Киаксар

Киаксар (греч. Kyaxáres, Иран. Увахштра), царь Мидии в 625/624—585/584 до н. э. При нём Мидия превратилась в крупную державу Передней Азии, был положен конец гегемонии скифов на С. Передней Азии, в союзе с Вавилонией в 616—605 разгромлена Ассирия, присоединены территории Маны, Урарту, между 590—585 — восточная часть Малой Азии.

Кианг

Кианг (Equus hemionus kiang), непарнокопытное млекопитающее семейства лошадей. Географическая форма (подвид) кулана.Крупное стройное животное; высота в холке около 140 см. Уши длиннее, чем у лошадей, но короче, чем у ослов. Грива короткая, стоячая; хвост с кистью длинных волос на конце. Каштаны (роговые мозоли) — только на передних ногах. Спина и бока красновато-коричневые; нижняя часть светлая, беловатая. К. населяет пустынные нагорья Центральной Азии (Кашмир, Ладакх, Тибет). Живёт небольшими табунами. Питается травой. Самки рождают по 1 жеребёнку. Очень осторожное животное. Отличается быстрым бегом, неутомимостью. Местное население охотится за К. ради мяса и кожи. К. приручается с трудом.

Кианит

Кианит (от греч. kyanós — тёмно-синий, лазоревый), дистен, минерал, силикат, химический состав Al2[SiO4] O. Содержит до 63,1% Al2O3, иногда примеси окислов железа или хрома до 2%. Кристаллизуется в триклинной системе, образуя вытянутые столбчатые или пластинчатые кристаллы и их агрегаты. Цвет от зеленовато-голубого до тёмно-сине-зелёного и жёлтого, иногда бесцветен. Характерна резкая анизотропия твёрдости: параллельно удлинению кристалла она равна 4,5, а в поперечном направлении до 7,5; плотность 3560—3680 кг/м3. К. образуется при глубинном метаморфизме богатых глиноземом осадочных пород, встречается также в кварцевых жилах, контактных зонах пегматитов. Применяется как ценное высокоглинозёмистое сырье для огнеупорных и кислотоупорных изделий, изоляторов свечей для двигателей внутреннего сгорания и др.

Кианто Илмари

Кианто (Kianto) Илмари (7.5.1874, Пулккила,—27.4.1970, Хельсинки), финский писатель. Родился в семье пастора. Окончил Хельсинкский университет. Магистр философии (1900). Стипендиат Московского университета (1901—03). Автор сочинений автобиографического характера: "На ложном поприще" (1896) — об армейской службе автора, "От берегов Кианты — через Каспий" (1903), "Из руки молодого человека" (1904), "Сын пастора" (1928), "Московский магистр" (1946) — о его юности. В социально-критических романах К. "Красная черта" (1909) и "Иосэппи из Рюсюранта" (1924) показана тяжёлая жизнь трудящихся Финляндии в начале 20 в.

Соч.: Omat koirat purivat, [Hels.], 1948; Jki — Kianto muistelee, [Hels.], 1956; Vali-tut teokset, Hels., 1956; Mies on luotu liikkuvaksi, [Hels.], 1957.

Лит.: Laurila V., Ilmari Kianto, Hels., 1944; Kauppinen E., Ilmari Kianto. Johdanto Ilmari Kiannon, Hels., 1970: Laitinen K., Suomen kirjallisuus 1917-1967, Hels., 1970.

Киачели Лео

Киачели Лео (псевдоним; настоящие имя и фамилия Леон Михайлович Шенгелая) [7(19).2.1884, с. Обуджи, ныне Цаленджихского района, — 19.12.1963, Тбилиси], грузинский советский писатель. Родился в дворянской семье. Учился в Харьковском университете на юридическом факультете (1904—05). Был участником Революции 1905—07 в Кутаисской губернии. В 1907 бежал из кутаисской тюрьмы, нелегально жил и учился в Москве. В 1912 уехал в Швейцарию, учился в Женевском университете. После Февральской революции 1917 вернулся в Грузию. Печататься начал в 1909. Роман "Тариэль Голуа" (1917) о событиях Революции 1905—07 — одно из лучших в грузинской литературе произведений на историко-революционную тему. Роман К. "Кровь" (1927) рисует путь революционного крестьянства к большевикам. Роман "Гвади Бигва" (1938; Государственная премия СССР, 1941) с большой художественной силой изображает жизнь грузинской колхозной деревни. Теме Великой Отечественной войны 1941—45 посвящен роман "Человек гор" (1948). К. принадлежат также новеллы "Княжна Майя" (1927), "Алмасгир Кибулан" (1928), "Хаки Адзба" (1933) и др. Сочинения К. переведены на многие языки народов СССР и иностранные яз. Награжден орденом Ленина, 2 др. орденами, а также медалями.

Соч.: Избр. произв., Тб., 1955; Избранное, М., 1957.

Лит.: Ломидзе Г., Художник и время. (Л. Киачели и его герои), "Вопросы литературы", 1958. № 4.

Кибальников Александр Павлович

Кибальников Александр Павлович [р. 9(22).8.1912, дер. Орехово, ныне Волгоградской обл.], советский скульптор, народный художник СССР (1963), действительный член АХ СССР (1954). Член КПСС с 1963. Председатель правления Московского отделения Союза художников РСФСР (1963—66). Монументалист, портретист. Работы К. отличаются выразительностью психологических характеристик. Произведения: портреты Н. Г. Чернышевского (бронза, 1948; Государственная премия СССР, 1949), И. В. Сталина (гипс, 1950; Государственная премия СССР, 1951), В. В. Маяковского (бронза, 1954), П. М. Третьякова (мрамор, 1962) — все в Третьяковской галерее; памятники — Н. Г. Чернышевскому в Саратове (бронза, гранит, открыт в 1953), В. В. Маяковскому в Москве (бронза, гранит, открыт в 1958; Ленинская премия, 1959); мемориальный комплекс "Брестская крепость-герой" в Бресте (совместно со скульпторами А. О. Бембелем и др., архитектор В. А. Королём и др.; бетон, камень, металл; открыт в 1971). Награжден орденом Трудового Красного Знамени и медалями.

Лит.: Тупицын И., Кибальников, М., 1958.

Кибальчич Николай Иванович

Кибальчич Николай Иванович [19(31).10.1853, г. Корон, ныне Черниговской обл.,—3(15).4.1881, Петербург], русский революционер, народоволец, изобретатель. Сын священника. С 1871 учился в Петербургском институте инженеров путей сообщения, с 1873 — в Медико-хирургической академии. С октября 1875 до июня 1878 находился в тюрьме по обвинению в революционной пропаганде. После освобождения в мае—июне 1879 входил в группу "Свобода или смерть", образовавшуюся внутри "Земли и воли", а затем стал (август 1879) агентом исполнителем комитета "Народной воли". К. принадлежит одна из важнейших теоретических статей в народовольческой публицистике — "Политическая революция и экономический вопрос" ("Народная воля", 5 февраля 1881). К. заведовал лабораторией взрывчатых веществ исполнительного комитета "Народной воли". Являясь "главным техником" организации, участвовал в подготовке покушений на царя Александра II. 17 марта 1881 арестован. По делу 1 марта 1881 приговорён к смертной казни. Повешен вместе с А. И. Желябовым, С. Л. Перовской и др. первомартовцами. Находясь в тюрьме, за несколько дней до казни К. разработал оригинальный проект реактивного летательного аппарата, предназначенного для полёта человека (впервые опубликован в 1918, "Былое", № 4—5). В проекте К. рассмотрел устройство порохового двигателя, управление полётом путём изменения угла наклона двигателя, программный режим горения, обеспечение устойчивости аппарата и др. Именем К. назван кратер на обратной стороне Луны.

Лит.: Черняк А. Я., Кибальчич — революционер и ученый, М., 1960.

Кибартай

Кибартай, город в Вилкавишкском районе Литовской ССР. Расположен у границы с Калининградской областью. Железнодорожная станция на линии Каунас — Калининград, в 89 км к Ю.-З. от Каунаса. Заводы: торгового оборудования и железобетонных конструкций. Город — с 1856.

Кибдо

Кибдо (Quibdó), город на З. Колумбии, на р. Атрато. Административный центр департамента Чоко. 50 тыс. жителей (1971). Шоссе соединён с Боготой. Центр горнодобывающего района (золото, платина и др.). Лесные промыслы (сбор каучука, орехов тагуа). Винокурение, лесопиление. Основан в 1654.

