'

ИСТОРИЯ КИБЕРНЕТИКИ и этапы ее развития

Понравилась презентация – покажи это...





Слайд 0

The History and Development of Cybernetics ИСТОРИЯ КИБЕРНЕТИКИ и этапы ее развития


Слайд 1

Представлен университетом им. Джорджа Вашингтона (The George Washington University) совместно с Американским обществом кибернетики (The American Society for Cybernetics) История кибернетики и этапы ее развития The History and Development of Cybernetics


Слайд 2

History of Cybernetics Много лет назад…


Слайд 3

… те вещи, которыми располагал древний человек, чтобы выживать, были относительно незамысловатыми. Relative Complication


Слайд 4

Каждый объект или процесс, который нами может рассматриваться как система, был относительно простым. Objects & Processes


Слайд 5

Фактически еще несколько столетий назад было возможным для некоторых людей освоить значительную часть существующих на тот момент знаний. Knowledge Mastery Леонардо да Винчи


Слайд 6

Леонардо да Винчи был непревзойденным мастером в живописи, . . .


Слайд 7

. . . в скульптуре, . . . Da Vinci, cont. – Sculpture


Слайд 8

. . . в познании анатомии, . . . Da Vinci, cont. – Anatomy


Слайд 9

. . . в архитектуре, . . . Da Vinci, cont. – Architecture


Слайд 10

. . . в разработке оружия, . . . Da Vinci, cont. – Weapons Engineering


Слайд 11

. . . в проектировании механизмов для аэронавтики. Здесь показан его эскиз летательного аппарата 16-го столетия . . . Da Vinci, cont. – Aeronautical Engineering


Слайд 12

. . . и его эскиз парашюта на случай, если этот летательный аппарат сломается. Da Vinci, cont. – Aeronautical Engineering, cont.


Слайд 13

Со временем, системы, с которыми были связаны люди, становились . . . Сложность Systems Complexity


Слайд 14

. . . всё более сложными. Systems Complexity, cont.


Слайд 15

Транспортные средства (системы) становились всё сложнее . . . Systems Complexity, cont.


Слайд 16

. . . и сложнее, . . . Systems Complexity, cont.


Слайд 17

. . . и сложнее, . . . Systems Complexity, cont.


Слайд 18

. . . и сложнее, . . . Systems Complexity, cont.


Слайд 19

. . . по мере того как мощность систем увеличивалась. Systems Complexity, cont.


Слайд 20

Становилось понятным, что развитие технологии, . . . Technology Advances


Слайд 21

. . . идет насколько быстро, что . . . Technology Advances, cont.


Слайд 22

. . . опережает нашу способность её контролировать. Technology Advances, cont. Three Mile Island


Слайд 23

Вполне понятно, что стало невозможным для одной личности быть в курсе дел развития всех наук, более того, быть лидером во многих из них, каким был Леонардо да Винчи. Keeping up with Developments


Слайд 24

Специализация знаний стала необходимостью. Как же тогда мы живём и эффективно работаем в обществе, высоко развитом в техническом отношении? How to Live and Work in a Technically Advanced Society?


Слайд 25

Underlying Principles Существуют ли пути, которыми Вы, современные мужчины и женщины, можете упорядочить сложность, сформулировать ряд принципов, лежащих в основе всех систем и, таким образом, усиливать Вашу способность регулировать мир, в котором Вы живёте?


Слайд 26

Кибернетика = Регулирование систем Эта проблема стала важной для маленькой группы людей в 1940-е годы, которые были пионерами в той области, которая стала называться кибернетикой, наукой, имеющей дело с регулированием систем. Cybernetics = Regulation of Systems


Слайд 27

Кибернетика – это междисциплинарная наука, которая изучает всевозвожные системы от молекул . . . Cybernetics – an Interdisciplinary Science


Слайд 28

. . . до галактик), с главным вниманием на механизмах регулирования в машинах, в животном мире и в различных обществах. What Cybernetics Looks at


Слайд 29

Термин «Кибернетика» произошёл от греческого слова kybernetes, означающего человека (рулевой, штурман или кормчий), который обеспечивает управление судном или кораблем. Derivation of Cybernetics


