Një artikull mbi temën se çfarë është kibernetika matematikore. Kibernetika matematikore. Kibernetika në BRSS

Materialet e kërkimit:

Numri i materialeve tuaja: 0.

Shtoni 1 material

Certifikata
për krijimin e një portofoli elektronik

Shtoni 5 materiale

Sekret
prezente

Shtoni 10 materiale

Certifikatë për
informatizimi i arsimit

Shtoni 12 materiale

Rishikimi
falas për çdo material

Shtoni 15 materiale

Video mësime
për krijimin e shpejtë të prezantimeve efektive

Shtoni 17 materiale

1.8. Aspektet kibernetike të shkencës kompjuterike
1.8.1. Lënda e kibernetikës

Fjala "kibernetikë" vjen nga fjala greke që do të thotë në përkthim
"timonier". Rëndësia e tij moderne lidhet me fushën shkencore, fillimi i së cilës
u themelua nga libri i shkencëtarit amerikan Norbert Wiener “Cybernetics, or
kontrolli dhe komunikimi në kafshë dhe makina”, botuar në vitin 1948. Së shpejti tema
jo vetëm sistemet biologjike dhe teknike, por edhe sistemet
të çdo natyre, të aftë për të perceptuar, ruajtur dhe përpunuar informacion
dhe ta përdorin atë për menaxhim dhe rregullim. Botuar në vitin 1947
Encyclopedia of Cybernetics thotë se është “...shkenca e ligjeve të përgjithshme
marrjen, ruajtjen, transmetimin dhe shndërrimin e informacionit në kompleks
sistemet e kontrollit. Në këtë rast, sistemet e kontrollit këtu nënkuptojnë
jo vetëm teknike, por edhe çdo biologjike, administrative dhe sociale
sistemet." Kështu, kibernetika dhe shkenca kompjuterike janë më të mundshme
shkencë e unifikuar. Sot, kibernetika konsiderohet gjithnjë e më shumë një pjesë e shkencës kompjuterike, e saj
seksioni "më i lartë", në një farë mase i ngjashëm në pozicion me "më të lartën"
matematikë" në lidhje me të gjithë matematikën në përgjithësi (për të njëjtën gjë
pozicion në raport me shkencat kompjuterike është edhe shkenca e “artificial
inteligjencës"). Shkenca kompjuterike në tërësi është më e gjerë se kibernetika, pasi në shkencën kompjuterike
Ka aspekte që lidhen me arkitekturën dhe programimin kompjuterik që
nuk mund t'i atribuohet drejtpërdrejt kibernetikës.
Degët kibernetike të shkencës kompjuterike janë të pasura me qasje dhe
modele në studimin e sistemeve të ndryshme dhe përdoren si aparat
shumë degë të matematikës themelore dhe të aplikuar.
Një degë klasike dhe deri diku e pavarur e kibernetikës
marrin në konsideratë kërkimin e operacioneve. Ky term i referohet përdorimit
metodat matematikore për të justifikuar vendimet në fusha të ndryshme
veprimtari e qëllimshme njerëzore.

Le të shpjegojmë se çfarë nënkuptohet me "vendim". Le të bëhen disa përpjekje
ngjarje (në sferën industriale, ekonomike ose sociale),
që synon arritjen e një qëllimi specifik - një ngjarje e tillë quhet
"operacion". Personi (ose grup personash) përgjegjës për kryerjen e kësaj
eventin, ju keni mundësinë të zgjidhni mënyrën e organizimit të tij. Për shembull: ju mundeni
zgjidhni llojet e produkteve që do të prodhohen; pajisje që
kjo do të zbatohet; shpërndani fondet e disponueshme në një mënyrë ose në një tjetër, etj.
Një "operacion" është një ngjarje e kontrolluar.
Një vendim është një zgjedhje nga një sërë opsionesh në dispozicion të vendimmarrësit.
Vendimet mund të jenë të suksesshme dhe të pasuksesshme, të arsyeshme dhe
Zgjidhjet quhen optimale, për një arsye ose një tjetër
më e preferueshme se të tjerët. Qëllimi i kërkimit operativ është
arsyetimi matematik (sasior) i zgjidhjeve optimale.
Hulumtimi i Operacioneve përfshin seksionet e mëposhtme:
1) programimi matematik (arsyetimi i planeve, programeve
aktivitet ekonomik); ai përfshin relativisht të pavarur
seksionet: programim linear, programim jolinear,
programimi dinamik (në të gjithë këta emra termi
"programimi" ka lindur historikisht dhe nuk ka asnjë lidhje me të
programim kompjuterik);
2) teoria e radhës, e bazuar në teorinë e proceseve të rastësishme;
3) teoria e lojës, e cila lejon njeriun të justifikojë vendimet e marra në kushte
informacion jo të plotë.
Ju lutemi vini re se këto seksione nuk lidhen drejtpërdrejt me kompjuterët dhe teknikat
sistemeve. Të tjera, të cilat u zhvilluan me shpejtësi në vitet 1970 dhe 1980. seksioni i kibernetikës
kishte sisteme kontrolli automatike (të automatizuara). Ky seksion
ka karakter të mbyllur, autonom, të vendosur historikisht
më vete. Është e lidhur ngushtë me zhvillimin e sistemeve teknike
rregullimin dhe menaxhimin e automatizuar të teknologjisë dhe
proceset e prodhimit.

Një tjetër degë klasike e kibernetikës është njohja
imazhe, të cilat lindën nga problemi i modelimit në sistemet e perceptimit teknik
një person i shenjave, objekteve dhe fjalës, si dhe formimi i koncepteve në një person
(stërvitje në kuptimin më të thjeshtë teknik). Ky seksion është kryesisht
lindën nga nevojat teknike të robotikës. Për shembull, kërkohet që
montuesi robotik njohu pjesët e kërkuara. Kur renditet automatikisht (ose
Refuzimi) i pjesëve kërkon aftësi njohjeje.
Kulmi i kibernetikës (dhe i gjithë shkencës kompjuterike në përgjithësi) është seksioni
kushtuar problemeve të inteligjencës artificiale. Më moderne
sistemet e kontrollit kanë vetinë e marrjes së vendimeve - pronën
intelektualiteti, d.m.th. ata modelojnë veprimtarinë intelektuale
personi kur merr vendime.

1.8.2. Sistemet e menaxhuara

Pavarësisht nga shumëllojshmëria e problemeve të zgjidhura në kibernetikë, shumëllojshmëria e modeleve,
qasjet dhe metodat, kibernetika mbetet një shkencë e unifikuar falë përdorimit
metodologji e përgjithshme e bazuar në teorinë e sistemeve dhe analizën e sistemeve.
Një sistem është një koncept jashtëzakonisht i gjerë, fillestar, jo i përcaktuar rreptësisht.
Supozohet se sistemi ka një strukturë, d.m.th. përbëhet nga relativisht
pjesë (elemente) të izoluara, të cilat megjithatë janë në një të rëndësishme
marrëdhëniet dhe ndërveprimet. Rëndësia e ndërveprimit është se
falë tij, elementët e sistemit fitojnë së bashku një funksion të ri të caktuar,
një pronë e re që nuk zotërohet nga asnjë prej elementeve veç e veç. Në atë
është ndryshimi midis një sistemi dhe një rrjeti, i cili gjithashtu përbëhet nga elementë individualë, por jo
të ndërlidhura nga marrëdhënie të rëndësishme. Krahasoni, për shembull,
një ndërmarrje, punishtet e së cilës formojnë një sistem, pasi vetëm të gjitha së bashku
fitojnë aftësinë për të prodhuar produkte përfundimtare (dhe asnjë prej tyre në
vetëm nuk do të përballojë këtë detyrë), dhe një rrjet dyqanesh që mund të funksionojnë
të pavarur nga njëri-tjetri.

Kibernetika, si shkencë e kontrollit, studion jo të gjitha sistemet në përgjithësi, por
vetëm sistemet e menaxhuara. Por fusha e interesave dhe aplikimeve të kibernetikës
shtrihet në një shumëllojshmëri të gjerë biologjike, ekonomike,
sistemet sociale.
Një nga tiparet karakteristike të sistemit të kontrolluar është aftësia
kalimi në gjendje të ndryshme nën ndikimin e veprimeve të kontrollit. Gjithmonë
ekziston një grup i caktuar i gjendjeve të sistemit nga të cilat bëhet një zgjedhje
gjendje optimale.
Abstragimi nga veçoritë specifike të sistemeve individuale kibernetike dhe
duke theksuar modelet e zakonshme për një grup të caktuar sistemesh që përshkruajnë
duke ndryshuar gjendjen e tyre nën veprime të ndryshme kontrolli, arrijmë në
koncepti i një sistemi kibernetik abstrakt. Komponentët e tij nuk janë
objekte konkrete, por elemente abstrakte të karakterizuara
veti të caktuara të përbashkëta për një klasë të gjerë objektesh.
Meqenëse sistemet kibernetike kuptohen si sisteme të kontrolluara, në
Ata duhet të kenë një mekanizëm që kryen funksione kontrolli. Me shpesh
Në total, ky mekanizëm zbatohet në formën e organeve të krijuara posaçërisht për
kontrolli (Fig. 1.38).

Oriz. 1.38. Paraqitja skematike e një sistemi kibernetik në formë
një grup pjesësh kontrolli dhe të kontrolluara

Shigjetat në figurë tregojnë ndikimet e shkëmbyera midis pjesëve
sistemeve. Një shigjetë që shkon nga pjesa e kontrollit të sistemit në pjesën e kontrolluar,
qëndron për sinjalet e kontrollit. Pjesa e kontrollit të sistemit që gjeneron
sinjalet e kontrollit quhen një pajisje kontrolli. Menaxheri
pajisja gjeneron sinjale kontrolli bazuar në informacionin e gjendjes

sistemi i kontrolluar (treguar në figurë me një shigjetë nga pjesa e kontrolluar
sistemi në pjesën e tij të kontrollit) për të arritur gjendjen e kërkuar
ndikime shqetësuese. Një grup rregullash sipas të cilave informacioni
hyrja në pajisjen e kontrollit përpunohet në sinjale kontrolli,
quhet një algoritëm kontrolli.
Bazuar në konceptet e prezantuara, ju mund të përcaktoni konceptin
"kontroll". Kontrolli është një ndikim në një objekt, i zgjedhur nga një grup
ndikimet e mundshme bazuar në informacionin e disponueshëm për këtë qëllim, duke u përmirësuar
funksionimin ose zhvillimin e këtij objekti.
Sistemet e kontrollit zgjidhin katër lloje kryesore të problemeve të kontrollit: 1)
rregullimi (stabilizimi); 2) ekzekutimi i programit; 3) gjurmimi; 4)
optimizimi.
Objektivat e rregullores janë ruajtja e parametrave të sistemit -
sasi të kontrolluara - afër disa vlerave të vendosura konstante (x),
pavarësisht nga efekti i shqetësimeve M që prek vlerat e (x). Në dispozicion këtu në
formë e mbrojtjes aktive kundër shqetësimeve, e cila është thelbësisht e ndryshme nga pasive
metoda e mbrojtjes.Mbrojtja aktive përfshin zhvillimin në sistemet e kontrollit
kontrollojnë veprimet që i kundërvihen shqetësimeve. Po, detyra
ruajtja e temperaturës së kërkuar të sistemit mund të zgjidhet duke përdorur
ngrohje ose ftohje e kontrolluar. Mbrojtja pasive përbëhet nga
duke i dhënë një objekti veti të tilla që varshmëria e parametrave që na interesojnë
nga shqetësimet e jashtme ishte i vogël. Një shembull i mbrojtjes pasive është
izolim termik për të ruajtur një temperaturë të caktuar të sistemit,
veshje kundër korrozionit për pjesët e makinerive.
Detyra e ekzekutimit të programit lind në rastet kur vlerat e specifikuara
sasitë e kontrolluara (x) ndryshojnë me kalimin e kohës në një mënyrë të njohur, për shembull në
prodhimi gjatë kryerjes së punës sipas një orari të paracaktuar. NË
në sistemet biologjike, shembuj të zbatimit të programit janë zhvillimi
organizmat nga vezët, migrimet sezonale të shpendëve, metamorfozat e insekteve.
Detyra e gjurmimit është të mbajë një ndeshje sa më të afërt për disa
parametri i kontrolluar x0(t) në gjendjen aktuale të sistemit, duke ndryshuar

në mënyrë të paparashikuar. Nevoja për gjurmim lind, për shembull, kur
administrimi i prodhimit të mallrave në kushtet e ndryshimit të kërkesës.
Problemet e optimizimit - vendosja e mënyrës më të mirë në një kuptim të caktuar
funksionimi ose gjendja e një objekti të menaxhuar - janë mjaft të zakonshme, për shembull
menaxhimi i proceseve teknologjike me qëllim minimizimin e humbjeve të lëndëve të para etj.
Sistemet në të cilat nuk përdoret për të gjeneruar veprime kontrolli
informacion në lidhje me vlerat që marrin sasitë e kontrolluara në proces
Sistemet e kontrollit quhen sisteme të kontrollit me qark të hapur. Struktura është e tillë
sistemi është paraqitur në Fig. 1.39.

Oriz. 1.39. Sistemi i kontrollit me qark të hapur

Algoritmi i kontrollit zbatohet nga pajisja e kontrollit CU, e cila
siguron monitorimin e shqetësimit M dhe kompensimin për këtë shqetësim, pa
duke përdorur ndryshoren e kontrolluar X.
Përkundrazi, në sistemet e mbyllura të kontrollit për formimin e menaxherëve
ndikimet, përdoren informacione për vlerën e sasive të kontrolluara.
Struktura e një sistemi të tillë është paraqitur në Fig. 1.40. Komunikimi mes fundjavave
parametrat X dhe hyrjen Y të të njëjtit element të sistemit të kontrolluar
quajtur feedback.

Oriz. 1.40. Sistemi i kontrollit me qark të mbyllur

Feedback-u është një nga konceptet më të rëndësishme të kibernetikës, duke ndihmuar
kuptojnë shumë dukuri që ndodhin në sisteme të kontrolluara të ndryshme
natyrës. Reagimet mund të gjenden duke studiuar proceset
që ndodhin në organizmat e gjallë, strukturat ekonomike, sistemet
rregullimi automatik. Feedback që rrit ndikimin e hyrjes
ndikimi në parametrat e kontrolluar të sistemit quhet pozitiv,
zvogëlimi i ndikimit të ndikimit të hyrjes – negativ.
Reagimet pozitive përdoren në shumë pajisje teknike
për të rritur, rritur vlerat e ndikimeve hyrëse. Negativ
reagimet përdoren për të rivendosur ekuilibrin e prishur nga jashtë
ndikim në sistem.

1.8.3. Funksionet e njeriut dhe makinës në sistemet e kontrollit

Një fushë e studiuar mirë e aplikimit të metodave kibernetike është
sfera teknologjike dhe prodhuese, menaxhim industrial
ndërmarrje.
Sfidat që lindin në menaxhimin e një ndërmarrje të mesme dhe të madhe
janë tashmë mjaft komplekse, por mund të zgjidhen duke përdorur elektronike
kompjuterët. Sistemet e menaxhimit të ndërmarrjeve ose
territore (rajone, qytete) duke përdorur kompjuterë për përpunim dhe ruajtje
informacioni quhen sisteme të automatizuara të kontrollit (ACS). Nga
Për nga natyra e tyre, sisteme të tilla janë njeri-makinë, d.m.th. së bashku me
përdorimi i kompjuterëve të fuqishëm presupozon praninë e një personi me të tijën
inteligjencës.
Në sistemet njeri-makinë supozohet ndarja e mëposhtme e funksioneve
makinë dhe njeri: makina ruan dhe përpunon sasi të mëdha

informacion, ofron mbështetje informacioni për vendimmarrje
nga një person; një person merr vendime menaxheriale.
Më shpesh në sistemet njeri-makinë, kompjuterët kryejnë rutinë,
përpunim jokreativ, intensiv i informacionit, duke i liruar kohën e një personi
për aktivitete krijuese. Megjithatë, qëllimi i zhvillimit të kompjuterit
Teknologjia e kontrollit (informacionit) është automatizimi i plotë
aktivitete që përfshijnë lirimin e pjesshëm ose të plotë të një personi nga
nevoja për të marrë vendime. Kjo është për shkak jo vetëm të dëshirës për të shkarkuar
njerëzore, por edhe me faktin se zhvillimi i teknologjisë dhe teknologjisë ka çuar në situata ku
një person për shkak të kufizimeve të tij të qenësishme fiziologjike dhe psikologjike
thjesht nuk ka kohë për të marrë vendime në kohë reale
proces, i cili kërcënon me pasoja katastrofike p.sh.: nevoja
aktivizimi i mbrojtjes emergjente të një reaktori bërthamor, reagimi ndaj ngjarjeve,
që ndodhin gjatë lëshimeve të anijeve kozmike etj.
Një sistem që zëvendëson një person duhet të ketë inteligjencë, deri diku
e ngjashme me inteligjencën njerëzore - artificiale. Hulumtimi
i referohet edhe drejtimit në fushën e sistemeve të inteligjencës artificiale
kibernetika, megjithatë, për shkak të rëndësisë së saj për perspektivat e të gjithë shkencës kompjuterike në
Në përgjithësi, ne do ta konsiderojmë atë në një paragraf të veçantë.

Pyetje kontrolli

1. Cila është lënda e shkencës “Kibernetika”?
2. Përshkruani problemet e zgjidhura në rubrikën shkencore “kërkime operacionale”.
3. Çfarë vendi zë teoria e kontrollit automatik dhe
rregullore?
4. Çfarë do të thotë koncepti "sistem"?
5. Çfarë është një "sistem kontrolli"?
6. Përshkruani detyrat që dalin në sistemet e kontrollit.

7. Çfarë është "feedback"? Jepni shembuj të reagimeve nga të tjerët
keni menaxhuar sistemet.
8. Çfarë është një sistem i automatizuar i kontrollit?
9. Cili është vendi i njeriut dhe kompjuterit në sistemet e kontrollit njeri-makinë?

Gjatë zhvillimit të revolucionit shkencor dhe teknologjik, fizik, kimik
dhe ndikimi biologjik i njerëzve në natyrë. Sa më i fortë të jetë ndikimi, aq
mjetet e menaxhimit të tyre duhet të jenë më efektive dhe detyra kryesore e jona
koha bëhet jo vetëm dhe jo aq shumë zgjedhja e optimales (ekonomikisht
të dobishme) mënyrat e menaxhimit, sa pritje dhe parandalim
rreziku gjithnjë në rritje i shfaqjes së proceseve të pakthyeshme natyrore që kërcënojnë
ekzistencës njerëzore dhe jetës në Tokë në përgjithësi. Vështirë se kurrë më parë
njerëzimi i ka vendosur vetes një detyrë më komplekse dhe më të përgjegjshme.
Mund të diskutohet saktësisht se kur do të ndodhin ndryshime të pakthyeshme në natyrë dhe në çfarë mënyrash.
do të ketë pasojat e tyre, por nuk ka dyshim se periudha e caktuar nga historia për zgjidhjen
ky problem kompleks nuk është aq i madh.
Në këtë këndvështrim, punimet mbi teorinë e sistemeve ose sistemologjinë marrin një rëndësi të veçantë.
(më shpesh quhet "qasja e sistemeve", e cila, në fakt, u ngrit në lidhje me
nevoja për të zgjidhur probleme me kompleksitet të ngjashëm). Ato vepra janë veçanërisht të vlefshme
orientimi i sistemit, i cili jo vetëm përcakton parimet bazë të metodologjisë
teoria e sistemeve dhe demonstron efektivitetin e një qasjeje sistemore ndaj zgjidhjes
probleme kibernetike mjaft komplekse dhe relevante. Ky libër është
punë pikërisht e këtij lloji: sistematike si në lëndë ashtu edhe në frymën e prezantimit.
Në pjesën e parë të librit, autori shqyrton në detaje thelbin e qasjes sistemore, por e dyta
e zbaton atë në zgjidhjen e problemeve më të përgjithshme semiotike të kibernetikës. te dyja
pjesët e librit janë origjinale dhe kanë kuptim të pavarur.
Një nga aspektet dalluese të librit është përpjekja e tij për të paraqitur thelbin e sistemologjisë me
një këndvështrim i vetëm. Për ta bërë këtë, autori analizon thellësisht konceptet në themel
koncepti i paraqitur i sistemologjisë, dhe tregon se këto koncepte janë të lidhura me ligjet dhe

kategori të dialektikës materialiste dhe se qasja sistemore është vetëm
sjellja e njohurive të ligjeve bazë në nivelin e zbatimeve praktike specifike
zhvillimi i natyrës, dhe jo një botëkuptim i ri, siç imagjinohet shpesh nga teoricienët
teoria e sistemeve në Perëndim.
Autori nuk përpiqet të zyrtarizojë vetë prezantimin, gjë që, natyrisht, do të ishte
e parakohshme, edhe pse shumë joshëse, por mënyra e adoptuar në libër
prezantimi mund të konsiderohet hapi i parë në këtë drejtim.
Kur paraqitet një qasje sistematike, vëmendja kryesore në veprën e G. P. Melnikov i kushtohet
ajo që bashkon sistemin në një tërësi të vetme. Shumë autorë, kur studiojnë kompleks
sistemet priren t'i ndajnë ato në pjesë më të thjeshta dhe të marrin në konsideratë lidhjet ndërmjet tyre
pjesë si pengesë për një ndarje të tillë, ose, anasjelltas, të përqendrohen të gjitha
vëmendje vetëm te hallkat lidhëse, te rrjeti i marrëdhënieve (strukturës) ndërmjet pjesëve dhe
elementet e tërësisë dhe deklarojnë natyrën e elementeve të lidhura si të parëndësishme për
formimi i integritetit. Për dallim prej tyre, G.P. Melnikov gjithashtu i kushton vëmendje
struktura e tërësisë, dhe mbi ato veti që lindin në çdo element për shkak të
vetë fakti i ekzistencës së sistemit si një unitet i caktuar dhe vetitë e tërësisë,
që dalin nga vetitë unike të elementeve, duke treguar mekanizmat
marrëveshje reciproke e të gjithë këtyre parametrave të sistemit të formuar me të detyrueshme
ndërveprimi me mjedisin e jashtëm.
Çdo sistem, për aq sa ekziston, duhet të fitojë vetitë e nevojshme
për të kundërshtuar forcat e jashtme (ndikimet e sistemeve të tjera) që tentojnë të
shkatërrojnë këtë sistem. Sa më gjatë të ekzistojë sistemi dhe aq më të forta janë ndikimet,
ndaj të cilit është i ekspozuar, aq më tepër në sistemin në tërësi dhe në çdo element të tij
vetitë e konsistencës reciproke të zhvilluara në proces duhet të shfaqen
adaptim. Janë këto veti që Hegeli kishte parasysh kur e tha këtë në një pikë
pasqyrohen vetitë e oqeanit.
Identifikimi i këtyre vetive të përbashkëta dhe zbulimi i shkakut të tyre rrënjësor (të fshehura në kompleks
ndikimet e jashtme), të quajtur nga autori përcaktues i sistemit, hapet gjerësisht
mundësitë për të studiuar ato veti të sistemeve komplekse që, në fakt,
i bëjnë ato "të komplikuara".
Kjo na lejon të hedhim një vështrim të ri në konceptin e një sistemi dhe të zbulojmë lidhje të tilla ndërmjet
pjesët e tij dhe veçoritë e tilla të elementeve të tij, ekzistenca e të cilave shpesh është e vështirë dhe