Кибела

Кибела, фригийская богиня, олицетворение производительных сил природы, почитавшаяся также под именем "Великой матери", или "Матери богов". Культ К., наряду с культами Митры и Исиды,широко распространился в Малой Азии, Греции, Италии, потом по всей Римской империи (с 204 до н. э. культ К. как государственный был установлен в Риме). В честь К. жрецами справлялись мистерии с обрядами, в которых важную роль играли самоистязания, омовение кровью жертв и самооскопление. В Римской республике оргиастический характер малоазийского культа претерпел значительные ограничения.

Кибель Илья Афанасьевич

Кибель Илья Афанасьевич [6(19).10.1904, Саратов,—5.9.1970, Москва], советский математик, гидромеханик и метеоролог, член-корреспондент АН СССР (1943). Окончил Саратовский университет (1925). В 1925—43 сотрудник Главной геофизической обсерватории; в 1943—58 работал в Центральном институте прогнозов (с 1949 профессор); в 1958—61 в институте прикладной геофизики; с 1961 в Вычислительном метеорологическом центре СССР (с 1965 Гидрометеорологический центр СССР). Основные труды в области гидродинамических краткосрочных прогнозов погоды, газовой динамики и теоретической мезометеорологии (локального прогноза погоды). В 1940 составил замкнутую упрощённую систему уравнений динамической метеорологии и первым предложил практический метод гидродинамического прогноза полей давления и температуры на срок порядка суток. Предложил метод использования полных уравнений гидротермодинамики в прогнозе погоды (1955—58). Основал школу гидродинамических краткосрочных прогнозов погоды. Награжден орденом Ленина, 2 другими орденами, а также медалями. Государственная премия СССР (1941).

Соч.: Теоретическая гидромеханика, 6 изд., т. 1 — 2, М., 1963 (совм. с Н. Е. Кочиным и Н. В. Розе); Введение в гидродинамические методы краткосрочного прогноза погоды, М., 1957.

Лит.: Илья Афанасьевич Кибель. [Некролог], "Извещение АН СССР. Сер. физика атмосферы и океана", 1970, т. 6, № 11.

Кибернетика

Кибернетика (от греч. kybernetike — искусство управления, от kybernáo — правлю рулём, управляю), наука об управлении, связи и переработке информации.

Предмет кибернетики. Основным объектом исследования в К. являются так называемые кибернетические системы. В общей (или теоретической) К. такие системы рассматриваются абстрактно, безотносительно к их реальной физической природе. Высокий уровень абстракции позволяет К. находить общие методы подхода к изучению систем качественно различной природы, например технических, биологических и даже социальных.

Абстрактная кибернетическая система представляет собой множество взаимосвязанных объектов, называемых элементами системы, способных воспринимать, запоминать и перерабатывать информацию, а также обмениваться информацией. Примерами кибернетических систем могут служить разного рода автоматические регуляторы в технике (например, автопилот или регулятор, обеспечивающий поддержание постоянной температуры в помещении), электронные вычислительные машины (ЭВМ), человеческий мозг, биологические популяции, человеческое общество.

Элементы абстрактной кибернетической системы представляют собой объекты любой природы, состояние которых может быть полностью охарактеризовано значениями некоторого множества параметров. Для подавляющего большинства конкретных приложений К. оказывается достаточным рассматривать параметры двух родов. Параметры 1-го рода, называемые непрерывными, способны принимать любые вещественные значения на том или ином интервале, например на интервале от — 1 до 2 или от —¥ до +¥. Параметры 2-го рода, называемые дискретными, принимают конечные множества значений, например значение, равное любой десятичной цифре, значения "да" или "нет" и т.п.

С помощью последовательностей дискретных параметров можно представить любое целое или рациональное число. Вместе с тем дискретные параметры могут служить и для оперирования величинами качественной природы, которые обычно не выражаются числами. Для этой цели достаточно перечислить и как-то обозначить (например, по пятибалльной системе) все различимые состояния соответствующей величины. Таким образом могут быть охарактеризованы и введены в рассмотрение такие факторы, как темперамент, настроение, отношение одного человека к другому и т.п. Тем самым область приложений кибернетических систем и К. в целом расширяется далеко за пределы строго "математизированных" областей знаний.

Состояние элемента кибернетической системы может меняться как самопроизвольно, так и под воздействием тех или иных входных сигналов, получаемых им извне (из-за пределов рассматриваемой системы), либо от других элементов системы. В свою очередь каждый элемент системы может формировать выходные сигналы, зависящие в общем случае от состояния элемента и воспринимаемых им в рассматриваемый момент времени входных сигналов. Эти сигналы либо передаются на др. элементы системы (служа для них входными сигналами), либо входят в качестве составной части в передаваемые за пределы системы выходные сигналы всей системы в целом.

Организация связей между элементами кибернетической системы носит название структуры этой системы. Различают системы с постоянной и переменной структурой. Изменения структуры задаются в общем случае как функция от состояний всех составляющих систему элементов и от входных сигналов всей системы в целом.

Таким образом, описание знаков функционирования системы задается тремя семействами функций: функций, определяющих изменения состояний всех элементов системы, функций, задающих их выходные сигналы, и, наконец, функций, вызывающих изменения в структуре системы. Система называется детерминированной, если все эти функции являются обычными (однозначными) функциями. Если же все эти функции, или хотя бы часть их, представляют собой случайные функции, то система носит название вероятностной, или стохастической. Полное описание кибернетической системы получается, если к указанному описанию знаков функционирования системы добавляется описание её начального состояния, т. е. начальной структуры системы и начальных состояний всех её элементов.

Классификация кибернетических систем. Кибернетические системы различаются по характеру циркулирующих в них сигналов. Если все эти сигналы, равно как и состояние всех элементов системы, задаются непрерывными параметрами, система называется непрерывной. В случае дискретности всех этих величин говорят о дискретной системе. В смешанных, или гибридных, системах приходится иметь дело с обоими типами величин.

Разделение кибернетических систем на непрерывные и дискретные является до известной степени условным. Оно определяется глубиной проникновения в предмет, требуемой точностью его изучения, а иногда и удобством использования для целей изучения системы того или иного математического аппарата. Так, например, хорошо известно, что свет имеет дискретную, квантовую природу. Тем не менее, такие параметры, как величина светового потока, уровень освещенности и др. принято обычно характеризовать непрерывными величинами поскольку, постольку обеспечена возможность достаточно плавного их изменения. Другой пример — обычный проволочный реостат. Хотя величина его сопротивления меняется скачкообразно, при достаточной малости этих скачков оказывается возможным и удобным считать изменение непрерывным.

Обратные примеры еще более многочисленны. Так, выделительная функция почки на обычном (неквантовом) уровне изучения является непрерывной величиной. Однако во многих случаях довольствуются пятибалльной характеристикой этой функции, рассматривая ее тем самым как дискретную величину. Более того, при любом фактическом вычислении значения непрерывных параметров приходится ограничиваться определенной точностью вычислений. А это означает, что соответствующая величина рассматривается как дискретная.

Последний пример показывает, что дискретный способ представления величин является универсальным способом, ибо имея в виду недостижимость абсолютной точности измерений, любые непрерывные величины сводятся в конечном счете к дискретным. Обратное сведение для дискретных величин, принимающих небольшое число различных значений, не может привести к удовлетворительным (с точки зрения точности представления) результатам и поэтому на практике не употребляется. Таким образом, дискретный способ представления величины является в определённом смысле более общим, чем непрерывный.

Разделение кибернетических систем на непрерывные и дискретные имеет большое значение с точки зрения используемого для их изучения математического аппарата. Для непрерывных систем таким аппаратом является обычно теория систем обыкновенных дифференциальных уравнений, для дискретных систем — алгоритмов теория и автоматов теория.Ещё одной базовой математической теорией, используемой как в случае дискретных, так и в случае непрерывных систем (и развивающейся соответственно в двух аспектах), является информации теория.

