Кибернетика в руководстве

From Wikipedia, the free encyclopedia

Management cybernetics is concerned with the application of cybernetics to management and organizations. «Management cybernetics» was first introduced by Stafford Beer in the late 1950s^[1] and introduces the various mechanisms of self-regulation applied by and to organizational settings, as seen through a cybernetics perspective. Beer developed the theory through a combination of practical applications and a series of influential books. The practical applications involved steel production, publishing and operations research in a large variety of different industries. Some consider that the full flowering of management cybernetics is represented in Beer’s books.^[2] However, learning continues (see below).

Research into operations[edit]

As practiced by Beer, research into operations involved multidisciplinary teams seeking practical assistance for difficult managerial issues.^[3] It often involved the development of models borrowed from basic sciences and put into an isomorphic relationships with an organizational situation. Beer initially called this «operations research» (OR) but, along with Russell Ackoff, became increasingly disenchanted with that term as the field transitioned into one in which a predefined set of mathematical tools was applied to well-formulated problems.^{[citation needed]} Beer’s critique of traditional OR, in part, was that it became a matter of experts in mathematics looking for situations that could be conformed to their methods. Beer insisted that what was needed for effective research into operations was to first understand the key dynamics within the situation and only then to select the theory or methods that would allow one to understand that situation in detail. Beer’s «Decision and Control», especially chapter six, discusses the methodology in some detail.

Viable system model (VSM)[edit]

Viable means capable of independent existence and implies both maintaining internal stability and adaptation to a changing environment. «Internal stability» and «adaptation» can be in conflict, particularly if the relevant environment is changing rapidly, so the viable system model (VSM) is about maintaining a balance between the two such that the system is able to survive.^[4]

The VSM is a model of the structures and functions that are both necessary and sufficient for the long-term survival of a system in a changing environment. Allenna Leonard, Beer’s longtime partner, suggested that the most useful way to think about the VSM is as a language. The VSM is a language of viability. The VSM is a language for diagnosing organizations and managerial teams in terms of their viability or lack thereof. The VSM is also a language for designing organizations and managerial teams that will be viable.

Syntegration[edit]

One of the great difficulties in managing the modern large organization is that many of the issues are far too complex for even small groups. The critical knowledge is often dispersed among a substantial number of people. Organizations are often faced with choosing between 1) very costly and time-consuming meetings of large groups or 2) making bad decisions based on an inadequate grasp of the relevant factors. Integration is a group method designed to solve this conundrum.

Integration melds a number of cybernetic principles with Buckminster Fuller’s ideas on tensegrity. The initial «team syntegrity» format involved 30 people divided into 12 overlapping teams to deal with some broad and initially ill-defined issues. The teams and roles within the teams are arranged to achieve the mathematically optimum degree of resonance of information throughout the entire group. In practice, integration achieves a remarkable degree of shared understanding of the initial issue. In integrations intended to develop a plan of action, the implementation phase is usually very quick and effective, probably because of the shared understanding developed among the participants.^{[citation needed]}

Learning and development[edit]

The literature on management cybernetics is extensive. The Cybernetics Society supports learning and its journal and its archives and journal Kybernetes contain related material. The American Society for Cybernetics offer suggested reading and materials. Beer wrote many papers and about six key books. Others have contributed perhaps an equal amount. Barry Clemson, at Beer’s urging,^{[citation needed]} wrote an introduction to management and organizational cybernetics.^[5] Patrick Hoverstadt wrote an introduction using real-life examples.^[6] J.D. Espejo and Reyes describe the management of complexity using VSM from a systemic theory perspective.^[7] Stewart described the ternary analysis of work and working organisations based on a cybernetic three-fold ontology of action and systems formation.^[8] Fredmund Malik wrote an extensive series of books applying management cybernetics to business strategy, governance, and financial control, relating it also to Peter Drucker (whose management by objectives was influenced by Russell Ackoff and the Macy Conferences^[9]).^[10] Angus Jenkinson related cybernetics to identity, Service-dominant logic, Goethean science of metamorphosis, and imparity in ternary theory^[11] in describing the cybernetics of organisation structure.^[12]

Organizational cybernetics[edit]

Organizational cybernetics (OC) is sometimes distinguished from management cybernetics.^{[clarification needed][citation needed]} Both use many of the same terms and draw on some of the same source but are said to interpret them according to slightly different philosophies of systems thinking.