i dyshuar Ishte në këtë rrugë që G.P. Melnikov, si rezultat i studimit të pronave
Një numër dërrmues i gjuhëve në botë, ishte e mundur të zbuloheshin lloje shumë specifike
varësitë midis gramatikës së një gjuhe dhe fonetikës së saj dhe krijojnë një të re, sistematike
tipologjia e gjuhëve, duke krahasuar strukturën e gjuhëve sipas karakteristikave të përcaktuesve të tyre.
Qasja e zhvilluar nga autori bën të mundur përcaktimin mjaft të qartë të ndryshimit
qasje sistematike nga ajo strukturore. Doli se këto dallime në thelb janë të përmbajtura
në një postulat: idetë e strukturalistëve bazohen në tezën se
ekziston një material plotësisht amorf nga i cili formohet sistemi (në çast).
vetitë e një elementi të caktuar të sistemit në përputhje vetëm me vendin e tij në strukturë.
Sipas pikëpamjeve sistemologjike, nuk ka material absolutisht amorf. Çdo
materiali mbart vetitë e sistemeve të mëparshme në të cilat ishte përfshirë më parë dhe, për më tepër,
zhvilluar në procesin e përshtatjes në këto sisteme aftësinë në një shkallë ose në një tjetër
ruajnë vetitë e fituara. Prandaj, kur një material i tillë përdoret për
formimi i një sistemi të ri, atëherë ka një përshtatje afatgjatë të të vjetrit dhe
formimi i vetive të reja gjatë përshtatjes, pra në çdo moment të kohës në çdo
Elementi i sistemit ka dy lloje të vetive: fillestare (materiale),
duke pasqyruar sfondin e materialit dhe të imponuar nga sistemi (strukturor),
të përcaktuar nga përcaktorja e sistemit.
Çështjet e ngritura nga autori në lidhje me marrëdhëniet strukturore ("logjike",
"sintaksore") dhe thelbësore ("materiale", "sistematike") në
sistemet reale natyrore dhe artificiale jo vetëm që përfaqësojnë
interes të përgjithshëm filozofik, por janë edhe shumë të rëndësishëm në ndërtimin
sistemet njeri-makinë, të cilat janë mjeti kryesor për zgjidhjen më të madhe
probleme komplekse moderne të kibernetikës.
Për të përdorur në mënyrë efektive sisteme të tilla, para së gjithash është e nevojshme të ndahen
procesi i zgjidhjes në dy pjesë: specifike për makinën, formale,
që lidhet me strukturën e objektit që studiohet ose ndërtohet, me logjikën
ndërveprim i pjesëve të tij, dhe përmbajtësor, semantik, që nuk kërkon konsideratë
i reduktueshëm në strukturën e veçorive të substancës së objektit dhe për këtë arsye i caktohet
person. Në të njëjtën kohë, shqetësimi kryesor i një personi është më i plotë
duke përdorur aftësitë e teknologjisë në mënyrë që pjesa e mbetur e paformalizuar
Një pjesë e detyrës doli të jetë e realizueshme për një ekip të vërtetë specialistësh.

Aftësia e një personi për të identifikuar joformalisht pjesën e formalizuar të një detyre, si të tjerët
aftësia e njeriut për të vepruar me objekte informale është një nga më të mëdhatë
misteret e natyrës. Prandaj, çdo përpjekje për të depërtuar në këtë sekret ose të paktën skicë
qasjet ndaj tij kanë një rëndësi të madhe.
Nga ky këndvështrim, konceptet e paraqitura në libër hapen shumë joshëse
perspektivat. Edhe pse autori përpiqet të mos theksojë lidhjen e ideve me të cilat zhvillon
problemet e inteligjencës artificiale, por ndihet plotësisht kur
duke lexuar nje liber. Në të njëjtën kohë, autori fokusohet në problemin qendror: si
a mendon njeriu, çfarë roli luan gjuha në procesin e të menduarit, si merr mendimi
fjalë në aktet e komunikimit të një personi me një tjetër, dhe jo për problemet e modës të krijimit
metoda heuristike (humanoid) për zgjidhjen e problemeve artificiale të lojës. NË
Në këtë drejtim, problemet e librit kanë të bëjnë me zhvillimin e parimeve për ndërtimin
robotë integralë (jo programim heuristik).
Autori vjen në identifikimin e këtyre parimeve jo aq shumë nga teknika e drejtpërdrejtë
eksperimentimi, sa nga interpretimi sistematik i semiotikës së pasur,
materiale gjuhësore dhe psikologjike të grumbulluara deri më sot. NË
Në lidhje me këtë, libri i kushton shumë vëmendje analizës së çështjeve të tilla thelbësore
kibernetika, si origjina e aftësisë për të formuar mekanizmat e njohjes,
parashikimi, komunikimi i shenjave dhe modelimi dhe vlerësimi i mundësive
duke përdorur këto mekanizma për komunikim kuptimplotë njeri-makinë dhe
makina mes njëra-tjetrës. Për të përshkruar ekonomikisht komponentët tipikë të këtyre proceseve
autori prezanton një aparat të specializuar simbolik.
Paraqitja e përmbajtjes së propozuar në libër është themelore dhe
bindshmëri. Megjithatë, duhet mbajtur mend se çështjet e diskutuara në libër kanë të bëjnë me
koha e tashme është një nga më të vështirat për t'u shpjeguar dhe kuptuar, prandaj
Lexuesi që merr këtë libër duhet të përgatitet paraprakisht për punë të palodhur. Shumë
Do të më duhet të rilexoj pjesët dhe të mendoj shumë, por mund të jem i sigurt
për të thënë se zellin e lexuesit ndërsa ai thellohet në materialin e librit do të shpërblehet.
Gjendet rrallë në literaturën moderne shkencore, përmbajtjen-evolucionare dhe
lloji logjik joformal i zbritjes dhe aftësia që rezulton për të kapur
modele ku më parë shihej vetëm një grumbullim i rastësishëm i fakteve - këtu
Kjo nuk është aspak një listë e plotë e asaj që është mjaft i zellshëm dhe

lexues i vëmendshëm.
Le të ndalemi tani më në detaje në disa nga çështjet e veçanta të ngritura në libër, dhe
mbi vlerësimin e metodave dhe rezultateve të zgjidhjes së tyre.
1. Siç është e qartë nga sa më sipër, aspektet metodologjike nuk janë qëllim në vetvete për autorin; ai
i detyruar t'i kushtojë vëmendje serioze këtij aspekti të çështjes pikërisht sepse ka mjaft
Ai i vendos vetes detyra serioze në kibernetikën e përgjithshme. Por pikërisht
prandaj, pjesa e parë e veprës, kushtuar paraqitjes së konceptit të autorit për sistematikë
qasja është në të vërtetë një prezantim i një koncepti mjaft të plotë.
Lexuesi i interesuar kryesisht për problemet e sistemologjisë mund
përqendroni vëmendjen tuaj në pjesën e parë të librit, duke e konsideruar pjesën e dytë të tij si
aplikim që tregon faktin se koncepti i paraqitur mund të shërbejë
një mjet efektiv për zgjidhjen e problemeve më komplekse të kibernetikës.
Lexuesi që interesohet për çështjet e paraqitura në pjesën e dytë të librit mund
konsideroni pjesën e parë të tij edhe si shtojcë, por absolutisht të detyrueshme, përndryshe
as premisat dhe as patosi kryesor i përfundimeve të kërkimit nuk do të kuptohen prej tij.
2. Koncepti i një qasjeje sistemore të paraqitur nga autori i librit, siç u përmend tashmë, ka
para së gjithash, jo formalisht aksiomatike, por qartësisht ontologjike, trupore
orientimi, i fokusuar në një formulim të tillë të koncepteve bazë dhe
modele të një qasjeje sistematike, e cila do të mundësonte sa më qartë të jetë e mundur
interpretimi inxhinierik, biologjik dhe mendor dhe, për rrjedhojë, mund të jetë
një mjet jo vetëm për të përshkruar dhe kuptuar natyrën e sistemeve reale ekzistuese, por
dhe dizajni i tyre, zbatimi i tyre në kompjuter. Në këtë drejtim, libri
jo vetëm “sistematike”, por në fakt edhe “kibernetike”.
Është e rëndësishme të theksohet se natyra dialektike e ligjeve bazë të sistemologjisë,
e paraqitur në konceptin e autorit nuk deklarohet thjesht, por demonstrohet.
Mbështetur në parimet e zhvillimit dialektik, autori shpalos natyrën
komunikim kuptimplotë midis një personi dhe një makine, të njëjtat parime përdoren në
pjesa metodologjike e punës gjatë prezantimit të koncepteve fillestare të qasjes sistemore.
Këto koncepte nuk merren thjesht si të papërcaktueshme, siç është zakon në
ndërtimi i teorive aksiomatike, por zhvillohen dhe thellohen si ato

përdorim me retrospektivë përmes koncepteve të nxjerra nga e para. Kjo
Kuzhina krijuese, zakonisht e fshehur me turp në botime, duket shumë
e natyrshme në arsyetimin e autorit, i cili qëndron në pozicionin e dialektikës. I jep atij
mundësia për të fituar mbështetje në diskutimin e pyetjes se cilat janë kufijtë e pranueshme
formalizimi i një qasjeje sistematike dhe që në parim duhet të bazohet në kontabilitet
ligjet e zhvillimit dhe ligjet e kontradiktës, nëpërmjet zbatimit të të cilave mund të krijohen
një automat i pajisur me aftësinë për të kryer të paktën veprime elementare krijuese,
pa të cilat planet për komunikim kuptimplotë midis njeriut dhe makinës janë të dënuara me dështim.
3. Duhet theksuar se nëse lexuesi nuk ndan bindjet origjinale dialektike
autor, atëherë përfundimet e nxjerra prej tyre mund të duken jo bindëse. Se
fakti se për të zgjidhur shumë probleme moderne kibernetike është e nevojshme që
askush nuk dyshon se një automat mund të kryejë akte krijuese. Më pak
është e qartë se për këtë qëllim duhet të merret jo aq shumë me zhvillimin e thjesht formal
algoritme për sjelljen e makinës, sa mënyra për të zgjidhur problemin gjatë rrugës
kibernizimi i ligjeve të kontradiktës dialektike.
Megjithatë, le të kujtojmë në këtë drejtim se seria e njohur e rezultateve negative,
lidhur me mundësitë e teorive kuptimplote aksiomatike, sugjeron se
se nuk mund të nxirret nga postulatet e teorive të tilla
kuptimisht diçka më e madhe se ajo që nënkuptohej në postulatet. Kështu që
Kështu, akti krijues lidhet thelbësisht me zgjedhjen e vetë postulateve nga
njohuritë në dispozicion. Kjo zgjedhje bëhet në kuadrin e induksionit.
Siç tregoi L.V. Krushinsky, i cili studion inteligjencën, në veprat e tij të fundit
kafshët, akti më i thjeshtë krijues i një kafshe është ky
përdorimi i përvojës ekzistuese, që çon në identifikimin e një përgjithësimi të llojit
duke postuluar një ligj elementar të natyrës si një hipotezë jo të parëndësishme rreth
Struktura e botës, që nuk përfshihet në mënyrë eksplicite në përvojën e mëparshme, por
duke lejuar që kafsha të ndërveprojë më mirë me botën e jashtme.
Nëse thelbi i aktit krijues induktiv qëndron në këtë, dhe ne, duke ndërtuar
makinë automatike, urojmë që niveli i tij intelektual të jetë së paku i barabartë me
niveli intelektual i kafshës, atëherë është e nevojshme të kontrollohet nëse është e mundur thjesht
formalisht, bazuar në informacionin fillestar eksperimental, postulat
hipotezë, d.m.th. parashtroni një postulat që zbulon informacione jo të parëndësishme në origjinal
të dhëna. Rezultati pozitiv ose negativ i një kontrolli të tillë ka

rëndësi thelbësore për zgjedhjen e mënyrave për zgjidhjen e problemit artificial
inteligjencës.
Autori rrjedh nga përgjigja e dytë, negative për këtë pyetje; formalisht kjo nuk është
duke justifikuar. Por, siç doli shumë kohët e fundit, këto, bazuar në thjesht
konsiderata cilësore, idetë fillestare të autorit janë të vlefshme dhe deri diku
në një kuptim të caktuar. K. F. Samokhvalov vërtetoi një teoremë, përfundimet nga e cila
jepni një përgjigje të drejtpërdrejtë për pyetjen në diskutim.
4. Kështu, nevoja themelore për të shkuar përtej logjikës formale
kur zhvillohen parimet e përgjithësimit induktiv. pa të cilën është e pamundur
Komunikimi kuptimplotë njeri-makinë aktualisht ka një të rreptë
justifikim. Mirëpo, nga kjo autori i librit nuk nxjerr aspak një përfundim për themelorin
kotësinë e përdorimit të një aparati formal në zgjidhjen e më komplekseve
detyra kibernetike. Përkundrazi, truporiteti qartësisht i kundërt,
substancialiteti i sistemeve teknike dhe natyrore, jotruporiteti i strukturave të tyre
modele, ai përshkruan qartë gamën e dukurive përshkrimi dhe ndërtimi i të cilave
mund dhe duhet të mbështetet, para së gjithash, në aparatin e rreptë formal të logjikës dhe
matematika në kuptimin modern të këtyre termave. Ky rreth është i kufizuar thellë
sisteme të përshtatura.
Nëpërmjet kësaj ideje kyçe për konceptin e paraqitur të esencës së përshtatshmërisë
autori tregon se vetë koncepti i formalit ka rezerva të konsiderueshme për zgjerim pa
humbja e ashpërsisë. Në këtë drejtim, është interesante të vërehen përpjekjet moderne për pasurim
konceptet fillestare të themeleve të matematikës, zhvillimi më i pasur dhe më i pazakontë
këndvështrimi tradicional i teorive që synojnë marrjen parasysh të ontologjisë së studiuar
subjektet.
5. Arsyetimi metodologjik dhe rëndësia e thellë e këtyre punimeve për pasurim
Arsenali i vetë parimeve të ndërtimit të teorive formale interpretohet qartë në
për sa i përket marrëdhënies ndërmjet të formalizueshmes dhe të paformalizueshmes, të konsideruara në
koncepti sistemologjik i autorit të librit. Është shumë e rëndësishme që autori të provojë
realizueshmëria fizike e asaj që nuk është e arritshme për formalizimin e rreptë, dhe falë
kjo kundërshtohet qartë jo vetëm nga objekti fizik modelit të tij strukturor, por edhe
përmbajtje aktuale në komunikim - çdo komunikues teknik
njësitë, pavarësisht se të dyja mishërohen në substancën e modelit ose në
neuronet e trurit. Kjo do të bëjë të mundur sistemimin e koncepteve fillestare të semiotikës,

tregojnë lidhjen e brendshme dhe kundërshtimin themelor midis një shenje dhe saj
kuptimi, midis kuptimit dhe kuptimit, midis mendor dhe gjuhësor
proceset ndërmjet gjuhëve natyrore dhe atyre artificiale.
Veçanërisht i rëndësishëm është qëndrimi i autorit se sa më i thellë të jetë përshtatja, madje
objekt i pajetë, fizik, aq më i natyrshëm është i natyrshëm
predispozicion për një ndërveprim të tillë me mjedisin e jashtëm, i cili mund
të konsiderohet si, edhe pse primitiv, një akt identifikimi, një akt parashikues
reflektimet. Në këtë drejtim, nuk mund të mos kujtojmë fjalët e V.I. Leninit se edhe të vdekurit
Natyra ka një veti afër ndjeshmërisë...
6. Unë do të doja të shpreh keqardhjen që një bollëk i tillë i shkencës kardinal
problemet diskutohen në vëllimin e një libri të vogël. Kjo rrethanë duket se është
i privoi autorit mundësinë për të përdorur mënyrën e tij karakteristike të paraqitjes së tij
mendimet për të cilat është i njohur ndër dëgjuesit e fjalimeve të tij në konferenca dhe
kongrese, seminare dhe leksione, ku ilustron secilin pozicion të tij
vizatime vizuale dhe shembuj nga një shumëllojshmëri e gjerë fushash dhe industrish shkencore
teknologjisë, nga situatat sociale dhe të përditshme. Në këtë drejtim, dua të theksoj se
një gamë çuditërisht e gjerë dukurish, në analizën e të cilave ai zbaton parimet e tij
koncepti sistemologjik dhe nga puna mbi të cilën ai identifikon hallkat e dobëta të kësaj
koncept, duke e përmirësuar vazhdimisht atë. Kjo mund të gjykohet të paktën nga
botime të autorit, vetëm një pjesë e vogël e të cilave jepet në bibliografi.
Vëllimi i kufizuar i librit bën të qartë se nevoja për të paraqitur
të paktën aspektet më të rëndësishme të konceptit të propozuar të një qasjeje sistemore dhe
demonstrojnë performancën e saj e detyroi autorin të braktiste një të gjerë
rishikimi dhe analiza e koncepteve të tjera të sistemit.
Termi "kibernetikë" fillimisht u fut në qarkullimin shkencor nga Ampere, i cili në tij
vepra themelore "Ese mbi Filozofinë e Shkencave" (1834-1843) përcaktoi kibernetikën
si një shkencë e qeverisjes, e cila duhet të sigurojë qytetarët
përfitime të ndryshme. Dhe në kuptimin modern - si shkencë e përgjithshme
modelet e proceseve të kontrollit dhe transferimit të informacionit në makina, jetesë
.
organizmat dhe shoqëria, u propozua për herë të parë nga Norbert Wiener në 1948

Ai përfshin studimin e reagimeve, kutive të zeza dhe koncepteve të prejardhura si p.sh
si kontroll dhe komunikim në organizmat e gjallë, makinat dhe organizatat,

duke përfshirë vetë-organizimet. Ai fokusohet në atë se si diçka (dixhitale,
mekanike ose biologjike) përpunon informacionin, reagon ndaj tij dhe
ndryshon ose mund të ndryshohet për të përmbushur më mirë dy të parat
detyrat. Stafford Beer e quajti atë shkenca e organizimit efektiv, dhe Gordon
Passcraz zgjeroi përkufizimin për të përfshirë flukset e informacionit "nga çdo burim".
duke filluar me yjet dhe duke përfunduar me trurin.
Një shembull i të menduarit kibernetik. Nga njëra anë, kompania konsiderohet
cilësinë e sistemit në mjedisin përreth. Nga ana tjetër, kibernetike
kontrolli mund të paraqitet si një sistem.
Një përkufizim më filozofik i kibernetikës, i propozuar në 1956 nga L.
Couffignal, një nga pionierët e kibernetikës, e përshkruan kibernetikën si
"Arti i sigurimit të efektivitetit të veprimit". Përkufizimi i ri ishte
propozuar nga Lewis Kaufman (anglisht): "Kibernetika është studimi i sistemeve dhe
procese që ndërveprojnë me veten dhe riprodhojnë veten e tyre.”
Metodat kibernetike përdoren për të studiuar rastin kur veprimi i një sistemi
në mjedis shkakton disa ndryshime në mjedis, dhe ky ndryshim
shfaqet në sistem përmes reagimeve, gjë që shkakton ndryshime në mënyrën
sjelljen e sistemit. Studimi i këtyre "qarqeve të reagimit" është vendi ku qëndrojnë metodat.
kibernetikë.
Kibernetika moderne filloi si kërkime ndërdisiplinore, duke u kombinuar
fushat e sistemeve të kontrollit, teoria elektrike
qarqe, inxhinieri mekanike, modelim matematikor, matematik
logjika, biologjia evolucionare, neuroshkenca, antropologjia. Këto studime u shfaqën
në vitin 1940, kryesisht në punimet e shkencëtarëve mbi të ashtuquajturat. Konferenca Macy.