Сложность кибернетических систем определяется двумя факторами. Первый фактор — это так называемая размерность системы, т. е. общее число параметров, характеризующих состояния всех её элементов. Второй фактор — сложность структуры системы, определяющаяся общим числом связей между ее элементами и их разнообразием. Простая совокупность большого числа не связанных между собой элементов с повторяющимися от элемента к элементу простыми связями, ещё не составляет сложной системы. Сложные (большие) кибернетические системы — это системы с описаниями, не сводящимися к описанию одного элемента и указанию общего числа таких (однотипных) элементов.

При изучении сложных кибернетических систем, помимо обычного разбиения системы на элементы, используется метод укрупнённого представления систем в виде совокупности отдельных блоков, каждый из которых является отдельной системой. При изучении систем большой сложности употребляется целая иерархия подобных блочных описаний: на верхнем уровне такой иерархии вся система рассматривается как один блок, на нижнем уровне в качестве составляющих системы блоков выступают отдельные элементы системы.

Необходимо подчеркнуть, что само понятие элемента системы является до известной степени условным, зависящим от ставящихся при изучении системы целей и от глубины проникновения в предмет. Так, при феноменологическом подходе изучения мозга, когда предметом изучения является не строение мозга, а выполняемые им функции, мозг может рассматриваться как один элемент, хотя и характеризуемый достаточно большим числом параметров. Обычный подход заключается в том, что в качестве составляющих мозг элементов выступают отдельные нейроны. При переходе на клеточный или молекулярный уровень каждый нейрон может, в свою очередь, рассматриваться как сложная кибернетическая система и т.д.

Если обмен сигналами между элементами системы полностью замыкается в ее пределах, то система называется изолированной или замкнутой. Рассматриваемая как один элемент, такая система не имеет ни входных, ни выходных сигналов. Открытые системы в общем случае имеют как входные, так и выходные каналы, по которым они обмениваются сигналами с внешней средой. Предполагается, что всякая открытая кибернетическая система снабжена рецепторами (датчиками), воспринимающими сигналы из внешней среды и предающими их внутрь системы. В случае, когда в качестве рассматриваемой кибернетической системы выступает человек, такими рецепторами являются различные органы чувств (зрение, слух, осязание и др.). Выходные сигналы системы передаются во внешнюю среду через посредство эффекторов (исполнительных механизмов), в качестве которых в рассматриваемом случае выступают органы речи, мимика, руки и др.

Поскольку каждая система сигналов, независимо от того, формируется она разумными существами или объектами и процессами неживой природы, несет в себе ту или иную информацию, то всякая открытая кибернетическая система, равно как и элементы любой системы (открытой или замкнутой), может рассматриваться как преобразователь информации. При этом понятие информации рассматривается в очень общем смысле, близком к физическому понятию энтропии (см. Информация в кибернетике).

Кибернетический подход к изучению объектов различной природы. Рассмотрение различных объектов живой и неживой природы как преобразователей информации или как систем, состоящих из элементарных преобразователей информации, составляет сущность так называемого кибернетического подхода к изучению этих объектов. Этот подход (равно как и подход со стороны др. фундаментальных наук — механики, химии и тому подобное) требует определенного уровня абстракции. Так, при кибернетическом подходе к изучению мозга как системы нейронов обычно отвлекаются от их размеров, формы, химического строения и др. Предметом изучения становятся состояния нейронов (возбужденное или нет), вырабатываемые ими сигналы, связи между нейронами и законы изменения их состояний.

Простейшие преобразователи информации могут осуществлять преобразование информации лишь одного определённого вида. Так, например, исправный дверной звонок при нажатии кнопки (рецептора) отвечает всегда одним и тем же действием — звонком или гудением зуммера. Однако, как правило, сложные кибернетические системы обладают способностью накапливать информацию в той или иной форме и в зависимости от этого менять выполняемые ими действия (преобразование информации). По аналогии с человеческим мозгом подобное свойство кибернетических систем называют иногда памятью.

"Запоминание" информации в кибернетических системах может производиться двумя основными способами — либо за счет изменения состояний элементов системы, либо за счет изменения структуры системы (возможен, разумеется, смешанный вариант). Между этими двумя видами "памяти" по существу нет принципиальных различий. В большинстве случаев это различие зависит лишь от принятого подхода к описанию системы. Например, одна из современных теорий объясняет долговременную память человека изменениями проводимости синаптических контактов, т. е. связей между отдельными составляющими мозг нейронами. Если в качестве элементов, составляющих мозг, рассматриваются лишь сами нейроны, то изменение синаптических контактов следует рассматривать как изменение структуры мозга. Если же наряду с нейронами в число составляющих мозг элементов включить и все синаптические контакты (независимо от степени их проводимости), то рассматриваемое явление сведется к изменению состояния элементов при неизменной структуре системы.

ЭВМ как преобразователи информации. Из числа сложных технических преобразователей информации наибольшее значение для К. имеют ЭВМ. В более простых вычислительных машинах — цифровых электромеханических или аналоговых — перенастройка на различные задачи осуществляется с помощью изменения системы связей между элементами на специальной коммутационной панели. В современных универсальных ЭВМ такие изменения производятся с помощью "запоминания" машиной в специальном устройстве, накапливающем информацию, той или иной программы её работы.

В отличие от аналоговых машин, оперирующих с непрерывной информацией, современные ЭВМ имеют дело с дискретной информацией. На входе и выходе ЭВМ в качестве такой информации могут выступать любые последовательности десятичных цифр, букв знаков препинания и др. символов. Внутри машины эта информация обычно представляется (или, как говорят, кодируется) в виде последовательности сигналов, принимающих лишь два различных значения.

В то время как возможности аналоговых машин (равно как и любых других искусственно созданных устройств) ограничены преобразованиями строго ограниченных типов, современные ЭВМ обладают свойством универсальности. Это означает, что любые преобразования буквенно-цифровой информации, которые могут быть определены произвольной конечной системой правил любой природы (арифметических, грамматических и др.) могут быть выполнены ЭВМ после введения в нее составленной должным образом программы. Эта способность ЭВМ достигается за счет универсальности ее системы команд, т. е. элементарных преобразований информации, которые закладываются в структуру ЭВМ. Подобно тому, как из одних и тех же деталей собираются любые дома, из элементарных преобразований могут складываться любые, сколь угодно сложные преобразования буквенно-цифровой информации. Программа ЭВМ как раз и представляет собой последовательность таких элементарных преобразований.

Свойство универсальности ЭВМ не ограничивается одной лишь буквенно-цифровой информацией. Как показывается в теории кодирования, в буквенно-цифровой (и даже просто цифровой) форме может быть представлена (закодирована) любая дискретная информация, а также — с любой заданной степенью точности — произвольная непрерывная информация. Таким образом, современные ЭВМ могут рассматриваться как универсальные преобразователи информации. Другим известным примером универсального преобразователя информации (хотя и основанного на совершенно иных принципах) является человеческий мозг.

Свойство универсальности современных ЭВМ открывает возможность моделирования с их помощью любых др. преобразователей информации, в том числе любых мыслительных процессов. Такая возможность ставит ЭВМ в особое положение: с момента своего возникновения они представляют основное техническое средство, основной аппарат исследования, которым располагает К.

Управление в кибернетических системах. В рассмотренных до сих пор случаях изменение поведения ЭВМ определялось человеком, меняющим программы ее работы. Можно, однако составить программу изменения программы работ ЭВМ и организовать ее общение с внешней средой через соответствующую систему рецепторов и эффекторов. Таким образом, можно моделировать различные формы изменения поведения и развития, наблюдающиеся в сложных биологических и социальных системах. Изменение поведения сложных кибернетических систем есть результат накопления обработанной соответствующим образом информации, которую эти системы получили в прошлом.

В зависимости от формы, в которой происходит "запоминание" информации, различают два основных типа изменения поведения систем — самонастройку и самоорганизацию. В самонастраивающихся системах накопление опыта выражается в изменении значений тех или иных параметров, в самоорганизующихся — в изменении структуры системы. Как указывалось выше, это различие является до некоторой степени условным, зависящим от способа разбиения системы на элементы. На практике обычно самонастройка связывается с изменениями относительно небольшого числа непрерывных параметров. Что же касается глубоких изменений структуры рабочих программ ЭВМ (которые можно трактовать как изменения состояний большого числа дискретных элементов памяти), то их более естественно рассматривать как пример самоорганизации.