Organizational cybernetics studies organizational design, and the regulation and self-regulation of organizations from a systems theory perspective also drawing on Beer and cybernetics, but also takes the social dimension into consideration. Extending the principles of autonomous agency theory (AAT), cultural agency theory (CAT) has been formulated for the generation of higher cybernetic orders.^[13]

Researchers in economics, public administration and political science focus on the changes in institutions, organisation and mechanisms of social steering at various levels (sub-national, national, European, international) and in different sectors (including the private, semi-private and public sectors; the latter sector is emphasised).^[14][15]

There is also an extensive related field also growing out of General systems theory and cybernetics via Autopoiesis, the biological theory of Humberto Maturana and Francisco Varela influencing Niklas Luhmann, and research by complexity and systems theory scholars. In this context, the term autopoiesis could be likened to the principle of reproducibility in organizational outcomes.^[16]

See also[edit]

References[edit]

Further reading[edit]

• Cwarel Isaf Institute (2002), Methods and Models, Retrieved 26 October 2021 from https://www.kybernetik.ch/en/fs_methmod.html
• Stafford Beer (1959), Cybernetics and Management, English University Press. 214pp.
• Stafford Beer (1966), Decision and Control: The Meaning of Operational Research and Management Cybernetics, 568 pages.
• Stafford Beer (1972), Brain of the Firm: A Development in Management Cybernetics, Herder and Herder.
• Stafford Beer (1979), The Heart of Enterprise, John Wiley, London and New York.
• Stafford Beer (1985), Diagnosing the System for Organizations, John Wiley, ISBN 0471906751
• Richard F. Ericson (1969). Organizational cybernetics and human values. Program of Policy Studies in Science and Technology. Monograph. George Washington University. https://files.eric.ed.gov/fulltext/ED065266.pdf
• Raul Espejo (2006), «What is systemic thinking?», in: System Dynamics Review, Vol 10, Issue 2-3, pp 199–212.
• Michael C. Jackson (1991), Systems Methodology for the Management Sciences.
• Michael C. Jackson (2000), Systems Approaches to Management, 465 p.
• Richard F. Ericson (1969). Organizational cybernetics and human values. Program of Policy Studies in Science and Technology. Monograph. George Washington University.
• Francis Heylighen (2001), «Cybernetics and Second-Order Cybernetics» in: R.A. Meyers (ed.), Encyclopedia of Physical Science & Technology (3rd ed.), (Academic Press, New York.
• George E. Lasker and Aleksander Zgrzywa, (Eds.) (2003), Information Systems Research and Management Cybernetics, 65 p.
• A. Leonard (2002), «Stafford Beer: The Father of Management Cybernetics», in: Cybernetics & Human Knowing, Volume 9, Numbers 3-4, 2002, pp. 133–136(4).
• P.N. Rastogi (1979), Introduction to Social and Management Cybernetics, New Delhi: Affiliated East West Press.
• Lars Skyttner (2001), «Multiple perspectives of management cybernetics», in: General Systems Theory: Ideas & Applications, p. 327-336.
• Stuart A. Umpleby & Eric B. Dent (1999), «The origins and purposes of several traditions in systems theory and cybernetics», in: Cybernetics & Systems, Taylor & Francis
• Wolfgang Winter & Manuela Thurm (2005), «Second-order cybernetics! In systemic management thinking?», in: Kybernetes, Vol 34 Issue: 3/4 pp. 419–426.

External links[edit]

• The Cybernetics Society
• International Federation for Systems Research
• Web Dictionary of Cybernetics and Systems

Применение кибернетики в управлении и организации

Управленческая кибернетика — это приложение кибернетики к менеджменту и организациям. «Управленческая кибернетика» была впервые представлена ​​Стаффордом Биром в конце 1950-х годов. Бир разработал теорию, сочетая практические приложения и серию влиятельных книг. Практические приложения включали производство стали, публикации и производственные исследования в большом количестве различных отраслей. Некоторые считают, что полный расцвет кибернетики управления отражен в книгах Бера. Однако обучение продолжается (см. Ниже).