Слайд 30

Этот термин впервые был озвучен в 1948 году и был определён как новая наука Норбертом Винером (Norbert Wiener, 1894-1964), которого называют «отцом» кибернетики. Norbet Weiner


Слайд 31

Норберт Винер был прикладным математиком, биологом и инженером по связи. Во время Второй мировой войны он работал над противовоздушными орудиями, которые управлялись радарами. Wiener – Radar


Слайд 32

Он присоединил специальный радар к орудию так, чтобы оно автоматически нацеливалось на вражеские самолёты. После выстрела орудия радар быстро определял изменяющееся расположение летящего самолета и перенацеливал орудие, это продолжалось до тех пор пока самолёт не был сбит. Weiner – Radar, cont.


Слайд 33

Такая система имитировала человеческие функции, причём делала их более эффективно. Wiener – Radar and Human Factor Imitation


Слайд 34

Обратная связь Такие противовоздушные орудия демонстрировали действие кибернетического принципа обратной связи. «Обратная связь» есть информация о результатах подконтрольного процесса, позволяющая изменять этот процесс. Радар давал информацию об изменениях местоположения самолета противника и эта информация была использована для корректировки орудийных целей. Feedback


Слайд 35

Более знакомым примером использования принципа обратной связи для регулирования систем является обычный термостат для обогрева помещения. Feedback – Thermostat


Слайд 36

Температура в помещении растёт до 210 С Если система обогрева помещения запрограммирована таким образом что позволяет максимальное отклонение на один градус по Цельсию от заданой температуры, то в случае, когда термостат выставлен на 20 градусов, температура в помещении будет расти до 21 градуса . . . Thermostat Feedback Example


Слайд 37

Температура вырастает до 210 С Обогреватель отключается . . . до тех пор пока температурный сенсор в термостате не подаст сигнал обогревателю на отключение. Thermostat Feedback Example, cont.


Слайд 38

Температура вырастает до 210 С Температура снижается до 190 С Обогреватель отключается Обогреватель будет отключен до тех пор, пока температура воздуха в помещении не уменьшится до 19 градусов по Цельсию . . . Thermostat Feedback Example, cont.


Слайд 39

Температура в помещении вырастает до 210 С Обогреватель отключается Температура уменьшается до 190 С . . . тогда сенсор термостата снова даёт сигнал обогревателю на включение. Thermostat Feedback Example, cont. Обогреватель включается


Слайд 40

Саморегулирующаяся система Сенсор (например, термостата) обеспечивает информационный канал обратной связи, который позволяет системе выявлять различие между заданной температурой 20 градусов по Цельсию и внести изменения, чтобы корректировать ошибку. Как и для случая противовоздушного орудия и самолета, рассмотренная выше система, состоящая из термостата, обогревателя и помещения, предназначенная для регулирования самой себя через канал обратной связи, является саморегулирующей системой. Self Regulating System


Слайд 41

Тело человека является одним из нагляднейших объектов, содержащих примеры обратной связи, которые осуществляют регулирование системы. Например, когда Ваш желудок пустой, информация об этом передается в Ваш мозг. Human Body – Feedback Leading to System Regulation


Слайд 42

Когда Вы осуществляете корректирующее воздействие, принимая пищу, Ваш мозг подобным образом получает уведомление о том, что Ваш желудок удовлетворён. Feedback – Corrective Action


Слайд 43

время желудок ощущает голод человек принимает пищу желудок содержит пищу Через несколько часов этот процесс стартует снова. Такой канал (петля) обратной связи осуществляется в течение всей нашей жизни. Feedback – Hunger Example


Слайд 44

Человеческое тело представляет собой чудо саморегуляции и это было объектом изучения для «ранних» кибернетиков, которые использовали изучаемые процессы в качестве моделей для создания саморегулирующихся механизмов. Один из механизмов, который назывался «гомеостат», был сооружён в 1940-е годы британским ученым Россом Эшби (Ross Ashby). Human Body and Cybernetics Studies


Слайд 45

Точно так же как человеческое тело обеспечивает температуру 36,6 градусов по Цельсию, гомеостат мог обеспечивать подобным образом постоянство электрического тока, несмотря на его изменения во внешней сети. Homeostat


Слайд 46

Гомеостаз Гомеостат, человеческий организм также как и термостат - всё это служит для обеспечения гомеостазиса (или постоянства внутреннего состояния системы) путем осуществления каналов обратной связи различных видов. При этом не имеет значения то, каким образом передается информация, важно лишь то, что регулятор получает «команду» на изменение некоторого процесса, что приводит к соответствующему адаптивному поведению.


