.

რასტრული ობიექტი უფრო ხშირად წარმოდგენილია როგორც მახასიათებლების მოცემული მატრიცული მიმართება.
მაგალითად, სურათზე N x M ბადის გადაფარვით, შეგიძლიათ განსაზღვროთ თითოეულ უჯრედში
„შავი“ ან „ნაცრისფერი“ დონე (შავ-თეთრი სურათებისთვის) რიცხვებით ინტერვალში . ამ შემთხვევაში, 0 არის თეთრი, 1 არის შავი.
ამრიგად, სურათი A შეიძლება წარმოდგენილი იყოს მატრიცის სახით

სადაც მატრიცის ელემენტები შემდგომში განსაზღვრავენ თითოეული i, j-ე უჯრედის სიშავის ხარისხს.
მოდით ცნობილი იყოს სურათების ლექსიკონი, მაგალითად, რუსული ანბანის ასოების გამოსახულებები.
ამ შემთხვევაში, ჩვენ ვივარაუდებთ, რომ შესაბამისი სიშავის მატრიცები წარმოადგენს
განზოგადებული ასოები, ე.ი. სხვადასხვა შრიფტის, შრიფტისა და სტილის ასოების კომპოზიტური გამოსახულება.
დაე, A1, A2, ..., Ap იყოს გამოსახულების სიმრავლე (კლასები), H იყოს ცნობადი გამოსახულება.
შემდეგ ამოცნობის ამოცანა მცირდება Ak-ის მაგალითის (განხორციელების) ძიებაზე, ყველაზე მეტად
ახლოს მანძილის მიხედვით ნ.
სინტაქსური ამოცნობა. არსებობს ცალკეული კლასის პრობლემები, რომლებიც დაკავშირებულია
ზოგიერთი ენის მოცემული ჯაჭვის სინტაქსური ამოცნობა მისი გაგებით
გრამატიკა. გრამატიკა არის ენის შექმნის მექანიზმი. არსებობს გენერაციული და
გრამატიკების ამოცნობა (სურ. 1.44).

ბრინჯი. 1.44. გენერაციული და ამომცნობი გრამატიკა

სასრული ავტომატური ამომცნობი არის ხუთი ობიექტის ნაკრები: A = (S, X, s0, d, F),
სადაც S არის სასრული არა ცარიელი სიმრავლე (მდგომარეობების); X არის სასრული არა ცარიელი სიმრავლე
შეყვანის სიგნალები (შესვლის ანბანი); s0< S – начальное состояние; d: S x X
გარდამავალი ფუნქცია; F – საბოლოო მდგომარეობების ნაკრები.
S – →

სასრული ავტომატების ამომცნობი A = (S, X, s0, d, F) უშვებს X*-ის შეყვანის ჯაჭვს,
თუ ეს ჯაჭვი გადაიყვანს მას საწყისი მდგომარეობიდან ერთ-ერთ ბოლოში
შტატები.
ავტომატი A-ს მიერ დაშვებული ყველა ჯაჭვის ნაკრები ქმნის A-ს მიერ დაშვებულ ენას.
ენას, რომლისთვისაც არსებობს სასრული მდგომარეობის მანქანა, რომელიც აღიარებს მას, ეწოდება
ავტომატური ენა.
ენების მაგალითები (V - ანბანი, L - ენა):
1. V1 = (a, b, c); L= (abc, aa)

ეს არის არასრული ავტომატური მანქანა. (საბოლოო მდგომარეობები მითითებულია ორმაგი ჩარჩოთი.)
2. V2 = (a, b, c); L = o.
ნებისმიერი ავტომატი საბოლოო მდგომარეობების ცარიელი ნაკრებით აღიარებს ლ.
3. V3 = (a, b, c); L = V*.
V* არის თვითნებური სიგრძის ჯაჭვების ნაკრები.
ავტომატს, რომელსაც აქვს ერთი მდგომარეობა, რომელიც საბოლოოა, აქვს სამი
გადასვლა ამ მდგომარეობიდან იმავეზე

5. V5 = (0, 1); L = (ლუწი ორობითი რიცხვების ნაკრები)

6. V6 = (+, –, 0, ..., 9); L = (მთლიანი რიცხვითი მუდმივების ნაკრები)

7. V7 = (+, –, 0, ..., 9, "."); L = (ნამდვილი რიცხვების ნაკრები)

სინტაქსური დიაგრამები დიდ როლს თამაშობს კომპიუტერულ მეცნიერებაში. სინტაქსური
დიაგრამები არის მიმართული გრაფიკები ერთი შეყვანის, ერთი გამომავალი კიდით
და ეტიკეტირებული წვეროები. ისინი განსაზღვრავენ ენას და, შესაბამისად, გენერაციულია
ავტომატური ენების გრამატიკა.

მოქმედი ჯაჭვები: aab, aacabcb და ა.შ.
მაგალითებია Pascal და C ენების სინტაქსური დიაგრამები.
შემდეგი განცხადება შეიძლება დადასტურდეს: მოცემულია ნებისმიერი ავტომატური ენა
სინტაქსის დიაგრამა და პირიქით, ნებისმიერი სინტაქსის დიაგრამის გამოყენებით შეგიძლიათ
შექმენით სასრული ავტომატი (ზოგადად არადეტერმინისტული), რომელიც აღიარებს
ენა, რომელშიც მითითებულია სინტაქსის დიაგრამა.
სინტაქსური დიაგრამის საფუძველზე შესაბამისი ამომცნობი ავტომატის აგებით შეგვიძლია
შემდეგ დანერგეთ ეს მანქანა ან აპარატურაში ან პროგრამულ უზრუნველყოფაში. ამრიგად,
სინტაქსური დიაგრამები ემსახურება არა მხოლოდ თაობას, არამედ ამოცნობას
ავტომატური ენები.

1.9.5. ინტელექტუალური საინფორმაციო სისტემის ინტერფეისი

კომპიუტერული ტექნოლოგიების განვითარების ანალიზი ვარაუდობს, რომ ის
მუდმივად ვითარდება ორი მიმართულებით.
პირველი მიმართულება დაკავშირებულია არსებული კომპიუტერების პარამეტრების გაუმჯობესებასთან,
მათი შესრულების გაზრდა, მათი ოპერატიული და დისკის მოცულობის გაზრდა
მეხსიერება, ასევე პროგრამული უზრუნველყოფის გაუმჯობესება და მოდიფიკაცია,
მიზნად ისახავს მათი ფუნქციების ეფექტურობის გაზრდას.
მეორე მიმართულება განსაზღვრავს ცვლილებებს ინფორმაციის დამუშავების ტექნოლოგიაში,
რაც იწვევს კომპიუტერული სისტემების გაუმჯობესებულ გამოყენებას. განვითარება ამაში
მიმართულება დაკავშირებულია ახალი ტიპის კომპიუტერების გაჩენასთან და თვისობრივად ახალი
პროგრამული ინსტრუმენტები, რომლებიც ავსებენ არსებულს.
პროგრამული უზრუნველყოფის განვითარება მიდის ინტერფეისის მომხმარებლის მეგობრობის გაზრდის გზაზე,
იმათ. მათი მენეჯმენტის ისეთი გამარტივება, რომ მომხმარებელს განსაკუთრებული არ სჭირდება
მომზადება და სისტემა ქმნის ყველაზე კომფორტულ პირობებს მისი მუშაობისთვის.
გამოთვლითი სისტემების გაუმჯობესების მთავარი სახელმძღვანელო არის მათი გადაქცევა
მოსახერხებელი პარტნიორი საბოლოო მომხმარებლისთვის მისი დროს პრობლემების გადაჭრისას
პროფესიული საქმიანობა.
უზრუნველყოს პროგრამული უზრუნველყოფის ყველაზე მოსახერხებელი ინტერფეისი
მომხმარებელი ჯერ ინტელექტუალური უნდა გახდეს. ინტელექტუალური ინტერფეისი,
საბოლოო მომხმარებლისა და კომპიუტერის პირდაპირი ურთიერთქმედების უზრუნველყოფა
პრობლემის გადაჭრისას, როგორც ადამიანი-მანქანის სისტემის ნაწილი, უნდა შეასრულოს სამი ჯგუფი
ფუნქციები:
მომხმარებელს აძლევს შესაძლებლობას დააყენოს კომპიუტერისთვის დავალება
აგზავნის მხოლოდ პრობლემის პირობებს (გადაჭრის პროგრამის მითითების გარეშე);
მომხმარებელს აძლევს შესაძლებლობას შექმნას პრობლემის გადაჭრის გარემო
პროფესიული საქმიანობის სფეროდან მხოლოდ ტერმინებისა და ცნებების გამოყენებით
მომხმარებლის, ინფორმაციის წარმოდგენის ბუნებრივი ფორმები;
მოქნილი დიალოგის უზრუნველყოფა სხვადასხვა საშუალებების გამოყენებით, მათ შორის
წინასწარ რეგულირდება, მომხმარებლის შესაძლო შეცდომების კორექტირებით.
სისტემის სტრუქტურა (ნახ. 1.45), რომელიც აკმაყოფილებს გადაწყვეტის ახალი ტექნოლოგიის მოთხოვნებს
დავალება შედგება სამი კომპონენტისგან:
აღმასრულებელი სისტემა, რომელიც არის საშუალებების ერთობლიობა,
პროგრამების განხორციელების უზრუნველყოფა;

ცოდნის ბაზა, რომელიც შეიცავს ცოდნის სისტემას პრობლემური გარემოს შესახებ;
ინტელექტუალური ინტერფეისი, რომელიც ადაპტაციის საშუალებას იძლევა
გამოთვლითი სისტემა მომხმარებლისთვის და მათ შორის საკომუნიკაციო სისტემა და
პრობლემის გადამჭრელი.
ეს სისტემა მნიშვნელოვნად განსხვავდება წინა ეტაპებზე შექმნილი სისტემისგან.
ინფორმატიკისა და კომპიუტერული ტექნოლოგიების განვითარება. უახლესი განხორციელების გზა
საინფორმაციო ტექნოლოგიები მოიცავს კომპიუტერული სისტემების გამოყენებას,
აგებული პრობლემის სფეროს ცოდნის წარმოდგენის საფუძველზე და
ინტელექტუალური ინტერფეისი.

