Кто впервые применил метод управления через информацию

Возникновение информационного менеджмента как самостоятельной дисциплины, этапы развития.

преобразований общественных отношений из-за кардинальных изменений в сфере обработки информации. Следствием подобных преобразований являлось приобретение человеческим обществом нового качества.

Первая революция связана с изобретением письменности, что привело к гигантскому

качественному и количественному скачку.

Вторая (середина XVI в.) вызвана изобретением книгопечатания, которое радикально

изменило индустриальное общество, культуру, организацию деятельности.

Третья (конец XIX в.) обусловлена изобретением электричества, благодаря которому

появились телеграф, телефон, позволяющие оперативно передавать и накапливать информацию в любом объеме.

Четвертая (70-е гг. XX в.) связана с изобретением микропроцессорной технологии и

появлением персонального компьютера. На микропроцессорах и интегральных схемах создаются компьютеры, компьютерные сети, системы передачи данных (информационные коммуникации). Этот период характеризуют три фундаментальные инновации: переход от механических и электрических средств преобразования информации к электронным; миниатюризация всех узлов, устройств, приборов, машин; создание программно-управляемых. Бурное развитие компьютерной техники и информационных технологий послужило толчком к развитию общества, построенного на использовании различной информации и получившего название информационного общества.

Понятие «информационный менеджмент» (далее ИМ) появилось относительно недавно – в конце 70-х годов прошлого столетия. Возникновение ИМ как понятия, а затем как самостоятельной отрасли знания связано, как с необходимостью принимать эффективные решения в сфере информатизации (внутренние задачи ИМ), так и требованиями к управлению информацией в основной деятельности предприятия (внутренние задачи ИМ).

Информационные системы за короткий срок стали необходимым средством успешного

менеджмента. Информационный менеджмент выделился в отдельную отрасль менеджмента, использовать средства информационного менеджмента для получения конкурентного преимущества является целью многих предприятий.

Информационный менеджмент (далее ИМ) является новой, развивающейся отраслью

знания. ИМ возник на стыке дисциплин отрасли информационных технологий (далее ИТ или IT) и практического менеджмента в результате решения задач управления информационными системами (далее ИС) компаний и организаций.

2. Понятия: информация, управление, Информационный менеджмент,

информационные технологии, информационные системы, информационный

продукт, ресурсы и др.

Информация — сведения об объектах и явлениях окружающей среды, их параметрах,

свойствах и состоянии, которые уменьшают имеющуюся о них степень неопределенности, неполноты знаний. Информация — это общенаучное понятие, включающее в себя обмен сведениями между людьми, обмен сигналами между живой и неживой природой, людьми и устройствами.

Управление – это важнейшая функция, без которой не мыслима никакая

целенаправленная деятельность экономического объекта. В связи с этим в рамках организации можно выделить управляемый процесс (объект управления) и управляющий процесс (орган управления). Систему, представляющую собой совокупность объекта управления и органа управления, и реализующую функции управления, называют системой управления. Управление связано с обменом информацией между компонентами системы, а также с обменом информацией системы и окружением.

Вся структура предприятия, задействованная в процессе управления всеми

информационными потоками, является информационной системой.

Информационная система (ИС) включает всю инфраструктуру организации,

задействованную в процессе управления всеми информационными, документальными потоками.

Ресурс – запасы, источники чего-нибудь

несколько основных видов ресурсов:

материальные ресурсы – совокупность предметов труда, предназначенных для использования в процессе производства общественного продукта, например сырье, материалы, топливо, энергия, полуфабрикаты, детали и т.д.;

природные ресурсы – объекты, процессы, условия природы, используемые обществом для удовлетворения материальных и духовных потребностей людей;

трудовые ресурсы – люди, обладающие общеобразовательными и профессиональными знаниями для работы в обществе;

финансовые ресурсы – денежные средства, находящиеся в распоряжении государственной или коммерческой структуры;

энергетические ресурсы – носители энергии, например уголь, нефть, нефтепродукты, газ,

гидроэнергия, электроэнергия и т.д.

Под технологией понимается совокупность методов обработки, изготовления, изменения

состояния, свойств, формы сырья, материала или полуфабриката, осуществляемых в процессе производства продукции. Это высшая форма умения делать что-либо. В информационном обществе понятие технология распространяется на процесс обработки информации. Когда мы говорим об информационной технологии в качестве сырья, материала выступает информация, в качестве продукта – тоже информация.

3. Информационная система как объект управления; оперативный уровень

управления, тактический уровень управления, стратегический уровень управления.

В связи с необходимость решения сложных комплексных задач менеджмента получили

широкое распространение ИС «для бизнеса» — АИС организационного управления [4].

АИС организационного управления тесно связана со структурой управления компанией. Так как имеются различные интересы, уровни управления, особенности управления, АИС

организационного управления компанией должна включать системы соответствующие

организационным уровням управления. ИС различных уровней организационного управления могут быть реализованы как самостоятельные системы. Если в компании действует интегрированная ИС, различным уровням управления будут соответствовать подсистемы интегрированной ИС. Связь уровней управления, типов информации и типов

Организация разделена на уровни управления: стратегический, тактически, оперативный.

