サイバネティクスとは

サイバネティクス — 機械、生物、およびそれらの関連における制御プロセスと情報の伝達に関する一般法則の科学。サイバネティクスは理論的基盤です プロセスの自動化.

サイバネティクスの基本原理は、1948 年にアメリカの科学者ノーバート ウィーナーによって著書『サイバネティクス、または機械と生物における制御と通信』の中で定式化されました。

サイバネティクスの出現は、一方では複雑な自動制御装置の作成という問題を提起した実践の必要性によって条件付けられ、他方では、さまざまな物理分野における制御プロセスを研究する科学分野の発展によって条件付けられています。これらのプロセスの一般理論の作成の準備として。

このような科学には、自動制御および追跡システムの理論、電子プログラムされたコンピューターの理論、メッセージ送信の統計理論、ゲームおよび最適解の理論などのほか、制御プロセスを研究する生物学の複合体が含まれます。生きた自然の中で（リフレクソロジー、遺伝学など）。

特定の制御プロセスを扱うこれらの科学とは異なり、サイバネティクスは、物理的性質に関係なく、すべての制御プロセスの一般性を研究し、これらのプロセスの統一理論の構築を課題とします。

すべての管理プロセスには次のような特徴があります。

• 指導機関と管理機関（執行機関）からなる組織システムの存在。

• この組織化されたシステムと外部環境との相互作用。これはランダムまたは系統的な撹乱の原因となります。

• 情報の送受信に基づく制御の実施。

• 目標と管理アルゴリズムの存在。

生きた自然における目標指向制御システムの自然因果的出現の問題を研究することは、サイバネティクスの重要な課題であり、これにより生きた自然における因果関係と合目的性の関係をより深く理解できるようになります。

サイバネティクスのタスクには、情報を認識し処理する能力の観点から、制御システムの構造と動作のさまざまな物理原理の系統的な比較研究も含まれます。

サイバネティクスは、その手法により、さまざまな数学的装置を広く使用する科学であり、さまざまな管理プロセスの研究における比較アプローチでもあります。

サイバネティクスの主な部門は次のように区別できます。

• 情報理論。

• 制御方法の理論（プログラミング）。

• 制御システム理論。

情報理論は、情報を認識、変換、伝達する方法を研究します。情報は信号、つまり特定のパラメータが送信された情報と明確に一致する物理プロセスを使用して送信されます。このような対応関係を確立することをコーディングと呼びます。

情報理論の中心的な概念は、メッセージの受信前後でメッセージに含まれる、何らかのイベントを予期した不確実性の程度の変化として定義される情報量の尺度です。この測定により、物理学でエネルギー量や物質量を測定するのと同じように、メッセージ内の情報量を測定できます。受信者にとって送信された情報の意味や価値は考慮されません。

プログラミング理論は、管理のために情報を処理および使用する方法の研究と開発を扱います。一般に、制御システムの動作のプログラミングには次のものが含まれます。

• 解決策を見つけるためのアルゴリズムを定義する。

• プログラムを特定のシステムで受け入れられるコードにコンパイルすること。

解決策を見つけることは、与えられた入力情報を対応する出力情報 (制御コマンド) に処理することに集約され、これにより、設定された目標の達成が保証されます。これは、アルゴリズムの形で提示される何らかの数学的手法に基づいて実行されます。最も先進的なのは、線形計画法や動的計画法などの最適解を決定するための数学的手法と、ゲーム理論における統計的解法を開発するための手法です。

サイバネティクスで使用されるアルゴリズム理論は、条件付き数学スキームの形式で情報処理プロセスを記述する正式な方法、つまりアルゴリズムを研究します...ここでの主な場所は、さまざまなクラスのプロセスのアルゴリズムを構築する問題と、同一の（同等の）プロセスの問題によって占められています。アルゴリズムの変換。

プログラミング理論の主な課題は、電子的にプログラムされた機械の情報処理プロセスを自動化する方法を開発することです。ここでの主な役割は、プログラミングの自動化に関する質問、つまり、これらのマシンの助けを借りてマシンのさまざまな問題を解決するプログラムのコンパイルに関する質問です。