Целенаправленное изменение поведения кибернетических систем происходит при наличии управления. Цели управления сильно меняются в зависимости от типа систем и степени их сложности. В простейшем случае такой целью может быть поддержание постоянства значения того или иного параметра. Для более сложных систем в качестве целей возникают задачи приспособления к меняющейся среде и даже познания законов таких изменений.

Наличие управления в кибернетической системе означает, что её можно представить в виде двух взаимодействующих блоков — объекта управления и управляющей системы. Управляющая система по каналам прямой связи через соответствующее множество эффекторов передает управляющие воздействия на объект управления. Информация о состоянии объекта управления воспринимается с помощью рецепторов и передаётся по каналам обратной связи в управляющую систему

Описанная система с управлением может, как и всякая кибернетическая система, иметь также каналы связи (с соответствующими системами рецепторов и эффекторов) с окружающей средой. В простейших случаях среда может выступать как источник различных помех и искажений в системе (чаще всего в канале обратной связи). В задачу управляющей системы входит тогда фильтрация помех. Особо важное значение эта задача приобретает при дистанционном (телемеханическом) управлении, когда сигналы передаются по длинным каналам связи. Основной задачей управляющей системы является такое преобразование поступающей в систему информации и формирование таких управляющих воздействий, при которых обеспечивается достижение (по возможности наилучшее) целей управления. По виду таких целей и характеру функционирования управляющей системы различают следующие основные типы управления.

Одним из простейших видов управления является т. н. программное управление. Цель такого управления состоит в том, чтобы выдать на объект управления ту или иную строго определенную последовательность управляющих воздействий. Обратная связь при таком управлении отсутствует. Наиболее простым примером подобного программного управления является светофор-автомат, переключение которого происходит в заданные заранее моменты времени. Более сложное управление светофором (при наличии счетчиков подъезжающих машин) может включать простейший "пороговый" сигнал обратной связи: переключение светофора происходит всякий раз, когда количество ждущих автомашин превысит заданную величину.

Весьма простым видом управления является также классическое авторегулирование (см. Автоматическое управление), цель которого состоит в поддержании постоянного значения того или иного параметра (или нескольких независимых параметров). Примером может служить система автоматического регулирования температуры воздуха в помещении: специальный термометр-датчик измеряет температуру воздуха Т, управляющая система сравнивает эту температуру с заданной величиной То и формирует управляющее воздействие — k (T — То) на задвижку, регулирующую приток тёплой воды в батареи центрального отопления. Знак минус при коэффициенте k означает, что регулирование происходит по закону отрицательной обратной связи, а именно: при увеличений температуры Т выше установленного порога То приток тепла уменьшается, при её падении ниже порога — возрастает. Отрицательная обратная связь необходима для обеспечения устойчивости процесса регулирования. Устойчивость системы означает, что при отклонении от положения равновесия (когда Т = То) как в одну, так и в другую сторону система стремится автоматически восстановить это равновесие. При простейшем предположении о линейном характере зависимости между управляющим воздействием и скоростью притока тепла в помещение работа такого регулятора описывается дифференциальным уравнением dT/dt = — k (T — То), решением которого служит функция Т = То + d-e-kt, где d — отклонение температуры Т от заданной величины То в начальный момент времени. Поскольку рассмотренная система описывается линейным дифференциальным уравнением 1-го порядка, она носит название линейной системы 1-го порядка. Более сложным поведением обладают линейные системы 2-го и более высоких порядков и особенно нелинейные системы.

Возможны системы, в которых принцип программного управления комбинируется с задачей регулирования в смысле поддержания устойчивого значения той или иной величины. Так, например, в описанный регулятор комнатной температуры может быть встроено программное устройство, меняющее значение регулируемого параметра. Задачей такого устройства может быть, скажем, поддержание температуры +20 °С в дневное время и снижение её до +16°С в ночные часы. Функция простого регулирования перерастает здесь в функцию слежения за значением программно изменяемого параметра.

В более сложных следящих системах задача состоит в поддержании (возможно более точном) некоторой фиксированной функциональной зависимости между множеством самопроизвольно меняющихся параметров и заданным множеством регулируемых параметров. Примером может служить система, непрерывно сопровождающая лучом прожектора маневрирующий произвольным образом самолет.

В т. н. системах оптимального управления основной целью является поддержание максимального (или минимального) значения некоторой функции от двух групп параметров, называемой критерием оптимального управления. Параметры первой группы (внешние условия) меняются независимо от системы, параметры второй группы являются регулируемыми, т. е. их значения могут меняться под воздействием управляющих сигналов системы.

Простейший пример оптимального управления снова даёт задача регулирования температуры комнатного воздуха при дополнительном условии учёта изменений его влажности. Величина температуры воздуха, дающая ощущение наибольшего комфорта, зависит от его влажности. Если влажность всё время меняется, а система может управлять лишь изменением температуры, то естественно в качестве цели управления поставить задачу поддержания температуры, которая давала бы ощущение наибольшего комфорта. Это и будет задача оптимального управления. Системы оптимального управления имеют большое значение в задачах управления экономикой.

В простейшем случае оптимальное управление может сводиться к задаче поддержания наибольшего (или наименьшего) возможного при заданных условиях значения регулируемого параметра. В этом случае говорят о системах экстремального регулирования.

В случае, когда нерегулируемые параметры в системе оптимального управления на том или ином отрезке времени меняются, функция системы сводится к поддержанию таких постоянных значений регулируемых параметров, которые обеспечивают максимизацию (или минимизацию) соответствующего критерия оптимального управления. Здесь, как и в случае обычного регулирования, возникает задача устойчивости управления. При проектировании относительно несложных систем подобная устойчивость достигается за счет соответствующего выбора параметров проектируемой системы. В более сложных случаях, когда количество возмущающих воздействий и размерность системы очень велики, иногда оказывается удобным для достижения устойчивости прибегать к самонастройке и самоорганизации систем. При этом некоторая часть параметров, определяющая характер существующих в системе связей, не фиксируется заранее и может изменяться системой в процессе ее функционирования. Система имеет специальный блок, регистрирующий характер переходных процессов в системе при выведении ее из равновесия. При обнаружении неустойчивости переходного процесса система меняет значения параметров связей, пока не добьётся устойчивости. Системы такого рода принято называть ультраустойчивыми.

При большом числе изменяемых параметров связей случайный поиск устойчивых режимов может занимать слишком много времени. В таком случае применяются те или иные способы ограничения случайного перебора, например разбиение параметров связей на группы и осуществление перебора лишь внутри одной группы (определяемой по тем или иным признакам). Такого рода системы называют обычно мультиустойчивыми. Большое разнообразие ультраустойчивых и мультиустойчивых систем дает биология. Примером может служить система регулирования температуры крови у человека и теплокровных животных.

Задача группировки внешних воздействий, необходимая для успешного выбора способа самонастройки в мультиустойчивых системах, входит в число задач узнавания, или, иначе, задач распознавания образов. Для определения типа поведения (способа управления) у человека особую роль играют зрительные и звуковые образы. Возможность их распознавания и объединения в те или иные классы позволяет человеку создавать абстрактные понятия, являющиеся непременным условием сознательного познания действительности и началом абстрактного мышления. Абстрактное мышление позволяет создавать в управляющей системе (в данном случае в человеческом мозге) модели различных процессов, осуществлять с их помощью экстраполяцию действительности и определять свои действия на основе такой экстраполяции.

Таким образом, на высших уровнях иерархии управляющих систем задачи управления оказываются тесно переплетенными с задачами познания окружающей действительности. В чистом виде эти задачи проявляются в абстрактных познающих системах, также являющихся одним из классов кибернетических систем.

Существенное место в К. занимает надёжности теория кибернетических систем. Её задачей является разработка методов построения систем, обеспечивающих правильное функционирование систем при выходе из строя части их элементов, разрыве тех или иных связей и др. возможных случайных сбоях или неисправностях.

Методы кибернетики. Имея в качестве основного объекта исследования кибернетические системы, К. использует для их изучения три принципиально различных метода. Два из них — математико-аналитический и экспериментальный — широко применяются и в др. науках. Сущность первого состоит в описании изучаемого объекта в рамках того или иного математического аппарата (например, в виде системы уравнений) и последующего извлечения различных следствий из этого описания путем математической дедукции (например, путем решения соответствующей системы уравнений). Сущность второго метода состоит в проведении различных экспериментов либо с самим объектом, либо с его реальной физической моделью. В случае уникальности исследуемого объекта и невозможности существенного влияния на него (как, например, в случае Солнечной системы или процесса биологической эволюции) активный эксперимент переходит в пассивное наблюдение.