Слайд 47

Другой ученый, Грей Уолтер (Grey Walter), также отстаивал концепцию имитации саморегулирующихся свойств человека и животных. Grey Walter – Self Regulating Man and Animals


Слайд 48

Его любимым проектом было создание механических черепах, которые могли, подобно живой черепахе, почти свободно двигаться и имели определённые качества автономного поведения. Grey Walter – Mechanical Tortoises


Слайд 49

Грей Уолтер изображен здесь со своей женой Вивиан (Vivian), сыном Тимоти (Timothy) и черепахой Элси (Elsie). Элси имеет много общего с Тимоти. Так же как Тимоти ищет пищу, «находящуюся» в его теле в виде жирового слоя, Элси ищет свет, которым она «питается» и который превращается в электроэнергию, заряжающую внутренний аккумулятор. После чего она готова вздремнуть при неярком свете, как и Тимоти после приема пищи. Grey Walter and Family


Слайд 50

Несмотря на то, что Элси имитирует человеческое поведение, её внутреннее строение весьма отлично. На фото видно то, что у Элси под панцирем. The Anatomy of Elsie


Слайд 51

Она выглядит похожей больше на транзисторный радиоприемник (внутри), чем на . . . Simulating a Human’s Function


Слайд 52

. . . внутренний состав человеческого тела. Однако, Грей Уолтер, как кибернетик, интересовался не имитацией физической формы человека, но моделированием функций человека. Simulating a Human’s Function


Слайд 53

“Что это?” “Как это действует?” Кибернетика не ставит вопрос . . . . . . но интересуется вопросом . . . Not What Is, but What Does it Do?


Слайд 54

Грей Уолтер не пытался моделировать физические формы человека, как это делает скульптор, но моделировал функции человека. Simulating Human Functions


Слайд 55

не как на Объект, Процесс Другими словами, он смотрел на человека . . . . . . но как на . . . Not Objects, but Processes


Слайд 56

В течение столетий, люди создавали машины для того, чтобы помочь людям в решении различных задач, а не только для того, чтобы выполнять задания, требующие мускульной силы. Designs to Help with Human Tasks


Слайд 57

Автоматы, наподобие маленьких движущихся фигур человека или животного, которые появлялись из механизма часов с кукушкой или из музыкального «ящика», были популярными в XVIII столетии, а также машины, способные «мыслить», были предметом обсуждения и спекуляций задолго до того как были изобретены электронные компьютеры. Automata


Слайд 58

Междисциплинарные встречи 1946-1953 гг. (спонсор - фонд Мейси) В 1946-1953 гг. состоялась серия встреч, посвящённая обсуждению каналов обратной связи и циркулярной причинности в саморегулирующихся системах. Встречи, спонсируемые Фондом Джосиа Мэйси мл. (Josiah Macy, Jr.), были междисциплинарными, с участием инженеров, математиков, нейрофизиологов и других специалистов. Macy Foundation Meetings


Слайд 59

Председательствовавший на всех этих встречах Уоррен Маккалок (Warren McCulloch) писал, что ученые, принимавшие участие в дискуссиях, имели много трудностей в понимании друг друга, потому что каждый(ая) имел(а) собственный профессиональный язык. Professionals Speak Different Languages


Слайд 60

Некоторые «горячие» аргументы в дискуссиях были столь захватывающими, что Маргарет Миид (Margaret Mead), которая была одной из участниц, однажды даже не заметила, что у нее сломался зуб (что обнаружилось только после завершения встречи). Margaret Mead Breaks A Tooth


Слайд 61

Более поздние встречи проходили отчасти более спокойно так как их участники развивали более общие подходы. Meetings Calm with Common Experiences


Слайд 62

Такие встречи, вместе с публикацией в 1948 году книги Норберта Винера (Norbert Wiener), озаглавленной «Кибернетика», послужили тому, чтобы стать основой развития кибернетики в сегоднешнем ёё понимании. Laying the Groundwork for Cybernetics