ბრინჯი. 1.45. გამოყენებითი პრობლემების გადაჭრის თანამედროვე სისტემის სტრუქტურა

1.9.6. გამოყენებითი პრობლემების გადაჭრის თანამედროვე სისტემის სტრუქტურა

ხელოვნური ინტელექტის სისტემების განვითარება პირველ რიგში მოდელირების გზას გაჰყვა
ინდივიდუალური ცნობიერების ზოგადი ინტელექტუალური ფუნქციები. თუმცა განვითარება
კომპიუტერული ტექნოლოგია და პროგრამული უზრუნველყოფა 1990-იან წლებში. უარყოფს პროგნოზებს
წინა ათწლეულები მეხუთე თაობის კომპიუტერებზე გარდაუვალი გადასვლის შესახებ.
პროგრამული უზრუნველყოფის საკომუნიკაციო სისტემების დიდი ნაწილის ინტელექტუალური ფუნქციები ჩართულია
ბუნებრივ ენას ჯერ კიდევ არ ჰპოვა ფართო გამოყენება ინდუსტრიულ მასშტაბებზე.
ისეთი კონცეფცია, როგორიცაა „ახალი ინფორმაციის ინფორმაცია“, განიცადა დამახასიათებელი ინფლაცია.
ტექნოლოგია". თავდაპირველად, ეს კონცეფცია გულისხმობდა მონაცემთა ბაზის ინტელექტუალურ ინტერფეისს
მონაცემები, რაც საშუალებას აძლევს აპლიკაციის მომხმარებლებს უშუალოდ დაუკავშირდნენ მას
ბუნებრივი ენა. დღესდღეობით „ახალი საინფორმაციო ტექნოლოგიები“ ნიშნავს
უბრალოდ ტექნოლოგიები, რომლებიც იყენებენ კომპიუტერულ ტექნოლოგიას ინფორმაციის დამუშავებაში, ინ
მათ შორის ტექნოლოგიები, რომლებიც დაფუძნებულია ტექსტის დამმუშავებლებისა და ცხრილების გამოყენებაზე და
ასევე საინფორმაციო სისტემები.
გადაულახავი პრობლემების წინაშე, სისტემის შემქმნელებმა
"ზოგადი" ხელოვნური ინტელექტი, აიღეს გზა უფრო და უფრო დიდი
სპეციალიზაცია, ჯერ საექსპერტო სისტემების მიმართ, შემდეგ ინდივიდუალური

ძალიან სპეციფიკური ინტელექტუალური ფუნქციები ჩაშენებული ინსტრუმენტში
პროგრამული ინსტრუმენტები, რომლებიც აქამდე არ განიხილებოდა განვითარების სფეროდ
ხელოვნური ინტელექტი. მაგალითად, ასეთი სისტემები ახლა ხშირად აქვთ
ანალიტიკური მათემატიკური გამოთვლების შესაძლებლობები, ტექნიკური და
ბიზნეს ტექსტები, ტექსტის ამოცნობა სკანირების შემდეგ, გარჩევა
ფრაზები და წინადადებები, თვითშესწორება და ა.შ.
ხელოვნური ინტელექტის კვლევისა და განვითარების პარადიგმა თანდათანობით ხდება
მიმდინარეობს გადახედვა. როგორც ჩანს, პროგრამული სისტემების სწრაფი განვითარების შესაძლებლობა
ინდივიდუალური ცნობიერების ინტელექტუალური ფუნქციების მოდელირება, დიდწილად
ყველაზე ნაკლებად ამოწურული. აუცილებელია ყურადღება მიაქციოთ ახალ შესაძლებლობებს, რომლებიც
ღია საინფორმაციო სისტემები და ქსელები საზოგადოების ცნობიერებასთან მიმართებაში.
გამოთვლითი სისტემებისა და ქსელების განვითარება, როგორც ჩანს, იწვევს ახალი ტიპის შექმნას
საზოგადოების ცნობიერება, რომელშიც საინფორმაციო მედია ორგანულად იქნება ინტეგრირებული
როგორც ინფორმაციის დამუშავებისა და გადაცემის ტექნოლოგიური გარემო. ამ ადამიანობის შემდეგ
ეს იქნება ჰიბრიდული ადამიანი-მანქანის ინტელექტი, რომელიც მიიღებს არც ისე ბევრს მასშტაბით
ინდივიდუალური ცნობიერება ისევე როგორც სოციალური პრაქტიკის სფეროში.

საკონტროლო კითხვები

1. როგორია ხელოვნურზე კვლევის გაჩენისა და განვითარების ისტორია
ინტელექტი?
2. რა არის გამორჩეული პრობლემები ხელოვნური ინტელექტის სფეროში?
3. აღწერეთ კვლევის სფეროები ხელოვნურ ინტელექტში.
4. რა არის „ცოდნა“ ხელოვნური ინტელექტის სისტემების თვალსაზრისით?
5. როგორია ცოდნის წარმოდგენის მეთოდი პროდუქტების გამოყენებით?
6. რას ეფუძნება ცოდნის წარმოდგენა სემანტიკური ქსელის გამოყენებით?
7. როგორ შეიძლება ჩარჩო სისტემების გამოყენება ცოდნის წარმოსაჩენად?
8. რა განსხვავებაა ცოდნის წარმოდგენას ინტელექტუალურ სისტემებში და რეპრეზენტაციას შორის
მხოლოდ მონაცემები?
9. რას ნიშნავს ცნება „პრედიკატი“?

10. რა არის „რქის ფრაზა“?
11. როგორ ხდება ლოგიკური დასკვნა რეზოლუციის მეთოდის გამოყენებით?
12. შეამოწმეთ დე მორგანის კანონების მართებულობა: ~(X ^ Y) = (~X) v (~Y) და ~(X v Y) =
(~X) ^ (~Y).
13. რა მიმართულებით ვითარდება საინფორმაციო სისტემების ინტერფეისის ნაწილები?
14. როგორია პროგრამული ინტერფეისის კეთილგანწყობა?
15. როგორია მომავლის პერსპექტიული საინფორმაციო სისტემების სტრუქტურა?