Одним из важнейших достижений К. является разработка и широкое использование нового метода исследования, получившего название математического (машинного) эксперимента, или математического моделирования. Смысл его состоит в том, что эксперименты производятся не с реальной физической моделью изучаемого объекта, а с его описанием. Описание объекта вместе с программами, реализующими изменения характеристик объекта в соответствии с этим описанием, помещается в память ЭВМ, после чего становится возможным проводить с объектом различные эксперименты: регистрировать его поведение в тех или иных условиях, менять те или иные элементы описания и тому подобное. Огромное быстродействие современных ЭВМ зачастую позволяет моделировать многие процессы в более быстром темпе, чем они происходят в действительности.

Первым этапом математического моделирования является разбиение изучаемой системы на отдельные блоки и элементы и установление связей между ними. Эту задачу решает так называемый системный анализ. В зависимости от целей исследования глубина и способ такого разбиения могут варьироваться. В этом смысле системный анализ представляет собой скорее искусство, чем точную науку, ибо при анализе действительно сложных систем приходится априори отбрасывать несущественные (с точки зрения поставленной цели) детали и связи.

После разбиения системы на части и характеристики их теми или иными множествами параметров (количественных или качественных) для установления связи между ними привлекают обычно представителей различных наук. Так, при системном анализе человеческого организма типичные связи имеют следующую форму: "При переходе органа А из состояния k1 в состояние k2 и сохранении органа В в состоянии М орган С через N месяцев с вероятностью р перейдёт из состояния n1 в состояние n2". В зависимости от вида органов, к которым относится указанное высказывание, оно может быть сделано эндокринологом, кардиологом, терапевтом и др. специалистами. В результате их совместной работы возникает комплексное описание организма, представляющее искомую математическую модель.

Так называемые системные программисты переводят эту модель в машинное представление, программируя одновременно средства, необходимые для экспериментов с ней. Проведение самих экспериментов и получение различных выводов из них составляют предмет операций исследования. Впрочем, исследователи операций в случае, когда это оказывается возможным, могут применить дедуктивно-математические построения и даже воспользоваться натурными моделями всей системы или ее отдельных частей. Задача построения натурных моделей, равно как и задача проектирования и изготовления различных искусственных кибернетических систем, относится к области системотехники.

Историческая справка. Первым, кто применил термин К. для управления в общем смысле, был по-видимому, древнегреческий философ Платон. Однако реальное становление К. как науки произошло много позже. Оно было предопределено развитием технических средств управления и преобразования информации. Ещё в средние века в Европе стали создавать так называемые андроиды — человекоподобные игрушки, представляющие собой механические, программно управляемые устройства.

Первые промышленные регуляторы уровня воды в паровом котле и скорости вращения вала паровой машины были изобретены И. И. Ползуновым (Россия) и Дж. Уаттом (Англия). Во 2-й половине 19 в. требовалось построение все более совершенных автоматических регуляторов. Наряду с механическими блоками в них всё чаще начинают применяться электромеханические и электронные блоки. Большую роль в развитии теории и практики автоматического регулирования сыграло изобретение в начале 20 в. дифференциальных анализаторов, способных моделировать и решать системы обыкновенных дифференциальных уравнений. Они положили начало быстрому развитию аналоговых вычислительных машин и их широкому проникновению в технику.

Немалое влияние на становление К. оказали успехи нейрофизиологии и особенно классические труды И. П. Павлова по условным рефлексам. Можно отметить также оригинальные работы украинского учёного Я. И. Грдины по динамике живых организмов.

В 30-х гг. 20 в. все большее влияние на становление К. начинает оказывать развитие теории дискретных преобразователей информации. Два основных источника идей и проблем направляли это развитие. Во-первых, задача построения оснований математики. Еще в середине прошлого века Дж. Буль заложил основы современной математический логики. В 20-е гг. 20 в. были заложены основы современной теории алгоритмов. В 1934 К. Гёдель показал ограниченность возможностей замкнутых познающих систем. В 1936 А. М. Тьюринг описал гипотетический универсальный преобразователь дискретной информации, получивший впоследствии назв. Тьюринга машины. Эти два результата, будучи полученными в рамках чистой математики, оказали и продолжают оказывать огромное влияние на становление основных идей К.

Вторым источником идей и проблем К. служила практика создания реальных дискретных преобразователей информации. Простейший механический арифмометр был изобретён Б. Паскалем (Франция) ещё в 17 в. Лишь в 19 в. Ч. Беббидж (Англия) предпринял первую попытку создания автоматического цифрового вычислителя — прообраза современной ЭВМ. К началу 20 века были созданы первые образцы электромеханических счетно-аналитических машин, позволивших автоматизировать простейшие преобразования дискретной информации. Резкое усиление интереса к теории дискретных преобразователей информации в 30-х гг. было обусловлено необходимостью создания сложных релейно-контактных устройств, прежде всего для нужд автоматических телефонных станций. В 1938 К. Шеннон (США), а в 1941 В. И. Шестаков (СССР) показали возможность использования для синтеза и анализа релейно-контактных схем аппарата математической логики. Тем самым было положено начало развитию современной теории автоматов.

Решающее значение для становления К. имело создание в 40-х гг. 20 в. электронных вычислительных машин (Дж. фон Нейман и др.). Благодаря ЭВМ возникли принципиально новые возможности для исследования и фактического создания действительно сложных управляющих систем. Оставалось объединить весь полученный к этому времени материал и дать название новой науке. Этот шаг был сделан Н. Винером, опубликовавшим в 1948 свою знаменитую книгу "Кибернетика".

Н. Винер предложил называть К. "науку об управлении и связи в животном и машине". В первой и во второй своей книге ("Кибернетика и общество", 1954) Винер уделил большое внимание общефилософским и социальным аспектам новой науки, трактуя их зачастую весьма произвольно. В результате дальнейшее развитие К. пошло двумя различными путями. В США и Западной Европе стало преобладать узкое понимание К., концентрирующее внимание на спорах и сомнениях, поднятых Винером, на аналогиях между процессами управления в технических средствах и живых организмах. В СССР после первоначального периода отрицания и сомнений утверждалось более естественное и содержательное определение К., включившее в нее все достижения, накопленные к тому времени в теории преобразования информации и управляющих систем. При этом особое внимание уделялось новым проблемам, возникающим в связи с широким внедрением ЭВМ в теорию управления и теорию преобразования информации.

На Западе подобные вопросы развив

"Кибернетика"

"Кибернетика", научный журнал Академии наук УССР. Издается в Киеве с 1965, выходит 6 раз в год. Публикует оригинальные статьи по математическим и прикладным проблемам кибернетики, а также обзоры новейших достижений советской и зарубежной кибернетики. Тираж (1973) около 4200 экземпляров.

Кибернетика биологическая

Кибернетика биологическая, биокибернетика, научное направление, связанное с проникновением идей, методов и технических средств кибернетики в биологию. Зарождение и развитие К. б. связаны с эволюцией представления об обратной связи в живой системе и попытками моделирования особенностей ее строения и функционирования (П. К. Анохин, Н. А. Бернштейн и др.). Эффективность математического и системного подходов к исследованию живого показали и многие работы в области общей биологии (ДЖ. Холдейн, Э. С. Бауэр, Р. Фишер, И. И. Шмальгаузен и др.). Процесс "кибернетизации" биологии осуществляется как в теоретической, так и в прикладной областях. Основная теоретическая задача К. б. — изучение общих закономерностей управления, а также хранения, переработки и передачи информации в живых системах.

Всякий организм — это система, способная к саморазвитию и управлению как внутренними взаимосвязями между органами и функциями, так и соотношениями с факторами среды. Стремясь понять природу живого, ученые часто старались отыскать в организме то, что можно было исследовать изолированно. Цель К. б. — изучение организма с учетом основных взаимосвязей начиная с клеточного, тканевого, органного уровня и кончая организменным. Живая система характеризуется не только обменом вещества и энергии, но и обменом информации. К. б. рассматривает сложные биологические системы во взаимодействии со средой именно с точки зрения теории информации. Одним из важнейших методов К. б. является моделирование структуры и закономерностей поведения живой системы; оно включает конструирование искусственных систем, воспроизводящих определенные стороны деятельности организмов, их внутренние связи и отношения (см. Моделирование). К. б. рассматривает живой организм как многоцелевую "иерархическую" систему управления, осуществляющую свою интегративную деятельность на основе функционального объединения отдельных подсистем, каждая из которых решает "частную" локальную задачу. Особенность организма как сложной динамической системы — единство централизованного и автономного управления. Саморегуляция, характерная для всех уровней управления живой системы, обеспечивается автономными механизмами, пока не возникают такие возмущения, которые требуют вмешательства центральных механизмов управления.