Различным организационным уровням соответствуют четыре типа ИС:

оперативному уровню управления — системы с эксплуатационного уровня, системы уровня знаний; тактическому уровню управления – ИС тактического управления;

Глава 1.1. Возникновение информационного менеджмента как самостоятельной дисциплины

Первая революция связана с изобретением письменности, что привело к гигантскому качественному и количественному скачку.

Вторая (середина XVI в.) вызвана изобретением книгопечатания, которое радикально изменило индустриальное общество, культуру, организацию деятельности.

Третья (конец XIX в.) обусловлена изобретением электричества, благодаря которому появились телеграф, телефон, позволяющие оперативно передавать и накапливать информацию в любом объеме.

Четвертая (70-е гг. XX в.) связана с изобретением микропроцессорной технологии и появлением персонального компьютера. На микропроцессорах и интегральных схемах создаются компьютеры, компьютерные сети, системы передачи данных (информационные коммуникации). Этот период характеризуют три фундаментальные инновации: переход от механических и электрических средств преобразования информации к электронным; миниатюризация всех узлов, устройств, приборов, машин; создание программно-управляемых.

Для создания более целостного представления о периоде четвертой информационной революции целесообразно познакомиться с историческими этапами смены поколений электронно- вычислительных машин (ЭВМ) и сопоставить эти сведения с этапами в области обработки и передачи информации.

е поколение (начало 50-х гг.). Элементная база — электронные лампы. ЭВМ отличались большими габаритами, большим потреблением энергии, малым Быстродействием, низкой надежностью, программированием в кодах.

е поколение (с конца 50-х гг.). Элементная база — полупроводниковые элементы.

е поколение (начало 60-х гг.). Элементная база — интегральные схемы, многослойный печатный монтаж. Резкое снижение габаритов ЭВМ, повышение их надежности, увеличение производительности. Доступ с удаленных терминалов.

е поколение (с середины 70-х гг.). Элементная база — микропроцессоры, большие интегральные схемы. Улучшились технические характеристики. Массовый выпуск персональных компьютеров. Направления развития: мощные многопроцессорные вычислительные системы с высокой производительностью, создание дешевых микроЭВМ.

е поколение (с середины 80-х гг.). Началась разработка интеллектуальных компьютеров, пока не увенчавшаяся успехом. Внедрение во все сферы компьютерных сетей и их объединение, использование распределенной обработки данных, повсеместное применение компьютерных информационных технологий.

Последняя информационная революция выдвигает на первый план новую отрасль — информационную индустрию, связанную с производством технических средств, методов, технологий для производства новых знаний. Важнейшими составляющими информационной индустрии становятся все виды информационных технологий, особенно телекоммуникации. современная информационная технология опирается на достижения в области компьютерной техники и средств связи.

Бурное развитие компьютерной техники и информационных технологий послужило толчком к развитию общества, построенного на использовании различной информации и получившего название информационного общества.

Понятие «информационный менеджмент» (далее ИМ) появилось относительно недавно — в конце 70-х годов прошлого столетия. Возникновение ИМ как понятия, а затем как самостоятельной отрасли знания связано, как с необходимостью принимать эффективные решения в сфере информатизации (внутренние задачи ИМ), так и требованиями к управлению информацией в основной деятельности предприятия (внутренние задачи ИМ).

Практика создания и эксплуатации информационных систем выявила проблемы и противоречия, которые могли быть разрешены только введением всестроннего специализированного информационного менеджмента.

Едва ли можно четко обозначить проблему и место возникновения ИМ. ИМ как отрасль знания возник из практики создания и эксплуатации информационных систем.

Исторической точкой возникновения ИМ как понятия можно было бы назвать 1957 г. В этом году в США число работников отрасли обработки информации сравнялось по численности с числом работников занятых в материальном производстве. Далее в США работники области обработки информации стали доминировать по численности. Последние десятилетия они составляют более 50% работоспособного населения, тогда как производственные рабочие составляют менее 20%, а сельского хозяйственные — мене 5%.

В этот же период (50-е , 60-е годы) появились первые стратегические информационные системы.

Стратегические информационные системы создавались с целью обеспечить себе преимущество в конкурентной борьбе. Классическим примером является создание и развитие автоматизированной системы бронирования и продажи авиабилетов SABRE. Система бронирования SABRE была создана авиакомпанией American Airlines в 1964 г. Штаб-квартира SABRE расположена в США. Автоматизированная система функционирует и развивается, под различными марками распространяется в других регионах. В дальнейшем стратегические информационные системы бронирования авиабилетов получили свое развитие, превратившись в информационные системы туристического бизнеса. Рассмотрев историю развития стратегических информационных систем не нельзя не увидеть, что они вообще изменили структуру отрасли.