Содержание

• 1 Исследование операций
• 2 Модель жизнеспособной системы (VSM)
• 3 Синтеграция
• 4 Обучение и развитие
• 5 Организационная кибернетика
• 6 См. Также
• 7 Ссылки
• 8 Дополнительная литература
• 9 Внешние ссылки

Исследование операций

В соответствии с практикой Beer, в исследованиях операций участвовали многопрофильные группы, которым требовалась практическая помощь в решении сложных управленческих вопросов. Это часто связано с разработкой моделей, заимствованных из фундаментальных наук и помещенных в изоморфную связь с организационной ситуацией. Бир первоначально называл это «исследование операций » (ИЛИ), но, вместе с Расселом Акоффом, он все больше разочаровывался в этом термине, поскольку область перешла в область, в которой предопределенный набор математических инструментов был применен к хорошо сформулированным задачам. Критика Бэром традиционного OR, в частности, заключалась в том, что это стало делом экспертов по математике, ищущих ситуации, которые можно было бы согласовать с их методами. Бир настаивал на том, что для эффективного исследования операций необходимо сначала понять ключевую динамику ситуации и только затем выбрать теорию или методы, которые позволят понять эту ситуацию в деталях. В «Решении и контроле» Бера, особенно в шестой главе, методология обсуждается довольно подробно.

Модель жизнеспособной системы (VSM)

Жизнеспособная означает способность к независимому существованию и подразумевает как поддержание внутренней стабильности, так и адаптацию к изменяющейся среде. «Внутренняя стабильность» и «адаптация» могут вступать в противоречие, особенно если соответствующая среда быстро меняется, поэтому модель жизнеспособной системы (VSM) предназначена для поддержания баланса между ними, чтобы система могла чтобы выжить.

VSM — это модель структур и функций, которые необходимы и достаточны для долгосрочного выживания системы в изменяющейся среде. Алленна Леонард, давний партнер Бера, предположила, что наиболее полезный способ думать о VSM — это язык. VSM — это язык жизнеспособности. VSM — это язык для диагностики организаций и управленческих команд с точки зрения их жизнеспособности или отсутствия таковой. VSM также является языком для проектирования организаций и управленческих команд, которые будут жизнеспособными.

Синтеграция

Одна из самых больших трудностей в управлении современной крупной организацией заключается в том, что многие проблемы слишком сложны даже для небольших групп. Критические знания часто рассредоточены среди значительного числа людей. Организации часто сталкиваются с выбором между 1) очень дорогостоящими и отнимающими много времени собраниями больших групп или 2) принятием неверных решений на основе неадекватного понимания соответствующих факторов. Синтеграция — это групповой метод, разработанный для решения этой головоломки.

Syntegration объединяет ряд кибернетических принципов с идеями Бакминстера Фуллера о тенсегрити. В исходном формате «команда syntegrity » участвовало 30 человек, разделенных на 12 частично совпадающих команд, чтобы разобраться с какой-то широкой и изначально плохо определенной проблемой. Команды и роли в командах организованы таким образом, чтобы достичь математически оптимальной степени резонанса информации во всей группе. На практике синтеграция позволяет достичь значительной степени общего понимания исходной проблемы. В объединениях, предназначенных для разработки плана действий, этап реализации обычно проходит очень быстро и эффективно, вероятно, из-за общего понимания, достигнутого участниками.

Обучение и развитие

Литература по кибернетике управления обширна. Кибернетическое общество поддерживает обучение, и его журнал, его архивы и журнал Kybernetes содержат соответствующие материалы. Американское общество кибернетики предлагает рекомендуемые книги и материалы. Бир написал много статей и около шести ключевых книг. Другие внесли, возможно, такую ​​же сумму. по настоянию Бера написал введение в управленческую и организационную кибернетику. Патрик Ховерштадт написал введение, используя примеры из реальной жизни. Дж. Д. Эспехо и Рейес описывают управление сложностью с помощью VSM с точки зрения системной теории. Стюарт описал троичный анализ работы и рабочих организаций, основанный на кибернетической тройной онтологии действий и формирования систем. Фредмунд Малик написал обширную серию книг о применении управленческой кибернетики к бизнес-стратегии, корпоративному управлению и финансовому контролю, относя ее также к Питеру Друкеру (чье управление целями находилось под влиянием Рассел Акофф и Macy Conferences ). Ангус Дженкинсон связал кибернетику с идентичностью, доминантной логикой, наукой Гете метаморфозами и неоднозначностью тернарной теории в описании кибернетики организационной структуры

Организационная кибернетика

Организационная кибернетика (OC) иногда отличается от кибернетики управления. Оба используют одни и те же термины и опираются на один и тот же источник, но, как говорят, интерпретируют их в соответствии с несколько разными философиями системного мышления.

Организационная кибернетика изучает организационный дизайн, а также регулирование и саморегулирование организаций с точки зрения теории систем, также опираясь на Пиво и кибернетику, но также принимает во внимание социальный аспект. Расширяя принципы теории автономных агентств (AAT), теория культурных агентств (CAT) была сформулирована для создания более высоких кибернетических порядков.