ცნობილი პედაგოგები

• ლ.ა.პეტროსიანი - ფიზიკა-მათემატიკის მეცნიერებათა დოქტორი, პროფესორი, მათემატიკური თამაშების თეორიისა და სტატიკური გადაწყვეტილებების კათედრის პროფესორი. კვლევის სფერო: თამაშების მათემატიკური თეორია და მისი გამოყენება
• ა.იუ ალექსანდროვი - ფიზიკა-მათემატიკის მეცნიერებათა დოქტორი, პროფესორი, სამედიცინო და ბიოლოგიური სისტემების მართვის კათედრის პროფესორი. სამეცნიერო ხელმძღვანელობის სფერო: დინამიური სისტემების თეორიის ხარისხობრივი მეთოდები, სტაბილურობის თეორია, კონტროლის თეორია, არაწრფივი რხევების თეორია, მათემატიკური მოდელირება.
• ს.ნ.ანდრიანოვი - ფიზიკა-მათემატიკის მეცნიერებათა დოქტორი, პროფესორი, კომპიუტერული მოდელირებისა და მულტიპროცესორული სისტემების კათედრის პროფესორი. სამეცნიერო ხელმძღვანელობის სფერო: რთული დინამიური სისტემების მათემატიკური და კომპიუტერული მოდელირება კონტროლით
• ლ.კ.ბაბაჯანიანცი - ფიზიკა-მათემატიკის მეცნიერებათა დოქტორი, პროფესორი, კონტროლირებადი მოძრაობის მექანიკის კათედრის პროფესორი. სამეცნიერო ხელმძღვანელობის სფერო: ანალიტიკური და ციური მექანიკის მათემატიკური ამოცანები, კოსმოსური დინამიკა, არსებობისა და უწყვეტობის თეორემები ჩვეულებრივი დიფერენციალური განტოლებისთვის კოშის პრობლემის გადასაჭრელად, სტაბილურობის თეორია და კონტროლირებადი მოძრაობა, არასწორი ამოცანების გადაჭრის რიცხვითი მეთოდები, განაცხადის შექმნა. პროგრამული პაკეტები
• V. M. Bure - ტექნიკურ მეცნიერებათა დოქტორი, ასოცირებული პროფესორი, მათემატიკური თამაშების თეორიისა და სტატიკური ამონახსნების კათედრის პროფესორი. სამეცნიერო ხელმძღვანელობის სფერო: ალბათურ-სტატისტიკური მოდელირება, მონაცემთა ანალიზი
• ე.იუ.ბუტირსკი - ფიზიკა-მათემატიკის მეცნიერებათა დოქტორი, პროფესორი, სანქტ-პეტერბურგის სახელმწიფო უნივერსიტეტის კონტროლის თეორიის კათედრის პროფესორი. სამეცნიერო ხელმძღვანელობის სფერო: მენეჯმენტის თეორია
• E. I. Veremey - ფიზიკა-მათემატიკის მეცნიერებათა დოქტორი, პროფესორი, კომპიუტერული ტექნოლოგიებისა და სისტემების კათედრის პროფესორი. სამეცნიერო ხელმძღვანელობის სფერო: მათემატიკური მეთოდებისა და გამოთვლითი ალგორითმების შემუშავება კონტროლის სისტემებისა და მათი კომპიუტერული მოდელირების მეთოდების ოპტიმიზაციისთვის.
• ე.ვ.გრომოვა - ფიზიკა-მათემატიკის მეცნიერებათა კანდიდატი, ასოცირებული პროფესორი, მათემატიკური თამაშების თეორიისა და სტატისტიკური გადაწყვეტილებების კათედრის ასოცირებული პროფესორი. სამეცნიერო ხელმძღვანელობის სფერო: თამაშების თეორია, დიფერენციალური თამაშები, კოოპერატიული თამაშების თეორია, თამაშების თეორიის გამოყენება მენეჯმენტში, ეკონომიკასა და ეკოლოგიაში, მათემატიკური სტატისტიკა, სტატისტიკური ანალიზი მედიცინასა და ბიოლოგიაში.
• O. I. Drivotin - ფიზიკა-მათემატიკის მეცნიერებათა დოქტორი, უფროსი მეცნიერ თანამშრომელი, ელექტროფიზიკური აღჭურვილობის მართვის სისტემების თეორიის კათედრის პროფესორი. სამეცნიერო ხელმძღვანელობის სფერო: დამუხტული ნაწილაკების სხივების დინამიკის მოდელირება და ოპტიმიზაცია, ველის კლასიკური თეორიის თეორიული და მათემატიკური ამოცანები, მათემატიკური ფიზიკის ზოგიერთი პრობლემა, კომპიუტერული ტექნოლოგიები ფიზიკურ ამოცანებში.
• ნ.ვ.ეგოროვი - ფიზიკა-მათემატიკის მეცნიერებათა დოქტორი, პროფესორი, ელექტრომექანიკური და კომპიუტერული სისტემების მოდელირების კათედრის პროფესორი. სამეცნიერო ხელმძღვანელობის სფერო: საინფორმაციო-ექსპერტიული და ინტელექტუალური სისტემები, გამოთვლითი მოწყობილობებისა და ელექტრომექანიკური სისტემების სტრუქტურული ელემენტების მათემატიკური, ფიზიკური და სრულმასშტაბიანი მოდელირება, ელექტრონისა და იონური სხივების დიაგნოსტიკური სისტემები, ემისიის ელექტრონიკა და მონიტორინგის მეთოდების ფიზიკური ასპექტები. და აკონტროლებს მყარი ზედაპირის თვისებებს
• ა.პ.ჟაბკო - ფიზიკა-მათემატიკის მეცნიერებათა დოქტორი, პროფესორი, კონტროლის თეორიის კათედრის პროფესორი. სამეცნიერო ხელმძღვანელობის სფერო: დიფერენციალური განსხვავებების სისტემები, ძლიერი სტაბილურობა, პლაზმური კონტროლის სისტემების ანალიზი და სინთეზი
• ვ.ვ.ზახაროვი - ფიზიკა-მათემატიკის მეცნიერებათა დოქტორი, პროფესორი, ენერგეტიკული სისტემების მათემატიკური მოდელირების კათედრის პროფესორი. სამეცნიერო ხელმძღვანელობის სფერო: ოპტიმალური კონტროლი, თამაშის თეორია და აპლიკაციები, ოპერაციების კვლევა, გამოყენებითი მათემატიკური (ინტელექტუალური) ლოჯისტიკა, მოძრაობის ნაკადის თეორია
• N. A. Zenkevich - მათემატიკური თამაშების თეორიისა და სტატისტიკური გადაწყვეტილებების კათედრის ასოცირებული პროფესორი. სამეცნიერო ხელმძღვანელობის სფერო: თამაშების თეორია და მისი გამოყენება მენეჯმენტში, კონფლიქტით კონტროლირებადი პროცესების თეორია, გადაწყვეტილების მიღების რაოდენობრივი მეთოდები, ეკონომიკური და ბიზნეს პროცესების მათემატიკური მოდელირება.
• ა.ვ.ზუბოვი - ფიზიკა-მათემატიკის მეცნიერებათა დოქტორი, ასოცირებული პროფესორი, მიკროპროცესორული მართვის სისტემების მათემატიკური თეორიის კათედრის ასოცირებული პროფესორი. კვლევის სფერო: მონაცემთა ბაზის მართვა და ოპტიმიზაცია
• ა.მ.კამაჩკინი - ფიზიკა-მათემატიკის მეცნიერებათა დოქტორი, პროფესორი, უმაღლესი მათემატიკის კათედრის პროფესორი. სამეცნიერო ხელმძღვანელობის სფერო: დინამიური სისტემების თეორიის ხარისხობრივი მეთოდები, არაწრფივი რხევების თეორია, არაწრფივი დინამიური პროცესების მათემატიკური მოდელირება, არაწრფივი ავტომატური მართვის სისტემების თეორია.
• ვ.ვ.კარელინი - ფიზიკა-მათემატიკის მეცნიერებათა კანდიდატი, ასოცირებული პროფესორი, მოდელირების მართვის სისტემების მათემატიკური თეორიის კათედრის ასოცირებული პროფესორი. სამეცნიერო ხელმძღვანელობის სფერო: იდენტიფიკაციის მეთოდები; არაგლუვი ანალიზი; დაკვირვებადობა; ადაპტური კონტროლი
• ა.ნ.კვიტკო - ფიზიკა-მათემატიკის მეცნიერებათა დოქტორი, პროფესორი, საინფორმაციო სისტემების კათედრის პროფესორი. სამეცნიერო ხელმძღვანელობის სფერო: კონტროლირებადი სისტემების სასაზღვრო მნიშვნელობის პრობლემები; სტაბილიზაცია, დაპროგრამებული მოძრაობების ოპტიმიზაციის მეთოდები, საჰაერო კოსმოსური კომპლექსების და სხვა ტექნიკური ობიექტების მოძრაობის კონტროლი, ინტელექტუალური მართვის სისტემების კომპიუტერის დახმარებით დიზაინის ალგორითმების შემუშავება.
• ვ.ვ.კოლბინი - ფიზიკა-მათემატიკის მეცნიერებათა დოქტორი, პროფესორი, ეკონომიკური გადაწყვეტილებების მათემატიკური თეორიის კათედრის პროფესორი. სამეცნიერო ხელმძღვანელობის სფერო: მათემატიკა
• ვ.ვ.კორნიკოვი - ფიზიკა-მათემატიკის მეცნიერებათა კანდიდატი, ასოცირებული პროფესორი, სამედიცინო და ბიოლოგიური სისტემების მართვის დეპარტამენტის ასოცირებული პროფესორი. სამეცნიერო ხელმძღვანელობის სფერო: სტოქასტური მოდელირება ბიოლოგიაში, მედიცინასა და ეკოლოგიაში, მრავალვარიანტული სტატისტიკური ანალიზი, მათემატიკური მეთოდების შემუშავება მრავალკრიტერიუმიანი შეფასებისა და გაურკვევლობის პირობებში გადაწყვეტილების მიღებისათვის, გადაწყვეტილების მიღების სისტემები ფინანსური მართვის პრობლემებში, მათემატიკური მეთოდები არაციფრული და არასრული ინფორმაციის გაანალიზება, გაურკვევლობისა და რისკის ბაიესის მოდელები
• ე.დ.კოტინა - ფიზიკა-მათემატიკის მეცნიერებათა დოქტორი, ასოცირებული პროფესორი, კონტროლის თეორიის კათედრის პროფესორი. სამეცნიერო ხელმძღვანელობის სფერო: დიფერენციალური განტოლებები, კონტროლის თეორია, მათემატიკური მოდელირება, ოპტიმიზაციის მეთოდები, დამუხტული ნაწილაკების სხივების დინამიკის ანალიზი და ფორმირება, მათემატიკური და კომპიუტერული მოდელირება ბირთვულ მედიცინაში.
• დ.ვ.კუზიუტინი - ფიზიკა-მათემატიკის მეცნიერებათა კანდიდატი, ასოცირებული პროფესორი, მათემატიკური თამაშების თეორიისა და სტატისტიკური გადაწყვეტილებების დეპარტამენტის ასოცირებული პროფესორი. სამეცნიერო ხელმძღვანელობის სფერო: თამაშების მათემატიკური თეორია, ოპტიმალური კონტროლი, მათემატიკური მეთოდები და მოდელები ეკონომიკასა და მენეჯმენტში.
• გ.ი.კურბატოვა - ფიზიკა-მათემატიკის მეცნიერებათა დოქტორი, პროფესორი, ელექტრომექანიკური და კომპიუტერული სისტემების მოდელირების კათედრის პროფესორი. სამეცნიერო ხელმძღვანელობის სფერო: არათანაბარი პროცესები არაჰომოგენური მედიის მექანიკაში; კომპიუტერული სითხის დინამიკა ნეკერჩხლის გარემოში, გრადიენტური ოპტიკის პრობლემები, ოფშორული მილსადენებით გაზის ნარევების ტრანსპორტირების მოდელირების პრობლემები
• ო.ა.მალაფეევი - ფიზიკა-მათემატიკის მეცნიერებათა დოქტორი, პროფესორი, სოციალური და ეკონომიკური სისტემების მოდელირების კათედრის პროფესორი. სამეცნიერო ხელმძღვანელობის სფერო: კონკურენტული პროცესების მოდელირება სოციალურ-ეკონომიკურ სფეროში, არაწრფივი დინამიური კონფლიქტებით კონტროლირებადი სისტემების კვლევა.
• ს.ე.მიხეევი - ფიზიკა-მათემატიკის მეცნიერებათა დოქტორი, ასოცირებული პროფესორი, პეტერბურგის სახელმწიფო უნივერსიტეტის მოდელირების მართვის სისტემების მათემატიკური თეორიის კათედრის ასოცირებული პროფესორი. სამეცნიერო ხელმძღვანელობის სფერო: არაწრფივი პროგრამირება, რიცხვითი მეთოდების კონვერგენციის დაჩქარება, ვიბრაციების მოდელირება და ადამიანის ყურის მიერ ხმის აღქმა, დიფერენციალური თამაშები, ეკონომიკური პროცესების მართვა.
• ვ.დ.ნოგინი - ფიზიკა-მათემატიკის მეცნიერებათა დოქტორი, პროფესორი, კონტროლის თეორიის კათედრის პროფესორი. სამეცნიერო ხელმძღვანელობის სფერო: გადაწყვეტილების თეორიის თეორიული, ალგორითმული და გამოყენებითი საკითხები რამდენიმე კრიტერიუმის არსებობით.
• A. D. Ovsyannikov - ფიზიკა-მათემატიკის მეცნიერებათა კანდიდატი, პროგრამირების ტექნოლოგიების კათედრის ასოცირებული პროფესორი. სამეცნიერო ხელმძღვანელობის სფერო: კომპიუტერული მოდელირება, გამოთვლითი მეთოდები, დამუხტული ნაწილაკების დინამიკის მოდელირება და ოპტიმიზაცია ამაჩქარებლებში, პლაზმური პარამეტრების მოდელირება და ოპტიმიზაცია ტოკამაკებში.
• დ.ა. ოვსიანიკოვი - ფიზიკა-მათემატიკის მეცნიერებათა დოქტორი, პროფესორი, ელექტროფიზიკური აღჭურვილობის მართვის სისტემების თეორიის კათედრის პროფესორი. სამეცნიერო ხელმძღვანელობის სფერო: დამუხტული ნაწილაკების სხივების კონტროლი, კონტროლი გაურკვევლობის პირობებში, აჩქარების და ფოკუსირების სტრუქტურების ოპტიმიზაციის მათემატიკური მეთოდები, ელექტრო მოწყობილობების მართვის მათემატიკური მეთოდები.
• I. V. Olemskoy - ფიზიკა-მათემატიკის მეცნიერებათა დოქტორი, ასოცირებული პროფესორი, საინფორმაციო სისტემების დეპარტამენტის პროფესორი. სამეცნიერო ხელმძღვანელობის სფერო: ჩვეულებრივი დიფერენციალური განტოლებების ამოხსნის რიცხვითი მეთოდები
• ა.ა.პეჩნიკოვი - ტექნიკის მეცნიერებათა დოქტორი, ასოცირებული პროფესორი, პროგრამირების ტექნოლოგიების კათედრის პროფესორი. სამეცნიერო ხელმძღვანელობის სფერო: ვებომეტრია, პრობლემაზე ორიენტირებული სისტემები ვებ ტექნოლოგიებზე დაფუძნებული, მულტიმედიური საინფორმაციო სისტემები, დისკრეტული მათემატიკა და მათემატიკური კიბერნეტიკა, პროგრამული სისტემები და მოდელები, სოციალური და ეკონომიკური პროცესების მათემატიკური მოდელირება.
• ლ.ნ.პოლიაკოვა - ფიზიკა-მათემატიკის მეცნიერებათა დოქტორი, პროფესორი, მოდელირების მართვის სისტემების მათემატიკური თეორიის კათედრის პროფესორი. სამეცნიერო ხელმძღვანელობის სფერო: არაგლუვი ანალიზი, ამოზნექილი ანალიზი, არაგლუვი ოპტიმიზაციის ამოცანების გადაჭრის რიცხვითი მეთოდები (მაქსიმალური ფუნქციის მინიმიზაცია, ამოზნექილი ფუნქციების განსხვავება), მრავალმნიშვნელოვანი რუკების თეორია.
• ა.ვ.პრასოლოვი - ფიზიკა-მათემატიკის მეცნიერებათა დოქტორი, პროფესორი, ეკონომიკური სისტემების მოდელირების კათედრის პროფესორი. სამეცნიერო ხელმძღვანელობის სფერო: ეკონომიკური სისტემების მათემატიკური მოდელირება, პროგნოზირების სტატისტიკური მეთოდები, დიფერენციალური განტოლებები შემდგომი ეფექტებით.
• ს.ლ.სერგეევი - ფიზიკა-მათემატიკის მეცნიერებათა კანდიდატი, ასოცირებული პროფესორი, პროგრამირების ტექნოლოგიების კათედრის ასოცირებული პროფესორი. სამეცნიერო ხელმძღვანელობის სფერო: თანამედროვე საინფორმაციო ტექნოლოგიების ინტეგრაცია და გამოყენება, ავტომატური კონტროლი, კომპიუტერული მოდელირება.
• M. A. Skopina - ფიზიკა-მათემატიკის მეცნიერებათა დოქტორი, პროფესორი, უმაღლესი მათემატიკის კათედრის პროფესორი. სამეცნიერო ხელმძღვანელობის სფერო: ტალღის თეორია, ჰარმონიული ანალიზი, ფუნქციების მიახლოების თეორია
• გ.შ.თამასიანი - ფიზიკა-მათემატიკის მეცნიერებათა კანდიდატი, ასოცირებული პროფესორი, მოდელირების მართვის სისტემების მათემატიკური თეორიის კათედრის ასოცირებული პროფესორი. სამეცნიერო ხელმძღვანელობის სფერო: არაგლუვი ანალიზი, არადიფერენცირებადი ოპტიმიზაცია, ამოზნექილი ანალიზი, არაგლუვი ოპტიმიზაციის ამოცანების გადაჭრის რიცხვითი მეთოდები, ვარიაციების გაანგარიშება, კონტროლის თეორია, გამოთვლითი გეომეტრია.
• ს.ი.ტარაშნინა - ფიზიკა-მათემატიკის მეცნიერებათა კანდიდატი, ასოცირებული პროფესორი, მათემატიკური თამაშების თეორიისა და სტატისტიკური გადაწყვეტილებების კათედრის ასოცირებული პროფესორი. სამეცნიერო ხელმძღვანელობის სფერო: თამაშების მათემატიკური თეორია, კოოპერატიული თამაშები, დევნის თამაშები, სტატისტიკური მონაცემების ანალიზი
• I. B. Tokin - ბიოლოგიურ მეცნიერებათა დოქტორი, პროფესორი, სამედიცინო და ბიოლოგიური სისტემების მართვის კათედრის პროფესორი. სამეცნიერო ხელმძღვანელობის სფერო: ძუძუმწოვრების უჯრედებზე რადიაციის გავლენის მოდელირება; უჯრედების მეტასტაბილური მდგომარეობის ანალიზი, დაზიანებული უჯრედების ავტორეგულაციისა და აღდგენის პროცესები, ქსოვილოვანი სისტემების აღდგენის მექანიზმები გარე ზემოქმედების ქვეშ; ადამიანის ეკოლოგია
• ა.იუ.უტეშევი - ფიზიკა-მათემატიკის მეცნიერებათა დოქტორი, პროფესორი, სამედიცინო და ბიოლოგიური სისტემების მართვის კათედრის პროფესორი. სამეცნიერო ხელმძღვანელობის სფერო: სიმბოლური (ანალიტიკური) ალგორითმები პოლინომიური განტოლებებისა და უტოლობების სისტემებისთვის; გამოთვლითი გეომეტრია; რიცხვების თეორიის გამოთვლითი ასპექტები, კოდირება, დაშიფვრა; დიფერენციალური განტოლებების ხარისხობრივი თეორია; ობიექტების ოპტიმალური ადგილმდებარეობის პრობლემა (ობიექტის მდებარეობა)
• ვ.ლ.ხარიტონოვი - ფიზიკა-მათემატიკის მეცნიერებათა დოქტორი, კონტროლის თეორიის კათედრის პროფესორი. სამეცნიერო ხელმძღვანელობის სფერო: კონტროლის თეორია, ჩამორჩენილი განტოლებები, სტაბილურობა და ძლიერი სტაბილურობა
• ს.ვ.ჩისტიაკოვი - ფიზიკა-მათემატიკის მეცნიერებათა დოქტორი, პეტერბურგის სახელმწიფო უნივერსიტეტის თამაშების მათემატიკური თეორიისა და სტატისტიკური გადაწყვეტილებების კათედრის პროფესორი. სამეცნიერო ხელმძღვანელობის სფერო: ოპტიმალური კონტროლის თეორია, თამაშების თეორია, მათემატიკური მეთოდები ეკონომიკაში
• ვ.ი.შიშკინი - მედიცინის მეცნიერებათა დოქტორი, პროფესორი, ფუნქციონალური სისტემების დიაგნოსტიკის კათედრის პროფესორი. სამეცნიერო ხელმძღვანელობის სფერო: მათემატიკური მოდელირება ბიოლოგიასა და მედიცინაში, მათემატიკური მოდელების გამოყენება დიაგნოსტიკური მეთოდებისა და დაავადების პროგნოზის შემუშავებისთვის, კომპიუტერული პროგრამული უზრუნველყოფა მედიცინაში, ტექნოლოგიური პროცესების მათემატიკური მოდელირება სამედიცინო დიაგნოსტიკური მოწყობილობების ელემენტარული ბაზის წარმოებისთვის.
• A. S. Shmyrov - ფიზიკა-მათემატიკის მეცნიერებათა დოქტორი, პროფესორი, სანქტ-პეტერბურგის სახელმწიფო უნივერსიტეტის კონტროლირებადი მოძრაობის მექანიკის კათედრის პროფესორი. სამეცნიერო ხელმძღვანელობის სფერო: ოპტიმიზაციის მეთოდები კოსმოსურ დინამიკაში, ხარისხობრივი მეთოდები ჰამილტონის სისტემებში, განაწილების ფუნქციების დაახლოება, კომეტა-ასტეროიდის საფრთხის წინააღმდეგ ბრძოლის მეთოდები.