Информационные системы за короткий срок стали необходимым средством успешного менеджмента. Информационный менеджмент выделился в отдельную отрасль менеджмента, использовать средства информационного менеджмента для получения конкурентного преимущества является целью многих предприятий.

Информационный менеджмент (далее ИМ) является новой, развивающейся отраслью знания. ИМ возник на стыке дисциплин отрасли информационных технологий (далее ИТ или IT) и практического менеджмента в результате решения задач управления информационными системами (далее ИС) компаний и организаций.

По существу ИМ не имеет пока ни устоявшейся терминологии, ни ставших классическими решений. ИМ как отрасль знания является развивающейся. Вследствие этого, специалисты часто используют не только разную терминологию, но и различным образом толкуют задачи ИМ и методологию их решения. Поэтому в данном учебном пособии использованы материалы периодических изданий, в том числе электронных. Материалы периодических изданий предлагают решения задач ИМ, полученные зарубежными или отечественными специалистами, либо анализ проблем и методик их решения.

Искусство управления всем: что такое кибернетика и зачем она нужна

Кибернетика — это междисциплинарная наука об общих закономерностях получения, хранения, преобразования и передачи информации в сложных управляющих системах, будь то машины, живые организмы или общество. Это попытка ученых создать общую математическую теорию управления сложными системами, совместить на первый взгляд несовместимое и найти общность там, где ее не может быть.

Сло­во «ки­бер­не­ти­ка» впер­вые упот­ребил Пла­то­н в диа­ло­ге «За­ко­ны» (4 в. до н. э.) для обо­зна­че­ния «принципов управ­ле­ния людь­ми». В научный оборот термин «кибернетика» ввел французский физик и математик Андре-Мари Ампер, чьим именем мы измеряем силу электрического тока. В 1834 году в своем фундаментальном труде «Опыт о философии наук, или аналитическое изложение естественной классификации всех человеческих знаний» он определил кибернетику как науку об управлении государством, которая должна обеспечить гражданам разнообразные блага.

В том виде, в каком мы понимаем его сегодня, термин «кибернетика» ввел американский математик Норберт Винер в своей книге «Кибернетика, или Управление и связь в животном и в машине», опубликованной издательством MIT Press/Wiley and Sons в 1948 году. Он создал совершенно новую область исследований и совершенно новый взгляд на мир.

Уникальность его идей в том, что он показал: животные, как и машины, могут быть включены в более обширный класс объектов, отличительной особенностью которого является наличие систем управления.

Винера называют «отцом кибернетики». Однако большой вклад в развитие науки внесли и другие ученые — английский психиатр Уильям Эшби, американский нейрофизиолог Уоррен Маккалок, английский математик Алан Тьюринг, мексиканский физиолог Артуро Розенблют, советские математики Андрей Колмогоров и Виктор Глушков и другие.

Основные принципы кибернетики

Как и в любой науке, у кибернетики есть свои законы и принципы. Основные из них — это принцип «черного ящика» и закон обратной связи.

Принцип «черного ящика» ввел английский психиатр, специалист по кибернетике и пионер в исследовании сложных систем Уильям Эшби. Этот принцип позволяет изучать поведение системы, то, как она реагирует на внешние воздействия, и в то же время абстрагироваться от ее внутреннего устройства. То есть кибернетики соглашаются с когнитивными ограничениями человека и невозможностью понять всех состояний системы, которые она может принимать прямо сейчас.

Закон обратной связи заключается в простом факте: если есть объект управления и субъект управления, то для выработки адекватных управляющих воздействий, имея информацию о состоянии объекта, субъект может принимать адекватное решение по его управлению. То есть манипулируя входными сигналами, мы можем наблюдать некий результат работы системы на выходе. При этом принципы и законы кибернетики одинаково применимы к управлению автомобилем, крупным предприятием, поведением толпы или бионическим протезом.

Одно из важнейших достижений кибернетики — разработка и широкое использование метода математического моделирования. Он позволяет проводить эксперименты не с реальными физическими моделями изучаемых объектов, а с их математическим описанием в виде компьютерных программ.

Сферы кибернетики

Хоть и считается, что как наука кибернетика сегодня предана забвению, она успела породить много направлений:

• искусственный интеллект;
• медицинская кибернетика;
• биологическая кибернетика;
• инженерная кибернетика;
• спортивная кибернетика;
• экономическая кибернетика;
• социальная кибернетика;
• правовая кибернетика и другие.

Искусственный интеллект

Как отдельное направление исследований искусственный интеллект (ИИ) возник в середине XX века, в попытке понять организацию работы мозга с помощью математических методов.

Искусственный интеллект определяют как научное направление, в рамках которого ставятся и решаются задачи аппаратного или программного моделирования интеллектуальных видов человеческой деятельности. Кроме этого под ИИ понимают свойство интеллектуальных систем выполнять творческие функции, которые традиционно считаются прерогативой человека.

Решения на основе искусственного интеллекта сегодня внедряются во все сферы нашей жизни: медицина, образование, политика, сельское хозяйство, банки, безопасность и другие.