Исследователи в области экономики, государственного управления и политологии. об изменениях в учреждениях, организации и механизмах социального управления на различных уровнях (субнациональном, национальном, европейском, международном) и в различных секторах (включая частный, получастный и государственный секторы; особое внимание уделяется последнему сектору).

Существует также обширная смежная область, также развивающаяся из Общая теория систем и кибернетика через Автопоэзис, биологическая теория Умберто Матурана и Франсиско Варела, оказавший влияние на Никласа Луманна, и исследования ученых сложности и теории систем.

См. Также

• Теория автономного агентства
• Грегори Бейтсон
• Правительство по алгоритму
• Institut für Unternehmenskybernetik
• Новая кибернетика
• Теория жизнеспособных систем
• Уоррен Маккалок

Ссылки

Дополнительная литература

• Cwarel Isaf Institute (2002), Методы и модели, получено 26 июля 2007 г. с сайта http://www.stafford-beer.com/en/fs_methmod.html
• Стаффорд Бир (1959), Кибернетика и менеджмент, English University Press. 214pp.
• Stafford Beer (1966), Decision and Control: The Meaning of Operational Research and Management Cybernetics, 568 pages.
• Stafford Beer (1972), Мозг фирмы: Развитие в Управленческая кибернетика, Гердер и Гердер.
• Stafford Beer (1979), The Heart of Enterprise, John Wiley, London and New York.
• Stafford Beer (1985), Диагностика системы для организаций, Джон Вили, ISBN 0471906751
• Рауль Эспехо (2006), «Что такое системное мышление?», В: System Dynamics Review, Vol 10, Issue 2-3, pp 199 –212.
• Майкл К. Джексон (1991), Системная методология для наук об управлении.
• Майкл К. Джексон (2000), Системные подходы к менеджменту, 465 стр.
• Ричард Ф. Эриксон (1969). Организационная кибернетика и человеческие ценности. Программа политических исследований в области науки и технологий. Монография. Университет Джорджа Вашингтона.
• Фрэнсис Хейлиген (2001), «Кибернетика и кибернетика второго порядка» в: R.A. Мейерс (редактор), Энциклопедия физических наук и технологий (3-е изд.), (Academic Press, New York.
• Джордж Э. Ласкер и Александр Згжива, (ред.) (2003), Information Systems Research и кибернетика управления, 65 стр.
• А. Леонард (2002), «Стаффорд Бир: Отец кибернетики управления», в: Кибернетика и человеческое знание, Том 9, номера 3-4, 2002, стр. 133–136 (4).
• П.Н. Растоги (1979), Введение в социальную и управленческую кибернетику, Нью-Дели: Affiliated East West Press.
• Ларс Скайттнер (2001), «Множественные перспективы кибернетика управления », в: Общая теория систем: идеи и приложения, стр. 327-336.
• Стюарт А. Амплби и Эрик Б. Дент (1999), « Истоки и цели нескольких традиций. в области теории систем и кибернетики », в: Cybernetics Systems, Taylor Francis
• Wolfgang Winter Manuela Thurm (2005),« Кибернетика второго порядка! В системном управленческом мышлении? », в: Kybernetes, Vol 34 Issue: 3/4 с. 419–426.

Внешняя ссылка s

• The Cybernetics Society
• Интернет-словарь кибернетики и систем

Признаки кибернетического управления

Для того, чтобы выяснить сущность менеджмента и рассмотреть проблем его эффективности важно установить связь между теорией управления и кибернетикой.

Понятие «кибернетика» появилось в Древней Греции: его произнес Платон, что означало «кормчий» — от греческого слова «кибернус». В ХХ веке новое в это понятие вложил математик Н. Винер, который определил кибернетику как науку об управлении сложными динамическими системами и процессами.

Появление кибернетики как науки об общих закономерностях в управленческих процессах, которые осуществляются в живых существах, комплексах и машинах, позволило показать, что во всех организованных системах процесс управления сходен. Это объясняется тем, что процесс управления – это информационный процесс.

Что такое кибернетика?

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.

27.3.1. Кибернетика как общая теория управления

Кибернетика как общая теория
управления возникла в 1948 г., когда
вышла в свет книга американского ученого
Н. Винера «Кибернетика,
или управление и связь в животном мире
и машине». Н. Винер
в своей книге первоначально определил
кибернетику как науку об
управлении и связи в животном и машине.
Позднее, когда им были написаны
книги «Кибернетика и общество», «Творец
и робот», это определение
было распространено на управление в
любых системах, в
том числе в экономических, предпринимательских.