Слайд 63

На фото, сделанном в 1950-е годы, видны четыре знаменитых «ранних» кибернетиков, которых мы уже знаем. Вот они (слева неправо): Росс Эшби (Ross Ashby), приобретший известность благодаря «гомеостату», Уоррен Маккалок (Warren McCulloch), организатор знаменитых встреч Фонда Мэйси, Грей Уолтер (Grey Walter), создатель «черепахи» Элси, и Норберт Винер (Norbert Wiener), кто предложил назвать эту область кибернетикой. Prominent Early Cyberneticians


Слайд 64

Нейрофизиология + Математика + Философия Уоррен Маккалок был ключевой фигурой в расширении сферы исследования кибернетики. Несмотря на то, что он был психиатром по образованию, Уоррен Маккалок сочетал свои знания с нейрофизиологией, математикой и философией, чтобы лучше понять такую весьма сложную систему . . . Neurophysiology, Mathematics, and Philosophy


Слайд 65

. . . как нервная система человека. The Human Nervous System


Слайд 66

Он верил, что функционирование нервной системы может быть описано на точном языке математики. Human Nervous System and Mathematical Equations


Слайд 67

Например, он разработал уравнение, которое объясняет тот факт, что, когда холодный объект, такой как кусок льда, касается кожи на короткий момент времени, то это дает парадоксальное ощущение тепла больше чем холода. Cold = Hot


Слайд 68

Нейрофизиология + Математиа + Философия Уоррен Маккалок использовал не только математику и нейрофизиологию, чтобы понять нервную систему, но также и философию (редкое сочетание). Ученые и философы часто представляются очень далёкими в своих интересах, ученые изучают реальные, конкретные . . . Neurophysiology, Mathematics and Philosophy


Слайд 69

. . . физические вещи, например, растения, . . . Plants


Слайд 70

. . . животных . . . Animals


Слайд 71

. . . и минералы, Minerals в то же время, философы . . .


Слайд 72

. . . изучают абстрактные веши, например, идеи, мысли и понятия. Abstract Ideas, Thoughts, and Concepts


Слайд 73

Эпистемология = Наука о знании Уоррен Маккалок заметил, что существует связь между наукой нейрофизиологией и областью философии, названной эпистемологией, которая является наукой о знании. Epistemology = Study of Knowledge


Слайд 74

В то время как знание рассматривалось обычно как нечто невидимое и абстрактное, Уоррен Маккалок осознал, что знание формируется в физическом органе тела, - в мозге. Knowledge – Formed in the Brain


Слайд 75

Физическое Абстрактное Мозг Разум Знание Разум есть, по сути, место встречи между мозгом и идеей, между физическим и абстрактным, между наукой и философией. The Mind – The Meeting Place Between the Brain and an Idea


Слайд 76

Философское Физическое Экспериментальная эпистемология Уоррен Маккалок отыскал новую область, которая «находилась» на пересечении физического и философского. Эту область исследований он назвал «экспериментальной эпистемологией» (исследование знаний посредством нейрофизиологии). Это имело целью объяснить, как активность нервной сети проявляется в том, что мы знаем как чувства и идеи. Experimental Epistemology


Слайд 77

Кибернетика = Регулирование систем Почему же работы Уоррена Маккалока так важны для кибернетиков? Вспомним о том, что кибернетика -- это наука о регулировании (упорядочивании) систем. Cybernetics = Regulation of Systems


Слайд 78

Человеческий мозг является, возможно, наиболее удивительным регулятором, осуществляя регуляцию человеческого тела, а также многих других систем в организме. Теория о том, как работает мозг, является теорией о том, как генерируются человеческие знания. Human Brain – The Most Remarkable Regulator of All


Слайд 79

Тогда как противовоздушное орудие или термостат являются устройствами, сконструированными людьми для регулирования определённых систем, разум (интеллект) есть система, которая конструирует и регулирует себя сама. Рассмотрим этот феномен несколько ниже. Mind – Regulates Itself


Слайд 80

Другие концепции в кибернетике Сейчас, когда мы упомянули о нескольких ключевых ученых, их интересах и их научном вкладе, пришло время рассмотреть некоторые другие концепции в кибернетике. Other Cybernetic Concepts