აკადემიური პარტნიორები

• ნ.ნ. კრასოვსკის სახელობის მათემატიკისა და მექანიკის ინსტიტუტი, რუსეთის მეცნიერებათა აკადემიის ურალის ფილიალი (ეკატერინბურგი)
• V.A. Trapeznikov RAS მენეჯმენტის პრობლემების ინსტიტუტი (მოსკოვი)
• რუსეთის მეცნიერებათა აკადემიის კარელიის სამეცნიერო ცენტრის გამოყენებითი მათემატიკური კვლევის ინსტიტუტი (პეტროზავოდსკი)

პროექტები და გრანტები

პროგრამის ფარგლებში განხორციელდა

• RFBR გრანტი 16-01-20400 „მეათე საერთაშორისო კონფერენციის ორგანიზების პროექტი „თამაშების თეორია და მენეჯმენტი“ (GTM2016)“, 2016 წ. ხელმძღვანელი - ლ.ა. პეტროსიანი
• პეტერბურგის სახელმწიფო უნივერსიტეტის გრანტი 9.38.245.2014 „ოპტიმალური პრინციპები დინამიურ და დიფერენციალურ თამაშებში ფიქსირებული და ცვალებადი კოალიციური სტრუქტურით“, 2014–2016 წწ. ხელმძღვანელი - ლ.ა. პეტროსიანი
• პეტერბურგის სახელმწიფო უნივერსიტეტის გრანტი 9.38.205.2014 „ახალი კონსტრუქციული მიდგომები არაგლუვ ანალიზსა და არადიფერენცირებად ოპტიმიზაციაში და მათი აპლიკაციები“, 2014–2016 წ. ხელმძღვანელი - ვ.ფ.დემიანოვი, ლ.ნ.პოლიაკოვა
• სანქტ-პეტერბურგის სახელმწიფო უნივერსიტეტის გრანტი 9.37.345.2015 „ციური სხეულების ორბიტალური მოძრაობის კონტროლი კომეტა-ასტეროიდის საშიშროების დასაძლევად“, 2015–2017 წწ. ხელმძღვანელი - ლ.ა. პეტროსიანი
• RFBR გრანტი No14-01-31521_mol_a „არაგლუვი ფუნქციების არაჰომოგენური მიახლოებები და მათი გამოყენება“, 2014–2015 წ. ხელმძღვანელი - გ.შ.თამასიანი

განხორციელდა პარტნიორ უნივერსიტეტებთან ერთად

• ცინგდაოს უნივერსიტეტთან (ჩინეთი) ერთობლივად - 17-51-53030 „რაციონალურობა და მდგრადობა თამაშებში ქსელებში“, 2017 წლიდან დღემდე. ხელმძღვანელი - ლ.ა. პეტროსიანი

საკვანძო პუნქტები

• პროგრამა შედგება საგანმანათლებლო და კვლევითი კომპონენტებისგან. საგანმანათლებლო კომპონენტი მოიცავს აკადემიური დისციპლინების შესწავლას, მათ შორის მათემატიკური კიბერნეტიკის მეთოდებს, დისკრეტულ მათემატიკას, კონტროლის სისტემების თეორიას, მათემატიკური პროგრამირებას, ოპერაციების კვლევის მათემატიკურ თეორიას და თამაშების თეორიას, ამოცნობისა და კლასიფიკაციის მათემატიკურ თეორიას, ოპტიმალური კონტროლის მათემატიკურ თეორიას და სასწავლო პრაქტიკა. სასწავლო პროგრამა ითვალისწინებს არჩევითი დისციპლინების კომპლექტს, რაც კურსდამთავრებულებს საშუალებას აძლევს შექმნან ინდივიდუალური სასწავლო განრიგი. ტრენინგის კვლევითი კომპონენტის მიზანია შედეგების მიღება, რომელთა სამეცნიერო ღირებულება და სიახლე საშუალებას იძლევა გამოქვეყნდეს სამეცნიერო ჟურნალებში, რომლებიც შედიან RSCI, WoS და Scopus-ის მეცნიერომეტრიულ მონაცემთა ბაზებში.
• ამ საგანმანათლებლო პროგრამის მისიაა მოამზადოს მაღალკვალიფიციური პერსონალი, რომელსაც შეუძლია თანამედროვე სამეცნიერო მიღწევების კრიტიკული ანალიზი და შეფასება, ახალი იდეების გენერირება კვლევისა და პრაქტიკული პრობლემების გადაჭრისას, მათ შორის ინტერდისციპლინურ სფეროებში.
• კურსდამთავრებულები, რომლებმაც დაასრულეს პროგრამა:
  • შეუძლიათ შექმნან და განახორციელონ კომპლექსური კვლევა, მათ შორის ინტერდისციპლინური კვლევები, ჰოლისტიკური სისტემური სამეცნიერო მსოფლმხედველობის საფუძველზე
  • მზად არის მონაწილეობა მიიღოს რუსული და საერთაშორისო კვლევითი ჯგუფების მუშაობაში მიმდინარე სამეცნიერო და სამეცნიერო-საგანმანათლებლო პრობლემების გადასაჭრელად და გამოიყენოს სამეცნიერო კომუნიკაციის თანამედროვე მეთოდები და ტექნოლოგიები სახელმწიფო და უცხო ენებზე.
  • შეუძლია დაგეგმოს და გადაჭრას საკუთარი პროფესიული და პიროვნული განვითარების პრობლემები, დამოუკიდებლად განახორციელოს კვლევითი საქმიანობა შესაბამის პროფესიულ სფეროში თანამედროვე კვლევის მეთოდებისა და საინფორმაციო და საკომუნიკაციო ტექნოლოგიების გამოყენებით, ასევე მზად იყოს სასწავლო საქმიანობისთვის უმაღლესი განათლების ძირითად საგანმანათლებლო პროგრამებში.

მან მას უწოდა ეფექტური ორგანიზაციის მეცნიერება და გორდონ პასკმა გააფართოვა განმარტება, რათა მოიცავდეს ინფორმაციის ნაკადებს „ნებისმიერი წყაროდან“, ვარსკვლავებიდან ტვინამდე.

კიბერნეტიკის სხვა განმარტების მიხედვით, შემოთავაზებული 1956 წელს L. Couffignal-ის მიერ (ინგლისური)კიბერნეტიკის ერთ-ერთი პიონერი, კიბერნეტიკა არის „მოქმედების ეფექტურობის უზრუნველყოფის ხელოვნება“.

კიდევ ერთი განმარტება შემოგვთავაზა ლუის კაუფმანმა (ინგლისური): "კიბერნეტიკა არის სისტემებისა და პროცესების შესწავლა, რომლებიც ურთიერთქმედებენ საკუთარ თავთან და ამრავლებენ საკუთარ თავს."

კიბერნეტიკური მეთოდები გამოიყენება იმ შემთხვევის შესასწავლად, როდესაც სისტემის მოქმედება გარემოში იწვევს გარკვეულ ცვლილებას გარემოში და ეს ცვლილება სისტემაზე გამოიხატება უკუკავშირის საშუალებით, რაც იწვევს სისტემის ქცევის ცვლილებებს. ამ "უკუკავშირის მარყუჟების" შესწავლა არის კიბერნეტიკის მეთოდები.

წარმოიშვა თანამედროვე კიბერნეტიკა, მათ შორის კვლევები კონტროლის სისტემების სხვადასხვა სფეროში, ელექტრული წრეების თეორია, მექანიკური ინჟინერია, მათემატიკური მოდელირება, მათემატიკური ლოგიკა, ევოლუციური ბიოლოგია, ნეირომეცნიერება, ანთროპოლოგია. ეს კვლევები გაჩნდა 1940 წელს, ძირითადად მეცნიერთა ნაშრომებში ე.წ. მეისის კონფერენციები (ინგლისური).

