Обучение систем

Т

Рис. 45. Чтобы быть полезными, вычислительные маши­ны, подобно любому другому техническому средству, .юлжны иметь размеры, удовлетворяющие возможно­стям потребителя.

еперь давайте возвратимся к основной нити доказательств, чтобы попытаться понять последнюю и важную мысль. Несомненно мы были правы, когда думали о жизнедеятельных регуляторах для отыскания прежде всего стабильности. В конце концов, нестабиль­ный организм должен, по всей вероятности, погибнуть или же ве­сти себя, как безумный. Однако не делаем ли мы вид, что посту­паем добровольно, оставаясь ради безопасности на том же самом месте. Что нам удалось достигнуть благодаря прогрессу, если любое отклонение от «сглаженного» режима работы приводит к не­обходимости проведения повторного исследования?

Ответ на этот вопрос может быть получен непосредственно из теории кибернетики, из исследования живых систем. Мы . долж­ны думать о таких системах (о наших детях, например, если не о себе самих) с тем, чтобы пытаться улучшить их функционирование на базе накопленного опыта, т. е. можно сказать, что мы надеемся их обучить. Если условия, в которых система существует, будут подвержены воздействию радикальных изменений, то можно надея­ться, что система должна приспособиться (адаптироваться) к своему новому окружению. Наконец, по истечении определенного времени мы обычно находим, что система растет и развивается. Обучение и адаптация, рост и эволюция - все это присутствуем фактически в неявном виде в концепции выживания, даже если в качестве предварительного условия будет названа статическая сверхстабильность.

Фактически не представляет особого труда увидеть, каким об­разом жизнедеятельные регуляторы действуют в системах, в кото­рых они должны осуществлять обучение скрытым образом. Чисто интуитивное определение обучения должно говорить, что время, необходимое на обеспечение устойчивого реагирования в ответ на воздействие некоего возбудителя, при повторном воздействии возбудителя сокращается. Теперь мы знаем, что определенная совокупность обстоятельств может при­вести к возникновению возму­щения в гомеостатической системе, в результате чего соот­ветствующая точка, характери­зующая состояние этой систе­мы, перескакивает на новую траекторию. Нам также извест­но, что функционирование гомеостата в колебательном ре­жиме не прекратится до тех пор, пока это ненормальное по­ведение не будет восстановле­но до нужной нормы. Учиты­вая тот факт, что работа под­системы протекает в действи­тельности под воздействием множества взаимодействующих факторов, которые включают личные качества большого ко­личества участвующих в ней людей, неудивительно обнару­жить, что путь восстановления статус-кво, определенный са­мой траекторией, облегчается по истечении определенного времени. Другими словами, каждый находит, что следует делать. Отдельные лица обучаются наверняка и, что гораздо более важно, обучается также вся система в целом.

В случае какого-либо изменения в окружающей среде, в соот­ветствии с требованиями адаптации в системе должен осуществ­ляться фактически специальный вид обучения, а это предполагает некоторую реорганизацию самой системы. Тем не менее, конечно, основной гомеостатический механизм полностью приспособлен к разрешению этой проблемы. Для того чтобы действовать подобным образом, необходимо ввести новые совокупности предпочтительных состояний и посмотреть, каким образом новая информация реги­стрируется и возвращается обратно, не изученная при первоначаль­ном объяснении.

М

Рис.46. Каждое предприятие имеет внутренний критерий-максимиза­цию дохода, которому оно следует под, воздействием обратной связи, идущей от рынка. Обычно пробле­ма заключается в том, что обрат­ная связь с рынком не позволяет воспользоваться путем, который достигает вершины «холма» доходов.

ожно заменить простой кружок, который определяет сово­купность предпочтительных состояний, некоей разновидностью кон­турной карты с нанесенными на ней концентрическими окружно­стями. Тем самым наша блок-схема как бы приобретает третье измерение, используя которое соответствующие состояния подсистем регистрируются по шкале «весов», обозначающей выигрыш. Тогда выигрыш будет характеризовать собой функцию системы не только попадать на траекторию, вводя при этом точку в кружок, но и «влезать на холм» в кружке тоже. Эта концепция позволяет внедрить хорошо известный метод операционного исследования в , теорию кибернетики и не представляет для ученого никаких затруднений.

Следовательно, вся теория жизнедеятельных регуляторов может быть принята в такой мере, насколько это нам необходимо. Уже доказывается ее чрезвычайная полезность для практики. Тем не менее, заслуживало бы внимания следующее высказывание: «В данном случае мы имеем дело с научным методом ведения исследований в особенно трудной области человеческой деятельности, а именно в области выработки решений на уровне рекомендаций (в этих рекомендациях часто содержатся ценные суждения)». Мы не имеем дела с методом, применив который каждый мог бы сказать «Мы воспользовались данным методом, и все расходы были компенсированы в течение года». Цель административной кибернетика несколько отличается от цели операционного исследования. Кибернетик пытается отыскать лучшие структуры управления деятельностью предприятия. Когда у него это получается, то нет никаких сомнений в том, что предприятие находится в, выигрыше.

Глава седьмая