Кибернетика – наука об общих
законах управления в природе, обществе,
живых организмах и машинах, изучающая
информационные процессы, связанные с
управлением динамических систем.
Объектом
изучения кибернетики
являются динамические системы. Предметом –
информационные процессы, связанные с
управлением ими.

Существенный
вклад
в
научную теорию, впоследствии названную
кибернетикой, внес русский
ученый А.А. Богданов, впервые
сформулировавший и проанализировавший
одно из ключевых понятий кибернетики –
обратную связь. В своем фундаментальном
труде об организационной
науке (тектологии) еще в 1913 г. А. Богданов
на многочисленных примерах
из природы и деятельности человека
описал схему обратной связи, которую
он называет «регулирующий отбор или
подбор».

Кибернетика
изучает системы, как множество элементов,
соединенных между собой цепью
причинно-следственной зависимости.
Такое соединение между
элементами носит название «связь».
Поэтому кибернетику
можно определить еще и как науку о
функционировании
систем взаимосвязанных (сопряженных)
действий. Производственно-коммерческая
деятельность также является системой
такого типа.

В основе
кибернетического подхода лежит идея
возможности
развить общий подход к рассмотрению
процессов управления в системах различной
природы, что позволило предложить
эффективный
аппарат для количественного описания
процессов, для решения сложных задач
управления, основанных на
методах прикладной математики.

Согласно
кибернетике, первым
и
основным элементом
всякой динамической системы выступает
процесс
(process),
в котором преобразуются потоки
ресурсов.

Вторым
элементом
кибернетической модели является
вход
(input).
Он как раз и представляет собой поток
потребляемых в процессе ресурсов.
Например, для организационно-технологической
части экономической системы — это
оборудование, рабочая сила, сырье и
т.д., для информационной –
входная информация, технические средства
для ее
обработки и др.

Третий
элемент
кибернетической модели– выход
(output).
Это результат самого преобразования
входов, т.е.
поток созданных
или отработанных ресурсов. В экономических
системах
выходами могут быть готовая продукция,
отходы производства,
высвобождаемое оборудование, выходная
информация
и т. д. Совокупность связей между
элементами системы обеспечивает
совместное функционирование потоков
между элементами
(звеньями) одной системы или между
системами. Если
связь осуществляет передачу выходного
воздействия одного
элемента на вход какого-либо последующего
элемента той же
системы, то она носит название прямой
связи.

Четвертый элемент
кибернетической модели — обратная
связь (feedback).
Это связь между выходом какого-либо
элемента
и входом предшествующего ему в той же
системе элемента.
Она представляет
процесс
и выполняет целый ряд операций по
корректированию элементов системы.
Принцип
обратной
связи лежит в основе управления
деятельностью любой
организационной системы, он характеризует
способность системы воспринимать и
использовать
информацию о результатах собственной
деятельности для
достижения цели оптимальным образом и
в кратчайшие
сроки. Учет выпущенной цехом продукции
и израсходованного
сырья, регулирование ценами спроса на
продукцию,
материальное стимулирование, использование
тарифов для
привлечения грузов на транспорт– это
разные формы обратных
связей в экономических кибернетических
системах.

Пятый
и последний элемент кибернетической
модели –
ограничения
(restrictions),
которые
состоят из целей системы и так называемых
принуждающих
связей. Для производственно-коммерческих
систем одной
из целей является выпуск продукции
заданных номенклатуры,
объема и качества, себестоимости; для
информационной части
системы — получение требуемой информации.
В качестве принуждающих
связей в этих случаях могут выступать
различные лимиты ресурсов, метод
переработки информации, технические
характеристики средств для его реализации
и т. д.

Основные особенности кибернетики как
научной области состоят в следующем:

1. кибернетика
   способствовала формированию информационной
   концепции представления систем.

2. кибернетика рассматривает системы
   только в динамике.

3. кибернетика
   практикует вероятностные методы
   исследования
   поведения сложных систем.

4. в
   кибернетике применяется метод
   исследования систем с
   использованием понятия «черный ящик»,
   под которым понимается
   система, в которой исследователю
   доступна лишь входная
   и выходная информация этой системы, а
   внутреннее устройство
   может быть и не известно.
   Их поведение изучается путем выявления
   логических и статистических
   связей, существующих между вводимой и
   выводимой информацией;

5. очень важным методом
   кибернетики является моделирование.

Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]

• #
• #
• #
• #
• #
• #
• #
• #
• #
• #
• #