კვლევის სხვა სფეროები, რომლებმაც გავლენა მოახდინა ან გავლენა მოახდინა კიბერნეტიკის განვითარებაზე: კონტროლის თეორია, თამაშის თეორია, სისტემების თეორია (კიბერნეტიკის მათემატიკური ანალოგი), ფსიქოლოგია (განსაკუთრებით ნეიროფსიქოლოგია, ბიჰევიორიზმი, კოგნიტური ფსიქოლოგია) და ფილოსოფია.

ვიდეო თემაზე

კიბერნეტიკის სფერო

კიბერნეტიკის ობიექტია ყველა კონტროლირებადი სისტემა. სისტემები, რომელთა კონტროლიც შეუძლებელია, პრინციპში, არ არის კიბერნეტიკის შესწავლის ობიექტი. კიბერნეტიკა შემოაქვს ცნებებს, როგორიცაა კიბერნეტიკური მიდგომა, კიბერნეტიკური სისტემა. კიბერნეტიკური სისტემები განიხილება აბსტრაქტულად, მიუხედავად მათი მატერიალური ხასიათისა. კიბერნეტიკური სისტემების მაგალითებია ავტომატური რეგულატორები ტექნოლოგიაში, კომპიუტერებში, ადამიანის ტვინში, ბიოლოგიურ პოპულაციაში, ადამიანთა საზოგადოებაში. თითოეული ასეთი სისტემა არის ურთიერთდაკავშირებული ობიექტების ერთობლიობა (სისტემის ელემენტები), რომლებსაც შეუძლიათ ინფორმაციის აღქმა, დამახსოვრება და დამუშავება, ასევე მისი გაცვლა. კიბერნეტიკა ავითარებს ზოგად პრინციპებს მართვის სისტემებისა და გონებრივი მუშაობის ავტომატიზაციის სისტემების შესაქმნელად. კიბერნეტიკის პრობლემების გადაჭრის ძირითადი ტექნიკური საშუალება კომპიუტერია. მაშასადამე, კიბერნეტიკის, როგორც დამოუკიდებელი მეცნიერების (ნ. ვინერი, 1948) გაჩენა დაკავშირებულია ამ მანქანების შექმნასთან მე-20 საუკუნის 40-იან წლებში, ხოლო კიბერნეტიკის განვითარება თეორიულ და პრაქტიკულ ასპექტებში დაკავშირებულია ელექტრონული ტექნოლოგიების პროგრესთან. კომპიუტერული ტექნოლოგია.

რთული სისტემების თეორია

რთული სისტემების თეორია აანალიზებს რთული სისტემების ბუნებას და მათი უჩვეულო თვისებების მიზეზებს.

რთული ადაპტაციური სისტემის მოდელირების მეთოდი

გამოთვლებში

გამოთვლებში კიბერნეტიკის მეთოდები გამოიყენება მოწყობილობების გასაკონტროლებლად და ინფორმაციის გასაანალიზებლად.

ინჟინერიაში

კიბერნეტიკა ინჟინერიაში გამოიყენება სისტემის გაუმართაობის გასაანალიზებლად, რომელშიც მცირე შეცდომებმა და ხარვეზებმა შეიძლება გამოიწვიოს მთელი სისტემის უკმარისობა.

ეკონომიკასა და მენეჯმენტში

მათემატიკაში

ფსიქოლოგიაში

სოციოლოგიაში

ამბავი

ძველ საბერძნეთში ტერმინი "კიბერნეტიკა", რომელიც თავდაპირველად აღნიშნავდა მესაჭეების ხელოვნებას, გადატანითი მნიშვნელობით გამოიყენებოდა ქალაქის მმართველი სახელმწიფო მოღვაწის ხელოვნების აღსანიშნავად. ამ თვალსაზრისით, მას, კერძოდ, იყენებს პლატონი კანონებში.

ჯეიმს უოტი

პირველი ხელოვნური ავტომატური რეგულირების სისტემა, წყლის საათი, გამოიგონა ძველმა ბერძენმა მექანიკოსმა კტეზიბიუსმა. მის წყლის საათში წყალი მიედინებოდა წყაროდან, როგორიცაა სტაბილიზაციის ავზი, აუზში, შემდეგ აუზიდან საათის მექანიზმებზე. Ctesibius-ის მოწყობილობამ გამოიყენა კონუსის ფორმის ნაკადი, რათა აკონტროლოს წყლის დონე მის წყალსაცავში და შესაბამისად დაარეგულირა წყლის ნაკადის სიჩქარე წყალსაცავში წყლის მუდმივი დონის შესანარჩუნებლად ისე, რომ იგი არც გადაივსებულიყო და არც დრენაჟი. ეს იყო პირველი ხელოვნური, ნამდვილად ავტომატური, თვითრეგულირებადი მოწყობილობა, რომელიც არ საჭიროებდა რაიმე გარე ჩარევას უკუკავშირსა და კონტროლის მექანიზმებს შორის. მიუხედავად იმისა, რომ ისინი ბუნებრივად არ მოიხსენიებდნენ ამ კონცეფციას, როგორც კიბერნეტიკის მეცნიერებას (მათ მას ინჟინერიის დარგად თვლიდნენ), კტეზიბიუსი და სხვა უძველესი ოსტატები, როგორიცაა ჰერონ ალექსანდრიელი ან ჩინელი მეცნიერი სუ სონგი, მიჩნეულნი არიან პირველთა შორის, ვინც კიბერნეტიკას სწავლობს. პრინციპები. მაკორექტირებელი უკუკავშირის მქონე მანქანებში მექანიზმების შესწავლა თარიღდება მე-18 საუკუნის ბოლოს, როდესაც ჯეიმს უოტის ორთქლის ძრავა აღჭურვილი იყო საკონტროლო მოწყობილობით, ცენტრიდანული უკუკავშირის გამგებლით, ძრავის სიჩქარის გასაკონტროლებლად. ა. უოლასმა უკუკავშირი აღწერა, როგორც „აუცილებელია ევოლუციის პრინციპისთვის“ თავის ცნობილ 1858 წლის ნაშრომში. 1868 წელს დიდმა ფიზიკოსმა ჯ.მაქსველმა გამოაქვეყნა თეორიული სტატია საკონტროლო მოწყობილობებზე და ერთ-ერთმა პირველმა მიმოიხილა და გააუმჯობესა თვითრეგულირებადი მოწყობილობების პრინციპები. J. Uexküll-მა გამოიყენა უკუკავშირის მექანიზმი თავის ფუნქციური ციკლის მოდელში (გერმანული Funktionskreis) ცხოველების ქცევის ასახსნელად.

XX საუკუნე

თანამედროვე კიბერნეტიკა დაიწყო 1940-იან წლებში, როგორც კვლევის ინტერდისციპლინური სფერო, რომელიც აერთიანებს კონტროლის სისტემებს, ელექტრული წრედის თეორიას, მექანიკურ ინჟინერიას, ლოგიკური მოდელირებას, ევოლუციური ბიოლოგიას და ნეირომეცნიერებას. ელექტრონული კონტროლის სისტემები თარიღდება Bell Labs-ის ინჟინრის ჰაროლდ ბლეკის 1927 წლის ნამუშევრებით გამაძლიერებლების კონტროლისთვის უარყოფითი გამოხმაურების გამოყენების შესახებ. იდეებს ასევე აქვთ კავშირები ლუდვიგ ფონ ბერტალანფის ბიოლოგიურ მუშაობასთან ზოგადი სისტემების თეორიაში.

კიბერნეტიკა, როგორც სამეცნიერო დისციპლინა, ეფუძნებოდა ვინერის, მაკკალოხის და სხვათა ნაშრომებს, როგორებიც არიან W. R. Ashby და W. G. Walter.

უოლტერი იყო ერთ-ერთი პირველი, ვინც შექმნა ავტონომიური რობოტები ცხოველების ქცევის შესასწავლად. დიდ ბრიტანეთთან და შეერთებულ შტატებთან ერთად, საფრანგეთი მნიშვნელოვანი გეოგრაფიული მდებარეობა იყო ადრეული კიბერნეტიკისთვის.

ნორბერტ ვინერი

საფრანგეთში ყოფნის დროს ვინერმა მიიღო წინადადება დაწერა ესე, გამოყენებითი მათემატიკის ამ ნაწილის გაერთიანების თემაზე, რომელიც გვხვდება ბრაუნის მოძრაობის შესწავლაში (ე.წ. ვინერის პროცესი) და ტელეკომუნიკაციების თეორიაში. მომდევნო ზაფხულს, უკვე შეერთებულ შტატებში, მან გამოიყენა ტერმინი „კიბერნეტიკა“, როგორც სამეცნიერო თეორიის სათაური. სახელწოდება გამიზნული იყო „მიზანმიმართული მექანიზმების“ შესწავლის აღსაწერად და პოპულარული გახდა წიგნში კიბერნეტიკა, ანუ კონტროლი და კომუნიკაცია ცხოველებსა და მანქანაში (Hermann & Cie, Paris, 1948). დიდ ბრიტანეთში, Ratio Club ჩამოყალიბდა ამის გარშემო 1949 წელს. (ინგლისური).

კიბერნეტიკა სსრკ-ში

ჰოლანდიელი სოციოლოგები გეიერი და ვან დერ ზუვენი 1978 წელს მათ გამოავლინეს ახალი კიბერნეტიკის მრავალი მახასიათებელი. „ახალი კიბერნეტიკის ერთ-ერთი მახასიათებელია ის, რომ ის ინფორმაციას ხედავს, როგორც გარემოსთან ურთიერთქმედების მქონე ადამიანების მიერ შექმნილ და რეკონსტრუირებულ ინფორმაციას. ეს უზრუნველყოფს მეცნიერების ეპისტემოლოგიურ საფუძველს დამკვირვებლის თვალსაზრისით. ახალი კიბერნეტიკის კიდევ ერთი მახასიათებელია მისი წვლილი შემცირების პრობლემის დაძლევაში (წინააღმდეგობები მაკრო- და მიკროანალიზს შორის). ამრიგად, ის აკავშირებს ინდივიდს საზოგადოებასთან“. გეიერმა და ვან დერ ზუვენმა ასევე აღნიშნეს, რომ „კლასიკური კიბერნეტიკიდან ახალ კიბერნეტიკაზე გადასვლა იწვევს კლასიკური პრობლემებიდან ახალ პრობლემებზე გადასვლას. აზროვნების ეს ცვლილებები, სხვათა შორის, მოიცავს ცვლილებებს მართულ სისტემაზე აქცენტიდან მაკონტროლებელზე და ფაქტორზე, რომელიც წარმართავს მენეჯმენტის გადაწყვეტილებებს. და ახალი აქცენტი კომუნიკაციაზე მრავალ სისტემას შორის, რომლებიც ცდილობენ ერთმანეთის მართვას."