Другая сфера, которая тесно связана с ИИ — робототехника.

Медицинская кибернетика

Медицинская кибернетика — это междисциплинарное научное направление, связанное с использованием идей, методов и технических средств кибернетики в медицине и здравоохранении. Медицина стала одной из тех сфер, наряду с робототехникой и компьютерными технологиями, где кибернетика получила большое распространение.

Врачи-кибернетики работают в тесном содружестве с врачами-клиницистами (терапевтами, хирургами, реаниматологами, неврологами, реабилитологами и так далее), физиологами, биохимиками, математиками, инженерами и другими специалистами.

В России как специальность высшего медицинского образования появилась в 1974 году.

Чем занимается медицинская кибернетика:

• Разработка медицинских информационных технологий — единая государственная система здравоохранения, электронные медицинские карты и рецепты, телемедицина.
• Развитие искусственного интеллекта в медицине позволяет осуществлять диагностику с помощью компьютерных технологий, прогнозировать состояние пациентов, автоматически расшифровывать специализированные медицинские снимки и изображения.
• Внедрение сложных компьютеризированных комплексов — томографы, ангиографы, системы визуализации и радиоизотопные системы, системы лазерной микрохирургии и другие. А также создание портативных, комфортных и индивидуальных приборов, которые объективно оценивают показатели пациента и передают их в реальном времени в аналитические центры.
• Исследования в области биологии и медицины — клиническая биоинформатика, 3D-моделирование лекарственных средств, исследование лекарств и лекарственного взаимодействия на молекулярном уровне.
• Математическое моделирование физиологических процессов, эпидемий и др.

Кибернетическая биология

Кибернетическая биология изучает кибернетические системы в биологических организмах с упором на то, как животные адаптируются к окружающей среде и как информация в форме генов передается от поколения к поколению.

Основные направления кибернетической биологии:

• Биоинженерия — комплексная дисциплина, которая использует междисциплинарные разработки в области инженерии, биологии и медицины для лечения болезней, укрепления здоровья и продления жизни.
• Бионика или биомиметика — научный подход к созданию технологических устройств, при котором идея и основные его элементы заимствуются из живой природы и используются для решения задач, стоящих перед человеком. Самый простой пример биомиметики — текстильная застежка-«липучка», прототипом которой стали плоды репейника.
• Синтетическая биология — новое направление науки, которое объединяет инженеров, физиков, молекулярных биологов и химиков, чтобы использовать инженерные принципы для соединения биомолекулярных компонентов: генов, белков и других составных частей в новые структуры и сети.
• Биомеханика изучает в основном механические свойства опорно-двигательного аппарата. Фундаментальные исследования в этой области послужили базой для разработки, например, искусственных суставов.
• Кибернетические организмы — биологические организмы, содержащие механические или электронные компоненты.

Инженерная кибернетика

Инженерная кибернетика — междисциплинарное исследование и автоматическое управление техническими динамическими системами, такими как роботы, самолеты, морские суда, автомобильные системы и технологические установки.

Одно из направлений — разработка и создание автоматических устройств: технологических, измерительных (различные датчики, регистраторы, измерительные комплексы) и информационных.

Спортивная кибернетика

Спортивная кибернетика — научный подход к мониторингу физиологии игроков, оценки их психологического состояния, а также к изучению и разработке стратегии и тактики игр для командных видов спорта.

Одним из первых математические методы и принципы кибернетики в спорте применил кандидат биологических наук, доцент Валентин Петровский, преподаватель кафедры легкой атлетики Киевского физкультурного института и тренер-новатор. В 1960 годах Петровский рассчитал математическую модель тренировок для спортсмена Валерия Борзова, который стал чемпионом мира по легкой атлетике.

В 1975 году киевское «Динамо» выиграла у мюнхенской «Баварии» Суперкубок Европы по футболу со счетом 3:0. Это произошло благодаря работе тренера Валерия Лобановского, футбольного статиста Анатолия Зеленцова и футболиста и тренера Олега Базилевича. Они создали первый в мире постоянно действующий научный центр при команде «Динамо» в Киеве. Там разработали уникальные программы и методики моделирования учебно-тренировочного процесса, контроля и анализа соревновательной деятельности, моделирования стратегии и тактики игр. Сегодня работу профессиональных спортсменов различных спортивных направлений сложно представить без компьютерных технологий и математических методов анализа.

В 2017 году в России была создана Ассоциация компьютерных наук в спорте, объединившая ученых, в том числе математиков, физиологов, психологов, биомехаников, а также ИТ-специалистов, тренеров и спортивных врачей.

