Кибернетика
Некогда модное, а теперь почти забытое слово. Но из истории его не выкинешь. Именно из кибернетики выросли современные идеи нейронных сетей и искусственного интеллекта.
Историки полагают, что первым, кто применил термин «кибернетика» для управления в общем смысле, был древнегреческий философ Платон. Однако реальное становление кибернетики как науки произошло много позже. Оно стало закономерным итогом развития технических средств управления и преобразования информации.
История современной кибернетики началась в 1948 году с публикации Норбертом
Винером (Norbert Wiener, 1894–1964) культовой одноимённой книги «Кибернетика».
Винер предложил называть Кибернетикой «науку об управлении и связи в животном и машине».
Кибернетика (от греч. kybernetike – искусство управления, от kybernáo – правлю рулём, управляю), наука об управлении, связи и переработке информации.
Основным объектом исследования в кибернетике являются так называемые кибернетические системы. Такие системы рассматриваются абстрактно, вне связи с их реальной физической природой. Высокий уровень математической абстракции позволяет кибернетике применять общие методы к изучению систем самой разной природы, например, технических, биологических и даже социальных.
Методы кибернетики. Имея в качестве основного объекта исследования кибернетические системы, кибернетика использует для их изучения три принципиально различных метода исследования. Первые два: математико-аналитический и экспериментальный, широко применяются и в других науках.
Зато третий – метод математического (машинного) эксперимента, или математического моделирования появился и стал популярен благодаря кибернетике. Суть его состоит в том, что эксперименты производятся не с реальным физическим объектом или его моделью, а с его математическим описанием. Описание объекта вместе с программами, моделирующими изменения характеристик объекта в соответствии с этим описанием, загружается в память ЭВМ, что делает возможным проводить с объектом различные эксперименты: контролировать его реакции на изменение тех или иных условий, менять те или иные элементы описания и тому подобное. Огромное быстродействие современных компьютеров зачастую позволяет моделировать многие процессы в более быстром темпе, чем они происходят в действительности.
При кибернетическом подходе к изучению мозга как системы нейронов, обычно абстрагируются от их размеров, форм, химического строения и прочего. Предметом изучения выступают состояния нейронов, вырабатываемые ими сигналы и связи между нейронами, а также алгоритмы изменения их состояний.
Есть два способа запоминания информации в кибернетических системах, оно обусловлено: либо изменениями состояний элементов системы, либо изменениями структуры системы. Различие между ними не принципиально. В большинстве случаев оно зависит лишь от выбранного подхода к описанию системы. Например, популярный сегодня взгляд объясняет долговременную память животных изменениями проводимости синаптических контактов, т. е. связей между отдельными составляющими мозг нейронами. Если в качестве элементов, составляющих мозг, рассматриваются исключительно сами нейроны, то изменение синаптических контактов следует рассматривать как изменение структуры мозга. Если же и все синаптические контакты, независимо от степени их проводимости, рассматриваются как составные части мозга, то процесс запоминания сведётся к изменению состояния элементов при неизменной структуре системы.