Fusha të tjera të kërkimit që ndikuan në zhvillimin e kibernetikës ose u ndikuan nga
ndikimi i tij - teoria e kontrollit, teoria e lojës, teoria
sistemet (ekuivalenti matematikor i kibernetikës), psikologjia (veçanërisht neuropsikologët
I, biheviorizmi, psikologjia konjitive) dhe filozofia.
Sfera e kibernetikës[redakto | redakto wikitext]
Objekti i kibernetikës janë të gjitha sistemet e kontrolluara. Sisteme që nuk mund të jenë
Menaxhimi, në parim, nuk janë objekte të studimit të kibernetikës. Kibernetika
prezanton koncepte si qasja kibernetike, sistemi kibernetik.
Sistemet kibernetike konsiderohen në mënyrë abstrakte, pavarësisht nga e tyre
natyrës materiale. Shembuj të sistemeve kibernetike - rregullatorë automatikë
në teknologji, kompjuterë, trurin e njeriut, popullatat biologjike, shoqërinë njerëzore.
Çdo sistem i tillë është një grup objektesh të ndërlidhura
(elementet e sistemit) të aftë për të perceptuar, mbajtur mend dhe përpunuar
informacionin dhe shkëmbejnë atë. Kibernetika zhvillon parime të përgjithshme
krijimi i sistemeve të kontrollit dhe sistemeve për automatizimin e punës mendore. bazë
mjete teknike për zgjidhjen e problemeve kibernetike - kompjuterë. Prandaj, shfaqja
kibernetika si shkencë e pavarur (N. Wiener, 1948) lidhet me krijimin në vitet '40.
Shekulli XX i këtyre makinave, dhe zhvillimi i kibernetikës në teori dhe praktik
aspektet - me përparimin e teknologjisë kompjuterike elektronike.
Kibernetika është një shkencë ndërdisiplinore. Ajo u ngrit në kryqëzimin e matematikës,
logjika, semiotika, fiziologjia, biologjia, sociologjia. Karakterizohet nga analiza dhe identifikimi
parimet dhe qasjet e përgjithshme në procesin e njohjes shkencore. Më domethënësja
Teoritë e bashkuara nga kibernetika janë si më poshtë [burimi nuk specifikohet 156 ditë]:
 Teoria e transmetimit të sinjalit
 Teoria e kontrollit
 Teoria e automatizmit
 Teoria e vendimit
 Sinergjetika
 Teoria e algoritmeve
 Njohja e modelit
 Teoria e kontrollit optimal

 Teoria e sistemeve të të nxënit
Përveç mjeteve të analizës, kibernetika përdor mjete të fuqishme
për sintezën e zgjidhjeve të ofruara nga mjetet e analizës matematikore, lineare
algjebër, gjeometria e bashkësive konvekse, teoria e probabilitetit dhe matematika
statistika, si dhe fusha më të aplikuara të matematikës, si p.sh
siç janë programimi matematik, ekonometria, shkenca kompjuterike e të tjera
disiplina derivative.
Roli i kibernetikës është veçanërisht i madh në psikologjinë e punës dhe degët e saj,
si psikologji inxhinierike dhe psikologji e arsimit profesional.
Kibernetika është shkenca e kontrollit optimal të sistemeve dinamike komplekse,
duke studiuar parimet e përgjithshme të kontrollit dhe komunikimit që qëndrojnë në themel të punës së shumicës
sisteme të natyrës së ndryshme - nga raketat në shtëpi dhe
kompjuterë me shpejtësi të lartë deri te jetesa komplekse
të një organizmi.Kontrolli është kalimi i një sistemi të kontrolluar nga një gjendje në tjetrën
nëpërmjet ndikimit të synuar të menaxherit. Kontrolli optimal -
ky është një transferim i sistemit në një gjendje të re me plotësimin e disa kritereve
optimaliteti, për shembull, minimizimi i kostove të kohës, punës, substancave ose
energji. Një sistem dinamik kompleks është çdo objekt, element real
të cilat studiohen në një shkallë kaq të lartë ndërlidhjeje dhe lëvizshmërie që ndryshojnë
një element çon në ndryshime në të tjerët.
Drejtimet[redakto | redakto wikitext]
Kibernetika është një term i mëhershëm, por ende i përdorur për shumë njerëz
artikuj. Këto lëndë shtrihen edhe në fushën e shumë shkencave të tjera, por
të kombinuara në studimin e menaxhimit të sistemeve.
Kibernetikë e pastër[redakto | redakto wikitext]
Kibernetika e pastër, ose kibernetika e rendit të dytë, studion sistemet e kontrollit si
koncept, duke u përpjekur të zbulojë parimet e tij themelore.

ASIMO përdor sensorë dhe algoritme inteligjente për të shmangur pengesat
dhe ngjitni shkallët
 Inteligjenca Artificiale
 Kibernetika e rendit të dytë
 Vizioni kompjuterik
 Sistemet e kontrollit
 Shfaqja
 Organizatat që mësojnë
 Kibernetika e re

Teoria e ndërveprimeve të aktorëve
 Teoria e komunikimit
Në biologji[redakto | redakto wikitext]
Kibernetika në biologji - studimi i sistemeve kibernetike në biologjike
organizmave, duke u fokusuar kryesisht në mënyrën se si kafshët përshtaten
mjedisin e tyre, dhe se si informacioni në formën e gjeneve transmetohet nga brezi në brez
brezi. Ekziston edhe një drejtim i dytë - kiborgët.
Imazhi termik i një tarantula me gjak të ftohtë në një dorë njeriu me gjak të ngrohtë
 Bioinxhinieria
 Kibernetika biologjike
 Bioinformatikë
 Bionika
 Kibernetika mjekësore

 Neurocibernetika
 Homeostaza
 Biologji sintetike
 Biologjia e sistemeve
Teoria e sistemeve komplekse[redakto | redakto wikitext]
Teoria e sistemeve komplekse analizon natyrën e sistemeve komplekse dhe arsyet pas saj
bazuar në vetitë e tyre të pazakonta.
Një metodë për modelimin e një sistemi kompleks adaptiv
 Sistemi kompleks adaptiv
 Sisteme komplekse
 Teoria e sistemeve komplekse
Në kompjuter[redakto | redakto wikitext]
Në informatikë, metodat kibernetike përdoren për të kontrolluar
pajisjet dhe analiza e informacionit.
 Robotikë
 Sistemi i mbështetjes së vendimeve
 Automat celulare
 Simulimi
 Vizioni kompjuterik
 Inteligjenca Artificiale
 Njohja e objekteve

 Sistemi i kontrollit
 ACS
Në inxhinieri[redakto | redakto wikitext]
Kibernetika në inxhinieri përdoret për të analizuar dështimet e sistemit, në
ku gabimet dhe mangësitë e vogla mund të çojnë në dështimin e të gjithë sistemit.
Zemra artificiale, një shembull i inxhinierisë biomjekësore.
 Sistemi adaptues
 Ergonomi
 Inxhinieri Biomjekësore
 Neurokompjutera
 Kibernetika teknike
 Inxhinieri sistemesh
Në ekonomi dhe menaxhim[redakto | redakto wikitext]
 Kontrolli kibernetik
 Kibernetika ekonomike
 Hulumtimi i Operacioneve
Në matematikë[redakto | redakto wikitext]
 Sistemi dinamik
 Teoria e informacionit
 Teoria e sistemeve

Në psikologji[redakto | redakto wikitext]
 Kibernetika psikologjike
Në sociologji[redakto | redakto wikitext]
 Memetika
 Kibernetika sociale
Historia[redakto | redakto wikitext]
Në Greqinë e Lashtë, termi "kibernetikë", që fillimisht nënkuptonte artin e timonierit,
filloi të përdoret në mënyrë figurative për të treguar artin e shtetbërjes
udhëheqës i qytetit. Në këtë kuptim, ai, në veçanti,
përdorur nga Platoni në Ligjet e tij.
Fjala fr. "cybernétique" u përdor pothuajse në kuptimin e tij modern në 1834
vit nga fizikani francez dhe sistematizuesi i shkencave André Ampere (francez AndréMarie
Ampère, 1775-1836), për të përcaktuar shkencën e menaxhimit në sistemin e tij të klasifikimit
njohuritë njerëzore:
Andre Marie Ampere
"KIBERNETIKA. Marrëdhëniet midis njerëzve dhe njerëzve të studiuar<…>e mëparshme
shkencat janë vetëm një pjesë e vogël e objekteve për të cilat qeveria duhet të kujdeset; e tij
ruajtja e rendit publik, zbatimi i
ligjet, shpërndarja e drejtë e taksave, përzgjedhja e njerëzve që duhet
të emërojë në poste, dhe gjithçka që kontribuon në përmirësimin e kushteve sociale.
Ai duhet të zgjedhë vazhdimisht midis masave të ndryshme më të përshtatshme për të
arritja e qëllimit; dhe vetëm nëpërmjet studimit dhe krahasimit të thellë të elementeve të ndryshëm,

i siguruar për këtë zgjedhje nga njohja e gjithçkaje që ka të bëjë me kombin, atë
i aftë për të qeverisur në përputhje me karakterin, zakonet, mjetet e tij
ekzistenca e prosperitetit nga organizata dhe ligjet që mund të shërbejnë si të përgjithshme
rregullat e sjelljes dhe nga të cilat udhëhiqet në çdo rast të veçantë. Kështu që,
vetëm pas të gjitha shkencave që merren me këto objekte të ndryshme duhet të vendosim këtë,
për të cilën po flasim tani dhe që unë e quaj kibernetikë, nga fjala e të tjerëve.
greke
arti i lundrimit, u përdor nga vetë grekët në pakrahasueshëm më shumë
kuptimi i gjerë i artit të menaxhimit në përgjithësi.”
; është një fjalë e adoptuar në fillim në një kuptim të ngushtë
κυβερνητιχη
James Watt
Sistemi i parë rregullues automatik artificial, ora e ujit, ishte
shpikur nga mekaniku i lashtë grek Ctesibius. Në orën e tij të ujit, uji rridhte jashtë
burim, të tilla si një rezervuar stabilizues, në pishinë, pastaj nga pishina në
mekanizmat e orës. Pajisja e Ctesibius përdori një rrjedhje në formë koni për të kontrolluar
niveli i ujit në rezervuarin tuaj dhe rregullimi i shpejtësisë së rrjedhës së ujit në përputhje me rrethanat,
për të mbajtur një nivel konstant të ujit në rezervuar, në mënyrë që të mos jetë
i tejmbushur, as i kulluar. Ishte i pari artificial me të vërtetë automatik
pajisje vetërregulluese që nuk kërkon ndonjë të jashtme
ndërhyrje ndërmjet mekanizmave të reagimit dhe kontrollit. Edhe pse ata
Natyrisht, ata nuk i referoheshin këtij koncepti si shkencë e kibernetikës (ata e konsideruan atë
fusha e inxhinierisë), Ctesibius dhe mjeshtër të tjerë të lashtë si Heroni
Shkencëtari Aleksandrian ose Kinez Su Song konsiderohet si një nga të parët që ka studiuar
parimet kibernetike. Studimi i mekanizmave në makinat me korrigjues
reagimet datojnë në fund të shekullit të 18-të, kur motori me avull i James

Watt ishte i pajisur me një pajisje kontrolli, një rregullator të kundërt centrifugal
komunikimi për të kontrolluar shpejtësinë e motorit. A. Wallace përshkroi reagimet
si "i nevojshëm për parimin e evolucionit" në veprën e tij të famshme të vitit 1858. Në vitin 1868
vit, fizikani i madh J. Maxwell botoi një artikull teorik mbi menaxherët
pajisje, ishte një nga të parët që mori në konsideratë dhe përmirësoi parimet
pajisje vetërregulluese.Ya. Uexküll përdori një mekanizëm reagimi në të tijën
modelet e ciklit të funksionit (gjermanisht: Funktionskreis) për të shpjeguar sjelljen
kafshëve.
Shekulli XX[redakto | redakto wikitext]
Kibernetika moderne filloi në vitet 1940 si një fushë ndërdisiplinore
kërkime që kombinojnë sistemet e kontrollit, teoria e qarkut elektrik,
inxhinieri mekanike, modelimi logjik, biologjia evolucionare,
neurologjisë. Sistemet e kontrollit elektronik fillojnë punën e një inxhinieri të ziles
Labs of Harold Black në 1927 mbi përdorimin e reagimeve negative për
kontrolli i amplifikatorit. Idetë lidhen gjithashtu me punën biologjike të Ludwig-ut
von Bertalanffy në teorinë e përgjithshme të sistemeve.
Përfshihen aplikimet e hershme të reagimeve negative në qarqet elektronike
kontrollin e instalimeve të artilerisë dhe antenave të radarëve gjatë Dytë
lufte boterore. Jay Forrester, student i diplomuar në Laboratorin e Servomekanizmit
në MIT, duke punuar gjatë Luftës së Dytë Botërore
luftë me Gordon S. Brown për të përmirësuar sistemet e kontrollit elektronik
për Marinën Amerikane, më vonë i aplikoi këto ide në organizatat publike,
të tilla si korporatat dhe qytetet si organizatori origjinal i Shkollës së Industrisë
menaxhimin e Institutit të Teknologjisë në Masaçusets në MIT Sloan School of
Menaxhimi (anglisht). Forrester njihet gjithashtu si themeluesi i dinamikës së sistemit.
W. Deming, guru i menaxhimit të cilësisë totale, për nder të të cilit Japonia u themelua në 1950
themeloi çmimin e saj kryesor industrial, në 1927 ishte i ri
specialist në Bell Telephone Labs dhe mund të jetë ndikuar nga puna në
fusha e analizës së rrjetit). Deming bëri "sistemet e të kuptuarit" një nga katër
shtyllat e asaj që ai e përshkroi si njohuri të thellë në librin e tij Ekonomia e Re.
Libri në shqyrtim:
Linjat e reja të zhvillimit në fiziologji dhe marrëdhëniet e tyre

me kibernetikë // Pyetje filozofike të fiziologjisë së aktivitetit më të lartë nervor dhe
Psikologji, M., Shtëpia Botuese e Akademisë së Shkencave të BRSS, 1963.
* * *
Faqe 499.
Pas fjalimeve kryesore, u bë një diskutim i raporteve.
“Diskutimi i raporteve. Yu.P. Frolov (Moskë)..."
* * *
Faqe 501.
“...Në të njëjtën kohë, shokët e mi të shkollës pavloviane harruan se këto të kundërta apo rrethore
lidhjet janë hapur për një kohë të gjatë. Ju mund të lexoni rreth tyre
në veprën e mrekullueshme të A.F. Samoilov për ritmet rrethore të ngacmimit, duke filluar me
lëvizja elementare rrethore e procesit nervor në një ekzemplar të zemrës së breshkës dhe
duke përfunduar me komunikimin që zhvillohet ndërmjet folësit
dhe audiencës. Lidhjet e anasjellta fiziologjike dhe psikologjike janë një prototip
reagimet në pajisjet kibernetike. Kibernetika
nuk ka as idenë më të largët për diversitetin dhe fuqinë e këtyre lidhjeve, të cilat
përbëjnë thelbin e komunikimit tonë në mjedisin kulturor dhe social...”
Është ende e bukur dhe më e rëndësishmja është thënë saktë:
“...Kibernetika nuk e ka as idenë më të largët për diversitetin dhe fuqinë e këtyre
lidhjet që përbëjnë thelbin e komunikimit tonë
në një mjedis kulturor, social...”
Vini re se A.F. Samoilov vdiq në 1930. Kjo vepër u botua në
1930.
Prandaj, puna e tij ishte shumë vite përpara punës së të gjithë ndjekësve të tij që u bënë
ia atribuojnë vetes zbulimet, duke përfshirë P.K. Anokhin dhe N.A. Bernstein.
Vlen të përmendet se në një organizëm të gjallë nuk mund të ketë reagime sipas përkufizimit,
meqenëse ajo që është parësore dhe ajo dytësore në një organizëm të gjallë është ende e paqartë. Nëse kemi parasysh
se marrja është parësore, atëherë reagimet janë sinjale eferente, dhe nëse
Nëse supozojmë se fuqia e vullnetit është parësore, atëherë sinjalet aferente janë të kundërta.

Vetë A.F Samoilov, duke qenë fiziolog, i kuptoi këto procese më thellë dhe
prandaj, ai nuk mund të prezantonte konceptin e feedback-ut, pasi ishte i pasaktë për një organizëm të gjallë.
Në konceptin e tij të një "rrethi vicioz të aktivitetit refleks" nuk ka as fillim dhe as
fund, dhe kjo është pikërisht ajo që përcakton fiziologjinë e tij për organizmin e gjallë në tërësi.
Punime të shumta janë shfaqur në fusha të ngjashme. Në vitin 1935 rus
fiziologu P.K. Anokhin botoi një libër në të cilin koncepti i inversit
lidhjet (“aferentimi i kundërt”). Kërkimet vazhduan, veçanërisht në zonë
modelimi matematik i proceseve rregullatore, dhe dy artikuj kyç ishin
botuar në vitin 1943. Këto vepra ishin Sjellja, Qëllimi dhe Teleologjia.
Norbert Wiener dhe J. Bigelow (anglisht) dhe veprën “The Logical Calculus of Ideas,”
në lidhje me aktivitetin nervor" nga W. McCulloch dhe W. Pitts (anglisht).
Kibernetika si disiplinë shkencore u bazua në punën e Wiener, McCulloch dhe
të tjerë si W. R. Ashby dhe W. G. Walter.
Walter ishte një nga të parët që ndërtoi robotë autonome për të ndihmuar kërkimin
sjelljen e kafshëve. Së bashku me Mbretërinë e Bashkuar dhe SHBA, një gjeografik i rëndësishëm
vendndodhja e kibernetikës së hershme ishte Franca.
Në pranverën e vitit 1947, Wiener u ftua në një kongres mbi analizën harmonike,
mbajtur në Nancy, Francë. Ngjarja u organizua nga grupi
matematikanët Nicolas Bourbaki, ku një rol të madh luajti matematikani S. Mandelbroit.
Norbert Wiener
Gjatë këtij qëndrimi në Francë, Wiener mori një ofertë për të shkruar një ese
në temën e unifikimit të kësaj pjese të matematikës së aplikuar, e cila gjendet në studim

Lëvizja Browniane (i ashtuquajturi proces Wiener) dhe në teorinë e telekomunikacionit.
Verën tjetër, tashmë në Shtetet e Bashkuara, ai përdori termin "kibernetikë"
si titull i një teorie shkencore. Ky emër kishte për qëllim të përshkruante studimin
"mekanizma të qëllimshëm" dhe u popullarizua në librin "Kibernetika, ose
kontrolli dhe komunikimi në kafshë dhe makineri" (Hermann & Cie, Paris, 1948). NË
Në Britaninë e Madhe, Ratio Club u formua rreth kësaj në 1949.
Në fillim të viteve 1940, John von Neumann, i njohur më shumë për punën e tij në matematikë dhe
shkenca kompjuterike, bëri një shtesë unike dhe të pazakontë në botën e kibernetikës:
koncepti i një automati celular dhe një "konstruktori universal"
(automaton qelizor vetë-riprodhues). Rezultati i këtyre mashtruese thjeshtë
eksperimentet e mendimit u bënë koncepti i saktë i vetëriprodhimit, i cili
kibernetika e pranuar si koncept bazë. Koncepti se të njëjtat prona
riprodhimi gjenetik i aplikuar në botën sociale, qelizat e gjalla dhe madje
viruset kompjuterike, është dëshmi e mëtejshme e universalitetit
kërkimi kibernetik.
Wiener popullarizoi implikimet sociale të kibernetikës duke tërhequr analogji ndërmjet tyre
sistemet automatike (të tilla si një motor me avull të ndryshueshëm) dhe
institucionet njerëzore në bestsellerin e tij “Cybernetics and Society” (The Human
Përdorimi i Qenieve Njerëzore: Cybernetics and Society HoughtonMifflin, 1950).
Një nga qendrat kryesore kërkimore në ato ditë ishte Kompjuteri Biologjik
laborator në Universitetin e Illinois, i cili për gati 20 vjet, duke filluar
që nga viti 1958, me në krye H. Förster.
Kibernetika në BRSS[redakto | redakto wikitext]
Artikulli kryesor: Kibernetika në BRSS
Zhvillimi i kibernetikës në BRSS filloi në vitet 1940.
Edicioni i vitit 1954 i Fjalorit Filozofik përfshinte një përshkrim të kibernetikës si
"pseudoshkencë reaksionare"
Në vitet '60 dhe '70, kibernetika, si teknike ashtu edhe ekonomike, ishte bërë tashmë
bëj një bast të madh.
Rënia dhe rilindja[redakto | redakto wikitext]
Gjatë 30 viteve të fundit, kibernetika ka kaluar ulje-ngritje, duke u bërë gjithnjë e më shumë
më domethënëse në fushën e studimit të inteligjencës artificiale dhe biologjike

ndërfaqet e makinerive (d.m.th., kiborgët), por, pasi humbi mbështetjen, humbi
udhëzime për zhvillim të mëtejshëm.
Francisco Varela
Stuart A. Umpleby
Në vitet 1970, kibernetika e re u shfaq në fusha të ndryshme, por veçanërisht në biologji.
Disa biologë u ndikuan nga idetë kibernetike (Maturana dhe Varela,
1980; Varela, 1979; (Atlan (anglisht), 1979), "kuptoi se metaforat kibernetike
programet mbi të cilat bazohej biologjia molekulare ishin
një koncept autonomie i pamundur për një qenie të gjallë. Prandaj, kjo
mendimtarët duhej të shpiknin një kibernetikë të re, më të përshtatshme për
organizatat që njerëzimi i zbulon në natyrë - organizata që nuk janë
shpikur nga ai vetë”. Mundësia që kjo kibernetikë e re është e zbatueshme
format shoqërore të organizatave kanë mbetur objekt i debatit teorik që nga vitet 1980
vjet.
Në ekonomi, në kuadër të projektit Cybersyn, ata u përpoqën të futnin kibernetikën
ekonomia komanduese në Kili në fillim të viteve 1970. Eksperimenti ishte
u ndal si rezultat i grushtit të shtetit të vitit 1973, pajisjet u shkatërruan.