В последнее время всё большее внимание биологов привлекают функциональные характеристики биологических систем управления, обусловленные периодическими (ритмическими, циклическими) процессами. Живые организмы с высокой точностью способны "измерять" время ("биологические часы"). Это выражается в периодических изменениях дыхания, температуры тела и др. процессов жизнедеятельности. Природа биологических ритмов ещё во многом неясна, но есть все основания полагать, что периодичность — фундаментальная характеристика функционирования биологической системы и процессов управления в ней. Процессы, происходящие на каждом из уровней живой системы, характеризуются своей специфической периодичностью, определяемой как внутренними, так и внешними факторами. А между периодической активностью отдельных уровней в нормально функционирующем организме существуют определенные фазовые сдвиги (сдвиги во времени), обусловленные специфической организацией управления на каждом из уровней. Нарушение этих нормальных фазовых сдвигов может вызвать нарушение работы всей живой системы или ее части. Это ведет к сбоям в работе системы управления и накоплению ошибок, что можно описывать как появление "шумов". Коррекция сбоев требует внутренней перенастройки системы (ее алгоритма) либо внешних управляющих воздействий за счёт включения механизмов управления более высокого уровня.

Живые существа объединяются в системы разного порядка (популяции, биоценозы и т.д.), образуя своеобразную иерархию живых систем. Во всех этих надорганизменных системах, как и в жизни клетки, развитии организма, эволюции органического мира в целом, имеются внутренние механизмы регуляции, для изучения которых также применимы принципы и методы К. б.

Механизмы управления определяют течение жизненных процессов не только в норме, но и в патологии (см. Кибернетика медицинская). Клетка — сложная саморегулирующаяся система. Она обладает многими регуляторными механизмами, одним из которых являются колебания её структуры, связанные с деятельностью митохондрии и совпадающие с колебаниями окислительно-восстановительных процессов. Синтез белков в клетке управляется генетически детерминированными механизмами, связанными с процессами хранения, переработки и передачи генетической информации. Изучение жизнедеятельности организма в целом и его разных функций, а также механизмов, управляющих работой отдельных органов и систем — это та область, где К. б. оказалась наиболее результативной. В связи с этим сформировались самостоятельные направления — физиологическая кибернетика и нейрокибернетика, изучающие механизмы поддержания гомеостаза; принципы саморегуляции функций организма и протекания в нем переходных процессов; закономерности нервной и гуморальной регуляции в их единстве и взаимодействии; принципы организации и функционирования нейронов и нервных сетей; механизмы осуществления актов поведения и др. проблемы. Изучая закономерности работы человеческого мозга, в основе которой лежит комплекс алгоритмов, т. е. правил преобразования информации, К. б. позволяет моделировать (в том числе и на ЭВМ) различные формы работы мозга, выявляя при этом новые закономерности его деятельности. Созданы, например, программы для ЭВМ, обеспечивающие возможность обучения, игры в шахматы, доказательства теорем и др. Развивается так называемое эвристическое программирование, когда исследуют и моделируют правила обработки информации в мозге при тех или иных творческих процессах.

Анализ механизмов индивидуального развития и процессов управления в популяциях и сообществах, включающих хранение, переработку и передачу информации от особи к особи, — также сфера исследований К. б. На уровне биогеоценозов, включая и биосферу в целом, К. б. пытается использовать метод моделирования для целей оптимизации биосферы, в частности для определения путей наиболее рационального вмешательства человека в жизнь природы.

Вопросы эволюции с позиций К. б. были впервые рассмотрены И. И. Шмальгаузеном, который отметил иерархичность управления, выделил основные каналы связи между особями, популяцией и биоценозом, определил возможности потери информации и ее искажений и описал эволюционный процесс в терминах теории информации. С этих же позиций исследуются механизмы различных форм отбора.

Примером применения К. б. в прикладных целях может служить создание устройств для автоматического управления биологическими функциями (так называемое биопротезирование), автоматических устройств для оценки состояния человека во время трудовой или спортивной деятельности, при творческой работе, в субэкстремальных и экстремальных условиях.

Использование методов и средств кибернетики для сбора хранения и переработки информации получаемой в ходе биологических исследований позволяет вскрывать новые количественные и качественные закономерности изучаемых процессов и явлений.

Большую роль в деле развития К. б. в СССР сыграли конференции совещания и симпозиумы по биологическим аспектам кибернетики по биоэлектрическому управлению, нейрокибернетике. Вопросы К. б. освещаются в ряде советских и зарубежных журналов.

Лит.: Анохин П. К., Физиология и кибернетика, в кн.: Философские вопросы кибернетики, М., 1961; Биологические аспекты кибернетики. Сб. работ, М., 1962; Эшби У. Р., Конструкция мозга, пер. с англ., М., 1962; Джордж Ф., Мозг как вычислительная машина, пер. с англ., М., 1963; Винер Н., Кибернетика, или Управление и связь в животном и машине, пер. с англ., М.,1968; Бернштейн Н. А., Очерки по физиологии движений и физиологии активности, М., 1966; Анохин П. К. [и др.], Биологическая и медицинская кибернетика, в кн.: Кибернетику — на службу коммунизму, т.5, М., 1967; Брайнес C. Н., Свечинский В. Б., Проблемы нейрокибернетики и нейробионики, М., 1968; Шмальгаузен И. И., Кибернетические вопросы биологии, Новосибирск, 1968; Ларин В. В., Баевский Р. М., Геллер Е. С., Процессы управления в живом организме, в кн.: Философские вопросы биокибернетики, М., 1969; Аптер М., Кибернетика и развитие, пер. с англ., М., 1970; Hassenstein B., Biologische Kybernetik, Hdlb., 1970.

В. В. Парин, Е. С. Геллер.

Кибернетика медицинская

Кибернетика медицинская, научное направление, связанное с проникновением идей, методов и технических средств кибернетики в медицину. Развитие идей и методов кибернетики в медицине осуществляется в основном в направлениях создания диагностических систем для различных классов заболеваний с использованием универсальных или специализированных ЭВМ; создания автоматизированного электронного медицинского архива; разработки математических методов анализа данных обследования больного; разработки метода математического моделирования на ЭВМ деятельности различных функциональных систем; использования математических машин для оценки состояния больного. Об истории развития и теоретических основах К. м. подробнее см. Кибернетика биологическая.

Внутренняя организация диагностической системы состоит из медицинской памяти (аккумулированный медицинский опыт в данной группе заболеваний) и логического устройства, позволяющего сопоставить с существующим медицинским опытом симптомы, выявленные при обследовании больного, а также быстро произвести сложную статистическую обработку клинического материала в любом заданном направлении.

Метод математического моделирования на ЭВМ деятельности разных функциональных систем организма позволяет раскрыть многие важные стороны их деятельности. Для выявления ряда закономерностей взаимодействия изучаемых систем по соответствующим параметрам, характеризующим функцию той или иной системы организма (например, сердечно-сосудистой), составляют математические уравнения. Решение этих уравнений позволяет судить о закономерностях исследуемой системы.

Математические машины используются для быстрой оценки состояния больного во время большой и сложной операции и в послеоперационный период. При таких операциях контроль за состоянием важнейших функций оперируемого осуществляют при помощи различных электронных приборов и аппаратов многие специалисты (физиолог, биохимик, гематолог и др.). Усилия врачей и математиков, работающих в области К. м., направлены на создание кибернетической системы, позволяющей в течение нескольких секунд оценить, сопоставить и интегрировать показания многочисленных приборов и указать правильное решение о принятии необходимых мер для восстановления жизненно важных функций больного.

Дальнейшее развитие К. м. направлено на разработку средств, существенно помогающих врачу и увеличивающих его логические и творческие возможности.