さまざまな自然および人工的に組織されたシステムにおける情報処理プロセスの比較分析の観点から、サイバネティクスは次の主要なプロセス クラスを区別します。

• 生物の思考と反射活動。

• 生物種の進化の過程における遺伝情報の変化。

• 自動システムにおける情報処理。

• 経済および行政システムにおける情報処理。

• 科学の発展過程における情報処理。

これらのプロセスの一般法則を解明することは、サイバネティクスの主要なタスクの 1 つです。

制御システムの理論では、そのようなシステムの構造と構築原理、および制御システムや外部環境との関係を研究します。一般に、制御システムとは、目的を持った情報処理を実行する任意の物理的オブジェクト (動物の神経系、飛行機の動きを制御する自動システムなど) と呼ぶことができます。

自動制御理論 (TAU) - 自動制御システムで行われる情報プロセスを主題とする科学分野。 TAU は、さまざまな物理実装を備えた自動システムに固有の一般的な動作パターンを明らかにし、これらのパターンに基づいて高品質の制御システムを構築するための原則を開発します。

サイバネティクスは、実際のシステムの対応するクラスの情報特性を保存する数学的スキーム (モデル) の形で提示される抽象的な制御システムを研究します。サイバネティクス内では、特別な数学的分野であるオートマトン理論が生まれました。オートマトン理論では、多数の要素を含み、ニューラル ネットワークの動作をシミュレートする特別な種類の離散情報処理システムを研究します。

理論的かつ実践的に非常に重要なのは、思考のメカニズムと脳の構造のこの基礎を解明することです。これにより、エネルギーの消費はごくわずかで、非常に高いエネルギー消費で、小さな体積の器官で膨大な量の情報を知覚し、処理する可能性が得られます。信頼性。

サイバネティクスでは、ビル制御システムの 2 つの一般原則、フィードバックとマルチレベル (階層) 制御を特定しています。フィードバックの原理により、制御システムはすべての制御対象体の実際の状態と外部環境の実際の影響を常に報告できます。マルチレベル制御方式により、制御システムの経済性と安定性が保証されます。

サイバネティクスとプロセスオートメーション

自己調整および自己学習システムの原理を使用した完全自動化により、最も収益性の高い制御モードを実現できます。これは複雑な産業にとって特に重要です。このような自動化に必要な前提条件は、特定の生産プロセスに対して詳細な数学的記述 (数学モデル) が利用可能であることです。数学的記述は、その動作のためのプログラムの形式でプロセスを制御するコンピュータに入力されます。

この機械は、さまざまな測定装置やセンサーからプロセスの経過に関する情報を受け取り、利用可能なプロセスの数学的モデルに基づいて、特定の制御コマンドを使用してさらなる経過を計算します。

このようなモデリングと予測が実際のプロセスよりもはるかに高速に進行する場合は、多数のオプションを計算および比較することで、最も有利な管理モードを選択することができます。オプションの評価と選択は、機械自体によって完全に自動的に実行することも、人間のオペレーターの助けを借りて実行することもできます。これにおいて重要な役割を果たすのは、人間のオペレータと制御マシンの最適な結合の問題です。

実用的に非常に重要なのは、管理および情報処理のさまざまなプロセスを分析および記述 (アルゴリズム化) するためにサイバネティクスによって開発された統一アプローチです。これらのプロセスを、二者択一の選択肢 (「はい」または「いいえ」) を表す基本アクションに順次分割します。

この方法を体系的に適用することで、ますます複雑化する精神活動のプロセスを形式化することが可能になり、これがその後の自動化に必要な最初の段階となります。機械と人間の情報共生の問題は、科学的作業、つまり科学的問題を解決する創造性の過程における人間と情報論理機械の直接的な相互作用の効率を高める大きな見通しを持っています。

テクニカル サイバネティクス — 技術システムを管理する科学。テクニカル サイバネティクスの手法とアイデアは、当初、オートメーション、無線エレクトロニクス、遠隔制御、コンピューター技術など、通信と制御に関連する個別の技術分野で並行して独立して開発されました。サイバネティクスは、通信および制御技術のすべての分野の統一理論的基礎を形成します。

テクニカル サイバネティクスは、一般的なサイバネティクスと同様、プロセスが発生するシステムの物理的性質に関係なく、制御プロセスを研究します。テクニカル サイバネティクスの中心的なタスクは、その構造、特性、パラメータを決定するための効果的な制御アルゴリズムを合成することです。効果的なアルゴリズムは、入力情報を処理して、ある意味で成功する出力制御信号を生成するためのルールとして理解されます。

テクニカルサイバネティクスは次のようなものと密接に関係しています 自動化とテレメカニクス、しかし、テクニカルサイバネティクスは特定の機器の設計を考慮していないため、それらとは一致しません。テクニカル サイバネティクスは、サイバネティクスの他の分野とも関連しています。たとえば、生物学から得られる情報は、人間の精神活動の複雑な機能をシミュレートする新しいタイプのオートマトンを構築する原理など、新しい制御原理の開発を促進します。

テクニカル サイバネティクスは、数学的装置を広く使用する実践の必要性から生まれ、現在、サイバネティクスの最も発展した分野の 1 つです。したがって、技術的なサイバネティクスの進歩は、サイバネティクスの他の分野、方向性、分野の発展に大きく貢献します。

テクニカル サイバネティクスにおいて重要な位置を占めるのは、最適アルゴリズムの理論、または本質的には同じですが、何らかの最適性基準の極値を提供する自動制御の最適戦略の理論です。

場合によっては、最適性の基準も異なる場合があります。たとえば、ある場合には非定常プロセスの最大速度が必要な場合があり、別の場合には特定の量の値の最小の広がりなどが必要となる場合があります。ただし、さまざまな問題を定式化し、解決するための一般的な方法があります。この種のもの。

問題を解決した結果、自動システムにおける最適な制御アルゴリズムや、通信システムの受信機におけるノイズを背景とした信号認識のための最適なアルゴリズムが決定される。

テクニカル サイバネティクスにおけるもう 1 つの重要な方向性は、自動適応を備えたシステムの動作原理と理論の開発です。これは、システムまたはその部品の特性を意図的に変更することで構成され、その動作の成功を確実に高めます。この分野では、自動検索によって最適な動作モードをもたらし、予期せぬ外部の影響下でもこのモードに近い状態に維持される自動最適化システムが非常に重要です。

3つ目は、部品の複雑な相互関係や困難な条件下での動作など、多数の要素から構成される複雑な制御システムの開発理論です。

情報理論とアルゴリズム理論は、特に有限状態マシンの技術的なサイバネティクス理論にとって非常に重要です。

有限オートマトン理論は、ブラック ボックス問題の解決を含む、与えられた動作条件下でのオートマトンの合成を扱います。これには、オートマトンの入力と出力の研究結果に基づいて、オートマトンの可能な内部構造を決定する問題や、その他の問題、たとえば、特定のタイプのオートマトンの実現可能性。

すべての管理システムは、設計、設定、制御、作業の指示、およびシステムの結果を独自の目的で使用する人に何らかの形で関連しています。したがって、人間と自動装置の複合体との相互作用、およびそれらの間の情報交換に問題が生じます。

これらの問題を解決することは、人間の神経系をストレスの多い日常的な作業から解放し、「マンマシン」システム全体の最大限の効率を確保するために必要です。テクニカル サイバネティクスの最も重要なタスクは、可能な限り合理的な場合に限り、人間を自動機械に置き換えることを目的として、ますます複雑化する人間の精神活動の形態をシミュレートすることです。したがって、テクニカルサイバネティクスでは、トレーニングまたは学習を通じてアルゴリズムを意図的に変更するさまざまなタイプの学習システムを構築するための理論と原則が開発されます。

電力システムのサイバネティクス — 制御問題を解決するためのサイバネティクスの科学的応用 電力システム、その体制の規制、および設計と運用中の技術的および経済的特性の特定。

相互に作用する電力システムの個々の要素は、内部で非常に深いつながりを持っているため、システムを独立したコンポーネントに分割したり、その特性を決定する際に影響を与える要因を 1 つずつ変更したりすることはできません。研究方法論によれば、その研究では類似性理論、物理的、数学的、数値的および論理的モデリングなどの一般化手法が使用されているため、電力システムはサイバネティック システムとして考慮される必要があります。

詳細については、ここを参照してください。電気システムのサイバネティクス