კიბერნეტიკა, დისციპლინა, რომელიც ეძღვნება ცხოველებში, ორგანიზაციებსა და მექანიზმებში კონტროლისა და საკომუნიკაციო სისტემების შესწავლას. ტერმინი ამ მნიშვნელობით პირველად 1948 წელს გამოიყენა ნორბერტ ვინერმა. სამეცნიერო და ტექნიკური ლექსიკონი

კიბერნეტიკა - კიბერნეტიკა [ne], -i; და. [ბერძნულიდან kybernētikē - მესაჭე, მესაჭე] ორგანიზებულ სისტემებში (მანქანებში, ცოცხალ ორგანიზმებსა და საზოგადოებაში) კონტროლისა და საკომუნიკაციო პროცესების ზოგადი კანონების მეცნიერება. ◁ კიბერნეტიკური, ოჰ, ოჰ. K სისტემა. კუზნეცოვის განმარტებითი ლექსიკონი

კიბერნეტიკა - არსებითი სახელი, სინონიმების რაოდენობა: 2 ნეიროკიბერნეტიკა 1 იმპერიალიზმის კორუმპირებული გოგონა 2 რუსული სინონიმების ლექსიკონი

კიბერნეტიკა - ორფ. კიბერნეტიკა, -და ლოპატინის მართლწერის ლექსიკონი

კიბერნეტიკა - (ეკონომიკური) (ბერძნულიდან kybernetike - მენეჯმენტის ხელოვნება) მეცნიერება ეკონომიკური სისტემების მართვის ზოგადი პრინციპების და მართვის პროცესებში ინფორმაციის გამოყენების შესახებ. ტერმინების ეკონომიკური ლექსიკონი

კიბერნეტიკა - კიბერნეტიკა w. 1. სამეცნიერო დისციპლინა, რომელიც შეისწავლის ინფორმაციის მიღების, შენახვისა და გადაცემის ზოგად სქემებს ორგანიზებულ სისტემებში (მანქანებში, ცოცხალ ორგანიზმებში და საზოგადოებაში). 2. ამ დისციპლინის თეორიული საფუძვლების შემცველი აკადემიური საგანი. ეფრემოვას განმარტებითი ლექსიკონი

კიბერნეტიკა - I კიბერნეტიკა მედიცინაში. კიბერნეტიკა არის მეცნიერება კონტროლის ზოგადი კანონების შესახებ ნებისმიერი ბუნების სისტემებში - ბიოლოგიური, ტექნიკური, სოციალური. კვლევის მთავარი ობიექტი... სამედიცინო ენციკლოპედია

კიბერნეტიკა - კიბერნეტიკა, კიბერნეტიკა, კიბერნეტიკა, კიბერნეტიკა, კიბერნეტიკა, კიბერნეტიკა, კიბერნეტიკა, კიბერნეტიკა, კიბერნეტიკა, კიბერნეტიკა, კიბერნეტიკა, კიბერნეტიკა, კიბერნეტიკა ზალიზნიაკის გრამატიკული ლექსიკონი

კიბერნეტიკა - კიბერნეტიკა [ne], და, w. მეცნიერება კონტროლის პროცესებისა და ინფორმაციის გადაცემის ზოგადი კანონების შესახებ მანქანებში, ცოცხალ ორგანიზმებსა და საზოგადოებაში. | ადგ. კიბერნეტიკული, ოჰ, ოჰ. ოჟეგოვის განმარტებითი ლექსიკონი

კიბერნეტიკა - კიბერნეტიკა (ბერძნულიდან kybernetike - მენეჯმენტის ხელოვნება) - მეცნიერება მენეჯმენტის, კომუნიკაციისა და ინფორმაციის დამუშავების შესახებ. კვლევის ძირითად ობიექტს წარმოადგენს ე.წ. კიბერნეტიკური სისტემები განიხილება აბსტრაქტულად, მიუხედავად მათი მატერიალური ხასიათისა. დიდი ენციკლოპედიური ლექსიკონი

კიბერნეტიკა - I კიბერნეტიკა (ბერძნულიდან kybernetike - კონტროლის ხელოვნება, kybernáo -დან - ვმართავ, ვაკონტროლებ) მეცნიერება კონტროლის, კომუნიკაციისა და ინფორმაციის დამუშავების შესახებ (იხ. ინფორმაცია). კიბერნეტიკის საგანი. კვლევის მთავარი ობიექტი... დიდი საბჭოთა ენციკლოპედია

კიბერნეტიკა - კიბერნეტიკა (ბერძნულიდან kyberne - tice - მართვის ხელოვნება) - ინგლისური. კიბერნეტიკა; გერმანული კიბერნეტიკა. მეცნიერება მანქანებში, ცოცხალ ორგანიზმებსა და საზოგადოებაში ინფორმაციის მიღების, შენახვის, გადაცემისა და დამუშავების ზოგადი კანონების შესახებ. გამოყენების სფეროდან გამომდინარე, არის პოლიტიკური, ეკონომიკური. და სოციალური TO. სოციოლოგიური ლექსიკონი

კიბერნეტიკა - მეცნიერება კონტროლის, კომუნიკაციისა და ინფორმაციის დამუშავების შესახებ. კვლევის მთავარი ობიექტია ყველაზე მრავალფეროვანი მატერიალური ბუნების კიბერნეტიკური სისტემები: ავტომატური რეგულატორები ტექნოლოგიაში, კომპიუტერებში, ადამიანის ტვინში, ბიოლოგიურ პოპულაციაში... ტექნიკა. თანამედროვე ენციკლოპედია

კიბერნეტიკა - -ი, ფ. ორგანიზებულ სისტემებში (მანქანებში, ცოცხალ ორგანიზმებში და საზოგადოებაში) კონტროლისა და კომუნიკაციის პროცესების ზოგადი კანონების მეცნიერება. [ბერძნულიდან κυβερνήτης - მესაჭე, საჭე] მცირე აკადემიური ლექსიკონი

მათემატიკური მოდელირების შესაძლებლობები

ნებისმიერი მოდელირების ობიექტი ხასიათდება თვისებრივი და რაოდენობრივი მახასიათებლებით. მათემატიკური მოდელირება უპირატესობას ანიჭებს სისტემების განვითარების რაოდენობრივ მახასიათებლებსა და შაბლონებს. ეს მოდელირება დიდწილად აბსტრაქტებს სისტემის სპეციფიკურ შინაარსს, მაგრამ აუცილებლად ითვალისწინებს მას, როდესაც ცდილობს სისტემის ჩვენებას მათემატიკის აპარატის მეშვეობით. მათემატიკური მოდელირების ჭეშმარიტება, ისევე როგორც ზოგადად მათემატიკა, მოწმდება არა კონკრეტულ ემპირიულ სიტუაციასთან კორელაციით, არამედ სხვა დებულებებიდან გამოყვანის ფაქტით.

მათემატიკური მოდელირება არის ინტელექტუალური საქმიანობის ფართო სფერო. ეს მოდელის მათემატიკური აღწერის შექმნის საკმაოდ რთული პროცესია. იგი მოიცავს რამდენიმე ეტაპს. N.P. Buslenko გამოყოფს სამ ძირითად ეტაპს: მნიშვნელოვანი აღწერილობის აგება, ფორმალიზებული სქემის შექმნა და მათემატიკური მოდელის შექმნა. ჩვენი აზრით, მათემატიკური მოდელირება შედგება ოთხი ეტაპისგან:

პირველი - ობიექტის ან პროცესის შინაარსიანი აღწერა, როდესაც იდენტიფიცირებულია სისტემის ძირითადი კომპონენტები და სისტემის კანონები. მასში შედის სისტემის ცნობილი მახასიათებლებისა და პარამეტრების რიცხვითი მნიშვნელობები;

მეორე - გამოყენებული პრობლემის ფორმულირება ან სისტემის მნიშვნელოვანი აღწერის ფორმალიზების ამოცანა. გამოყენებითი პრობლემა შეიცავს კვლევითი იდეების, ძირითადი დამოკიდებულებების, აგრეთვე კითხვის ფორმულირებას, რომლის გადაწყვეტა მიიღწევა სისტემის ფორმალიზების გზით;

მესამე - ობიექტის ან პროცესის ფორმალიზებული დიაგრამის აგება, რომელიც გულისხმობს ძირითადი მახასიათებლებისა და პარამეტრების არჩევას, რომლებიც გამოყენებული იქნება ფორმალიზაციის დროს;

მეოთხე - ფორმალიზებული სქემის გარდაქმნა მათემატიკურ მოდელად, როდესაც მიმდინარეობს შესაბამისი მათემატიკური ფუნქციების შექმნა ან შერჩევა.

სისტემის მათემატიკური მოდელის შექმნის პროცესში უაღრესად მნიშვნელოვან როლს ასრულებს ფორმალიზაცია, რომელიც გაგებულია, როგორც კვლევის სპეციფიკური ტექნიკა, რომლის მიზანია ცოდნის გარკვევა მისი ფორმის იდენტიფიცირებით (ორგანიზაციის მეთოდი, სტრუქტურა, როგორც კავშირი. შინაარსობრივ კომპონენტებს შორის). ფორმალიზაციის პროცედურა გულისხმობს სიმბოლოების დანერგვას. როგორც A.K. სუხოტინი აღნიშნავს: „კონტენტის არეალის ფორმალიზება ნიშნავს ხელოვნური ენის შექმნას, რომელშიც ცნებები ჩანაცვლდება სიმბოლოებით, ხოლო განცხადებები ჩანაცვლებულია სიმბოლოების კომბინაციით (ფორმულებით). გაანგარიშება იქმნება, როდესაც ზოგიერთი სიმბოლური კომბინაციიდან, შესაბამისად ფიქსირებული წესები, სხვათა მიღება შესაძლებელია“. ამავდროულად, ფორმალიზაციის წყალობით, ვლინდება ინფორმაცია, რომელიც არ არის აღბეჭდილი აზრობრივი ანალიზის დონეზე. ცხადია, რომ ფორმალიზაცია რთულია რთულ სისტემებთან მიმართებაში, რომლებიც ხასიათდება კავშირების სიმდიდრით და მრავალფეროვნებით.

მათემატიკური მოდელის შექმნის შემდეგ, მისი გამოყენება იწყებს რაიმე რეალური პროცესის შესწავლას. ამ შემთხვევაში პირველ რიგში განისაზღვრება საწყისი პირობებისა და საჭირო რაოდენობების ნაკრები. აქ მოდელთან მუშაობის რამდენიმე გზაა შესაძლებელი: მისი ანალიტიკური შესწავლა სპეციალური გარდაქმნებისა და პრობლემის გადაჭრის გზით; რიცხვითი ამოხსნის მეთოდების გამოყენება, მაგალითად, სტატისტიკური ტესტების მეთოდი ან მონტე კარლოს მეთოდი, შემთხვევითი პროცესების სიმულაციის მეთოდები, ასევე მოდელირებისთვის კომპიუტერული ტექნოლოგიის გამოყენებით.

რთული სისტემების მათემატიკური მოდელირებისას აუცილებელია სისტემის სირთულის გათვალისწინება. როგორც N.P. Buslenko სამართლიანად აღნიშნავს, რთული სისტემა არის ურთიერთქმედების ელემენტების მრავალ დონის სტრუქტურა, რომელიც გაერთიანებულია სხვადასხვა დონის ქვესისტემებში. რთული სისტემის მათემატიკური მოდელი შედგება ელემენტების მათემატიკური მოდელებისგან და ელემენტების ურთიერთქმედების მათემატიკური მოდელებისგან. ელემენტების ურთიერთქმედება ჩვეულებრივ განიხილება, როგორც თითოეული ელემენტის ზემოქმედების მთლიანობის შედეგი სხვა ელემენტებზე. ზემოქმედება, რომელიც წარმოდგენილია მისი მახასიათებლების სიმრავლით, ეწოდება სიგნალი.ამიტომ რთული სისტემის ელემენტების ურთიერთქმედება შესწავლილია სიგნალის გაცვლის მექანიზმის ფარგლებში. სიგნალები გადაიცემა რთული სისტემის ელემენტებს შორის მდებარე საკომუნიკაციო არხებით. მათ აქვთ შეყვანები და გამომავალი

დიახ. სისტემის მათემატიკური მოდელის აგებისას მხედველობაში მიიღება მისი ურთიერთქმედება გარე გარემოსთან. ამ შემთხვევაში, გარე გარემო ჩვეულებრივ წარმოდგენილია ობიექტების გარკვეული ნაკრების სახით, რომლებიც გავლენას ახდენენ შესასწავლი სისტემის ელემენტებზე. მნიშვნელოვანი სირთულეები წარმოიქმნება ისეთი პრობლემების გადაჭრაში, როგორიცაა ელემენტებისა და სისტემების ხარისხობრივი გადასვლების ჩვენება ერთი მდგომარეობიდან მეორეში, გარდამავალი პროცესების ჩვენება.