Лит.: Вишневский А. А., Артоболевский И. И., Быховский М. Л., Принципы построения диагностических машин, "Вестник АМН СССР", 1964, № 2, с. 42; Ларин В. В., Баевский Р. М., Введение в медицинскую кибернетику, М. — Прага, 1966; Быховский М. Л. Вишневский А. А., Кибернетические системы в медицине, М., 1971 (библ.); Биологическая и медицинская кибернетика, М.,1971.

А. А. Вишневский, С. Ш. Харнас.

Кибернетика техническая

Кибернетика техническая, научное направление, связанное с применением единых для кибернетики идей и методов при изучении технических систем управления. К. т. — научная основа комплексной автоматизации производства, разработки и создания систем управления на транспорте, ирригационных и газораспределительных системах, на атомных электростанциях, космических кораблях и т.п. Проблема "человек — машина", охватывающая вопросы рационального распределения функций между человеком и автоматически действующими устройствами в сложных системах управления (в которых человек принимает непосредственное участие как обязательное звено системы), является одной из главных в К. т. Наибольшее объединение функций человека и автомата достигается в так называемых киборгах ("кибернетических организмах"), то есть устройствах с высокой степенью симбиоза в физических и интеллектуальных действиях человека и технических средств автоматики. Киборги, так же как и роботы-манипуляторы, находят все более широкое применение при управлении объектами в недоступных или опасных для жизни человека условиях. Участие человека в работе автоматизированных систем управления привело к тому, что, кроме физиологических особенностей человека-оператора, существенное значение стало приобретать его психологическое состояние. Так возникло новое направление научных исследований, теснейшим образом связанное с К. т., — инженерная психология, важнейшей задачей которой является разработка методов использования психофизиологических особенностей человека при проектировании и эксплуатации сложных человеко-машинных систем управления.

При решении многих задач (таких, например, как навигация судов и летательных аппаратов, создание измерительных и контрольных устройств, разработка читающих автоматов и др.) специалисты в области К. т. стремятся использовать применительно к технике управления пути и приемы, выработанные природой; это привело к формированию большого самостоятельного направления, пересекающегося с К. т., — бионики.

Одним из направлений К. т. является распознавание образов. Распознающие системы применяют не только при создании читающих автоматов, но и при распознавании и анализе ситуаций, характеризующих состояние технологических процессов или физических экспериментов, а также при разработке медицинских автоматических средств диагностики и пр. К К. т. относится и идентификация объектов управления, т. е. определение динамических характеристик управляемых объектов на основе наблюдения и измерения некоторых их параметров и внешних возмущающих воздействий. Разработка и исследование различных методов идентификации представляет собой самостоятельное направление в К. т. К К. т. можно отнести также и исследования в области теории прогнозирования и разработки автоматических прогнозирующих устройств.

Характерной особенностью развития К. т. в конце 1960—начале 70-х гг. является широкое использование вычислительной техники в технических системах управления и в том числе автоматизированных системах управления предприятием (АСУП). Создание таких систем — задача сложная и многогранная; ее научной базой служит К. т., системотехника, информации теория, кибернетика экономическая, причем часто невозможно указать грань между этими научными направлениями. К. т. проводит исследования и решает задачи, относящиеся главным образом к нижним уровням управления производством (агрегатом, технологическим процессом и цеховой системой), а системотехника делает упор на средние уровни управления (административно-организационное управление предприятием, комбинатом или отраслью), а также на автоматизацию процессов проектирования и автоматизацию сложных научно-экспериментальных работ (например, при геофизических и гидрофизических исследованиях и т.п.). Все уровни управления тесно взаимосвязаны. Поэтому к созданию автоматизированной системы управления подходят как к единой целостной проблеме, комплексно решая задачи проектирования, разработки, изготовления, испытания, наладки и эксплуатации. При этом принимают во внимание как чисто технические, так и административно-организационные, экономические, социальные, правовые и этические аспекты этой целостной проблемы. Создание АСУП требует большой предварительной организационной и технической подготовки. Организационная подготовка — это прежде всего алгоритмизация процессов и составление алгоритмов управления подсистемами и системой в целом. Техническая подготовка заключается в выборе стандартных или (при необходимости) разработки новых технических средств (вычислительных машин, устройств изображения информации, пультов управления и т.д.), необходимых для эффективного функционирования АСУП.

Вследствие большой насыщенности систем управления разнородными техническими средствами возросло значение автоматического контроля как средства повышения надежности функционирования систем. Решение этой задачи, так же как и общей задачи повышения эффективности АСУП, в значительной мере связано с предоставлением человеку-оператору необходимой обобщенной визуальной информации. Для этой цели созданы различные средства отображения информации (знаковые индикаторы, мнемосхемы, световые табло, установка промышленного телевидения и специальные экраны, действие которых основано на использовании оптоэлектроники, голографии и т.д.) с учётом психофизиологических особенностей человека, предоставляющие ему возможность активно участвовать в процессе управления.

В большинстве технических систем управления отсутствует априорная информация, необходимая для оптимального управления, и человек-оператор должен накапливать её в процессе эксплуатации системы. Поэтому изучавшиеся в теории автоматического управления различные адаптивные системы имеют не меньшее значение и при разработке АСУП. В этом проявляется преемственность и даже некоторое совпадение задач теории автоматического управления и К. т. Это же утверждение относится к исследованию динамических свойств АСУП (устойчивости, точности управления и т.д.), т. е. к проблематике, определяющей научное содержание как К. т., так и теории автоматического управления.

Наличие человека в системе управления потребовало решения многих новых задач, которые при изучении систем автоматического управления (САУ) не возникали. В частности, появилась необходимость изучить интеллектуальную деятельность человека в процессе управления (логическое описание его функционирования, методы описания целенаправленного поведения, процесса обучения и пр.) В связи с многообразием задач, возникающих при изучении человеко-машинных систем управления, потребовалось найти обобщающие методы исследования, с единой тоски зрения охватывающие многие из этих задач. Поэтому в 70-х гг. К. т. стала развиваться в направлении построения и изучения абстрактных моделей сложных систем управления.

Большое значение в К. т. приобретают методы решения задач устойчивости, оптимальности, распознавания образов, исследования конечных автоматов, а также экономико-математических задач, основная трудность которых заключается в наличии очень большого числа взаимодействующих элементов (подсистем), входящих в соответствующую сложную систему. Основные пути преодоления этих затруднений — методы декомпозиции и методы агрегатирования. Большое значение в К. т. имеет также проблема многих критериев, заключающаяся в выборе таких значений управляющих воздействий, при которых всякое оптимальное значение, найденное для каждой из подсистем, было бы оптимальным (или субоптимальным) и для системы в целом. Аналитические методы изучения сложных систем имеют большое значение для исследования реальных систем управления производством, транспортом и т.д., но пока их практическое применение невозможно из-за чрезмерной сложности задач, и более универсальными для детального изучения сложных технических систем управления являются (на 1972) методы моделирования. В отличие от традиционных методов моделирования — аналогового, цифрового или гибридного (цифро-аналогового), широко распространённых при исследовании систем автоматического управления, при моделировании систем "человек — машина" создаются специальные моделирующие комплексы и даже моделирующие центры. В их состав, помимо аналоговых и цифровых вычислительных машин, входят различные устройства отображения информации, специализированные пульты, средства связи и др., позволяющие создать

для человека-оператора условия функционирования, наиболее приближённые к реальным.

Лит.: Ивахненко А. Г., Техническая кибернетика, К., 1962; Теория автоматического регулирования, кн. 1 — 3, М., 1967 — 69; Техническая кибернетика в СССР, М., 1968; Кибернетика и вычислительная техника, в. 1— Сложные системы управления, К., 1969; Воронов А. А., Основы теории автоматического управления, ч. 3, М. — Л., 1970; Цянь Сюэ-сэнь, Техническая кибернетика, пер. с англ., М., 1956; Общая теория систем, пер. с англ. М., 1968; Исследования по обшей теории систем, М., 1969.

А. И. Кухтенко.