Экономическая кибернетика

Экономическая кибернетика — об­ласть нау­ки, которая изучает дви­же­ние ин­фор­ма­ции в эко­но­ми­ке и ее влия­ние на эко­но­мические про­цес­сы с учетом обратной связи. Воз­ник­ла на сты­ке ма­те­ма­ти­ки и ки­бер­не­ти­ки с эко­но­ми­кой и включает в себя ма­те­ма­ти­че­ское про­грам­ми­ро­ва­ние, ис­сле­до­ва­ние опе­ра­ций, эко­но­ми­ко-ма­те­ма­ти­че­ские мо­де­ли, эко­но­мет­ри­ку и ма­те­ма­ти­че­скую эко­но­мию.

В ка­че­ст­ве са­мо­сто­ятельного на­учного на­прав­ле­ния экономическая кибернетика поя­ви­лась в конце 1950 годов. Основателем экономической кибернетики считается британский теоретик и практик в области исследования операций Стаффорд Бир. С того времени она диф­фе­рен­ци­ро­ва­лась на мно­же­ст­во са­мо­сто­ятельных на­прав­ле­ний: сис­те­му ис­кус­ст­вен­но­го ин­тел­лек­та для под­держ­ки биз­нес-ре­ше­ний, тео­рию про­ек­ти­ро­ва­ния эко­но­мических ме­ха­низ­мов (кон­кур­сов, аук­цио­нов и так далее) и ор­га­ни­за­ций, ис­сле­до­ва­ния рын­ков ин­фор­ма­ции, а также ме­недж­мент зна­ний.

• Cybersyn

Cybersyn — проект централизованного компьютерного управления плановой экономикой в Чили в 1970–1973 годах под руководством кибернетика Стаффорда Бира.

Бир использовал для анализа экономики Чили модели жизнеспособной системы (viable system model), основанную на принципах нервной системы человека. Он критиковал иерархический процесс принятия решений, когда управление осуществляется директивно при накоплении статичных данных. Вместо этого он предложил закольцевать процесс принятия решений, расположив между правительством и производствами специальный аппарат управления. Этот аппарат должен собирать и передавать информацию от работников руководству, контролировать и обеспечивать выполнение распоряжений, поддерживать саморегуляцию всей системы за счет распределения выделенных ресурсов относительно потребностей. Гибкость процесса управления гарантировала постоянная обратная связь. А ключевыми элементами становились коммуникация, адаптация и действие.

В 1973 году военные во главе с генералом Аугусто Пиночетом совершили переворот в Чили. Отказавшись от идей плановой системы свергнутого президента-социалиста Сальвадора Альенде, они закрыли проект Cybersyn.

• ОГАС

Общегосударственная Автоматизированная Система сбора и обработки информации для учета, планирования и управлении народным хозяйством СССР — одна из первых глобальных сетей в мире для управления экономикой государства. Создавалась и разрабатывалась под руководством академика и кибернетика Виктора Глушкова в 1960–1980-х годах.

Целью ОГАС должен был стать перевод всего документооборота страны в электронный, безбумажный вид, возможность управления экономикой в том числе в режиме реального времени, оптимизация технологических, экономических и организационных процессов, реорганизация управления, создание индустрии информационных технологий. В первоначальном проекте предполагалась даже отмена бумажных денег и замена их электронными платежами.

Частично проект реализован в 1968 году как Автоматическая система плановых расчетов (АСПР), которая просуществовала до 1994 года. По некоторым данным, при переходе на новые компьютеры, комплекс программ АСПР и банк данных, хранившиеся на ЕС ЭВМ, просто не перенесли на новые носители.

Социальная кибернетика

Социальная кибернетика — раздел в социологии, основанный на общей теории систем и кибернетике. Задача ее состоит в том, чтобы изучить закономерности самоорганизующейся общественной системы и создать оптимальную модель управления социальными процессами.

В реальном мире социальная кибернетика применима для лучшего понимания поведения толпы, в том числе во время беспорядков, а также причин их формирования и способов их предотвращения.

В 2006 году Международная социологическая ассоциация утвердила премию имени Уолтера Бакли за выдающиеся достижения в области социокибернетики.

Правовая кибернетика

Правовая кибернетика — научные исследования в сфере закономерностей оптимального функционирования государственно-правовых систем. Она решает задачи автоматизации юридической деятельности и ее отдельных видов. Сегодня правовая кибернетика активно используется для понимания различных законов и нормативных актов и того, как они могут применяться или не применяться в отдельных случаях.

Будущее кибернетики

Ожидания от кибернетики как научной дисциплины, которая сотворит революцию в обществе, в середине XX века были очень велики, но не все они смогли оправдаться. По мнению ученых, это произошло не из-за ограничений самой науки, а ограниченности специалистов, не сумевших реализовать потенциал кибернетических идей из-за их технологической и экономической несвоевременности. Спустя 70 лет у кибернетики есть все шансы реабилитироваться. Сегодня мы живем во времена, когда вычислительные возможности кажутся безграничными. Уже сейчас правительства и компании соревнуются, чтобы использовать преимуществами инноваций.

По мнению профессора Колледжа естественных наук Техасского университета Энди Эллингтона, в будущем люди начнут представлять собой нечто вроде новой «жизненной» формы, более связанной чем когда-либо с вычислительными устройствами. Достижения в области нейробиологии, электрохимии и синтетической биологии позволят нам подключаться к Сети напрямую.