ბუსლენკოს თქმით, სიგნალის გაცვლის მექანიზმი, როგორც რთული სისტემის ელემენტების ერთმანეთთან ან გარე გარემოს ობიექტებთან ურთიერთქმედების ფორმალიზებული სქემა მოიცავს შემდეგ კომპონენტებს:

გამომავალი სიგნალის გენერირების პროცესი ელემენტის მიერ, რომელიც აწარმოებს სიგნალს;

გამომავალი სიგნალის თითოეული მახასიათებლის გადაცემის მისამართის განსაზღვრა;

სიგნალების გავლა საკომუნიკაციო არხებით და სიგნალების მიმღები ელემენტების შეყვანის სიგნალების მოწყობა;

სიგნალის მიმღები ელემენტის პასუხი მიღებულ შეყვანის სიგნალზე.

ამგვარად, ფორმალიზაციის თანმიმდევრული ეტაპების გავლით, თავდაპირველი ამოცანის ნაწილებად „დაჭრით“, მიმდინარეობს მათემატიკური მოდელის აგების პროცესი.

კიბერნეტიკური მოდელირების მახასიათებლები

კიბერნეტიკას საფუძველი ჩაუყარა ცნობილმა ამერიკელმა ფილოსოფოსმა და მათემატიკოსმა, მასაჩუსეტსის ტექნოლოგიური ინსტიტუტის პროფესორმა. ნორბერტ ვინერი (1894-1964) ნაშრომში „კიბერნეტიკა, ანუ კონტროლი და კომუნიკაცია ცხოველსა და მანქანაში“ (1948). სიტყვა "კიბერნეტიკა" მომდინარეობს ბერძნული სიტყვიდან, რაც ნიშნავს "მჭედელს". ნ.ვინერის დიდი დამსახურებაა ის, რომ მან დაამკვიდრა მართვის საქმიანობის საერთო პრინციპები ბუნებისა და საზოგადოების ფუნდამენტურად განსხვავებული ობიექტებისთვის. მენეჯმენტი მოდის ინფორმაციის გადაცემაზე, შენახვაზე და დამუშავებაზე, ე.ი. სხვადასხვა სიგნალებს, შეტყობინებებს, ინფორმაციას. ნ.ვინერის მთავარი დამსახურებაა ის, რომ მან პირველმა გააცნობიერა ინფორმაციის ფუნდამენტური მნიშვნელობა მართვის პროცესებში. დღესდღეობით, აკადემიკოს ა.ნ. კოლმოგოროვის თქმით, კიბერნეტიკა სწავლობს ნებისმიერი ბუნების სისტემებს, რომლებსაც შეუძლიათ ინფორმაციის აღქმა, შენახვა და დამუშავება და მისი გამოყენება კონტროლისა და რეგულირებისთვის.

გარკვეული დისპერსიულია კიბერნეტიკის, როგორც მეცნიერების განმარტებაში, მისი ობიექტისა და სუბიექტის იდენტიფიკაციაში. აკადემიკოს A.I. Berg-ის პოზიციის მიხედვით, კიბერნეტიკა არის რთული დინამიური სისტემების მართვის მეცნიერება. კიბერნეტიკის კატეგორიული აპარატის საფუძველი შედგება ისეთი ცნებებისგან, როგორიცაა "მოდელი", "სისტემა", "კონტროლი", "ინფორმაცია". კიბერნეტიკის განმარტებებში ბუნდოვანება განპირობებულია იმით, რომ სხვადასხვა ავტორი აქცენტს აკეთებს ამა თუ იმ ძირითად კატეგორიაზე. მაგალითად, „ინფორმაციის“ კატეგორიაზე აქცენტი გვაიძულებს მივიჩნიოთ კიბერნეტიკა, როგორც კომპლექსურ კონტროლირებად სისტემებში ინფორმაციის მიღების, შენახვის, გადაცემის და ტრანსფორმაციის ზოგადი კანონების მეცნიერება და „კონტროლის“ კატეგორიის უპირატესობა - როგორც მეცნიერება. სხვადასხვა სისტემების კონტროლის მოდელირება.

ასეთი გაურკვევლობა სავსებით ლეგიტიმურია, რადგან ეს გამოწვეულია კიბერნეტიკური მეცნიერების მრავალფუნქციურობით, მისი მრავალფეროვანი როლების შესრულებაში ცოდნასა და პრაქტიკაში. ამავდროულად, ინტერესების ფოკუსირება ამა თუ იმ ფუნქციაზე გვაიძულებს დავინახოთ მთელი მეცნიერება ამ ფუნქციის ფონზე. კიბერნეტიკური მეცნიერების ასეთი მოქნილობა მის მაღალ შემეცნებით პოტენციალს მეტყველებს.

თანამედროვე კიბერნეტიკა ჰეტეროგენული მეცნიერებაა (სურ. 21). იგი აერთიანებს მეცნიერებათა ერთობლიობას, რომლებიც სწავლობენ მენეჯმენტს სხვადასხვა ხასიათის სისტემებში ფორმალური პერსპექტივიდან.

როგორც აღინიშნა, კიბერნეტიკური მოდელირება ემყარება სისტემებისა და მათი კომპონენტების ფორმალურ წარმოდგენას „შეყვანის“ და „გამოსვლის“ ცნებების გამოყენებით, რომლებიც ახასიათებს ელემენტის კავშირს გარემოსთან. უფრო მეტიც, თითოეულ ელემენტს ახასიათებს გარკვეული რაოდენობის „შეყვანა“ და „გამომავალი“ (ნახ. 22).

ბრინჯი. 22.ელემენტის კიბერნეტიკური წარმოდგენა

ნახ. 22 X 1 , X 2 ,...X მ სქემატურად ნაჩვენებია: ელემენტის "შეყვანები", ი 1 , ი 2 , ...,U N არის ელემენტის „გამომავალი“ და თან 1 , C 2,..., C K - მისი მდგომარეობები. მატერიის, ენერგიისა და ინფორმაციის ნაკადები გავლენას ახდენენ ელემენტის „შეყვანებზე“, აყალიბებენ მის მდგომარეობას და უზრუნველყოფენ ფუნქციონირებას „გამომავალზე“. „შემავალსა“ და „გამომავალს“ შორის ურთიერთქმედების რაოდენობრივი საზომია ინტენსივობა, რომელიც, შესაბამისად, წარმოადგენს დროის ერთეულზე მატერიის, ენერგიისა და ინფორმაციის რაოდენობას. უფრო მეტიც, ეს ურთიერთქმედება არის უწყვეტი ან დისკრეტული. ახლა თქვენ შეგიძლიათ შექმნათ მათემატიკური ფუნქციები, რომლებიც აღწერს ელემენტის ქცევას.

კიბერნეტიკა სისტემას განიხილავს, როგორც კონტროლისა და კონტროლირებადი ელემენტების ერთიანობას. მართულ ელემენტებს ეწოდება მართული ობიექტი, ხოლო საკონტროლო ელემენტებს - კონტროლის სისტემა. კონტროლის სისტემის სტრუქტურა აგებულია იერარქიულ პრინციპზე. საკონტროლო სისტემა და კონტროლირებადი (ობიექტი) ურთიერთდაკავშირებულია პირდაპირი და უკუკავშირის კავშირებით (ნახ. 23), გარდა ამისა, საკომუნიკაციო არხებით. საკონტროლო სისტემა, პირდაპირი საკომუნიკაციო არხის მეშვეობით, გავლენას ახდენს კონტროლირებად ობიექტზე, ასწორებს მასზე გარემოს ზემოქმედებას. ეს იწვევს საკონტროლო ობიექტის მდგომარეობის ცვლილებას და ცვლის მის გავლენას გარემოზე. გაითვალისწინეთ, რომ უკუკავშირი შეიძლება იყოს გარე, როგორც ნაჩვენებია ნახ. 23, ანუ შიდა, რომელიც უზრუნველყოფს სისტემის შიდა ფუნქციონირებას და მის ინტერაქციას შიდა გარემოსთან.

კიბერნეტიკური სისტემები არის სპეციალური ტიპის სისტემა. როგორც L.A. პეტრუშენკო აღნიშნავს, კიბერნეტიკური სისტემა

თემა აკმაყოფილებს მინიმუმ სამ მოთხოვნას: „1) მას უნდა ჰქონდეს გარკვეული დონის ორგანიზაცია და სპეციალური სტრუქტურა; 2) ამიტომ შეეძლოს ინფორმაციის აღქმა, შენახვა, დამუშავება და გამოყენება, ანუ იყოს საინფორმაციო სისტემა; 3) ჰქონდეს კონტროლის მიხედვით. უკუკავშირის პრინციპით კიბერნეტიკური სისტემა არის დინამიური სისტემა, რომელიც წარმოადგენს საკომუნიკაციო არხებისა და ობიექტების ერთობლიობას და აქვს სტრუქტურა, რომელიც საშუალებას აძლევს მას ამოიღოს (აღიქვას) ინფორმაცია გარემოსთან ან სხვა სისტემასთან ურთიერთქმედებიდან და გამოიყენოს ეს ინფორმაცია თვითმმართველობისთვის. მთავრობა უკუკავშირის პრინციპით“.

ორგანიზაციის გარკვეული დონე ნიშნავს:

კონტროლირებადი და საკონტროლო ქვესისტემების ინტეგრაცია კიბერნეტიკულ სისტემაში;

კონტროლის ქვესისტემის იერარქია და კონტროლირებადი ქვესისტემის ფუნდამენტური სირთულე;

კონტროლირებადი სისტემის გადახრების არსებობა სამიზნედან ან წონასწორობიდან, რაც იწვევს მისი ენტროპიის ცვლილებას. ეს წინასწარ განსაზღვრავს მენეჯმენტის სისტემიდან მასზე მენეჯერული გავლენის განვითარების აუცილებლობას.

ინფორმაცია არის კიბერნეტიკური სისტემის საფუძველი, რომელიც აღიქვამს, ამუშავებს და გადასცემს მას. ინფორმაცია წარმოადგენს ინფორმაციას, დამკვირვებლის ცოდნას სისტემის შესახებ, მისი მრავალფეროვნების საზომის ასახვას. ის განსაზღვრავს კავშირებს სისტემის ელემენტებს შორის, მის „შეყვანა“ და „გამომავალი“. კიბერნეტიკური სისტემის ინფორმაციული ბუნება განპირობებულია:

მართულ სისტემაზე გარემოს ზემოქმედების შესახებ ინფორმაციის მოპოვების აუცილებლობა;

სისტემის ქცევის შესახებ ინფორმაციის მნიშვნელობა;

სისტემის სტრუქტურის შესახებ ინფორმაციის საჭიროება.