Кибернетика экономическая

Кибернетика экономическая, научное направление, занимающееся приложением идей и методов кибернетики к экономическим системам. В расширительном и не совсем точном смысле часто под К. э. понимают область науки, возникшую на стыке математики и кибернетики с экономикой, включая математическое программирование, исследование операций, экономико-математические модели, эконометрию) и математическую экономию. К. э. рассматривает экономику а также её структурные и функциональные звенья как системы, в которых протекают процессы регулирования и управления, реализуемые движением и преобразованием информации. Методы К. э. дают возможность стандартизировать и унифицировать эту информацию, рационализировать получение, передачу и обработку экономической информации, обосновать структуру и состав технических средств ее обработки. Именно такой подход определяет внутреннее единство и характер исследований в рамках К. э. Они служат, в частности, теоретической основой создания автоматизированных систем управления (АСУ) и систем обработки данных (СОД) в народном хозяйстве. В ряде стран соответствующие исследования ещё не выделены из проблематики системного анализа, исследования операций, науки управления (management science), например в США и Великобритании, или информатики, например, во Франции. К. э. пока находится в стадии становления. Впервые термин "К. э." появился в начале 1960-х гг. в трудах В. С. Немчинова, О. Ланге и X. Греневского (Польша), С. Вира (Великобритания). Они же наметили и основные направления развития этой новой науки, уделив особое внимание связи системного анализа экономики с теорией регулирования, логикой и информации теорией. Однако многие существенные положения К. э. были сформулированы значительно ранее: представление экономики как системы содержится в Экономической таблице Кенэ (1758); оно было развёрнуто и научно обосновано в трудах К. Маркса и В. И. Ленина; принципиальное значение для К. э. имеют теория и практика планирования и управления народным хозяйством СССР и др. социалистических стран, особенно разработка комплекса показателей плана и стимулов его реализации; анализ потребностей и содержания информации в народном хозяйстве проводился экономической статистикой. В 50-х и 60-х гг. более широко разрабатывались прикладные вопросы создания СОД: обследование потоков данных и их рационализация, кодирование, организация обработки данных, что обеспечило эффективное использование ЭВМ в СОД (до этого они применялись для разовых расчетов и не использовались в режиме управления). Создавались более или менее абстрактные схемы регулирования экономических систем как иллюстрации теории автоматического регулирования. Все эти первоначально весьма слабо связанные исследования постепенно складывались в проблематику К. э. Ее внутренняя общность вырисовывалась по мере перехода от сравнительно небольших СОД на предприятиях и фирмах к анализу и проектированию информационных систем отраслевого и народно-хозяйственного уровня. Здесь потоки информации и обработка данных уже не могли рассматриваться обособленно от процессов планирования и управления социалистической экономикой в целом или процессов регулирования в капиталистической экономике. Особенно острым стал вопрос об информационном обеспечении крупных комплексов экономико-математических моделей. В качестве одной из центральных возникла проблема совмещения моделей управляемых объектов и моделей процессов управления как основы проектирования АСУ. От этого зависят возможности оптимизации системы управления, сочетающей разработку эффективных и оптимальных планов, обеспечение их реализации с удовлетворением определённых требований к характеристикам управляющего органа.

К. э. развивается по трём основным направлениям, которые все более тесно увязываются друг с другом. Теория экономических систем и моделей разрабатывает: методологию системного анализа экономики и ее моделирования, отражения структуры и функционирования экономических систем в моделях; вопросы классификации и построения комплексов экономико-математических моделей; проблемы экономического регулирования, соотношения и взаимного согласования различных стимулов и воздействий в функционировании экономических систем; вопросы поведения людей и коллективов. При исследовании этих проблем К. э. прежде всего опирается на политическую экономию и общую теорию систем, а также на социологию и теорию регулирования, обобщает результаты разработки экономико-математических методов и моделей. Теория экономической информации рассматривает экономику как информационную систему. Она изучает: потоки информации, циркулирующие в народном хозяйстве как коммуникации между его элементами и подсистемами, характеристики информационных каналов и передаваемых по ним сообщений; экономические измерения и вообще знаковые системы в экономике, т. е. языки экономического управления, включая разработку комплексов хозяйственных показателей, правил их расчёта (эти вопросы выделяются в экономическую семиотику); процессы принятия решений и обработки данных в информационных системах народного хозяйства на всех его уровнях и вопросы наилучшей организации этих процессов. Здесь К. э. тесно соприкасается с теорией информации, исследованиями по определению полезности или ценности информации, семиотикой, теорией программирования, информатикой. Теория управляющих систем в экономике конкретизирует и сводит воедино исследования остальных разделов К. э. Она направлена на комплексное изучение и совершенствование системы управления народным хозяйством и отдельными хозяйственными объектами, а в конечном счете, — на их оптимальное функционирование. Особое внимание уделяется: проблемам планирования и руководства реализацией планов — методологии, технологии и организации этих функций управления, использованию комплексов экономико-математических моделей и других научных методов в практике управления; разработке внутренне согласованного комплекса экономических, административных, правовых и других стимулов и норм управления, построению организационных структур органов управления; изучению и учету человеческих факторов (социально-психологических и т.п.) в процессах хозяйственного управления, взаимодействию человека и машины в АСУ; проблемам проектирования и внедрения АСУ в целом. К. э. рассматривает АСУ не как "пристройку" к тем или иным органам управления для обработки данных, а как саму систему управления хозяйственным объектом, основанную на комплексном применении экономико-математических методов и моделей, современной информационно-вычислительной техники — с соответствующей технологией и организацией её работы. По этим направлениям в СССР ведутся исследования и прикладные разработки на всех уровнях управления народным хозяйством: от системы Госплана СССР и отраслевых АСУ до АСУ предприятий.

24-й съезд КПСС наметил создать в перспективе общегосударственную автоматизированную систему сбора и обработки информации. В 9-й пятилетке (1971—75) увеличивается ввод в действие АСУ предприятиями, организациями промышленности и сельского хозяйства, связи, торговли и транспорта.

Основные научно-исследовательские центры в области К. э.: Центральный экономико-математический институт АН СССР, институт экономики и организации промышленного производства Сибирского отделения АН СССР, институт кибернетики АН УССР, Научно-исследовательский экономический институт Госплана СССР, Вычислительный центр АН СССР и др.

Лит.: Немчинов В. С., Экономико-математические методы и модели, [2 изд.], М., 1965; Вир С., Кибернетика и управление производством, пер. с англ., 2 изд., М., 1965; Берг А. И., Черняк Ю. И., Информация и у правление, М., 1966; Ланге О., Введение в экономическую кибернетику, пер. с польск., М., 1968; Кобринский Н. Е., Основы экономической кибернетики, М., 1969; Маиминас Е. З., Процессы планирования в экономике: информационный аспект, 2 изд., М., 1971; Математика и кибернетика в экономике. Словарь-справочник, М., 1971; Глушков В. М., Введение в АСУ, К., 1972; Greniewski Н., Cybernetuka niematematyczna, Warsz., 1969.

Е. З. Майминас.

Кибернетики институт

Кибернетики институт Академии наук УССР, научно-исследовательское учреждение в г. Киеве. Институт основан в 1962 на базе вычислительного центра АН УССР, созданного в 1957. Проводит исследования в области теоретической, экономической, биологической, технической кибернетики, системотехники, вычислительной техники и вычислительной математики. В институте разработан и внедрён в промышленное производство ряд электронных цифровых, аналоговых и гибридных машин, созданы типовые автоматизированные системы управления производством, системы проектирования сложных технических объектов. Издаёт журналы "Кибернетика" (с 1965) и "Автоматика" (с 1956). Награжден орденом Ленина (1969).

Киберонская экспедиция

Киберонская экспедиция (1795), один из эпизодов периода Вандейских войн. Английское правительство, с целью поднять новое роялистское восстание против республиканской Франции, организовало 27 июня высадку десанта эмигрантов-контрреволюционеров (снаряженного на английские средства) на Киберонском полуострове (Quiberon, Бретань). К десанту, возглавлявшемуся французским роялистом графом Ж. Пюизе, присоединилось несколько тысяч шуанов под командованием Ж. Кадудаля. К. э. окончилась полным провалом: 22 июля 1795 роялисты были разгромлены войсками республиканского генерала Л. Гоша.

Кибитка

Кибитка (от тюрк. кибит, кибет — крытая телега, лавка, магазинчик), крытая повозка. Русское название переносного жилища кочевых народов Средней и Центральной Азии (см. Юрта). В среднеазиатских республиках К. часто называют небольшие дома старого типа — глинобитные или из сырцового кирпича.