Доктор биологических наук, профессор физического факультета и ведущий сотрудник Центра нейротехнологий ЮФУ Борис Владимирский считает, что интеграция мозга и кибернетики приведет к созданию виртуальной доли человеческого мозга. Она будет служить не только для распознавания образов или решения логических задач. Но и сообщать информацию, предлагать варианты разумного взаимодействия, отвечать на вопросы, а порой и задавать их.

Кибернетика: история развития и применение в наше время

Кибернетика – это наука, которая занимается управлением сложных систем. Несмотря на то, что ее название ассоциируется с компьютерами и информационными технологиями, в истоках кибернетики лежат математика, нейрофизиология и техника.

Пик популярности кибернетики пришелся на вторую половину ХХ века, однако и сегодня эта дисциплина не потеряла актуальности. В нашей статье мы расскажем, каковы задачи и методы кибернетики, в каких сферах ее используют и приведем полезную литературу, которая поможет лучше понять эту дисциплину.

Что такое кибернетика

Первое упоминание термина «кибернетика» содержится в научном труде Андре-Мари Ампера «Опыт о философии наук». Великий французский физик, математик и естествоиспытатель определил кибернетику как науку об управлении государством, призванную обеспечивать его жителям разнообразные блага.

Современная трактовка термина была предложена американским математиком, одним из основоположников теории искусственного интеллекта Норбертом Винером. Он описывал кибернетику как науку, изучающую общие закономерности управления и передачи информационных данных в живых организмах, машинах и обществе.

Что такое кибернетика

Кибернетика исследует обратную связь, производные концепты, чёрные ящики. Она изучает, каким образом живые и неживые организмы, а также машины обрабатывают получаемую ими информацию, выдают определённую реакцию на неё, трансформируются под её влиянием с целью реализации двух своих основных задач: управление и коммуникация.

Британский кибернетик Стаффорд Бир считал кибернетику наукой эффективной организации. Английский писатель и психолог Эндрю Гордон Паск предложил расширенное понятие кибернетики, основанное на включении в понятие информационных данных, полученных из любых доступных источников.

Французский математик, один из первооткрывателей в области кибернетического управления Луи Пьер Куффиньяль определил кибернетику как «исследование систем и процессов, которые взаимодействуют сами с собой и воспроизводят себя».

Скачивайте и используйте уже сегодня:

Топ-30 самых востребованных и высокооплачиваемых профессий 2023

Поможет разобраться в актуальной ситуации на рынке труда

Подборка 50+ бесплатных нейросетей для упрощения работы и увеличения заработка

Только проверенные нейросети с доступом из России и свободным использованием

ТОП-100 площадок для поиска работы от GeekBrains

Список проверенных ресурсов реальных вакансий с доходом от 210 000 ₽

Современная трактовка кибернетики объединяет в себе исследования в области систем управления, закономерностей электрических цепей, биологии, антропологии, логики, машиностроения, математического моделирования, неврологии и многих других наук и направлений.

Устройство кибернетики

Кибернетическое управление получило своё развитие в нескольких направлениях. Суть кибернетики формируют две составляющие:

• Теоретическая часть

Формирует научный аппарат и основные способы исследования управленческих систем. Включает в себя несколько крупных математических разделов. Изучает и анализирует теорию автоматов, теорию преобразования информационных данных и пр.

• Техническая часть

Исследует особенности управления техническими системами. Изучает принципы деятельности и функционирования автоматов, роботов и ЭВМ. Отвечает за сбор информации, её перемещение, обработку, анализ и хранение.

Сферы применения кибернетики

Развитие кибернетики началось с активного и масштабного внедрения этой молодой науки во многие сферы жизни человечества. Основные направления кибернетики:

Искусственный интеллект

В виде отдельного исследовательского направления искусственный интеллект появился в середине прошлого века. Его основная цель – изучение работы и функционирования человеческого мозга с помощью математических методов анализа.

Медицинская кибернетика

Второе по распространённости направление кибернетики – медицина и здравоохранение. Врачи-кибернетики работают в содружестве с клиническими врачами (терапевтами, неврологами, хирургами, психиатрами и пр.), а также с физиологами, биохимиками, фармацевтами, инженерами, математиками и другими специалистами, прямо или косвенно задействованными в медицинской отрасли.