შესწავლილია ინფორმაციის ბუნების სხვადასხვა ასპექტი ნ. ვინერი, კ.შენონი, ვ.რ. ეშბი, ლ.ბრილუინი, ა.ი.ბერგი, ვ.მ.გლუშკოვი, ნ.მ. ამოსოვი, ა.ნ.კოლმოგოროვი ფილოსოფიური ენციკლოპედიური ლექსიკონი ტერმინ „ინფორმაციის“ შემდეგ ინტერპრეტაციას იძლევა: 1) მესიჯი, ინფორმაცია ვითარების შესახებ, ინფორმაცია ხალხის მიერ გადმოცემული რაღაცის შესახებ; 2) შემცირებული, მოხსნილი გაურკვევლობა შეტყობინების მიღების შედეგად; 3) მესიჯი, რომელიც განუყოფლად არის დაკავშირებული კონტროლთან, სიგნალი სინტაქსური, სემანტიკური და პრაგმატული მახასიათებლების ერთობაში; 4) გადაცემა, მრავალფეროვნების ასახვა ნებისმიერ ობიექტსა და პროცესებში (უსიცოცხლო და ცოცხალი ბუნება).

ინფორმაციის ყველაზე მნიშვნელოვანი თვისებები მოიცავს:

ადეკვატურობა, იმათ. შესაბამისობა რეალურ პროცესებთან და ობიექტებთან;

შესაბამისობა, იმათ. იმ ამოცანების შესრულება, რისთვისაც იგი განკუთვნილია;

უფლება, იმათ. ინფორმაციის გამოხატვის მეთოდის შესაბამისობა მის შინაარსთან;

სიზუსტე, იმათ. შესაბამისი ფენომენების ასახვა მინიმალური დამახინჯებით ან მინიმალური შეცდომით;

შესაბამისობა ან დროულობა, იმათ. მისი გამოყენების შესაძლებლობა მაშინ, როდესაც ამის საჭიროება განსაკუთრებით დიდია;

უნივერსალურობა, იმათ. ინდივიდუალური პირადი ცვლილებებისგან დამოუკიდებლობა;

დეტალების ხარისხი იმათ. ინფორმაციის დეტალი.

ნებისმიერი კიბერნეტიკური სისტემა შედგება ელემენტებისაგან, რომლებიც დაკავშირებულია ინფორმაციის ნაკადებით. ის შეიცავს საინფორმაციო რესურსებს, იღებს, ამუშავებს და გადასცემს ინფორმაციას. სისტემა არსებობს გარკვეულ საინფორმაციო გარემოში და ექვემდებარება ინფორმაციულ ხმაურს. მის უმნიშვნელოვანეს პრობლემებს მიეკუთვნება: ინფორმაციის დამახინჯების პრევენცია გადაცემისა და მიღებისას (ბავშვების თამაშის პრობლემა „ყრუ ტელეფონი“); ინფორმაციის ენის შექმნა, რომელიც გასაგები იქნება მენეჯმენტის ურთიერთობების ყველა მონაწილისთვის (კომუნიკაციის პრობლემა); ინფორმაციის ეფექტური ძიება, მიღება და გამოყენება მენეჯმენტში (გამოყენების პრობლემა). ამ პრობლემების კომპლექსი იძენს გარკვეულ უნიკალურობას და მრავალფეროვნებას

კონტროლის სისტემების სპეციფიკიდან გამომდინარე. ამდენად, საჯარო ხელისუფლების საინფორმაციო სისტემებში, როგორც ნ.რ.ნიჟნიკმა და ო.ა.მაშკოვმა აღნიშნეს, საჭიროა შემდეგი პრობლემების გადაჭრა: საჯარო ხელისუფლებისა და საჯარო ადმინისტრაციის საინფორმაციო რესურსების სერვისის შექმნა; მისი ფუნქციონირებისთვის სამართლებრივი ბაზის შექმნა; ინფრასტრუქტურის ფორმირება; ინფორმაციის მონიტორინგის სისტემის შექმნა; საინფორმაციო მომსახურების სისტემის შექმნა.

უკუკავშირი არის ელემენტების შეერთების ტიპი, როდესაც კავშირი ელემენტის შეყვანასა და იმავე ელემენტის გამომავალს შორის ხორციელდება პირდაპირ ან სისტემის სხვა ელემენტების მეშვეობით. უკუკავშირი შეიძლება იყოს შიდა ან გარე (ნახ. 24).

უკუკავშირის მართვა რთული პროცესია, რომელიც მოიცავს:

სისტემის ფუნქციონირების მუდმივი მონიტორინგი;

სისტემის მიმდინარე ფუნქციონირების შედარება სისტემის მიზნებთან;

სისტემაზე ზემოქმედების განვითარება მიზანთან შესაბამისობაში მოყვანის მიზნით;

გავლენის დანერგვა სისტემაში.

გამოხმაურება შეიძლება იყოს დადებითი ან უარყოფითი. ამ შემთხვევაში დადებითი გამოხმაურება აძლიერებს შეყვანის სიგნალის ეფექტს და აქვს იგივე ნიშანი, რაც მას. უარყოფითი გამოხმაურება ასუსტებს შეყვანის სიგნალს. პოზიტიური გამოხმაურება აუარესებს სისტემის სტაბილურობას, რადგან ის ხსნის მას წონასწორობიდან, ხოლო უარყოფითი გამოხმაურება ხელს უწყობს სისტემაში წონასწორობის აღდგენას.

კიბერნეტიკის მოდელირებაში მნიშვნელოვან როლს ასრულებს "შავი", "ნაცრისფერი" და "თეთრი" ყუთების ცნებები. „შავი ყუთი“ გაგებულია, როგორც კიბერნეტიკური სისტემა (ობიექტი, პროცესი, ფენომენი), რომელიც ეხება იმ ელემენტების შიდა ორგანიზაციას, სტრუქტურას და ქცევას, რომლის შესახებაც დამკვირვებელს (მკვლევარს) არ აქვს ინფორმაცია, მაგრამ შესაძლებელია სისტემაზე ზემოქმედება. მისი შეყვანები და ჩაწერეთ მისი რეაქციები გამოსავალზე. დამკვირვებელი, შეყვანის მანიპულირებისა და გამომავალზე შედეგების ჩაწერის პროცესში, ადგენს ტესტის ანგარიშს, რომლის ანალიზიც შესაძლებელს ხდის „შავი ყუთის“ გარკვევას, ე.ი. მიიღეთ წარმოდგენა მისი სტრუქტურისა და "შეყვანის" სიგნალის "გამომავალი" სიგნალად გადაქცევის კანონების შესახებ. ასეთ დაზუსტებულ ყუთს ეწოდება "ნაცრისფერი ყუთი", რომელიც, თუმცა, არ იძლევა სრულ წარმოდგენას მისი შინაარსის შესახებ. თუ დამკვირვებელს სრულად ესმის სისტემის შინაარსი, მისი სტრუქტურა და სიგნალის გარდაქმნის მექანიზმი, მაშინ ის იქცევა „თეთრ ყუთად“.

ანოხინი პ.კ.შერჩეული სამუშაოები: ფუნქციონალური სისტემების კიბერნეტიკა. - მ.: მედიცინა, 1968 წ.

ბატაროევი კ.ბ.ანალოგიები და მოდელები შემეცნებაში. - ნოვოსიბირსკი: მეცნიერება, 1981 წ.

ბუსლენკო ნ.პ.რთული სისტემების მოდელირება. - მ.: ნაუკა, 1978 წ.

ბიურიკოვი B.V.კიბერნეტიკა და მეცნიერების მეთოდოლოგია. - მ.: ნაუკა, 1974 წ.

ვარტოვსკი მ.მოდელები. წარმომადგენლობა და მეცნიერული გააზრება: ტრანს. ინგლისურიდან / გენერალი რედ. და წინა. I.B. Novik და V.N. Sadovsky. - მ.: პროგრესი, 1988 წ.

ვინერ ნ.კიბერნეტიკა. - მ.: სოვ. რადიო, 1968 წ.

იდეა, ალგორითმი, გადაწყვეტა (გადაწყვეტილების მიღება და ავტომატიზაცია). - მ.: ვოენიზდატი, 1972 წ.

დრუჟინინი ვ.ვ., კონტოროვი დ.ს.სისტემოლოგიის პრობლემები (კომპლექსური სისტემების თეორიის პრობლემები) / წინა. აკად. გლუშკოვა ვ.მ.-მ.: სოვ. რადიო, 1976 წ.

Zalmazon L.A.საუბრები ავტომატიზაციისა და კიბერნეტიკის შესახებ. - მ.: ნაუკა, 1981 წ.

კანტაროვიჩ ლ.ვ., პლისკო ვ.ე.სისტემური მიდგომა მათემატიკის მეთოდოლოგიაში // სისტემური კვლევა: წელიწდეული. - მ.: ნაუკა, 1983 წ.

კიბერნეტიკადა დიალექტიკა. - მ.: ნაუკა, 1978 წ.

კობრინსკი ნ.ე., მაიმინას ე.ზ., სმირნოვი ა.დ.შესავალი ეკონომიკურ კიბერნეტიკაში. - მ.: ეკონომიკა, 1975 წ.

ლესეჩკო მ.დ.სისტემური მიდგომის საფუძვლები: თეორია, მეთოდოლოგია, პრაქტიკა: ხელმძღვანელი. pos_b. - ლვოვი: LRIDU UADU, 2002 წ.

მათემატიკადა კიბერნეტიკა ეკონომიკაში. ლექსიკონი-საცნობარო წიგნი. - მ.: ეკონომიკა, 1975 წ.

მესაროვიჩი მ., ტაკაჰარა ი.ზოგადი სისტემების თეორია: მათემატიკური საფუძვლები. - მ.: მირი, 1978 წ.

ნიჟნიკ ნ.რ., მაშკოვი ო.ა.სახელმწიფო მმართველობის ორგანიზების სისტემატური მიდგომა: ხელმძღვანელი. pos_b. / ზაგისთვის. რედ. ნ.რ.ნიჟნიკი. - კ.: UADU-ს ხედი, 1998 წ.

ნოვიკ I.B.რთული სისტემების მოდელირების შესახებ (ფილოსოფიური ნარკვევი). - M.: Mysl, 1965 წ.

პეტრუშენკო L.A.უკუკავშირის პრინციპი (მენეჯმენტის ზოგიერთი ფილოსოფიური და მეთოდოლოგიური პრობლემა). - M.: Mysl, 1967 წ.

პეტრუშენკო L.A.თანმიმდევრულობის, ორგანიზაციისა და თვითმმართველობის ერთიანობა. - M.: Mysl, 1975 წ.

პლოტინსკი იუ. მ.სოციალური პროცესების თეორიული და ემპირიული მოდელები: სახელმძღვანელო. შემწეობა უნივერსიტეტებისთვის. - მ.: ლოგოსი, 1998 წ.

რასტრიგინი L.A.რთული ობიექტების მართვის თანამედროვე პრინციპები. - მ.: სოვ. რადიო, 1980 წ.

სუხოტინი ა. K. ფილოსოფია მათემატიკური ცოდნაში. - ტომსკი: ტომსკის უნივერსიტეტის გამომცემლობა, 1977 წ.

ტიუხტინ V.S.რეფლექსია, სისტემა, კიბერნეტიკა. - მ.: ნაუკა, 1972 წ.

უემოვი ა.ი.მოდელირების მეთოდის ლოგიკური საფუძვლები. - M.: Mysl, 1971 წ.

ფილოსოფიურიენციკლოპედიური ლექსიკონი. - მ.: სოვ. ენციკლოპედია, 1983 წ.

Schrader Yu. A., Sharov A.A.სისტემები და მოდელები. - მ.: რადიო და კომუნიკაცია, 1982 წ.

შტოფ V.A.შესავალი მეცნიერული ცოდნის მეთოდოლოგიაში: პროკ. შემწეობა - ლ.: ლენინგრადის სახელმწიფო უნივერსიტეტის გამომცემლობა, 1972 წ.