Слайд 81

Закон необходимого разнообразия Одной из важных концепций является закон необходимого разнообразия. Этот закон утверждает следующее: если система становится все более сложной, имеющий место «регулятор» такой системы должен также становиться более сложным, потому что всё больше функций необходимо регулировать. Другими словами, чем более сложная система подлежит регулированию, тем более сложным должен быть её регулятор. Law of Requisite Variety


Слайд 82

Вернёмся к нашему примеру с термостатом. Thermostat Example, Revisited


Слайд 83

Если в доме имеется только печь, термостат может быть достаточно простым – только для управления печью. Furnace = Simplicity


Слайд 84

Однако, если в доме имеется и печь, и кондиционер, то термостат должен быть более сложным (потребуется больше переключателей, ручек, кнопок), так как потребуется контролировать два процесса: и нагревание, и охлаждение. Furnace + Air Conditioner = Complexity


Слайд 85

Подобный принцип используется в живых организмах. Человек имеет наиболее сложную нервную систему и мозг. Это позволяет ему заниматься многими различными видами активности и иметь сложное строение тела. Humans – Most Complex Nervous System


Слайд 86

Напротив, некоторые животные, такие как морская звезда, . . . Starfish System


Слайд 87

. . . морской огурец, . . . Sea Cucumber System


Слайд 88

. . . и морские анемонии не имеют централизованного мозга, а лишь простые нервные сети, которые используются для всего того, что требуется для регуляции простых тел и функций этих морских животных. В кратком изложении, чем более сложное животное, тем более сложным должен быть его мозг. More Complex the Animal, the More complex the Brain


Слайд 89

Закон необходимого разнообразия применим не только в управлении машинами и в организации движения тела человека, но также и в регулировании социальных систем. Например, чтобы контролировать преступность, нет необходимости и возможноти иметь отдельного полицейского на каждого гражданина, потому что далеко не все активности граждан нуждаются в регулировании, . . . Social Systems


Слайд 90

. . . только нелегальные. Поэтому, один или два полицейских на каждую тысячу граждан, в общем, обеспечивают необходимые возможности для контроля над нелегальной деятельностью. Capability to Regulate


Слайд 91

В случае, когда требуется достичь баланса между разнообразием в регуляторе и разнообразием в системе, подлежащей регулированию, это следует осуществлять не через увеличение сложности регулятора, но посредством уменьшения разнообразия системы, подлежащей регулированию, т.е. вместо привлечения многих полицейских, можно сосредоточиться на немногих аспектах поведения людей. Regulation – Increase Complexity of Regulator and System being Regulated


Слайд 92

Самоорганизующиеся системы Самоорганизующиеся системы являются иной кибернетической концепцией, которую мы ежедневно демонстрируем. Самоорганизующаяся система – это система, которая становится более организованной по мере того как она приближается к равновесию. Росс Эшби заметил, что всякая система, чьи внутренние процессы или привила взаимодействия не изменяются, является самоорганизующейся системой. Self Organizing Systems


Слайд 93

Например, дезорганизованная группа людей, которая ожидает . . . Waiting in Line


Слайд 94

. . . общественный транспорт, организуется в очередь, потому что, согласно их прошлому опыту, очереди являются практическим средством для достижения ожидаемого сервиса. Такая группа людей образовывает самоорганизующуюся систему. The Line – A Self-Organizing System


Слайд 95

Даже смесь оливкового масла и уксуса является самоорганизующейся системой. В качестве результата их перемешивания смесь превращается в гомогенизированную жидкость на непродолжительное время. Oil and Vinegar – a Self-Organizing System


Слайд 96

Так как масло имеет возможность прийти к равновесию (всплыть), смесь превращается в другую структуру, когда перемешанные объемы масла и уксуса сами по себе разделяются на слои. Можно сказать, что смесь организует сама себя. Oil and Vinegar - Equilibrium


Слайд 97

Идея самоорганизации ведёт к общему целевому правилу. Чтобы вызвать изменения в каком-либо объекте, поместите этот объект в среду, где взаимодействие между объектом и средой изменяет объект в желательном для Вас направлении. Self Organization Leads to a General Design Rule Рассмотрим три примера . . .