Основные направления медицинской кибернетики:

• Формирование информационных технологий в области здравоохранения: единая государственная система здравоохранения, электронные медкарты, электронные рецепты, телемедицина.
• Применение искусственного интеллекта в области здравоохранения: медицинские исследования и диагностики с применением компьютерных технологий, автоматическая расшифровка электронными вычислительными машинами медицинских снимков и изображений, прогнозирование состояния пациентов и развития болезней с помощью специализированных компьютерных программ.
• Создание и внедрение портативных индивидуальных аппаратов для диагностики состояния пациентов и передачи информации в медицинские центры в режиме онлайн.
• Создание и внедрение сложной, высокотехнологичной медицинской аппаратуры: томографов, ангиографов, радиоизотопных систем, аппаратов лазерной хирургии и микрохирургии.
• Организация исследований в области биологии и медицины: клиническая биоинформатика, исследование лекарственных средств и их взаимодействия с живыми организмами на молекулярном уровне, визуальное моделирование лекарственных препаратов.
• Математическое моделирование в медицине: моделирование физиологических процессов, моделирование пандемий и пр.

Кибернетическая биология

Эта наука исследует управленческие системы в живых организмах. В центре её анализа находятся принципы и способы адаптации животных и растений к окружающим условиям, а также передача информации на генном уровне от одного поколения к другому.

Основные направления кибернетической биологии:

• Биоинженерия – наука, применяющая научные и исследовательские разработки в области медицины, биологии и инженерии для лечения заболеваний, укрепления здоровья, а также улучшения качества и продолжительности жизни.
• Бионика (иди другими словами биомиметика) – направление, основной целью которого является создание технологических аппаратов и устройств, при которых смысл их функционирования и составные элементы заимствуются у природы, а в дальнейшем применяются для решения задач, поставленных перед людьми.
• Синтетическая биология – наука, применяющая научные и исследовательские разработки в области молекулярной биологии, физики, химии и инженерии с целью использования инженерных технологий и методов для соединения различных молекулярных элементов (генов, белков и пр.) в новые структурные цепочки и системы.
• Биомеханика – наука, исследующая механические свойства и характеристики опорно-двигательной системы живых организмов. Научные исследования в этой области не так давно привели человечество к созданию искусственных суставов и протезов.
• Создание и развитие кибернетических организмов – биологических компонентов, внутри которых содержатся механические и электронные элементы.

Техническая кибернетика

Данное инженерное направление отвечает за изучение и автоматизированное управление комплексными динамическими техническими средствами: летающими транспортными средствами (самолётами, ракетами), автомобильными системами, технологичными промышленными агрегатами, морскими суднами, роботами и пр.

Одно из основных направлений инженерной кибернетики – разработка автоматизированных информационных и измерительных устройств (например, датчиков, регистраторов, измерительных установок и пр.).

Спортивная кибернетика

Кибернетика в спорте получила развитие в двух главных направлениях:

• наблюдение за физическим состоянием спортсменов, исследование и анализ психологической подготовки игроков;
• исследование и создание стратегий и тактик игровой деятельности для командных спортивных игр и соревнований.

Другие украинские тренеры, внёсшие вклад в развитие спортивной кибернетики: Валерий Лобановский, известный советский футболист, тренер по футболу, многолетний наставник киевского «Динамо», и Анатолий Зеленцов, футбольный статист и помощник главного тренера. Именно они являются основателями первого в мире научного спортивного центра при футбольной команде «Динамо», расположенного в городе Киеве.

На базе этого центра были разработаны тренировочные программы и методики моделирования учебного и тренировочного процессов, механизмы контроля и оценки соревновательной активности, а также программы по моделированию стратегий и тактик спортивных игр. Все эти наработки позволили киевской футбольной команде «Динамо» в 1975 году обыграть футбольный клуб с мировой известностью «Бавария» из Мюнхена со счётом 3:0 на Суперкубке по футболу.

5 лет назад в Российской Федерации была организована Ассоциация компьютерных наук в спорте, в состав которой сегодня входят известные математики, тренеры, спортивные врачи, биомеханики, физиологи, психологи и IT-специалисты.

Экономическая кибернетика

Это направление сформировано на стыке трёх наук: математики, экономики и кибернетики. Оно исследует движение информационных данных в экономике и их влияние на организацию экономических процессов. Основные инструменты и методики, применяемые в экономической кибернетике: математическое программирование, экономико-математическое моделирование, эконометрика.

Своему зарождению и активному развитию в начале 50-х годов прошлого столетия это направление обязано Стаффорду Биру, британскому кибернетику, известному теоретику и практику в области исследования операций. С того времени появилось несколько основных ответвлений внутри этой науки:

• программные решения на основе искусственного интеллекта для поддержки и развития бизнеса;
• проектирование экономических механизмов и организаций (аукционы, конкурсы, госзаказы);
• управление знаниями;
• изучение информационных рынков.

В начале 70-х годов XX века Стаффорд Бир возглавил специализированный проект компьютерного управления экономикой Чили. Для исследования экономической ситуации в стране Бир применил сложную динамическую систему, основанную на принципах функционирования человеческой нервной системы.

Вместо иерархической структуры принятия управленческих решений он предложил закольцевать систему, разместив между правительством и производственными компаниями специально организованный для принятия решений управленческий аппарат.

Основная функция этого аппарата заключалась в поддержании функционирования всей системы в целом благодаря эффективному распределению имеющихся ресурсов, сбору и передаче информации всем элементам системы, а также контролю исполнения поставленных поручений и задач. Ключевыми составляющими в предложенной Биром системе должны были стать постоянная коммуникация, обратная связь, адаптация и действия.