Në vitet 1980, kibernetika e re, ndryshe nga paraardhësi i saj, ishte e interesuar
“ndërveprimin e figurave dhe nëngrupeve politike autonome, si dhe praktike dhe
ndërgjegje refleksive e objekteve që krijojnë dhe riprodhojnë strukturë
komuniteti politik. Pamja kryesore është shqyrtimi i rekurzivitetit, ose
vetëvarësia e fjalimeve politike, si në lidhje me shprehjen e politikës
ndërgjegjen dhe mënyrat në të cilat sistemet krijohen në bazë të vetvetes."
Sociologët holandezë Geyer dhe Van der Zouwen (holandez) në 1978 identifikuan
një sërë veçorish të kibernetikës së re në zhvillim. “Një nga veçoritë e së resë
kibernetika është se ajo e konsideron informacionin si të ndërtuar dhe
restauruar nga njeriu që ndërvepron me mjedisin. Kjo
siguron themelin epistemologjik të shkencës kur shikohet nga këndvështrimi
vëzhgues. Një veçori tjetër e kibernetikës së re është kontributi i saj në tejkalimin
problemet e reduktimit (kontradiktat midis makro dhe mikroanalizës). Pra kjo është
lidh individin me shoqërinë”. Geyer dhe van der Zouwen gjithashtu vunë në dukje këtë
“Tranzicioni nga kibernetika klasike në kibernetikë të re çon në një kalim nga
problemet klasike drejt problemeve të reja. Këto ndryshime në të menduar përfshijnë,
ndër të tjera, ndryshon nga një theks në sistemin e kontrolluar në kontroll dhe faktor,
i cili udhëzon vendimet e menaxhmentit. Dhe një theks i ri në komunikimin ndërmjet
disa sisteme që përpiqen të kontrollojnë njëri-tjetrin."
Përpjekjet e fundit në studimin e kibernetikës, sistemet e kontrollit dhe sjelljen në mjedise
ndryshimet, si dhe në fusha të ngjashme si teoria e lojës (analiza në grup
ndërveprimet), sistemet e feedback-ut në evolucionin dhe kërkimin mbi metamaterialet
(materialet me veti të atomeve dhe përbërësve të tyre përtej vetive të Njutonit),
kanë çuar në një ringjallje të interesit në këtë fushë gjithnjë e më të rëndësishme.
Shkencëtarët e famshëm[redakto | redakto wikitext]
 Ampere, Andre Marie (1775-1836)
 Vyshnegradsky, Ivan Alekseevich (1831-1895)
 Norbert Wiener (1894-1964)
 William Ashby (1903-1972)
 Heinz von Foerster (1911-2002)
 Claude Shannon (1916-2001)
 Gregory Bateson (1904-1980)

 Klaus, Georg (1912-1974)
 Kitov, Anatoli Ivanovich (1920-2005)
 Lyapunov Alexey Andreevich (1911-1973)
 Glushkov Viktor Mikhailovich (1923-1982)
 Birra Stafford (1926-2002)
 Berg, Axel Ivanovich (1893-1979)
 Kuzin, Lev Timofeevich (1928-1997)
 Povarov, Gelliy Nikolaevich (1928-2004)
 Pupkov, Konstantin Alexandrovich (lindur më 1930)
 Tikhonov, Andrey Nikolaevich (1906-1993)
1.9. Bazat e inteligjencës artificiale
1.9.1. Drejtimet e kërkimit dhe zhvillimit në fushën artificiale
inteligjencës

Drejtim shkencor në lidhje me modelimin e makinerive të njeriut
Funksionet intelektuale - inteligjenca artificiale - u shfaqën në mesin e viteve 1960.
Shfaqja e tij lidhet drejtpërdrejt me drejtimin e përgjithshëm të shkencës dhe
mendimi inxhinierik, i cili çoi në krijimin e një kompjuteri - një drejtim drejt
automatizimi i veprimtarisë intelektuale të njeriut, aq kompleks
Detyrat intelektuale, të konsideruara si prerogativë e njeriut, zgjidheshin me teknikë
do të thotë.
Duke folur për detyra komplekse intelektuale, duhet kuptuar se vetëm 300-400 vjet
më parë, shumëzimi i numrave të mëdhenj klasifikohej si i tillë; megjithatë, pasi ka mësuar në fëmijëri
rregulli i shumëzimit të kolonave, njerëzit modernë e përdorin atë pa menduar, dhe
Kjo detyrë vështirë se është "sfiduese intelektualisht" sot. Me sa duket në një rreth
Këto duhet të përfshijnë ato detyra për të cilat nuk ka rregulla "automatike",
ato. nuk ka asnjë algoritëm (madje edhe shumë kompleks), ndjekja e të cilit çon gjithmonë në
sukses. Nëse, për të zgjidhur një problem që sot na duket se lidhet me

rrethi i specifikuar, në të ardhmen ata do të dalin me një algoritëm të qartë, ai do të pushojë së qeni "i ndërlikuar
intelektual”.
Pavarësisht shkurtësisë së saj, historia e kërkimit dhe zhvillimit të sistemeve të inteligjencës artificiale
inteligjenca mund të ndahet në katër periudha:
1960 - fillimi i viteve 1970 – kërkime mbi “inteligjencën e përgjithshme”, tentativa
modeli i proceseve të përgjithshme intelektuale karakteristike për njerëzit: i lirë
dialogu, zgjidhja e problemeve të ndryshme, vërtetimi i teoremave, lojërat e ndryshme (si p.sh
damë, shah etj.), shkrimi i poezisë dhe i muzikës etj.;
1970 – hulumtimi dhe zhvillimi i qasjeve për përfaqësimin formal të njohurive
dhe konkluzione, përpjekje për të reduktuar aktivitetin intelektual në formal
shndërrime karakteresh, vargjesh etj.;
që nga fundi i viteve 1970 – zhvillimi i atyre të specializuara për fusha të caktuara lëndore
fusha të sistemeve inteligjente me rëndësi praktike
(sistemet eksperte);
vitet 1990 – punë frontale për krijimin e kompjuterëve të gjeneratës së pestë të ndërtuar mbi të
parime të tjera përveç kompjuterëve konvencionalë mainframe, dhe softuer për ta.
Aktualisht, "inteligjenca artificiale" është një degë e fuqishme e shkencës kompjuterike, e cila ka
si parime themelore, thjesht shkencore, ashtu edhe teknike shumë të zhvilluara,
aspektet e aplikuara që lidhen me krijimin dhe funksionimin e mostrave të zbatueshme
sisteme inteligjente. Rëndësia e këtyre punimeve për zhvillimin e shkencave kompjuterike është e tillë që
Shfaqja e një kompjuteri të ri të gjeneratës së pestë varet nga suksesi i tyre. Këtë
një kërcim cilësor në aftësitë e kompjuterëve - përvetësimi i tyre i plotë
aftësitë intelektuale - përbën bazën për zhvillimin e teknologjisë kompjuterike në
perspektivë dhe është shenjë e teknologjisë kompjuterike të gjeneratës së re.
Çdo problem për të cilin nuk njihet algoritmi i zgjidhjes mund të klasifikohet si
inteligjence artificiale. Shembujt përfshijnë lojën e shahut, mjekësore
diagnostifikimi, përkthimi i tekstit në një gjuhë të huaj - për të zgjidhur këto probleme nuk është
Ka algoritme të qarta. Dy veçori më karakteristike të problemeve artificiale
inteligjenca: përdorimi mbizotërues i informacionit simbolik (dhe jo numerik).
forma dhe prania e zgjedhjes midis shumë opsioneve në kushte pasigurie.
Le të rendisim disa fusha ku përdoren metoda artificiale
inteligjencës.

1. Perceptimi dhe njohja e imazheve (një detyrë e përmendur më parë si një nga
drejtimet e kibernetikës). Tani kjo do të thotë jo vetëm sisteme teknike,
perceptimi i informacionit vizual dhe audio, kodimi dhe vendosja e tij
kujtesës, dhe probleme të të kuptuarit dhe të arsyetimit logjik gjatë përpunimit
informacione vizuale dhe të të folurit.
2. Matematika dhe vërtetimi automatik i teoremave.
3. Lojëra. Ashtu si sistemet formale në matematikë, lojërat karakterizohen nga të fundme
numri i situatave dhe rregullave të përcaktuara qartë, që nga fillimi i hulumtimit mbi
inteligjenca artificiale kanë fituar vëmendjen si objekte të preferuara
kërkimore, një terren testimi për aplikimin e metodave të reja. Sisteme inteligjente
Megjithatë, niveli i një personi me aftësi mesatare u arrit dhe u tejkalua shpejt
Ende nuk është arritur niveli i specialistëve më të mirë. Vështirësitë që u shfaqën doli të ishin
karakteristikë e shumë situatave të tjera, pasi në veprimet e tyre “lokale”.
një person përdor të gjithë sasinë e njohurive që ka grumbulluar gjatë gjithë jetës së tij.
4. Zgjidhja e problemeve. Në këtë rast, koncepti i "zgjidhjes" përdoret në një kuptim të gjerë,
i referohet formulimit, analizës dhe paraqitjes së situatave specifike, dhe
Detyrat në fjalë janë ato që ndodhin në jetën e përditshme, për
zgjidhje që kërkojnë zgjuarsi dhe aftësi për të përgjithësuar.
5. Kuptimi i gjuhës natyrore. Këtu detyra është të analizohen dhe gjenerohen tekste, të tyre
përfaqësimi i brendshëm, identifikimi i njohurive të nevojshme për të kuptuar tekstet.
Vështirësitë lindin, veçanërisht, nga fakti se një pjesë e konsiderueshme e informacionit në të zakonshme
dialogu nuk shprehet qartë dhe qartë. Fjalitë e gjuhës natyrore kanë:
paplotësia;
pasaktësi;
paqartësi;
pasaktësi gramatikore;
tepricë;
në varësi të kontekstit;
paqartësi.
Megjithatë, vetitë e tilla të gjuhës, e cila është rezultat i historisë shekullore
zhvillimi, shërbejnë si kusht për funksionimin e gjuhës si mjet universal

komunikimi. Në të njëjtën kohë, kuptimi i fjalive të gjuhës natyrore me teknikë
sistemet janë të vështira për t'u modeluar për shkak të këtyre veçorive të gjuhës (dhe
çështja se çfarë është “të kuptuarit” ka nevojë për sqarim). Në sistemet teknike
duhet përdorur gjuha formale, kuptimi i fjalive është i qartë
të përcaktuara nga forma e tyre. Përkthimi nga gjuha natyrore në gjuhën zyrtare është
detyrë jo e parëndësishme.
6. Identifikimi dhe prezantimi i njohurive të specializuara në sistemet eksperte. Ekspert
sisteme - sisteme inteligjente që kanë përvetësuar njohuritë e specialistëve në
lloje specifike të aktiviteteve - kanë rëndësi të madhe praktike, me sukses
përdoren në shumë fusha të tilla si dizajni me ndihmën e kompjuterit,
diagnostikimi mjekësor, analiza dhe sinteza kimike etj.
Në të gjitha këto fusha, vështirësitë kryesore lidhen me faktin se ato nuk janë studiuar mjaftueshëm dhe
parimet e veprimtarisë intelektuale të njeriut, procesi i krijimit
zgjidhjet dhe zgjidhjen e problemeve. Nëse në vitet 1960. Pyetja “mund
kompjuteri për të menduar”, tani pyetja shtrohet ndryshe: “a është një person mjaft i mirë
kupton se si mendon për ta transferuar këtë funksion në kompjuter"? Për shkak të kësaj,
puna në fushën e inteligjencës artificiale është e lidhur ngushtë me kërkimin mbi
seksionet përkatëse të psikologjisë, fiziologjisë, gjuhësisë.

1.9.2. Përfaqësimi i njohurive në sistemet e inteligjencës artificiale

Tipari kryesor i sistemeve inteligjente është se ato bazohen në
njohuri, ose më mirë, mbi ndonjë paraqitje të saj. Njohuria këtu kuptohet si
të ruajtura (duke përdorur një kompjuter) informacion, të zyrtarizuar në përputhje me disa
rregullat që një kompjuter mund të përdorë për konkluzionet logjike sipas disa
algoritme. Problemi më themelor dhe më i rëndësishëm është përshkrimi
përmbajtja semantike e problemeve të gamës më të gjerë, d.m.th. duhet të përdoret
një formë e tillë e përshkrimit të njohurive që do të garantonte përpunimin e saktë të saj
përmbajtje sipas disa rregullave formale. Ky problem quhet problem
përfaqësimet e njohurive.
Aktualisht, ekzistojnë tre qasje më të njohura për përfaqësimin e njohurive në
sistemet e diskutuara:
modele prodhimi dhe logjike;

Rrjetet semantike;
korniza.
Rregullat e prodhimit janë mënyra më e thjeshtë për të përfaqësuar njohuritë. Ajo bazohet në
përfaqësimi i njohurive në formën e rregullave të strukturuara sipas një modeli
"NESE ATEHERE." Pjesa "NËSE" e rregullit quhet premisa, dhe pjesa "PËSHTJE" quhet përfundim ose
veprim. Rregulli i përgjithshëm është shkruar si më poshtë:

NËSE A1, A2, ..., An ATHESH B.

Ky shënim do të thotë se "nëse të gjitha kushtet nga A1 në An janë të vërteta, atëherë B
është gjithashtu e vërtetë" ose "kur plotësohen të gjitha kushtet nga A1 në An, atëherë
veprimi B."
Merrni parasysh rregullin

NËSE
(1) y është babai i x

(2) z është vëllai i y
QE
z është xhaxhai i x-së

Në këtë rast, numri i kushteve është n = 2.
Në rastin n = 0, prodhimi përshkruan njohuri që përbëhet vetëm nga përfundimi, d.m.th. fakt.
Një shembull i një njohurie të tillë është fakti "masa atomike e hekurit është 55.847 amu".
Ndryshoret x, y dhe z tregojnë se rregulli përmban disa universale, të përgjithshme
njohuritë e nxjerra nga vlerat specifike të variablave. E njëjta variabël
Përdoret në dalje dhe dërgime të ndryshme, mund të marrë të ndryshme specifike
kuptimet.

Njohuritë e paraqitura në sistemin inteligjent formojnë një bazë njohurish. NË
Sistemi inteligjent përfshin gjithashtu një mekanizëm daljeje që lejon, bazuar në
njohuritë e disponueshme në bazën e njohurive, merrni njohuri të reja.
Le të ilustrojmë atë që është thënë. Le të supozojmë se në bazën e njohurive, së bashku me sa më sipër
Rregulli gjithashtu përmban njohuritë e mëposhtme:

NËSE
(1) z është babai i x

(2) z është babai i y

(3) x dhe y nuk janë i njëjti person

x dhe y janë vëllezër
QE
Ivan është babai i Sergeit

Ivan është babai i Pavelit

Sergei është babai i Nikolait

Nga njohuritë e paraqitura mund të nxirret zyrtarisht përfundimi se Pali është
Xhaxha Nikolai. Në këtë rast, supozohet se variabla identike përfshihen në të ndryshme
rregulla, të pavarura; objektet emrat e të cilëve këto variabla mund të marrin nuk janë në asnjë mënyrë
të lidhura me njëra-tjetrën. Një procedurë e formalizuar duke përdorur përputhjen (me
i cili përcakton nëse dy forma të përfaqësimit përkojnë me njëra-tjetrën, duke përfshirë
zëvendësimi i vlerave të variablave të mundshme), kërko në bazën e njohurive, kthehu në origjinal
gjendja kur një përpjekje për zgjidhje është e pasuksesshme, paraqet një mekanizëm konkluzionesh.

Thjeshtësia dhe qartësia e paraqitjes së njohurive me ndihmën e produkteve e përcaktuan atë
aplikimi në shumë sisteme, të cilat quhen sisteme prodhimi.
Rrjeti semantik është një qasje e ndryshme për përfaqësimin e njohurive, e cila bazohet në
përshkrimi i koncepteve (entiteteve) duke përdorur pikat (nyjet) dhe marrëdhëniet ndërmjet tyre me
duke përdorur harqe në një aeroplan. Rrjetet semantike janë të afta të përfaqësojnë strukturën e njohurive
në gjithë kompleksitetin e marrëdhënieve të tyre, për të lidhur objektet dhe vetitë e tyre në një tërësi të vetme. NË
Si shembull, një pjesë e rrjetit semantik që lidhet me
koncepti i “frutit” (Fig. 1.41).

Oriz. 1.41. Shembull Ueb Semantik

Sistemi i kornizës ka të gjitha vetitë e natyrshme në gjuhën e përfaqësimit të njohurive, dhe
në të njëjtën kohë paraqet një mënyrë të re të përpunimit të informacionit. Fjala "kornizë" në
përkthyer nga anglishtja do të thotë "kornizë". Korniza është njësia e prezantimit
njohuri për një objekt, i cili mund të përshkruhet nga një grup i caktuar konceptesh dhe
subjektet. Korniza ka një strukturë të caktuar të brendshme, e përbërë nga një grup
elementë të quajtur lojëra elektronike. Çdo vend i caktuar, nga ana tjetër, përfaqësohet
një strukturë specifike të dhënash, procedurë, ose mund të shoqërohet me një kornizë tjetër.

Korniza: njerëzore

Klasa
Kafshë
Elementi strukturor
Koka, qafa, krahët, këmbët,...
Lartësia
30–220 cm
Pesha

1-200 kg
Bishti
Nr
Korniza e analogjisë
Majmuni

Ka qasje të tjera, më pak të zakonshme për të përfaqësuar njohuritë në
sisteme inteligjente, duke përfshirë ato hibride, bazuar në qasjet e përshkruara tashmë.
Le të rendisim tiparet kryesore të paraqitjes së të dhënave të makinës.
1. Interpretueshmëria e brendshme. Sigurohet që çdo informacion
njësitë e emrit të tij unik, me të cilat sistemi e gjen për t'iu përgjigjur
kërkesat në të cilat përmendet ky emër.
2. Struktura. Njësitë e informacionit duhet të kenë një strukturë fleksibël,
për ta duhet të përmbushet “parimi i matryoshkës”, d.m.th. foleja e disave
njësi informacioni në të tjera, duhet të jetë e mundur të krijohen
marrëdhënie të tilla si "pjesë - tërësi", "gjini - specie", "element - klasë" midis individit
njësitë e informacionit.
3. Lidhshmëria. Duhet të jetë e mundur të krijohen lidhje ndërmjet të ndryshmeve
lloji midis njësive të informacionit që do të karakterizonin marrëdhëniet
ndërmjet njësive të informacionit. Këto marrëdhënie mund të jenë ose deklarative
(përshkruese) dhe procedurale (funksionale).
4. Metrika semantike. Ju lejon të krijoni afërsi të situatës
njësitë e informacionit, d.m.th. madhësia e lidhjes asociative ndërmjet tyre. Një afërsi e tillë
ju lejon të identifikoni disa situata tipike në njohuri dhe të ndërtoni analogji.
5. Veprimtari. Duhet të fillojë ekzekutimi i veprimeve në një sistem inteligjent
jo nga ndonjë arsye e jashtme, por nga gjendja aktuale e atyre që përfaqësohen në sistem
njohuri. Shfaqja e fakteve të reja apo përshkrimet e ngjarjeve, vendosja e lidhjeve duhet
bëhen burim i aktivitetit të sistemit.

1.9.3. Arsyetimi i modelimit

Arsyetimi është një nga llojet më të rëndësishme të veprimtarisë mendore të njeriut, në
rezultatin e të cilit ai e formulon në bazë të disa fjalive, pohimeve,
gjykime fjali të reja, deklarata, gjykime. Mekanizmi i vlefshëm
arsyetimi njerëzor mbetet i studiuar në mënyrë të pamjaftueshme. Njerëzore
arsyetimi karakterizohet nga: informaliteti, paqartësia, jologjike, e gjerë
përdorimi i imazheve, emocioneve dhe ndjenjave, gjë që i bën ato jashtëzakonisht të vështira
kërkimin dhe modelimin. Deri më sot, logjika më e mirë e studiuar
arsyetimi dhe shumë mekanizma të konkluzionit deduktiv janë zhvilluar, zbatuar në
sisteme të ndryshme inteligjente të bazuara në përfaqësimin e njohurive duke përdorur
Logjika e kallëzuesit të rendit të parë.
Një kallëzues është një ndërtim i formës P(t1, t2, ..., tn), duke shprehur një lloj lidhjeje midis
disa objekte ose veti të objekteve. Emërtimi i kësaj lidhjeje, ose prone,
P quhet "simbol kallëzues"; t1, t2, ..., tn quhen terma, ato tregojnë
sendet e lidhura me veti (kallëzues) R.
Termat mund të jenë vetëm nga tre llojet e mëposhtme:
1) konstante (tregon një objekt ose koncept individual);
2) ndryshore (shënon objekte të ndryshme në kohë të ndryshme);
3) term i përbërë – funksioni f(t1, t2, …, tm), që ka termat t1 si m argumente,
t2, ..., tm.
Shembulli 1.
1. Fjalia “Vollga derdhet në Detin Kaspik” mund të shkruhet si kallëzues

derdhet në (Vollgë, Detin Kaspik).

"Falls in" është një simbol kallëzues; "Vollga" dhe "Deti Kaspik" janë konstante termike. ne
mund të tregojë lidhjen "rrjedh në" dhe objektet "Volga" dhe "Deti Kaspik"
simbolet.
Në vend të konstantave termike, ne mund të konsiderojmë variabla:

derdhet në (X, Deti Kaspik)

derdhet në (X, Y).

Këto janë gjithashtu kallëzues.
2. Raporti x + 1< у можно записать в виде предиката А(х, у). Предикатный символ А
këtu tregon atë që "mbetet" nga x + 1< у, если выбросить из этой записи
variablat x dhe y.
Pra, një kallëzues është një funksion logjik që merr vlerat "e vërtetë" ose "e gabuar" në
në varësi të vlerave të argumenteve të tij. Numri i argumenteve për një kallëzues quhet
ariteti i saj.
Pra, për shembujt tanë, kallëzuesi "bie" ka arit 2 dhe kur X = "Volga", dhe Y =
"Deti Kaspik" është i vërtetë, por kur X = "Don", Y = "Gjiri i Biskajës" është i rremë. Kallëzues
Dhe në shembullin 2 ai gjithashtu ka arit 2, është i vërtetë kur X = 1, Y = 3 dhe false kur X = 3, Y = 1.
Kallëzuesit mund të kombinohen në formula duke përdorur lidhëzat logjike (lidhëzat): ^
↔
(DHE, lidhëz), v (OR, ndarje), ~ (JO, mohim),
("duhet", nënkuptim),
(“nëse dhe vetëm nëse”, ekuivalencë).
→
Tabela e së vërtetës (Tabela 1.15) e këtyre lidhjeve ju lejon të përcaktoni nëse është e vërtetë apo e rreme
kuptimi i formulës lidhëse për vlera të ndryshme të kallëzuesve A dhe B të përfshira në të (dhe -
e vërtetë, l - e rreme).

Tabela 1.15
E vërteta e lidhoreve të kallëzuesit

A
NË
A^B

A v B
~A
A
A
B→
B↔
Dhe
Dhe
Dhe
Dhe
l
Dhe
Dhe
Dhe
l
l
Dhe
l
l
l
l
Dhe
l
Dhe
Dhe
Dhe
l

l
l
l
l
Dhe
Dhe
Dhe

Në mënyrë rigoroze matematikore, formulat e logjikës së kallëzuesit përcaktohen në mënyrë rekursive:
1) një kallëzues është një formulë;
2) nëse A dhe B janë formula, atëherë A, B, A ^ B, A v B, A
3) nuk ka formula të tjera.
→
B, A
↔
B – edhe formulat;
Shumë formula logjike të kallëzuesit kërkojnë përdorimin e kuantifikuesve që përcaktojnë
diapazoni i vlerave të variablave - argumentet e kallëzuesve. Përdoren kuantifikues
gjeneralitetet: (i përmbysur A nga anglishtja All - gjithçka) dhe sasia e ekzistencës (e përmbysur E
nga anglishtja Ekziston - ekziston). Hyrja x lexon "për çdo x", "për çdo x"; X -
"x ekziston", "për të paktën një x". Kuantifikuesit lidhin variablat kallëzues, me
të cilat i veprojnë dhe i shndërrojnë kallëzuesit në pohime.
Shembulli 2.
Le të prezantojmë shënimin e mëposhtëm: A(x) – studenti x është student i shkëlqyer; B(x) – studenti x merr
rrogë e rritur. Tani formula A (Ivanov)
Ivanov është një student i shkëlqyer, prandaj studenti Ivanov merr një bursë të rritur,
dhe një formulë me një sasior të përgjithshëm (x) (A(x)
Ai studion mirë dhe merr një bursë të shtuar.
B(x)) do të thotë: çdo nxënës që
V (Ivanov) do të thotë: student
→
→
Nga të gjitha formulat e mundshme, na nevojitet vetëm një lloj i tyre, i quajtur fraza
Horna. Frazat e bririt në përgjithësi përmbajnë nënkuptim dhe lidhje të kallëzuesit A,
B1, B2, ..., Bn si më poshtë: B1, B2, ..., Bn
A, ose në një shënim më të përshtatshëm:
→

A: – B1, B2, ..., Bn

(lexohet: Dhe nëse B1 dhe B2 dhe... dhe Bn).
Natyrisht, fraza e Hornit është një formë e shkrimit të një rregulli të caktuar, dhe në vijim do të jetë
të quhet rregull. Kallëzuesi A quhet kreu ose kreu i rregullës dhe
kallëzuesit B1, B2, ..., Bn janë nënqëllimet e tij.
Natyrisht, kallëzuesi individual është një rast i veçantë i frazës së Hornit: A.
Një rast tjetër i veçantë i frazës së Hornit është rregulli pa kokë.

: – B1, B2, ..., Bn,

Fraza e Hornit quhet pyetje. Ne do të shkruajmë ":-B" si "? – B”, dhe
“: – B1, B2, ..., Bn” në formën “? – B1, B2, ..., Bn.”
A) →
Le të shpjegojmë kuptimin logjik të kësaj formule. Kujtoni se nënkuptimi A: - B (B
mund të shprehet përmes mohimit dhe ndarjes: ~B v A (kontrolloni këtë me
tabelat e së vërtetës). Kjo do të thotë që nëse e hedhim poshtë A-në, mbetet vetëm ~B - mohimi i B.
Formula
B1, B2, ..., Bn nënkupton mohimin e lidhëzës ~(B1 ^ B2 ^ ... ^ Bn), e cila sipas
ligji i de Morganit ~(X ^ Y) = (~X) v (~Y) është i barabartë (~B1) v (~B2) v ... v (~Bn) - ndarje
mohimet.
←
Një grup frazash të Hornit të aplikuara në disa zona problematike formon një teori
(në kuptimin logjik).
Shembulli 3.
Le të shqyrtojmë një fushë lëndore: dhënien e një provimi në një disiplinë të caktuar. Le të prezantojmë
emërtimet:
A – studenti e kalon me sukses provimin;
B – nxënësi ka ndjekur mësimin;

C – nxënësi të ketë zotëruar materialin mësimor;
D – studenti ka studiuar në mënyrë të pavarur;
E – nxënësi përgatiti një fletë mashtrimi.
Le të kufizojmë njohuritë tona rreth fushës lëndore në pohimet e mëposhtme:
studenti do ta kalojë me sukses provimin nëse studenti e ka përvetësuar materialin arsimor;
studenti ka përvetësuar materialin mësimor nëse nxënësi ka ndjekur mësimin dhe studenti ka studiuar
më vete;
studenti ndoqi mësimet;
nxënësi studionte në mënyrë të pavarur.
Forma e shënimit logjik:
A: – C;
C: - B, D;
NË;
D.
Në shembullin e dhënë, mund të kryeni përfundime logjike. Pra, nga e vërteta e fakteve
B dhe D dhe rregullat C: - B, D nënkupton të vërtetën e C, dhe nga rregulli A: - C - të vërtetën
kallëzues A, d.m.th. studenti do ta kalojë me sukses provimin. Për më tepër, rregullat A: – C dhe C: – B, D
mund të rishkruhet si A: - B, D.
Në këto raste përdoren rregullat e konkluzionit të quajtura metoda e zgjidhjes.
Le të shohim formën më të thjeshtë të një rezolucioni. Le të themi se ka "prindër"
ofron
mohim: ~A
implikimi: A:- B.
Si rezultat i një hapi të përfundimit zgjidhës, marrim një fjali të re B, e cila
quhet tretës. Në këtë rast, rezolucioni është në përputhje me standardin
rregulli i konkluzionit të propozuar:
duke supozuar se jo A

dhe A nëse B
ne nxjerrim jo V.
Një rast edhe më i thjeshtë:
mohim: ~A
fakt: A.
Rezoluta është një kontradiktë.
Në përgjithësi, ka klauzola mëmë

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

Si një tretës, një hap i daljes jep ~(A1 ^ ... ^ Ak – 1 ^ B1 ^ ... ^ Bm ^
Аk + 1 ^ ... ^ Аn).
Kështu, rezolucioni është një zëvendësim i kallëzuesve - nënqëllimeve B1, ... Bm
në vend të kallëzuesit përkatës Ak nga mohimi. Negacioni fillon logjikën
prodhim dhe prandaj quhet kërkesë (ose pyetje) dhe shënohet me A1, A2, ..., An.
Kuptimi i metodës së zgjidhjes është se mohimi i lidhëzës dhe
kontrollon nëse vlera e tij është e vërtetë apo e gabuar. Nëse vlera e rezultatit
lidhja është e rreme, do të thotë se rezultati është një kontradiktë dhe, meqë në fillim kishte
mohimi i kallëzuesit kryhet vërtetimi “nga anasjelltas”. Nëse merret
vlera "e vërtetë", atëherë prova dështon.
Shembulli 4.
Le të thotë kallëzuesi jep (X, Y, Z) se "X i jep Y një objekti Z" dhe
kallëzuesi merr (X, Y) do të thotë "Y merr X". Lejo njohuri për këto
marrëdhëniet shprehen me fjali:
1) merr (ty, pushtet): – jep (logjika, pushteti, ti);
2) jep (logjikë, forcë, ti).
Problemi që duhet zgjidhur është t'i përgjigjeni pyetjes: po merrni
forcë?

Le ta imagjinojmë këtë pyetje në formën e një mohimi ~merr (ju, pushtet). Propozimi për rezolutë
1 dhe mohimi çon në ~ jep (logjikë, forcë, ju), e cila së bashku me faktin 2 çon në
kontradiktë. Prandaj, përgjigja për problemin fillestar është "po".
Deri më tani ne kemi parë rezolucionin për pohime ose kallëzues pa variabla.
Nëse konkluzioni bëhet për një bashkësi kallëzuesish me ndryshore si
argumente, këto variabla marrin vlerat e përkatëses
konstantet, ose, siç thonë edhe ata, specifikohen me konstante.
Le ta shpjegojmë këtë me një shembull.
Shembulli 5.
Merrni parasysh fjalitë e mëposhtme prindërore:
1) ~merr (ju, Y);
2) merr (X, force): – jep (Z, force, X).
Ato përmbajnë tre variabla X, Y dhe Z, të cilat ndikohen në mënyrë implicite
sasior i përgjithshëm. Kështu, fjalia 1 thotë se "për të gjithë Y, ju nuk merrni Y"
dhe 2 - "për të gjithë Z, çdo X fiton fuqi nëse Z i jep fuqi X". Rregulli i zgjidhjes
kërkon një përputhje ndërmjet kallëzuesit nga mohimi 1 dhe kreut të rregullit 2. Kjo do të thotë se
variablat marrin vlera (janë të instancuara) sipas vendndodhjes së tyre
fjalitë 1 dhe 2 si më poshtë: X = ti, Y = fuqi. Kallëzuesi merr (ti, fuqia)
quhet shembull i përgjithshëm për kallëzuesit gets(you, Y) dhe gets(X, fuqia).
Dispozitat e deklaruara të logjikës së kallëzuesit gjejnë zbatim dhe zhvillim të mëtejshëm
Gjuha e programimit Prolog.

1.9.4. Njohja e modelit

Njohja e modelit është një grup metodash dhe mjetesh automatike
perceptimi dhe analiza e botës përreth.
Objektivat e teorisë së njohjes së modelit janë:
leximi automatik i teksteve të shkruara ose të shkruara me dorë;
perceptimi i të folurit (pavarësisht nga karakteristikat e gjuhës dhe folësit);

Diagnostifikimi mjekësor, psikologjik dhe pedagogjik;
përkthim automatik i njëkohshëm nga një gjuhë në tjetrën;
identifikimi në distancë i objekteve etj. Ekzistojnë dy klasa të imazheve:
konkrete dhe abstrakte.
Imazhet specifike janë të gjitha objektet reale të botës përreth, imazhet e tyre dhe
përshkrime; abstrakt - koncepte, kategori, opinione, dëshira etj. Në përputhje me
Kjo përcakton dy opsione njohjeje: perceptuese dhe konceptuale.
Në sistemet e njohjes perceptuese (si rregull, këto janë sisteme teknike)
elementi hyrës është një sensor, detyra e të cilit është të transformojë fizikun
një sasi që karakterizon një objekt të vëzhguar në botën reale në një sasi tjetër,
të destinuara për perceptim nga sistemi i tij i përpunimit. Nga pikëpamja teorike
sensori i informacionit është një element për përputhjen e pajisjes së përpunimit të hyrjes
sinjalet dhe sinjalet e tij dalëse ofrojnë një përshkrim "apriori" të objektit të vëzhguar.
Sinjalet e daljes së sensorit janë zakonisht analoge-dixhitale ose
dixhitale.
Në sistemet konceptuale, roli i një sensori luhet nga sisteme abstrakte, logjike (si p.sh
rregullat e ndërtuara mbi parimet e algjebrës së Bulit).
Le të shqyrtojmë detyrat dhe metodat kryesore të njohjes së modelit.
Detyra 1. Studimi i veçorive të objekteve dhe sqarimi i dallimeve dhe ngjashmërive të objekteve që studiohen
objektet.
Shembull: tabela periodike e Mendelejevit, klasifikimi i bimëve dhe kafshëve
bota e Lineus dhe Darvinit.
Detyra 2. Klasifikimi i objekteve ose dukurive të njohura. kryesore -
zgjedhja e një parimi të përshtatshëm klasifikimi.
Shembull: koleksioni i koleksionistëve të monedhave, njohja e avionit.
Detyra 3. Përpilimi i një fjalori të veçorive të përdorura për përshkrim apriori
klasa, dhe për një përshkrim posteriori të çdo objekti të panjohur. Shenjat
mund të ndahet në logjike (përcaktuese) dhe probabiliste.
Shembull: një makinë e krijuar për të ndryshuar monedha. Njohja e monedhës. Mund
dalin me shenja të ndryshme, por midis tyre ka të përshtatshme (diametri, masa).

Detyra 4. Përshkrimi i klasave të objekteve në gjuhën e veçorive.
Metoda e hapësirës së veçorive. Objektet e njohura kanë karakteristika. Le të G = (G1,
G2, ..., Gk ...) - një grup objektesh. Çdo objekt ka karakteristikat C – (c1, c2, ...,
cn), ndër të cilat ka thelbësore dhe jo thelbësore. Veçoritë thelbësore
do t'i quajmë përcaktuese dhe do të shënojmë Y = (y1, y2, ..., ym). Le të përcaktojmë m-dimensionale
hapësira e veçorive të objektit, në të cilën korrespondon çdo pikë në hapësirë
Objekt.
Shembull: konsideroni një grup trekëndëshash si veçori përcaktuese
Le të marrim anët e tyre, të cilat mund t'i masim (Fig. 1.42, a). Do të ishte e mundur të merret
qoshe, ose një anë dhe dy qoshe etj.

Oriz. 1.42. Metoda e hapësirës së veçorive

Të dhënat e marra mund të shfaqen në një hapësirë ​​tipare tredimensionale x1, x2, x3
(Fig. 1.42, b). Në të mund të dallohen pesë klasa (nënhapësira): klasa
trekëndëshat barabrinjës x1 = x2 = x3, (një vijë e drejtë që përfaqëson hapësirën
përgjysmues); klasa e trekëndëshave dykëndësh x1 = x2 (rrafshi që kalon
boshti x3 dhe përgjysmues në rrafshin x1, x2); klasa e trekëndëshave kënddrejtë,
trekëndëshat akute dhe të mpirë.
Kështu, ne identifikuam klasa (emrat e shpikës dhe
përcaktohen karakteristikat e klasës). Vendimmarrje të mëtejshme për njohjen e objekteve
(një trekëndësh arbitrar) shoqërohet me përcaktimin e identitetit të të njohurit
objekt për çdo klasë.
Në terma të përgjithshëm, problemi i njohjes mund të formulohet si një problem zhvillimi
procedurat për ndarjen e një grupi objektesh në klasa.
Le të jetë G = (G1, G2, ..., Gk...) një bashkësi objektesh. Për ta janë përcaktuar n shenja,
i cili mund të paraqitet si një vektor X = (x1, x2, ..., xn). Vlerat e veçorive
elementet e një grupi objektesh mund të përkufizohen në tre mënyra:
në mënyrë sasiore (matja e karakteristikave karakteristike);

Probabilistik (vlera është probabiliteti i ndodhjes së ngjarjes);
në mënyrë alternative (kodimi binar – po/jo).
Le të ndahet një grup objektesh në m klasa 1, 2, …, m. Kërkohet të theksohet në
hapësira e veçorive të zonave Di, i = 1, ..., m, ekuivalente me klasat, d.m.th. nëse objekt
i përket klasës k, atëherë pika përkatëse qëndron në domenin Dk.
Ω
Ω Ω
Ω
Në një interpretim algjebrik, problemi i njohjes mund të formulohet si më poshtë
mënyrë.
Kërkohet të ndërtohen funksionet ndarëse Fi(x1, x2, ..., xn), i = 1, ..., m, që kanë
vetitë: nëse disa objekte me karakteristika (x01, x02, ..., x0n)
i, pastaj vlera
Fi(x01, x02, ..., x0n) duhet të jetë më i madhi. Duhet të jetë më i madhi edhe për të tjerët
vlerat e atributeve të objekteve që lidhen me
unë, d.m.th.
Ω
Ω

Kështu, kufiri i ndarjeve, i quajtur kufiri vendimtar midis rajoneve Di,
shprehet me ekuacionin Fp(x) – Fg(x) = 0.
Në Fig. Figura 1.43 tregon modelin e hapësirës së veçorive për rastin e dy-dimensionale
hapësirat D1, D2 me klasat përkatëse 1, 2.
Ω Ω

Oriz. 1.43. Ilustrimi i metodës së hapësirës së veçorive

Operacioni i klasifikimit konsiston në shpërndarjen e objekteve në klasa, ku janë nën klasë
kuptohet si një grup imazhesh që kanë të njëjtat karakteristika. I njëjti grup
të dhënat mund të shërbejnë si burim i klasifikimeve të ndryshme.
Shembull: gjetja e një shkronje në alfabetin e shkronjave N është një detyrë me N klasa, gjeni
zanoret ose bashkëtingëlloret në të njëjtin alfabet është një detyrë për dy klasa. Zakonisht numri i klasave
rritet. Nëse numri i tyre nuk dihet paraprakisht, atëherë ata flasin për të mësuar "pa mësues"

(vete studim). Nëse e gjithë hapësira e objektit është e ndarë, dhe grupe objektesh në klasa
nuk janë të përcaktuara, atëherë ky është mësim i “mbikëqyrur”.
Detyra 5. Zhvillimi i një algoritmi njohjeje që ofron detyrën
të një objekti të njohur për një ose një klasë tjetër ose ndonjë kombinim të tyre.
Shembull: njohja e një fjale të panjohur. Algoritmet bazohen në krahasimin e një ose
një masë tjetër e afërsisë ose masë e ngjashmërisë së objektit të njohur me ndonjë klasë.
Le të prezantojmë konceptin e distancës midis objekteve (ngjashmëria e dy objekteve). Sa më pak
distanca midis dy objekteve, aq më e madhe është ngjashmëria midis tyre. Largësia
ndërmjet pikës P X dhe klasës X0 quhet sasia

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

Distanca midis dy klasave përcaktohet nga vlera

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

Në praktikë, distancat e mëposhtme përdoren shpesh:
1. Distanca Euklidiane

d2(Xi, Xj) = (∑|xik – xjk|2)1/2.

2. Distanca në Manhattan (metrika e bllokut të qytetit)

d2(Xi, Xj) = ∑|xik – xjk|.

3. Distanca Chebyshev

d3(Xi, Xj) = max |xik – xjk| (k).

Metoda e fjalorit. Lëreni një katalog të të gjitha fjalëve të mundshme të klasifikuara sipas
gjatësia e fjalëve dhe të renditura sipas alfabetit. Për shembull, merrni parasysh shërbimin
Fjalët e gjuhës programuese Pascal:

etj., ku N është numri i shkronjave në fjalor.
Ne përcaktojmë çdo karakter të alfabetit latin me një shenjë, për shembull, rendoren e saj
numri ose shpeshtësia (probabiliteti) i paraqitjes së tij në tekst.
Le të përcaktojmë distancën midis një shkronje të dhënë dhe shkronjave të alfabetit si |xa – xb|, ku xa –
një shenjë e një shkronje të caktuar, xb është një shenjë e një shkronje të caktuar të alfabetit. Prano për
siguria si shenjë e një shkronje numri serial i saj në alfabet:

A
NË
ME
D
E
F
G
H
I
J
TE
L
M

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

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

Le të jetë n = 4. Është dhënë një fjalë me karakteristika x1x2x3x4. Për shembull, TJETËR. Në këtë rast x1 = 5; x2 =
12; x3 = 19; x4 = 5. Le të shënojmë (ai, xj) =
shkronja e vendosur në vendin e i-të në alfabet dhe shenja xj.
θ
ij = |аi – xj| – një numër i barabartë me diferencën e karakteristikës
θ
Le të gjejmë distancat në Manhatan për të gjitha fjalët nga fjalori

Shuma (distanca) më e vogël lidhet me fjalën e dytë të fjalorit. Ajo përcakton
ngjashmëri me fjalën e njohur.
Detyra 6. Njohja e imazhit.
Shembull: njohja e imazhit të shkronjave. Fitohet imazhi i njohur
në mënyra të ndryshme dhe të karakterizuara nga sasi të ndryshme.

Një objekt raster përfaqësohet më shpesh si një lidhje e caktuar matricore e veçorive.
Për shembull, duke mbivendosur një rrjet N x M në një imazh, mund të përcaktoni në secilën qelizë
niveli i "zezërisë" ose "thinjave" (për imazhet bardh e zi) me numra në intervalin . Në këtë rast, 0 është e bardhë, 1 është e zezë.
Kështu, imazhi A mund të përfaqësohet si një matricë

ku elementët e matricës përcaktojnë më tej shkallën e errësirës së secilës qelizë i, j.
Le të njihet një fjalor i imazheve, për shembull, imazhe të shkronjave të alfabetit rus.
Në këtë rast, do të supozojmë se matricat përkatëse të errësirës përfaqësojnë
shkronjat e përgjithësuara, d.m.th. një imazh i përbërë i shkronjave të shkronjave, shkronjave dhe stileve të ndryshme.
Le të jetë A1, A2, ..., Ap një grup imazhesh (klasash), H të jetë një imazh i dallueshëm.
Pastaj detyra e njohjes reduktohet në kërkimin e një shembulli (zbatimi) të Ak, më së shumti
afër për nga largësia me N.
Njohja sintaksore. Ekziston një klasë e veçantë e problemeve që lidhen me
njohja sintaksore e një zinxhiri të caktuar të ndonjë gjuhe në kuptimin e saj
gramatikat. Gramatika është mekanizmi për krijimin e gjuhës. Ka gjeneruese dhe
njohja e gramatikave (Fig. 1.44).

Oriz. 1.44. Gramatika gjeneruese dhe njohëse

Një njohës automatik i fundëm është një grup prej pesë objektesh: A = (S, X, s0, d, F),
ku S është një grup i kufizuar jo bosh (gjendjesh); X është një grup i kufizuar jo bosh
sinjalet hyrëse (alfabeti i hyrjes); s0< S – начальное состояние; d: S x X
funksioni i tranzicionit; F – grup i gjendjeve përfundimtare.
S – →

Njohësi i fundëm i automatave A = (S, X, s0, d, F) pranon një zinxhir hyrës prej X*,
nëse ky zinxhir e çon nga gjendja fillestare në një nga ato përfundimtare
shteteve.
Grupi i të gjithë zinxhirëve të lejuar nga një automat A formon një gjuhë të lejuar nga A.
Një gjuhë për të cilën ekziston një makinë me gjendje të fundme që e njeh atë quhet
gjuhë automatike.
Shembuj të gjuhëve (V - alfabeti, L - gjuha):
1. V1 = (a, b, c); L= (abc, aa)

Kjo është një makinë automatike jo e plotë. (Gjendjet përfundimtare tregohen nga një kornizë e dyfishtë.)
2. V2 = (a, b, c); L = o.
Çdo automat me një grup të zbrazët të gjendjeve përfundimtare pranon L.
3. V3 = (a, b, c); L = V*.
V* është një grup zinxhirësh me gjatësi arbitrare.
Një automat me një gjendje të vetme që është përfundimtar ka tre
kalimi nga kjo gjendje në të njëjtën

5. V5 = (0, 1); L = (bashkësi e numrave binarë çift)

6. V6 = (+, –, 0, ..., 9); L = (bashkësi e konstantave numerike me numër të plotë)

7. V7 = (+, –, 0, ..., 9, "."); L = (bashkësi numrash realë)

Diagramet sintaksore luajnë një rol të madh në shkencën kompjuterike. Sintaksore
diagramet janë grafikë të drejtuar me një buzë hyrëse, një buzë dalëse
dhe kulme të etiketuara. Ato përcaktojnë gjuhën dhe për këtë arsye janë gjeneruese
gramatika e gjuhëve automatike.

Zinxhirët e vlefshëm: aab, aacabcb, etj.
Shembuj janë diagramet sintaksore të gjuhëve Pascal dhe C.
Pohimi i mëposhtëm mund të vërtetohet: jepet çdo gjuhë automatike
diagrami sintaksor dhe anasjelltas, duke përdorur çdo diagram sintaksor që mundeni
ndërtoni një automat të fundëm (përgjithësisht jo-përcaktues) që njeh
gjuha në të cilën është specifikuar diagrami sintaksor.
Duke ndërtuar automatin përkatës të njohjes bazuar në diagramin sintaksor, ne mundemi
pastaj implementoni këtë makinë qoftë në harduer ose në softuer. Kështu,
diagramet sintaksore shërbejnë jo vetëm për gjenerim, por edhe për njohje
gjuhë automatike.

1.9.5. Ndërfaqe inteligjente e sistemit të informacionit

Analiza e zhvillimit të teknologjisë kompjuterike sugjeron se ajo
duke u zhvilluar vazhdimisht në dy drejtime.
Drejtimi i parë lidhet me përmirësimin e parametrave të kompjuterëve ekzistues,
duke rritur performancën e tyre, duke rritur volumin e funksionimit dhe diskut të tyre
memorie, si dhe me përmirësimin dhe modifikimin e softuerit,
që synojnë rritjen e efikasitetit të funksioneve të tyre.
Drejtimi i dytë përcakton ndryshimet në teknologjinë e përpunimit të informacionit,
duke çuar në përmirësimin e përdorimit të sistemeve kompjuterike. Zhvillimi në këtë
drejtimi shoqërohet me shfaqjen e llojeve të reja të kompjuterëve dhe cilësisht të reja
mjete softuerike që plotësojnë ato ekzistuese.
Zhvillimi i softuerit po ecën në rrugën e rritjes së lehtësisë së përdoruesit të ndërfaqes,
ato. thjeshtëzim i tillë i menaxhimit të tyre që përdoruesi nuk kërkon të veçanta
përgatitja dhe sistemi krijon kushtet më komode për punën e tij.
Udhëzuesi kryesor në përmirësimin e sistemeve kompjuterike është shndërrimi i tyre në
partner i përshtatshëm për përdoruesin fundor kur zgjidh problemet gjatë tij
veprimtari profesionale.
Për të siguruar ndërfaqen më miqësore për përdoruesit e softuerit me
Përdoruesi duhet së pari të bëhet inteligjent. Ndërfaqe inteligjente,
sigurimi i ndërveprimit të drejtpërdrejtë midis përdoruesit përfundimtar dhe kompjuterit
kur zgjidh një problem si pjesë e një sistemi njeri-makinë, duhet të kryejnë tre grupe
funksione:
duke i ofruar përdoruesit mundësinë për të vendosur një detyrë për kompjuterin nga
mesazhe vetëm për kushtet e problemit (pa specifikuar një program zgjidhjeje);
duke i ofruar përdoruesit mundësinë për të krijuar mjedise për zgjidhjen e problemeve me
duke përdorur vetëm terma dhe koncepte nga fusha e veprimtarisë profesionale
përdoruesi, format natyrore të paraqitjes së informacionit;
sigurimi i dialogut fleksibël duke përdorur një sërë mjetesh, duke përfshirë
rregulluar paraprakisht, me korrigjim të gabimeve të mundshme të përdoruesit.
Struktura e sistemit (Fig. 1.45) që plotëson kërkesat e teknologjisë së re të zgjidhjeve
detyrat përbëhen nga tre komponentë:
sistemi ekzekutiv, i cili është një grup mjetesh,
sigurimin e zbatimit të programeve;

Një bazë njohurish që përmban një sistem njohurish rreth mjedisit problemor;
ndërfaqe inteligjente që lejon përshtatjen
sistemi informatik për përdoruesin dhe duke përfshirë një sistem komunikimi dhe
Zgjidhës problemesh.
Ky sistem ndryshon dukshëm nga ato të krijuara në fazat e mëparshme.
zhvillimi i informatikës dhe teknologjisë kompjuterike. Rruga drejt zbatimit të më të fundit
teknologjia e informacionit përfshin përdorimin e sistemeve kompjuterike,
ndërtuar mbi bazën e përfaqësimit të njohurive të fushës së problemit dhe
ndërfaqe inteligjente.

Oriz. 1.45. Struktura e një sistemi modern për zgjidhjen e problemeve të aplikuara

1.9.6. Struktura e një sistemi modern për zgjidhjen e problemeve të aplikuara

Zhvillimi i sistemeve të inteligjencës artificiale fillimisht ndoqi rrugën e modelimit
funksionet e përgjithshme intelektuale të vetëdijes individuale. Megjithatë, zhvillimi
teknologjia kompjuterike dhe softueri në vitet 1990. hedh poshtë parashikimet
dekadat e mëparshme rreth tranzicionit të afërt në kompjuterët e gjeneratës së pestë.
Funksionet intelektuale të pjesës më të madhe të sistemeve të komunikimit softuerësh në
gjuha natyrore nuk ka gjetur ende zbatim të gjerë në shkallë industriale.
Një koncept i tillë si "informacioni i ri i informacionit" ka pësuar inflacion karakteristik.
teknologjisë”. Fillimisht, ky koncept nënkuptonte një ndërfaqe inteligjente me bazën e të dhënave
të dhënat, duke i lejuar përdoruesit e aplikacionit të komunikojnë drejtpërdrejt me të
gjuha natyrore. Në ditët e sotme, "teknologji e re e informacionit" do të thotë
thjesht teknologji që përdorin teknologjinë kompjuterike në përpunimin e informacionit, në
duke përfshirë teknologjitë e bazuara në përdorimin e përpunuesve të tekstit dhe tabelave, dhe
edhe sistemet e informacionit.
Të ballafaquar me probleme të pakapërcyeshme, zhvilluesit e një sistemi me
Inteligjenca artificiale "e përgjithshme", kanë marrë rrugën e gjithnjë e më të madhe
specializim, fillimisht drejt sistemeve eksperte, pastaj drejt individit

funksione inteligjente shumë specifike të ndërtuara në instrumentale
mjete softuerike që nuk janë konsideruar deri më tani në fushën e zhvillimit për
inteligjence artificiale. Për shembull, sisteme të tilla tani shpesh kanë
aftësitë e llogaritjeve analitike matematikore, përkthimi i teknikës dhe
tekstet e biznesit, njohja e tekstit pas skanimit, analizimi
fraza dhe fjali, vetëpërshtatje etj.
Paradigma e kërkimit dhe zhvillimit në inteligjencën artificiale është gradualisht
është duke u rishikuar. Me sa duket, mundësia e zhvillimit të shpejtë të sistemeve softuerike
modelimi i funksioneve intelektuale të vetëdijes individuale, kryesisht
më pak i rraskapitur. Është e nevojshme t'i kushtohet vëmendje mundësive të reja që
sisteme dhe rrjete të hapura informacioni në lidhje me ndërgjegjen publike.
Zhvillimi i sistemeve dhe rrjeteve kompjuterike duket se çon në krijimin e një lloji të ri
ndërgjegjen publike, në të cilën mediat e informacionit do të integrohen organikisht
si një mjedis teknologjik për përpunimin dhe transmetimin e informacionit. Pas këtij njerëzimi
do të jetë inteligjenca hibride njeri-makinë që do të marrë jo aq shumë në shkallë
ndërgjegjen individuale po aq sa në sferën e praktikës shoqërore.

Pyetje kontrolli

1. Cila është historia e shfaqjes dhe zhvillimit të kërkimit mbi artificiale
inteligjencës?
2. Cilat janë veçoritë dalluese të problemeve në fushën e inteligjencës artificiale?
3. Përshkruani fushat e kërkimit në inteligjencën artificiale.
4. Çfarë është “njohuria” nga pikëpamja e sistemeve të inteligjencës artificiale?
5. Cila është metoda e përfaqësimit të njohurive duke përdorur produkte?
6. Cila është baza e paraqitjes së njohurive duke përdorur rrjetin semantik?
7. Si mund të përdoren sistemet kornizë për të përfaqësuar njohuritë?
8. Cilat janë ndryshimet ndërmjet përfaqësimit të njohurive në sistemet inteligjente dhe përfaqësimit
vetëm të dhëna?
9. Çfarë do të thotë koncepti “kallëzues”?

10. Çfarë është një "frazë bri"?
11. Si ndodh përfundimi logjik duke përdorur metodën e zgjidhjes?
12. Kontrolloni vlefshmërinë e ligjeve të de Morgan: ~(X ^ Y) = (~X) v (~Y) dhe ~(X v Y) =
(~X) ^ (~Y).
13. Në çfarë drejtimi zhvillohen pjesët ndërfaqe të sistemeve të informacionit?
14. Cila është mirëdashja e ndërfaqes së softuerit?
15. Cila është struktura e sistemeve të informacionit premtues të së ardhmes?

Ai e quajti atë shkenca e organizimit efektiv dhe Gordon Pask e zgjeroi përkufizimin për të përfshirë rrjedhat e informacionit "nga çdo burim", nga yjet në tru.

Sipas një përkufizimi tjetër të kibernetikës, i propozuar në 1956 nga L. Couffignal (anglisht), një nga pionierët e kibernetikës, kibernetika është "arti i sigurimit të efektivitetit të veprimit".

Një përkufizim tjetër u propozua nga Lewis Kaufman (anglisht): "Kibernetika është studimi i sistemeve dhe proceseve që ndërveprojnë me veten dhe riprodhojnë vetveten."

Metodat kibernetike përdoren për të studiuar rastin kur veprimi i një sistemi në mjedis shkakton disa ndryshime në mjedis, dhe ky ndryshim manifestohet në sistem përmes reagimeve, gjë që shkakton ndryshime në mënyrën e sjelljes së sistemit. Studimi i këtyre "qarqeve të reagimit" është vendi ku qëndrojnë metodat e kibernetikës.

U ngrit kibernetika moderne, duke përfshirë kërkime në fusha të ndryshme të sistemeve të kontrollit, teorinë e qarkut elektrik, inxhinierinë mekanike, modelimin matematikor, logjikën matematikore, biologjinë evolucionare, neuroshkencën, antropologjinë. Këto studime u shfaqën në vitin 1940, kryesisht në punimet e shkencëtarëve mbi të ashtuquajturat. Konferencat e Macy's (anglisht).

Fusha të tjera të kërkimit që ndikuan ose u ndikuan nga zhvillimi i kibernetikës: teoria e kontrollit, teoria e lojës, teoria e sistemeve (analogu matematikor i kibernetikës), psikologjia (veçanërisht neuropsikologjia, bihejviorizmi, psikologjia konjitive) dhe filozofia.

Video mbi temën

Sfera e kibernetikës

Objekti i kibernetikës janë të gjitha sistemet e kontrolluara. Sistemet që nuk mund të kontrollohen, në parim, nuk janë objekte të studimit të kibernetikës. Kibernetika prezanton koncepte të tilla si qasja kibernetike, sistemi kibernetik. Sistemet kibernetike konsiderohen në mënyrë abstrakte, pavarësisht nga natyra e tyre materiale. Shembuj të sistemeve kibernetike janë rregullatorët automatikë në teknologji, kompjuterët, truri i njeriut, popullatat biologjike, shoqëria njerëzore. Secili sistem i tillë është një grup objektesh të ndërlidhura (elemente të sistemit) të aftë për të perceptuar, mbajtur mend dhe përpunuar informacionin, si dhe për ta shkëmbyer atë. Kibernetika zhvillon parime të përgjithshme për krijimin e sistemeve të kontrollit dhe sistemeve për automatizimin e punës mendore. Mjetet kryesore teknike për zgjidhjen e problemeve kibernetike janë kompjuterët. Prandaj, shfaqja e kibernetikës si një shkencë e pavarur (N. Wiener, 1948) shoqërohet me krijimin e këtyre makinave në vitet 40 të shekullit të 20-të, dhe zhvillimi i kibernetikës në aspektin teorik dhe praktik shoqërohet me përparimin e elektronikës. teknologji kompjuterike.

Teoria e sistemeve komplekse

Teoria e sistemeve komplekse analizon natyrën e sistemeve komplekse dhe arsyet e vetive të tyre të pazakonta.

Një metodë për modelimin e një sistemi kompleks adaptiv

Në informatikë

Në informatikë, metodat kibernetike përdoren për të kontrolluar pajisjet dhe për të analizuar informacionin.

Në inxhinieri

Kibernetika në inxhinieri përdoret për të analizuar dështimet e sistemit, në të cilat gabimet dhe të metat e vogla mund të çojnë në dështimin e të gjithë sistemit.

Në ekonomi dhe menaxhim

Në matematikë

Në psikologji

Në sociologji

Histori

Në Greqinë e lashtë, termi "kibernetikë", që fillimisht tregonte artin e timonierit, filloi të përdoret në një kuptim figurativ për të treguar artin e burrit të shtetit që qeveris qytetin. Në këtë kuptim, ai përdoret veçanërisht nga Platoni në Ligjet.

James Watt

Sistemi i parë rregullues automatik artificial, ora e ujit, u shpik nga mekaniku i lashtë grek Ctesibius. Në orën e tij me ujë, uji rridhte nga një burim, si një rezervuar stabilizues, në një pishinë, pastaj nga pishina në mekanizmat e orës. Pajisja e Ctesibius-it përdori një rrjedhë në formë koni për të monitoruar nivelin e ujit në rezervuarin e tij dhe për të rregulluar shkallën e rrjedhës së ujit në përputhje me rrethanat për të mbajtur një nivel konstant të ujit në rezervuar, në mënyrë që të mos mbushej e as të kullohej. Ishte pajisja e parë artificiale, vërtet automatike, vetërregulluese që nuk kërkonte asnjë ndërhyrje të jashtme midis mekanizmave të reagimit dhe kontrollit. Megjithëse ata natyrisht nuk i referoheshin këtij koncepti si shkencë e kibernetikës (ata e konsideronin atë një fushë të inxhinierisë), Ctesibius dhe mjeshtër të tjerë të lashtë si Heroni i Aleksandrisë ose shkencëtari kinez Su Song konsiderohen të jenë ndër të parët që studiojnë kibernetikën. parimet. Studimi i mekanizmave në makinat me reagime korrigjuese daton në fund të shekullit të 18-të, kur motori me avull i James Watt ishte i pajisur me një pajisje kontrolli, një guvernator reagimi centrifugal, për të kontrolluar shpejtësinë e motorit. A. Wallace e përshkroi reagimin si "të nevojshëm për parimin e evolucionit" në veprën e tij të famshme të vitit 1858. Në 1868, fizikani i madh J. Maxwell botoi një artikull teorik mbi pajisjet e kontrollit dhe ishte një nga të parët që shqyrtoi dhe përmirësoi parimet e pajisjeve vetërregulluese. J. Uexküll përdori mekanizmin e feedback-ut në modelin e tij funksional të ciklit (gjermanisht Funktionskreis) për të shpjeguar sjelljen e kafshëve.

shekulli XX

Kibernetika moderne filloi në vitet 1940 si një fushë studimi ndërdisiplinore duke kombinuar sistemet e kontrollit, teorinë e qarkut elektrik, inxhinierinë mekanike, modelimin logjik, biologjinë evolucionare dhe neuroshkencën. Sistemet e kontrollit elektronik datojnë që nga puna e inxhinierit të Bell Labs Harold Black në 1927 mbi përdorimin e reagimeve negative për të kontrolluar amplifikatorët. Idetë gjithashtu kanë lidhje me punën biologjike të Ludwig von Bertalanffy në teorinë e përgjithshme të sistemeve.

Kibernetika si disiplinë shkencore u bazua në punën e Wiener, McCulloch dhe të tjerëve si W. R. Ashby dhe W. G. Walter.

Walter ishte një nga të parët që ndërtoi robotë autonome për të ndihmuar në hulumtimin e sjelljes së kafshëve. Së bashku me Britaninë e Madhe dhe Shtetet e Bashkuara, Franca ishte një vend i rëndësishëm gjeografik për kibernetikën e hershme.

Norbert Wiener

Gjatë këtij qëndrimi në Francë, Wiener mori një propozim për të shkruar një ese me temën e kombinimit të kësaj pjese të matematikës së aplikuar, e cila gjendet në studimin e lëvizjes Brownian (i ashtuquajturi proces Wiener) dhe në teorinë e telekomunikacionit. Verën e ardhshme, tashmë në Shtetet e Bashkuara, ai përdori termin "kibernetikë" si titullin e një teorie shkencore. Emri kishte për qëllim të përshkruante studimin e "mekanizmave të qëllimshëm" dhe u popullarizua në librin Cybernetics, or Control and Communication in the Animal and the Machine (Hermann & Cie, Paris, 1948). Në MB, Ratio Club u formua rreth kësaj në 1949. (anglisht).

Kibernetika në BRSS

Sociologët holandezë Geyer dhe Van der Zouwen në vitin 1978, ata identifikuan një numër karakteristikash të kibernetikës së re në zhvillim. “Një nga veçoritë e kibernetikës së re është se ajo e sheh informacionin si të ndërtuar dhe rindërtuar nga njerëzit që ndërveprojnë me mjedisin. Kjo siguron bazën epistemologjike të shkencës kur shikohet nga këndvështrimi i një vëzhguesi. Një veçori tjetër e kibernetikës së re është kontributi i saj në tejkalimin e problemit të reduktimit (kontradiktat midis makro- dhe mikroanalizës). Kështu, lidh individin me shoqërinë”. Geyer dhe Van der Zouwen vunë në dukje gjithashtu se “kalimi nga kibernetika klasike në kibernetikë të re çon në një kalim nga problemet klasike në problemet e reja. Këto ndryshime në të menduar përfshijnë, ndër të tjera, ndryshime nga një theksim në sistemin e menaxhuar në atë kontrollues dhe faktorin që udhëheq vendimet e menaxhimit. Dhe një theks i ri në komunikimin midis sistemeve të shumta që po përpiqen të menaxhojnë njëri-tjetrin."

KIBERNETIKA, një shkencë menaxhimi që studion kryesisht me metoda matematikore ligjet e përgjithshme të marrjes, ruajtjes, transmetimit dhe konvertimit të informacionit në sistemet komplekse të kontrollit. Ka përkufizime të tjera, paksa të ndryshme të kibernetikës. Disa bazohen në aspektin informativ, të tjerët në aspektin algoritmik, dhe në të tjera koncepti i reagimit është theksuar si shprehje e specifikave të kibernetikës. Sidoqoftë, në të gjitha përkufizimet, detyra e studimit të sistemeve dhe proceseve të menaxhimit dhe proceseve të informacionit duke përdorur metoda matematikore tregohet domosdoshmërisht. Një sistem kompleks kontrolli në kibernetikë kuptohet si çdo sistem teknik, biologjik, administrativ, social, mjedisor ose ekonomik. Kibernetika bazohet në ngjashmërinë e proceseve të kontrollit dhe komunikimit në makina, organizmat e gjallë dhe popullatat e tyre.

Detyra kryesore e kibernetikës është studimi i modeleve të përgjithshme që qëndrojnë në themel të proceseve të kontrollit në mjedise, kushte dhe zona të ndryshme. Këto janë, para së gjithash, proceset e transmetimit, ruajtjes dhe përpunimit të informacionit. Në të njëjtën kohë, proceset e menaxhimit zhvillohen në sisteme komplekse dinamike - objekte me ndryshueshmëri dhe aftësi për t'u zhvilluar.

Skicë historike. Besohet se fjala "kibernetikë" u përdor për herë të parë nga Platoni në dialogun "Ligjet" (shek. IV para Krishtit) për të nënkuptuar "qeveri të njerëzve" [nga greqishtja ϰυβερνητιϰή - arti i qeverisjes, ku janë fjalët latine gubernare. (për të menaxhuar) dhe guvernator (guvernator) vijnë nga. ]. Në vitin 1834, A. Ampere, në klasifikimin e tij të shkencave, e përdori këtë term për t'iu referuar "praktikës së qeverisjes". Termi u fut në shkencën moderne nga N. Wiener (1947).

Parimi kibernetik i rregullimit automatik të bazuar në reagime u zbatua në pajisjet automatike nga Ctesibius (rreth shekulli 2 - 1 para Krishtit; orë me ujë notues) dhe Heroni i Aleksandrisë (rreth shekulli I pas Krishtit). Gjatë Mesjetës, u krijuan shumë pajisje automatike dhe gjysmë automatike, të përdorura në mekanizmat e orës dhe të lundrimit, si dhe në mullinjtë e ujit. Puna sistematike për krijimin e mekanizmave teleologjikë, domethënë makinat që demonstrojnë sjellje të përshtatshme dhe janë të pajisura me reagime korrigjuese, filloi në shekullin e 18-të për shkak të nevojës për të rregulluar funksionimin e motorëve me avull. Në 1784, J. Watt patentoi një motor me avull me një rregullator automatik, i cili luajti një rol të madh në kalimin në prodhimin industrial. Fillimi i zhvillimit të teorisë së rregullimit automatik konsiderohet të jetë artikulli i J. C. Maxwell mbi rregullatorët (1868). Themeluesit e teorisë së kontrollit automatik përfshijnë I. A. Vyshnegradsky. Në vitet 1930, veprat e I. P. Pavlov përshkruan një krahasim të trurit dhe qarqeve të kalimit elektrik. P.K. Anokhin studioi aktivitetin e trupit në bazë të teorisë së sistemeve funksionale që ai zhvilloi, dhe në 1935 ai propozoi të ashtuquajturën metodë e aferentimit të kundërt - një analog fiziologjik i reagimeve në kontrollin e sjelljes së trupit. Parakushtet përfundimtare të nevojshme për zhvillimin e kibernetikës matematikore u krijuan në vitet 1930 nga puna e A. N. Kolmogorov, V. A. Kotelnikov, E. L. Post, A. M. Turing, A. Church.

Nevoja për të krijuar një shkencë kushtuar përshkrimit të kontrollit dhe komunikimit në sistemet komplekse teknike në drejtim të proceseve të informacionit dhe ofrimit të mundësisë së automatizimit të tyre u kuptua nga shkencëtarët dhe inxhinierët gjatë Luftës së Dytë Botërore. Sistemet komplekse të armëve dhe mjeteve të tjera teknike, komanda dhe kontrolli i trupave dhe furnizimi i tyre në teatrot e operacioneve ushtarake kanë rritur vëmendjen ndaj problemeve të automatizimit të kontrollit dhe komunikimit. Kompleksiteti dhe diversiteti i sistemeve të automatizuara, nevoja për të kombinuar mjete të ndryshme kontrolli dhe komunikimi në to, dhe aftësitë e reja të krijuara nga kompjuterët kanë çuar në krijimin e një teorie të unifikuar, të përgjithshme të kontrollit dhe komunikimit, një teori të përgjithshme të transmetimit të informacionit dhe transformimi. Këto detyra, në një shkallë ose në një tjetër, kërkonin një përshkrim të proceseve që studioheshin në lidhje me mbledhjen, ruajtjen, përpunimin, analizimin dhe vlerësimin e informacionit dhe marrjen e një vendimi menaxhimi ose prognostik.