Слайд 98

Первый пример: чтобы сделать железо из железной руды мы помещаем железную руду в среду, называемую «доменная печь». В печи горит кокс, чтобы произвести тепло. В химической и термодинамической среде доменной печи окислы железа превращаются в чистое железо. Self Organization Leads to a General Design Rule


Слайд 99

В качестве второго примера рассмотрим процесс обучения ребёнка. Ребёнка приводят в школу . . . Educating Children


Слайд 100

. . . и, как результат взаимодействия с учителями и другими учащимися, ребёнок научается читать и писать. Educating Children, cont.


Слайд 101

Третий пример – это регуляция бизнеса со стороны правительства. Чтобы регулировать эти отношения народ Соединённых Штатов принял Конституцию, которая устанавливала три ветви государственной власти. Путем принятия законов, Конгресс (законодательная власть) создаёт условия для бизнеса с налоговыми стимулами и правовыми запретами, которые проводятся в жизнь исполнительной ветвью власти. Regulation of Business by Government


Слайд 102

Такие стимулы и запреты (штрафы), которые проводятся в жизнь решениями судебных органов (судебная власть), поощряют бизнесменов изменять свои поступки в желательном (для государства) направлении. Regulation of Business by Government, cont.


Слайд 103

Каждый из этих примеров, а именно, печь, плавящая железо, . . . Regulation of Business by Government, cont.


Слайд 104

. . . школа с её учителями и учащимися . . . Regulation of Business by Government, cont.


Слайд 105

. . . и регулирование бизнеса со стороны правительства, – все эти примеры могут быть осмыслены как самоорганизующаяся система. Каждая система организует себя так, чтобы она двигалась навстречу своему равновесному состоянию. В каждом из примеров известные правила взаимодействия используются, чтобы произвести желаемый результат. Regulation of Business by Government, cont.


Слайд 106

Недавние работы по клеточным автоматам, фрактальной геометрии и теории сложности могут быть осмыслены как развитие исследований по самоорганизующимся системам, проведенных в начале 1960-х годов.


Слайд 107

Пока мы вели разговор преимущественно о том, как кибернетика может помочь нам построить механизмы и машины и понять простые регуляторные процессы. Но кибернетика может также быть полезной для понимания того, как генерируются сами знания. Cybernetics – how Knowledge itself is Generated


Слайд 108

Такое понимание может снабдить нас прочным основанием для регулирования больших систем, таких как бизнес корпорации, народы . . . A Firmer Foundation for Regulating Larger Systems


Слайд 109

. . . и даже весь мир. Firmer Foundation for Regulating the Whole World


Слайд 110

Роль наблюдателя Role of the Observer


Слайд 111

В конце 1960-х годов такие кибернетики как Хайнц фон Фёрстер (Heinz Von Foerster), американский ученый австрийского происхождения, . . . Heinz Von Foerster


Слайд 112

. . . Умберто Матурана (Humberto Maturana) из Чили, . . . Humberto Maturana


Слайд 113

. . . Гордон Паск (Gordon Pask) и . . . Gordon Pask


Слайд 114

. . . Стаффорд Бир (Stafford Beer) из Англии . . . Stafford Beer


Слайд 115

Кибернетика второго порядка . . . стали распространять приложения принципов кибернетики на понимание роли наблюдателя. Эту важную сферу исследований назвали «кибернетикой второго порядка». Second Order Cybernetics


Слайд 116

В то время как кибернетика первого порядка имела дело с управляемыми системами, кибернетика второго порядка имеет дело с автономными системами. Dealing with Autonomous Systems


Слайд 117

Применение кибернетических принципов к социальным системам привлекло внимание к роли наблюдателя системы, который . . .


Слайд 118

. . . пробуя исследовать и понять такой объект как социальная система, не может отделить себя от системы или препятствовать в оказании воздействия на неё. Separating Man from the System


Слайд 119

В классическом примере учёный, работающий в лаборатории прилагает множество усилий, чтобы предотвратить своё собственное влияние на результат эксперимента. Тем не менее, раз мы переходим от механических систем, таких как, например, система, с которой учёный работает в лаборатории, к социальным системам, то становится невозможным игнорировать роль наблюдателя. Separating Man from the System, cont.