В 1973 году из-за государственного переворота и свержения действовавшего президента в Чили проект Бира прекратил своё существование.

В 60-80-х годах прошлого века советский математик, кибернетик, доктор физико-математических наук Виктор Глушков работал над созданием одной из первых масштабных сетей, направленных на управление экономической сферой государства – ОГАС (Общегосударственной Автоматизированной Системой сбора и обработки информации).

Основные цели, достижению которых должна была способствовать ОГАС: организация электронного документооборота, реорганизация управленческого аппарата, формирование полноценной индустрии информационных технологий, отмена бумажного денежного оборота в пользу электронного, а также оптимизация технологических и организационных процессов в экономической отрасли страны.

Социальная кибернетика

Это направление получило своё широкое применение в социологии. Оно базируется на основных принципах кибернетического управления и общей теории систем. Социокибернетика как наука исследует законы функционирования самоорганизующейся социальной системы общества с целью формирования наиболее продуктивных моделей управления общественными процессами.

ТОП-100 площадок для поиска работы от GeekBrains
20 профессий 2023 года, с доходом от 150 000 рублей
Чек-лист «Как успешно пройти собеседование»

Чтобы зарегистрироваться на бесплатный интенсив и получить в подарок подборку файлов от GeekBrains, заполните информацию в открывшемся окне

Социокибернетика активно применяется при изучении и анализе поведения толпы, особенно в периоды массовых беспорядков, для выявления причин их возникновения и предложения эффективных методов их ликвидации.

Правовая кибернетика

Кибернетика также получила своё развитие и в области юриспруденции. Правовое кибернетическое управление применяется для исследования функционирования государственно-правовых систем с целью предложения моделей для автоматизации юридической деятельности и отдельных её направлений. Сегодня правовую кибернетику применяют для понимания и трактовки законодательных актов и анализа возможности их применения в частных случаях.

3 кибернетических технологии

Сенсоры мозговых волн

В одном из недавних экспериментов учёным удалось управлять вертолётом при помощи сигналов головного мозга человека, которые считывались при помощи ЭЭГ датчика.

Группа учёных из американского частного Университета Тафтса так же проводила подобный эксперимент, однако для считывания мозговых волн применялось другое устройство – инфракрасный спектрометр. Результатом этого эксперимента стало создание аппарата, который не только с помощью сенсоров улавливал мозговые волны, но и анализировал полученные данные, совершенно точно определяя личные предпочтения каждого из участников эксперимента.

В рамках проводимого исследования изучались предпочтения участников в области кино. Но самым интересным стало то, что чем больше испытуемый взаимодействовал с разработанной системой, тем точнее она определяла его предпочтения по фильмам, будто программа досконально изучала и понимала каждого участвовавшего в исследовании человека.

Сенсоры мозговых волн

На сегодняшний день эти сенсоры пока ещё не применимы, так как любая мелочь (посторонние звуки, движение головы и пр.) способна разрушить или исказить получаемый от мозга сигнал. В настоящее время учёные трудятся над возможностью решить эту проблему.

Результатом этого может стать разработка точной связи между человеческим мозгом и компьютером, который сможет не просто улавливать ваши предпочтения, но и принимать и предугадывать максимально верные решения: чем поужинать вечером или куда отправиться в отпуск в следующем месяце.

Подвижные протезы

Создание протезов – одна из самых первых разработок, в которых реализовала себя кибернетика как наука. За последнее двадцатилетие это направление получило максимально активное и масштабное развитие. Самый яркий пример прогресса в области создания подвижных протезов – миоэлектрический протез руки BeBionic, разработанный не так давно в Великобритании.

Как и любой другой протез, использование этой кисти требует определённой сноровки. Однако со временем человеку становится доступным выполнение ежедневных дел, которые невозможно было делать без протеза: приём пищи, работа за компьютером, поднятие небольших предметов и пр.

Нанофрактальные импланты

В 2005 году известный сегодня уже во всём мире нейробиолог Арманд Р. Тангуэй-младший представил свою разработку – бионический человеческий глаз, который крепился к сетчатке и получал изображение при помощи видеокамеры, установленной на очках. Канадский физик, лауреат Нобелевской премии по физике Ричард Тейлор сейчас ведёт работу над созданием нанофрактальных имплантов, способных имитировать нейроны человеческого глаза.

Сложность в применении камер для глазных имплантов заключается в том, что изображение на них передаётся в не стандартном для глаза формате. Глазные нейроны разветвляются в форме фрактала, а камеры передают сигналы по прямой линии.

При подключении видеокамеры к сетчатке незрячего человека большая часть получаемого с неё изображения теряется в зазоре между техникой и органической тканью. По этой причине все изобретённые до сегодняшнего дня глазные импланты передавали нечёткое, размытое, нецветное изображение с большим количеством шумов.