Që nga fillimi i luftës, N. Wiener (së bashku me projektuesin amerikan V. Bush) mori pjesë në zhvillimin e pajisjeve kompjuterike. Që nga viti 1943, ai filloi të zhvillonte kompjuterë së bashku me J. von Neumann. Në këtë drejtim, në Institutin për Studime të Avancuara të Princeton (SHBA) në 1943-44, u mbajtën takime me pjesëmarrjen e përfaqësuesve të specialiteteve të ndryshme - matematikanë, fizikanë, inxhinierë, fiziologë, neurologë. Këtu më në fund u formua grupi Wiener-von Neumann, i cili përfshinte shkencëtarët W. McCulloch (SHBA) dhe A. Rosenbluth (Meksikë); Puna e këtij grupi bëri të mundur formulimin dhe zhvillimin e ideve kibernetike në lidhje me problemet reale teknike dhe mjekësore. Rezultati i këtyre studimeve u përmblodh nga Wiener në librin e tij Cybernetics, botuar në 1948.

Kontribut të rëndësishëm në zhvillimin e kibernetikës dhanë N. M. Amosov, P. K. Anokhin, A. I. Berg, E. S. Bir, V. M. Glushkov, Yu. V. Gulyaev, S. V. Emelyanov, Yu. I. Zhuravlev, A. N. Kolmogorov, A. N. Kolmogorov, V. O., O. Larichev, O. B. Lupanov, A. A. Lyapunov, A. A. Markov, J. von Neumann, B. N. Petrov, E. L. Post, A. M. Turing, Ya. Z. Tsypkin, N. Chomsky, A. Church, K. Shannon, S. V. Yablonsky, si dhe vendas shkencëtarët M. A Aizerman, V. M. Akhutin, B. V. Biryukov, A. I. Kitov, A. Ya. Lerner, Vyach. Vyach. Petrov, shkencëtari ukrainas A. G. Ivakhnenko.

Zhvillimi i kibernetikës u shoqërua me thithjen e saj të shkencave individuale, drejtimeve shkencore dhe seksioneve të tyre dhe, nga ana tjetër, shfaqjen në kibernetikë dhe ndarjen e mëvonshme të shkencave të reja prej saj, shumë prej të cilave formuan seksione funksionale dhe të aplikuara të shkencës kompjuterike (në veçanërisht, njohja e modelit, analiza e imazhit, inteligjenca artificiale). Kibernetika ka një strukturë mjaft komplekse dhe komuniteti shkencor nuk ka arritur marrëveshje të plotë në lidhje me drejtimet dhe seksionet që janë pjesë përbërëse e saj. Interpretimi i propozuar në këtë artikull bazohet në traditat e shkollave vendase të shkencave kompjuterike, matematikës dhe kibernetikës dhe në dispozita që nuk shkaktojnë mosmarrëveshje serioze midis shkencëtarëve dhe specialistëve kryesorë, shumica e të cilëve pajtohen që kibernetika i kushtohet informacionit, praktikës së përpunimin dhe teknologjinë e tij lidhur me sistemet e informacionit; studion strukturën, sjelljen dhe ndërveprimin e sistemeve natyrore dhe artificiale që ruajnë, përpunojnë dhe transmetojnë informacion; zhvillon bazat e veta konceptuale dhe teorike; ka aspekte llogaritëse, konjitive dhe sociale, duke përfshirë implikimet sociale të teknologjisë së informacionit teksa kompjuterët, individët dhe organizatat përpunojnë informacionin.

Që nga vitet 1980, ka pasur një rënie të lehtë të interesit për kibernetikën. Ajo shoqërohet me dy faktorë kryesorë: 1) gjatë periudhës së formimit të kibernetikës, krijimi i inteligjencës artificiale për shumë njerëz dukej si një detyrë më e thjeshtë se sa ishte në të vërtetë dhe perspektiva e zgjidhjes së saj ishte në të ardhmen e parashikueshme; 2) në bazë të kibernetikës, duke trashëguar metodat e saj themelore, në veçanti ato matematikore, dhe duke thithur pothuajse plotësisht kibernetikën, u ngrit një shkencë e re - shkenca kompjuterike.

Metodat më të rëndësishme të kërkimit dhe lidhjet me shkencat e tjera. Kibernetika është një shkencë ndërdisiplinore. Ajo u ngrit në kryqëzimin e matematikës, teorisë së kontrollit automatik, logjikës, semiotikës, fiziologjisë, biologjisë dhe sociologjisë. Formimi i kibernetikës u ndikua nga tendencat në zhvillimin e vetë matematikës, matematikimi i fushave të ndryshme të shkencës, depërtimi i metodave matematikore në shumë fusha të veprimtarisë praktike dhe përparimi i shpejtë i teknologjisë kompjuterike. Procesi i matematikës u shoqërua me shfaqjen e një sërë disiplinash të reja matematikore, si teoria e algoritmeve, teoria e informacionit, kërkimi i operacioneve, teoria e lojës, të cilat përbëjnë një pjesë thelbësore të aparatit të kibernetikës matematikore. Bazuar në problemet në teorinë e sistemeve të kontrollit, analizën kombinuese, teorinë e grafikëve dhe teorinë e kodimit, u ngrit matematika diskrete, e cila është gjithashtu një nga mjetet kryesore matematikore të kibernetikës. Në fillim të viteve 1970, kibernetika u formua si një shkencë fizike dhe matematikore me lëndën e saj të kërkimit - të ashtuquajturat sisteme kibernetike. Një sistem kibernetik përbëhet nga elementë; në rastin më të thjeshtë, ai mund të përbëhet nga një element. Një sistem kibernetik merr një sinjal hyrës (që përfaqëson sinjalet hyrëse të elementeve të tij), ka gjendje të brendshme (d.m.th., përcaktohen grupe të gjendjeve të brendshme të elementeve); Duke përpunuar sinjalin hyrës, sistemi transformon gjendjen e brendshme dhe prodhon një sinjal dalës. Struktura e një sistemi kibernetik përcaktohet nga shumë marrëdhënie që lidhin sinjalet hyrëse dhe dalëse të elementeve.

Në kibernetikë, detyrat e analizës dhe sintezës së sistemeve kibernetike kanë një rëndësi të madhe. Detyra e analizës është të gjejë vetitë e transformimit të informacionit të kryer nga sistemi. Detyra e sintezës është të ndërtojë një sistem sipas përshkrimit të transformimit që duhet të kryejë; në këtë rast, klasa e elementeve nga të cilat mund të përbëhet sistemi është fikse. Me rëndësi të madhe është problemi i gjetjes së sistemeve kibernetike që specifikojnë të njëjtin transformim, pra problemi i ekuivalencës së sistemeve kibernetike. Nëse specifikojmë funksionalitetin cilësor të sistemeve kibernetike, atëherë lind problemi i gjetjes së sistemit më të mirë në klasën e sistemeve kibernetike ekuivalente, pra një sistemi me vlerën maksimale të cilësisë funksionale. Kibernetika gjithashtu shqyrton problemet e besueshmërisë së sistemeve kibernetike, zgjidhja e të cilave synon rritjen e besueshmërisë së funksionimit të sistemeve duke përmirësuar strukturën e tyre.

Për sisteme mjaft të thjeshta, problemet e listuara zakonisht mund të zgjidhen me mjete klasike të matematikës. Vështirësitë lindin në analizën dhe sintezën e sistemeve komplekse, të cilat në kibernetikë kuptohen si sisteme që nuk kanë përshkrime të thjeshta. Këto janë zakonisht sisteme kibernetike të studiuara në biologji. Drejtimi i kërkimit, të cilit i është dhënë emri "teoria e sistemeve të mëdha (komplekse)", është zhvilluar në kibernetikë që nga vitet 1950. Përveç sistemeve komplekse në natyrë, studiohen sistemet komplekse të automatizimit të prodhimit, sistemet e planifikimit ekonomik, sistemet administrative dhe ekonomike dhe sistemet ushtarake. Metodat për studimin e sistemeve komplekse të kontrollit përbëjnë bazën e analizës së sistemeve dhe kërkimit të operacioneve.

Për të studiuar sisteme komplekse në kibernetikë, përdoren si një qasje që përdor metoda matematikore, ashtu edhe një qasje eksperimentale, duke përdorur eksperimente të ndryshme ose me objektin që studiohet ose me modelin e tij real fizik. Metodat kryesore të kibernetikës përfshijnë algorithmizimin, përdorimin e reagimeve, metodën e eksperimentit të makinës, metodën e "kutisë së zezë", një qasje sistemore dhe formalizimin. Një nga arritjet më të rëndësishme të kibernetikës është zhvillimi i një qasjeje të re - një metodë e modelimit matematik. Ai konsiston në faktin se eksperimentet kryhen jo me një model fizik real, por me një zbatim kompjuterik të një modeli të objektit që studiohet, i ndërtuar sipas përshkrimit të tij. Ky model kompjuterik, duke përfshirë programet që zbatojnë ndryshime në parametrat e një objekti në përputhje me përshkrimin e tij, zbatohet në një kompjuter, i cili bën të mundur kryerjen e eksperimenteve të ndryshme me modelin, regjistrimin e sjelljes së tij në kushte të ndryshme, ndryshimin e strukturave të caktuara të modelin etj.

Baza teorike e kibernetikës është kibernetika matematikore, e dedikuar për metodat për studimin e klasave të gjera të sistemeve kibernetike. Kibernetika matematikore përdor një sërë degësh të matematikës, të tilla si logjika matematikore, matematika diskrete, teoria e probabilitetit, matematika llogaritëse, teoria e informacionit, teoria e kodimit, teoria e numrave, teoria e automatëve, teoria e kompleksitetit, si dhe modelimi dhe programimi matematik.

Në varësi të fushës së aplikimit në kibernetikë dallojnë: kibernetikën teknike, duke përfshirë automatizimin e proceseve teknologjike, teorinë e sistemeve të kontrollit automatik, teknologjinë kompjuterike, teorinë e kompjuterëve, sistemet e projektimit automatik, teorinë e besueshmërisë; kibernetika ekonomike; kibernetika biologjike, duke përfshirë bionikën, modelet matematikore dhe makinerike të biosistemeve, neurokibernetikën, bioinxhinierinë; kibernetika mjekësore, e cila merret me procesin e menaxhimit në mjekësi dhe kujdes shëndetësor, zhvillimin e modeleve simuluese dhe matematikore të sëmundjeve, automatizimin e diagnozës dhe planifikimin e trajtimit; kibernetika psikologjike, duke përfshirë studimin dhe modelimin e funksioneve mendore bazuar në studimin e sjelljes njerëzore; kibernetika fiziologjike, duke përfshirë studimin dhe modelimin e funksioneve të qelizave, organeve dhe sistemeve në kushte normale dhe patologjike për qëllime mjekësore; kibernetika gjuhësore, duke përfshirë zhvillimin e përkthimit të makinës dhe komunikimit me kompjuterë në gjuhën natyrore, si dhe modeleve strukturore të përpunimit, analizës dhe vlerësimit të informacionit. Një nga arritjet më të rëndësishme të kibernetikës është identifikimi dhe formulimi i problemit të modelimit të proceseve të të menduarit njerëzor.

Lit.: Ashby W. R. Hyrje në kibernetikë. M., 1959; Anokhin P.K. Fiziologjia dhe kibernetika // Çështjet filozofike të kibernetikës. M., 1961; Logjikat. Makinat automatike. Algoritmet. M., 1963; Glushkov V. M. Hyrje në kibernetikë. K., 1964; aka. Kibernetika. Pyetje të teorisë dhe praktikës. M., 1986; Tsetlin M. L. Kërkime mbi teorinë e automatave dhe modelimin e sistemeve biologjike. M., 1969; Biryukov B.V., Geller E.S. Kibernetika në shkencat humane. M., 1973; Biryukov B.V. Kibernetika dhe metodologjia e shkencës. M., 1974; Wiener N. Cybernetics, ose Kontrolli dhe Komunikimi në Kafshët dhe Makinat. botimi i 2-të. M., 1983; aka. Kibernetika dhe shoqëria. M., 2003; George F. Bazat e Kibernetikës. M., 1984; Inteligjenca Artificiale: Manual. M., 1990. T. 1-3; Zhuravlev Yu. I. Punime të zgjedhura shkencore. M., 1998; Luger J.F. Inteligjenca artificiale: strategji dhe metoda për zgjidhjen e problemeve komplekse. M., 2003; Samarsky A. A., Mikhailov A. P. Modelimi matematik. Ide, metoda, shembuj. botimi i 2-të. M., 2005; Larichev O.I. Teoria dhe metodat e vendimmarrjes. botimi i 3-të. M., 2008.

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

Mungojnë Nuk ka të dhëna

Koleksioni vazhdon (që nga viti 1988) fokusin matematikor të serisë me famë botërore "Problemet e Kibernetikës". Koleksioni përfshin artikuj origjinalë dhe rishikues mbi drejtimet kryesore të shkencës botërore, që përmbajnë rezultatet më të fundit të kërkimit themelor.

Autorët e koleksionit janë kryesisht specialistë të njohur; disa nga artikujt janë shkruar nga shkencëtarë të rinj, të cilët së fundmi kanë marrë rezultate të reja mahnitëse. Ndër fushat e paraqitura në koleksion janë teoria e sintezës dhe kompleksiteti i sistemeve të kontrollit; problemet e shprehjes dhe plotësimit të lidhura me logjikat dhe automatet me shumë vlera në teorinë e sistemeve funksionale; çështjet themelore të optimizimit dhe njohjes diskrete; problema të problemeve ekstreme për funksione diskrete (probleme Feuer, Turan, Delsarte në një grup ciklik të fundëm); studimi i modeleve matematikore të transmetimit të informacionit në rrjetet e komunikimit, si dhe janë paraqitur një sërë degësh të tjera të kibernetikës matematikore.

Vëmendje e veçantë është artikulli rishikues i O. B. Lupanov "A. N. Kolmogorov dhe teoria e kompleksitetit të qarkut. Numri 16 – 2007. Për specialistë, studentë të diplomuar, studentë të interesuar për gjendjen aktuale të kibernetikës matematikore dhe aplikimet e saj.

Teoria e ruajtjes dhe rikthimit të informacionit

Valery Kudryavtsev Literaturë edukative Në mungesë

Prezantohet një lloj i ri i paraqitjes së bazës së të dhënave, i quajtur modeli i të dhënave të grafikut të informacionit, i cili përgjithëson modelet e njohura më parë. Shqyrtohen llojet kryesore të problemeve të kërkimit të informacionit në bazat e të dhënave dhe hulumtohen problemet e kompleksitetit të zgjidhjes së këtyre problemeve në lidhje me modelin e grafikut të informacionit.

Është zhvilluar një aparat matematikor për zgjidhjen e këtyre problemeve, bazuar në metodat nga teoria e kompleksitetit të sistemeve të kontrollit, teoria e probabilitetit, si dhe në metodat origjinale të bartësve karakteristikë grafikë, zbërthimi optimal dhe zvogëlimi i dimensioneve.

Libri është menduar për specialistë në fushën e matematikës diskrete, kibernetikës matematikore, teorisë së njohjes dhe kompleksitetit algoritmik.

Teoria e njohjes së testit

Valery Kudryavtsev Literaturë edukative Në mungesë

Është përshkruar një qasje logjike për njohjen e modelit. Koncepti i tij kryesor është testi. Analiza e një grupi testesh na lejon të ndërtojmë funksione që karakterizojnë imazhin dhe procedurat për llogaritjen e vlerave të tyre. Tregohen vetitë cilësore dhe metrike të testeve, funksionet dhe procedurat e njohjes.

Janë paraqitur rezultatet e zgjidhjes së problemeve specifike. Libri mund t'u rekomandohet matematikanëve, kibernetikës, shkencëtarëve kompjuterikë dhe inxhinierëve si një monografi shkencore dhe si një aparat i ri teknologjik, si dhe një libër shkollor për studentët universitarë dhe të diplomuar të specializuar në fushën e kibernetikës matematikore, matematikës diskrete dhe shkencave kompjuterike matematikore.

Probleme në teorinë e bashkësive, logjikën matematikore dhe teorinë e algoritmeve

Igor Lavrov Literaturë edukative Mungojnë Nuk ka të dhëna

Libri paraqet në mënyrë sistematike bazat e teorisë së grupeve, logjikës matematikore dhe teorisë së algoritmeve në formën e problemave. Libri ka për qëllim studimin aktiv të logjikës matematikore dhe shkencave të ngjashme. Përbëhet nga tre pjesë: "Teoria e grupeve", "Logjika matematikore" dhe "Teoria e algoritmeve".

Problemet jepen me udhëzime dhe përgjigje. Të gjitha përkufizimet e nevojshme janë formuluar në hyrje të shkurtra teorike për secilin paragraf. Edicioni i tretë i librit u botua në vitin 1995. Koleksioni mund të përdoret si libër shkollor për departamentet e matematikës në universitete, institute pedagogjike, si dhe në universitetet teknike kur studiojnë kibernetikë dhe shkenca kompjuterike.

Për matematikanët - algjebristët, logjikë dhe kibernetikë.

Bazat e teorisë së funksioneve të Bulit

Sergej Marchenkov Literaturë teknike Mungojnë Nuk ka të dhëna

Libri përmban një hyrje të detajuar në teorinë e funksioneve Boolean. Përshkruhen vetitë kryesore të funksioneve të Bulit dhe vërtetohet kriteri i plotësisë funksionale. Jepet një përshkrim i të gjitha klasave të mbyllura të funksioneve Boolean (Klasa postare) dhe jepet një provë e re e gjenerimit të tyre të fundëm.

Është marrë parasysh përkufizimi i klasave Post për sa i përket disa kallëzuesve standardë. Janë paraqitur bazat e teorisë Galois për klasat e postës. Prezantohen dhe studiohen dy operatorë mbyllës "të fortë": parametrik dhe pozitiv. Janë marrë parasysh funksionet e pjesshme të Bulit dhe vërtetohet një kriter i plotësisë funksionale për klasën e funksioneve të pjesshme të Bulit.

Është studiuar kompleksiteti i zbatimit të funksioneve të Bulit nga qarqet e elementeve funksionale. Për studentët e diplomuar, studentët e diplomuar dhe mësuesit e arsimit të lartë që studiojnë dhe japin mësim në matematikë diskrete dhe kibernetikë matematikore. UMO për arsimin klasik universitar është miratuar si ndihmë mësimore për studentët e institucioneve të arsimit të lartë që studiojnë në fushat e arsimit të lartë 010400 “Matematikë e aplikuar dhe shkenca kompjuterike” dhe 010300 “Shkenca themelore kompjuterike dhe teknologji informacioni”.

Metodat e optimizimit numerik ed. 3, rev. dhe shtesë Libër mësimi dhe punëtori për diplomën akademike bachelor

Alexander Vasilievich Timokhov Literaturë edukative Bachelor. Kursi akademik

Teksti shkollor është shkruar në bazë të kurseve të leksioneve mbi optimizimin, të cilat gjatë disa viteve janë dhënë nga autorët në Fakultetin e Matematikës Llogaritëse dhe Kibernetikës të Universitetit Shtetëror të Moskës M.V. Lomonosov. Vëmendja kryesore i kushtohet metodave për minimizimin e funksioneve të një numri të kufizuar variablash.

Publikimi përfshin teori dhe metoda numerike për zgjidhjen e problemeve të optimizimit, si dhe shembuj të modeleve të aplikuara që reduktohen në këtë lloj problemash matematikore. Shtojca përmban të gjithë informacionin e nevojshëm nga analiza matematikore dhe algjebra lineare.

Fizika. Kurs praktik për aplikantët e universitetit

V. A. Makarov Literaturë edukative Në mungesë

Manuali ka për qëllim maturantët e shkollave të mesme me studim të thelluar të fizikës dhe matematikës. Ai bazohet në problemet në fizikë që janë ofruar gjatë 20 viteve të fundit për aplikantët në Fakultetin e Matematikës Kompjuterike dhe Kibernetikës të Universitetit Shtetëror të Moskës.

M. V. Lomonosov. Materiali është i ndarë në tema në përputhje me programin e provimeve pranuese në fizikë për aplikantët në Universitetin Shtetëror të Moskës. Çdo temë paraprihet nga një përmbledhje e shkurtër e informacionit bazë teorik që është i nevojshëm për zgjidhjen e problemeve dhe do të jetë i dobishëm në përgatitjen për provimet pranuese.

Në total, koleksioni përfshin rreth 600 probleme, më shumë se gjysma e tyre janë të pajisura me zgjidhje të detajuara dhe udhëzime metodologjike. Për nxënësit e shkollës që përgatiten të hyjnë në fakultetet e fizikës dhe matematikës të universiteteve.

Metodat e optimizimit botimi i 3-të, rev. dhe shtesë Libër mësimi dhe punëtori për diplomën akademike bachelor

Vyacheslav Vasilievich Fedorov Literaturë edukative Bachelor dhe Master. Kursi akademik

Libri shkollor është shkruar në bazë të kurseve të leksioneve mbi optimizimin, të cilat gjatë disa viteve janë dhënë nga autorët në Fakultetin e Matematikës Llogaritëse dhe Kibernetikës të Universitetit Shtetëror të Moskës. M. V. Lomonosov. Vëmendja kryesore i kushtohet metodave për minimizimin e funksioneve të një numri të kufizuar variablash.

Publikimi përfshin probleme. Shtojca përmban të gjithë informacionin e nevojshëm nga analiza matematikore dhe algjebra lineare.

Sisteme inteligjente. Teoria e ruajtjes dhe rikthimit të informacionit, botimi i dytë, rev. dhe shtesë Tutorial për tank

Shqyrtohen llojet kryesore të problemeve të kërkimit të informacionit në bazat e të dhënave, si dhe shqyrtohen problemet e kompleksitetit të zgjidhjes së këtyre problemeve në lidhje me modelin e grafikut të informacionit.

Gjeometria analitike

V. A. Ilyin Literaturë edukative Mungojnë Nuk ka të dhëna

Teksti shkollor është shkruar bazuar në përvojën mësimore të autorëve në Universitetin Shtetëror të Moskës. M. V. Lomonosov. Botimi i parë u botua në vitin 1968, botimi i dytë (1971) dhe i tretë (1981) janë stereotipikë, botimi i katërt (1988) u plotësua me materiale për transformimet lineare dhe projektive.

Teoria matematikore e lojës është një pjesë integrale e një dege të gjerë të matematikës - kërkimi i operacioneve. Metodat e teorisë së lojës përdoren gjerësisht në ekologji, psikologji, kibernetikë, biologji - kudo ku shumë pjesëmarrës ndjekin qëllime të ndryshme (shpesh të kundërta) në aktivitete të përbashkëta.

Por fusha kryesore e aplikimit të kësaj disipline janë shkencat ekonomike dhe sociale. Teksti shkollor përfshin tema themelore dhe të detyrueshme në trajnimin e ekonomistëve. Ai paraqet degë klasike të teorisë së lojës, si lojërat matricë, bimatrikse jobashkëpunuese dhe statistikore, dhe zhvillime moderne, si lojëra me informacion jo të plotë dhe të papërsosur, lojëra bashkëpunuese dhe dinamike.

Materiali teorik në libër është i ilustruar gjerësisht me shembuj dhe i pajisur me detyra për punë individuale, si dhe teste.

Mësues të famshëm

• L. A. Petrosyan - Doktor i Shkencave Fizike dhe Matematikore, Profesor, Profesor i Departamentit të Teorisë Matematikore të Lojërave dhe Zgjidhjeve Statike. Fusha e kërkimit: teoria matematikore e lojës dhe aplikimet e saj
• A. Yu. Aleksandrov - Doktor i Shkencave Fizike dhe Matematikore, Profesor, Profesor i Departamentit të Menaxhimit të Sistemeve Mjekësore dhe Biologjike. Fusha e drejtimit shkencor: metodat cilësore të teorisë së sistemeve dinamike, teoria e stabilitetit, teoria e kontrollit, teoria e lëkundjeve jolineare, modelimi matematik
• S. N. Andrianov - Doktor i Shkencave Fizike dhe Matematikore, Profesor, Profesor i Departamentit të Modelimit Kompjuterik dhe Sistemeve Multiprocesorike. Fusha e drejtimit shkencor: modelimi matematikor dhe kompjuterik i sistemeve dinamike komplekse me kontroll
• L.K. Babajanyants - Doktor i Shkencave Fizike dhe Matematikore, Profesor, Profesor i Departamentit të Mekanikës së Lëvizjes së Kontrolluar. Fusha e udhëzimit shkencor: problemet matematikore të mekanikës analitike dhe qiellore, dinamika kozmike, teoremat e ekzistencës dhe vazhdimësisë për zgjidhjen e problemit Cauchy për ekuacionet diferenciale të zakonshme, teoria e stabilitetit dhe lëvizja e kontrolluar, metoda numerike për zgjidhjen e problemeve të shtruara keq, krijimi i aplikimit paketat softuerike
• V. M. Bure - Doktor i Shkencave Teknike, Profesor i Asociuar, Profesor i Departamentit të Teorisë Matematikore të Lojërave dhe Zgjidhjeve Statike. Fusha e udhëheqjes shkencore: modelimi probabilistik-statistikor, analiza e të dhënave
• E. Yu.Butyrsky - Doktor i Shkencave Fizike dhe Matematikore, Profesor, Profesor i Departamentit të Teorisë së Kontrollit të Universitetit Shtetëror të Shën Petersburgut. Fusha e udhëheqjes shkencore: teoria e menaxhimit
• E. I. Veremey - Doktor i Shkencave Fizike dhe Matematikore, Profesor, Profesor i Departamentit të Teknologjive dhe Sistemeve Kompjuterike. Fusha e udhëzimit shkencor: zhvillimi i metodave matematikore dhe algoritmeve llogaritëse për optimizimin e sistemeve të kontrollit dhe metodave për modelimin e tyre kompjuterik
• E. V. Gromova - Kandidat i Shkencave Fizike dhe Matematikore, Profesor i Asociuar, Profesor i Asociuar i Departamentit të Teorisë Matematikore të Lojërave dhe Zgjidhjeve Statistikore. Fusha e drejtimit shkencor: teoria e lojës, lojërat diferenciale, teoria e lojës bashkëpunuese, aplikimet e teorisë së lojës në menaxhim, ekonomi dhe ekologji, statistika matematikore, analiza statistikore në mjekësi dhe biologji
• O. I. Drivotin - Doktor i Shkencave Fizike dhe Matematikore, studiues i lartë, profesor i Departamentit të Teorisë së Sistemeve të Kontrollit të Pajisjeve Elektrofizike. Fusha e drejtimit shkencor: modelimi dhe optimizimi i dinamikës së rrezeve të grimcave të ngarkuara, problemet teorike dhe matematikore të teorisë klasike të fushës, disa probleme të fizikës matematikore, teknologjitë kompjuterike në problemet fizike
• N.V. Egorov - Doktor i Shkencave Fizike dhe Matematikore, Profesor, Profesor i Departamentit të Modelimit të Sistemeve Elektromekanike dhe Kompjuterike. Fusha e udhëheqjes shkencore: sisteme informative-eksperte dhe inteligjente, modelim matematikor, fizik dhe në shkallë të plotë të elementeve strukturorë të pajisjeve llogaritëse dhe sistemeve elektromekanike, sistemet diagnostike të bazuara në rrezet e elektroneve dhe joneve, elektronika e emetimeve dhe aspektet fizike të metodave për monitorim dhe kontrollin e vetive të një sipërfaqeje të fortë
• A. P. Zhabko - Doktor i Shkencave Fizike dhe Matematikore, Profesor, Profesor i Departamentit të Teorisë së Kontrollit. Fusha e udhëheqjes shkencore: sisteme diferenciale, stabilitet i fortë, analiza dhe sinteza e sistemeve të kontrollit të plazmës
• V.V. Zakharov - Doktor i Shkencave Fizike dhe Matematikore, Profesor, Profesor i Departamentit të Modelimit Matematik të Sistemeve të Energjisë. Fusha e udhëzimit shkencor: kontrolli optimal, teoria dhe aplikimet e lojës, kërkimi i operacioneve, logjistika e aplikuar matematikore (inteligjente), teoria e rrjedhës së trafikut
• N. A. Zenkevich - Profesor i Asociuar i Departamentit të Teorisë Matematikore të Lojërave dhe Zgjidhjeve Statistikore. Fusha e udhëheqjes shkencore: teoria e lojës dhe aplikimet e saj në menaxhim, teoria e proceseve të kontrolluara nga konflikti, metodat sasiore të vendimmarrjes, modelimi matematikor i proceseve ekonomike dhe të biznesit
• A. V. Zubov - Doktor i Shkencave Fizike dhe Matematikore, Profesor i Asociuar, Profesor i Asociuar i Departamentit të Teorisë Matematikore të Sistemeve të Kontrollit të Mikroprocesorit. Fusha e kërkimit: menaxhimi dhe optimizimi i bazës së të dhënave
• A. M. Kamachkin - Doktor i Shkencave Fizike dhe Matematikore, Profesor, Profesor i Departamentit të Matematikës së Lartë. Fusha e drejtimit shkencor: metodat cilësore të teorisë së sistemeve dinamike, teoria e lëkundjeve jolineare, modelimi matematikor i proceseve dinamike jolineare, teoria e sistemeve të kontrollit automatik jolinear
• V.V. Karelin - Kandidat i Shkencave Fizike dhe Matematikore, Profesor i Asociuar, Profesor i Asociuar i Departamentit të Teorisë Matematikore të Sistemeve të Kontrollit të Modelimit. Fusha e drejtimit shkencor: metodat e identifikimit; analiza jo e qetë; vëzhgueshmëria; kontrolli adaptiv
• A. N. Kvitko - Doktor i Shkencave Fizike dhe Matematikore, Profesor, Profesor i Departamentit të Sistemeve të Informacionit. Fusha e udhëzimit shkencor: problemet e vlerës kufitare për sistemet e kontrollueshme; stabilizimi, metodat për optimizimin e lëvizjeve të programuara, kontrolli i lëvizjes së komplekseve të hapësirës ajrore dhe objekteve të tjera teknike, zhvillimi i algoritmeve për projektimin me kompjuter të sistemeve inteligjente të kontrollit
• V.V.Kolbin - Doktor i Shkencave Fizike dhe Matematikore, Profesor, Profesor i Departamentit të Teorisë Matematikore të Vendimeve Ekonomike. Fusha e drejtimit shkencor: matematikë
• V.V. Kornikov - Kandidat i Shkencave Fizike dhe Matematikore, Profesor i Asociuar, Profesor i Asociuar i Departamentit të Menaxhimit të Sistemeve Mjekësore dhe Biologjike. Fusha e drejtimit shkencor: modelimi stokastik në biologji, mjekësi dhe ekologji, analiza statistikore me shumë variacione, zhvillimi i metodave matematikore për vlerësimin dhe vendimmarrjen me shumë kritere në kushtet e pasigurisë, sistemet e vendimmarrjes në problemet e menaxhimit financiar, metodat matematikore për duke analizuar informacionin jo numerik dhe jo të plotë, modelet Bayesian të pasigurisë dhe rrezikut
• E. D. Kotina - Doktor i Shkencave Fizike dhe Matematikore, Profesor i Asociuar, Profesor i Departamentit të Teorisë së Kontrollit. Fusha e udhëzimit shkencor: ekuacionet diferenciale, teoria e kontrollit, modelimi matematik, metodat e optimizimit, analiza dhe formimi i dinamikës së rrezeve të grimcave të ngarkuara, modelimi matematikor dhe kompjuterik në mjekësinë bërthamore
• D. V. Kuzyutin - Kandidat i Shkencave Fizike dhe Matematikore, Profesor i Asociuar, Profesor i Asociuar i Departamentit të Teorisë Matematikore të Lojërave dhe Zgjidhjeve Statistikore. Fusha e udhëzimit shkencor: teoria matematikore e lojës, kontrolli optimal, metodat dhe modelet matematikore në ekonomi dhe menaxhim
• G. I. Kurbatova - Doktor i Shkencave Fizike dhe Matematikore, Profesor, Profesor i Departamentit të Modelimit të Sistemeve Elektromekanike dhe Kompjuterike. Fusha e udhëheqjes shkencore: procese joekuilibri në mekanikën e mediave johomogjene; Dinamika e lëngjeve kompjuterike në mjedisin Maple, problemet e optikës gradient, problemet e modelimit të transportit të përzierjeve të gazit përmes tubacioneve në det të hapur
• O. A. Malafeev - Doktor i Shkencave Fizike dhe Matematikore, Profesor, Profesor i Departamentit të Modelimit të Sistemeve Sociale dhe Ekonomike. Fusha e udhëheqjes shkencore: modelimi i proceseve konkurruese në sferën socio-ekonomike, hulumtimi i sistemeve dinamike jolineare të kontrolluara nga konflikti
• S. E. Mikheev - Doktor i Shkencave Fizike dhe Matematikore, Profesor i Asociuar, Profesor i Asociuar i Departamentit të Teorisë Matematikore të Sistemeve të Kontrollit të Modelimit në Universitetin Shtetëror të Shën Petersburgut. Fusha e drejtimit shkencor: programimi jolinear, përshpejtimi i konvergjencës së metodave numerike, modelimi i dridhjeve dhe perceptimi i zërit nga veshi i njeriut, lojërat diferenciale, menaxhimi i proceseve ekonomike
• V. D. Nogin - Doktor i Shkencave Fizike dhe Matematikore, Profesor, Profesor i Departamentit të Teorisë së Kontrollit. Fusha e udhëzimit shkencor: çështje teorike, algoritmike dhe të aplikuara të teorisë së vendimeve në prani të disa kritereve
• A. D. Ovsyannikov - Kandidat i Shkencave Fizike dhe Matematikore, Profesor i Asociuar i Departamentit të Teknologjisë së Programimit. Fusha e udhëzimeve shkencore: modelimi kompjuterik, metodat llogaritëse, modelimi dhe optimizimi i dinamikës së grimcave të ngarkuara në përshpejtuesit, modelimi dhe optimizimi i parametrave të plazmës në tokamaks
• D. A. Ovsyannikov - Doktor i Shkencave Fizike dhe Matematikore, Profesor, Profesor i Departamentit të Teorisë së Sistemeve të Kontrollit për Pajisjet Elektrofizike. Fusha e udhëzimit shkencor: kontrolli i rrezeve të grimcave të ngarkuara, kontrolli në kushte pasigurie, metoda matematikore për optimizimin e strukturave përshpejtuese dhe fokusuese, metoda matematikore për kontrollin e pajisjeve elektrike
• I. V. Olemskoy - Doktor i Shkencave Fizike dhe Matematikore, Profesor i Asociuar, Profesor i Departamentit të Sistemeve të Informacionit. Fusha e udhëzimit shkencor: metoda numerike për zgjidhjen e ekuacioneve diferenciale të zakonshme
• A. A. Pechnikov - Doktor i Shkencave Teknike, Profesor i Asociuar, Profesor i Departamentit të Teknologjisë së Programimit. Fusha e udhëzimit shkencor: uebometrika, sistemet e orientuara drejt problemeve të bazuara në teknologjitë e internetit, sistemet e informacionit multimedial, matematika diskrete dhe kibernetika matematikore, sistemet dhe modelet softuerike, modelimi matematik i proceseve sociale dhe ekonomike
• L. N. Polyakova - Doktor i Shkencave Fizike dhe Matematikore, Profesor, Profesor i Departamentit të Teorisë Matematikore të Sistemeve të Kontrollit të Modelimit. Fusha e udhëzimit shkencor: analiza jo e qetë, analiza konvekse, metoda numerike për zgjidhjen e problemeve të optimizimit jo të qetë (minimizimi i funksionit maksimal, ndryshimi i funksioneve konveks), teoria e hartave me shumë vlera
• A. V. Prasolov - Doktor i Shkencave Fizike dhe Matematikore, Profesor, Profesor i Departamentit të Modelimit të Sistemeve Ekonomike. Fusha e drejtimit shkencor: modelimi matematikor i sistemeve ekonomike, metodat statistikore të parashikimit, ekuacionet diferenciale me pasoja
• S. L. Sergeev - Kandidat i Shkencave Fizike dhe Matematikore, Profesor i Asociuar, Profesor i Asociuar i Departamentit të Teknologjisë së Programimit. Fusha e udhëheqjes shkencore: integrimi dhe aplikimi i teknologjive moderne të informacionit, kontrolli i automatizuar, modelimi kompjuterik
• M. A. Skopina - Doktor i Shkencave Fizike dhe Matematikore, Profesor, Profesor i Departamentit të Matematikës së Lartë. Fusha e drejtimit shkencor: teoria e valëve, analiza harmonike, teoria e përafrimit të funksionit
• G. Sh. Tamasyan - Kandidat i Shkencave Fizike dhe Matematikore, Profesor i Asociuar, Profesor i Asociuar i Departamentit të Teorisë Matematikore të Sistemeve të Kontrollit të Modelimit. Fusha e udhëzimit shkencor: analiza jo e qetë, optimizim jo i diferencueshëm, analiza konvekse, metoda numerike për zgjidhjen e problemeve të optimizimit jo të qetë, llogaritja e variacioneve, teoria e kontrollit, gjeometria llogaritëse
• S. I. Tarashnina - Kandidat i Shkencave Fizike dhe Matematikore, Profesor i Asociuar, Profesor i Asociuar i Departamentit të Teorisë Matematikore të Lojërave dhe Zgjidhjeve Statistikore. Fusha e udhëzimit shkencor: teoria matematikore e lojërave, lojërat bashkëpunuese, lojërat e ndjekjes, analiza e të dhënave statistikore
• I. B. Tokin - Doktor i Shkencave Biologjike, Profesor, Profesor i Departamentit të Menaxhimit të Sistemeve Mjekësore dhe Biologjike. Fusha e udhëheqjes shkencore: modelimi i efektit të rrezatimit në qelizat e gjitarëve; analiza e gjendjeve metastabile të qelizave, proceset e autorregullimit dhe riparimit të qelizave të dëmtuara, mekanizmat e restaurimit të sistemeve të indeve nën ndikime të jashtme; ekologjia njerëzore
• A. Yu. Uteshev - Doktor i Shkencave Fizike dhe Matematikore, Profesor, Profesor i Departamentit të Menaxhimit të Sistemeve Mjekësore dhe Biologjike. Fusha e udhëzimit shkencor: algoritme simbolike (analitike) për sistemet e ekuacioneve dhe pabarazive polinomiale; gjeometria llogaritëse; aspektet llogaritëse të teorisë së numrave, kodimit, enkriptimit; teoria cilësore e ekuacioneve diferenciale; problemi i vendndodhjes optimale të objekteve (lokacioni i objektit)
• V. L. Kharitonov - Doktor i Shkencave Fizike dhe Matematikore, Profesor i Departamentit të Teorisë së Kontrollit. Fusha e udhëzimit shkencor: teoria e kontrollit, ekuacionet e vonuara, stabiliteti dhe stabiliteti i fortë
• S. V. Chistyakov - Doktor i Shkencave Fizike dhe Matematikore, Profesor i Departamentit të Teorisë Matematikore të Lojërave dhe Zgjidhjeve Statistikore të Universitetit Shtetëror të Shën Petersburgut. Fusha e udhëzimit shkencor: teoria e kontrollit optimal, teoria e lojës, metodat matematikore në ekonomi
• V.I. Shishkin - Doktor i Shkencave Mjekësore, Profesor, Profesor i Departamentit të Diagnostifikimit të Sistemeve Funksionale. Fusha e udhëheqjes shkencore: modelimi matematik në biologji dhe mjekësi, aplikimi i modeleve matematikore për zhvillimin e metodave diagnostikuese dhe prognozës së sëmundjeve, softuer kompjuterik në mjekësi, modelimi matematikor i proceseve teknologjike për prodhimin e bazës elementare për pajisjet diagnostikuese mjekësore
• A. S. Shmyrov - Doktor i Shkencave Fizike dhe Matematikore, Profesor, Profesor i Departamentit të Mekanikës së Lëvizjes së Kontrolluar të Universitetit Shtetëror të Shën Petersburgut. Fusha e udhëheqjes shkencore: metodat e optimizimit në dinamikën e hapësirës, ​​metodat cilësore në sistemet Hamiltoniane, përafrimi i funksioneve të shpërndarjes, metodat për përballimin e rrezikut kometë-asteroid

Partnerët akademikë

• Instituti i Matematikës dhe Mekanikës me emrin N. N. Krasovsky, Dega Ural e Akademisë së Shkencave Ruse (Ekaterinburg)
• Instituti i Problemeve të Menaxhimit me emrin V. A. Trapeznikov RAS (Moskë)
• Instituti i Kërkimeve Matematikore të Aplikuara të Qendrës Shkencore Kareliane të Akademisë së Shkencave Ruse (Petrozavodsk)

Projektet dhe grantet

Zbatuar në kuadër të programit

• Granti i RFBR 16-01-20400 “Projekti për organizimin e Konferencës së Dhjetë Ndërkombëtare “Teoria dhe Menaxhimi i Lojërave” (GTM2016)”, 2016. Drejtues - L. A. Petrosyan
• Granti i Universitetit Shtetëror të Shën Petersburgut 9.38.245.2014 "Parimet e optimalitetit në lojërat dinamike dhe diferenciale me një strukturë koalicioni fikse dhe në ndryshim", 2014–2016. Kreu - L. A. Petrosyan
• Granti i Universitetit Shtetëror të Shën Petersburgut 38.9.2014 “Përqasje të reja konstruktive në analizën jo të qetë dhe optimizimin jo të diferencueshëm dhe aplikimet e tyre”, 2014–2016. Kreu - V. F. Demyanov, L. N. Polyakova
• Granti i Universitetit Shtetëror të Shën Petersburgut 9.37.345.2015 "Kontrolli i lëvizjes orbitale të trupave qiellorë për të përballuar rrezikun e kometës-asteroidit", 2015–2017. Kreu - L. A. Petrosyan
• Granti i RFBR Nr. 14-01-31521_mol_a “Përafrime johomogjene të funksioneve jo të lëmuara dhe aplikimet e tyre”, 2014–2015. Kreu - G. Sh. Tamasyan

Zbatuar me universitetet partnere

• së bashku me Universitetin Qingdao (Kinë) - 17-51-53030 "Racionaliteti dhe qëndrueshmëria në lojërat në rrjete", nga 2017 deri më sot. Kreu - L. A. Petrosyan

Pikat kryesore

• Programi përbëhet nga komponente edukative dhe kërkimore. Komponenti arsimor përfshin studimin e disiplinave akademike, duke përfshirë metodat e kibernetikës matematikore, matematikën diskrete, teorinë e sistemeve të kontrollit, programimin matematik, teorinë matematikore të kërkimit të operacioneve dhe teorinë e lojës, teorinë matematikore të njohjes dhe klasifikimit, teorinë matematikore të kontrollit optimal, dhe praktikë mësimore. Kurrikula ofron një grup disiplinash me zgjedhje, duke i lejuar studentët e diplomuar të krijojnë një orar studimi individual. Objektivi i komponentit kërkimor të trajnimit është të marrë rezultate, vlera shkencore dhe risia e të cilave lejon publikimin në revista shkencore të përfshira në bazat e të dhënave shkencore të RSCI, WoS dhe Scopus.
• Misioni i këtij programi arsimor është të trajnojë personel të kualifikuar të aftë për analiza kritike dhe vlerësim të arritjeve moderne shkencore, duke gjeneruar ide të reja gjatë zgjidhjes së problemeve kërkimore dhe praktike, duke përfshirë në fushat ndërdisiplinore.
• Të diplomuarit që kanë përfunduar programin:
  • janë në gjendje të hartojnë dhe kryejnë kërkime komplekse, duke përfshirë kërkimin ndërdisiplinor, bazuar në një botëkuptim shkencor sistematik holistik
  • gati për të marrë pjesë në punën e ekipeve kërkimore ruse dhe ndërkombëtare për të zgjidhur problemet aktuale shkencore dhe shkencore-arsimore dhe për të përdorur metoda dhe teknologji moderne të komunikimit shkencor në shtet dhe gjuhë të huaja
  • janë në gjendje të planifikojnë dhe zgjidhin problemet e zhvillimit të tyre profesional dhe personal, të kryejnë në mënyrë të pavarur veprimtari kërkimore në fushën përkatëse profesionale duke përdorur metoda moderne të kërkimit dhe teknologjitë e informacionit dhe komunikimit, si dhe të jenë të gatshëm për veprimtari mësimore në programet kryesore arsimore të arsimit të lartë.