Слайд 120

Например, ученый, такой как Маргарет Миид (Margaret Mead), которая изучала народы и их культуры, не могла им помочь, но имела некоторое влияние на людей, которых она изучала. Margaret Mead


Слайд 121

Потому что она жила в сообществах, которые изучала, их обитатели могли некоторым естественным образом произвести на неё впечатление, понравиться или разозлить её. Mead – Separating Man from the System


Слайд 122

Присутствие Маргарет Миид в сообществе, в культуре изменило эту культуру и это, в свою очередь, повлияло на ее наблюдения. Mead – Separating Man from the System, cont.


Слайд 123

«Эффект наблюдателя» сделал невозможным для Маргарет Миид узнать то, каковым было это сообщество, когда её там не было. Mead – Separating Man from the System, cont.


Слайд 124

Добросовестный репортёр будет всегда находиться под влиянием своего образования и опыта, следовательно, будет обязательно субъективным. К тому же, репортёр не в состоянии собрать и осмыслить всю информацию, необходимую для проведения полного и точного репортажа о каком-то сложном событии. News Reporters – Affected by Background and Experience


Слайд 125

На этом основании, лучше иметь несколько различных людей для изучения сложного события или системы. Только выслушав описания нескольких наблюдателей можно сформировать представление о том, насколько сильно описание объекта подвержено субъективности наблюдателя и как много описание отражает событие как таковое. Wise to Have Several People Study Complex Systems


Слайд 126

Поскольку в ранний период развития кибернетики, она в общем применялась к системам, для которых цели были уже заданы, то кибернетика второго порядка относится к системам, которые определяют свои собственные цели. Early Days – Cybernetics = Systems Seeking Pre-Defined Goals


Слайд 127

Это сосредотачивает внимание на том, какие цели формируются. Интересным примером системы, которая, имея уже заданный набор целей, развивается навстречу тому состоянию, когда она определяет свои собственные цели, является человек. Когда дети ещё очень маленькие, родители формируют для них набор целей. Например, родители желают, чтобы их дети учились ходить, разговаривать и имели хорошие манеры. Now – How Purposes are Constructed


Слайд 128

Тем не менее, по мере того как дети становятся взрослыми, они учатся ставить свои собственные цели и следуют своим намерениям, таким как формирование образовательных целей и целей карьеры, . . . Pursuing Goals and Purposes


Слайд 129

. . . планируя свою свадьбу . . . Pursuing Goals and Purposes, cont.


Слайд 130

. . . и зарождение семьи. Pursing Goals and Purposes, cont.


Слайд 131

Чтобы обозреть, что мы изучили, отметим, что в кибернетике впервые было упомянуто о концепции обратной связи. Cybernetics – 1st Noted for Feedback


Слайд 132

Тело человека является богатым источником примеров того, как обратная связь позволяет системам организма регулировать самих себя, вызывая тем самым интерес ученых к исследованию . . . Human Body – Rich Example of Feedback


Слайд 133

. . . и стимулируя активность человека и животных во всех проявлениях: от хождения до мышления. Studying the Human Body – Walking, Thinking, etc.


Слайд 134

Кибернетика изучает качества, присущие самоорганизации продвинулась . . . Cybernetics – Studies Self-Organizing Properties


Слайд 135

. . . от внимания преимущественно к машинам . . . Cybernetics – Moved from Primary Concern with Machines


Слайд 136

. . . до изучения сложных социальных систем. Cybernetics includes Large Social Systems


Слайд 137

Несмотря на то, что мы никогда не сможем вернуться во времена Леонардо да Винчи и освоить все области существующего тогда знания, мы может конструировать набор принципов, которые лежат в основе поведения всех систем. Da Vinci – Can we Master all Fields and Existing Knowledge?


Слайд 138

Также, как это говорит нам кибернетика, ввиду того, что наблюдатель устанавливает границы систем, которые он хочет проконтролировать, сложность является зависимым от наблюдателя параметром. Complexity is Observer-Dependent


Слайд 139

Сложность, подобно красоте, зависить от восприятия наблюдателя. Complexity is in the Eye of the Beholder


Слайд 140

История кибернетики и этапы ее развития Текст: Пол Уильямс (Paul Williams) Материал: Enrico Bermudez Paul Williams Написано: Catherine Becker Marcella Slabosky Stuart Umpleby © 2006 The George Washington University (umpleby@gwu.edu)


×

HTML:





Ссылка: