Структурные и параметрические изменения в системе

Структура киберсистемы Q 36

Структурой называется деление системы на объекты с указанием связей между ними.

Такое деление может быть менее и более подробным – просто структура и полная структура.

EX: Самая простая структура Вуза – деление на институты (по старому – факультеты) и на отделы и управления в ректорате. Более подробная структура будет доходить до уровня студенческих групп и даже конкретного студента. 

Простая структура самолёта – фюзеляж, двигатель, оборудование, салон, шасси. Сложная структура описывается сотнями килограмм чертежей или терабайтами объема файлов в компьютерной записи.

Образно говоря, простая структура – это   скелет  системы. Всё в системе, и функции, и более мелкие объекты привязываются к элементам такой структуры. Для кибернетики особенно важно привязывание   элементов управления – где вырабатывается управление, на какой объект структуры направлено, как передаётся.

Структура системы может описываться определёнными характеристиками, например, количеством и типом объектов (элементов), количеством и типом связей.

Структура, как и характеристики системы, может изменяться  при функционировании системы. Эти изменения могут состоять в   смене объектов, в изменении связей, в изменении списка введённых характеристик.

Таким образом, в системе возможно два типа изменений:

- структурные

- параметрические

Отметим, что изменения характеристик, например, цвета неба при закате, самочувствия больного и др., принято (чтобы не вводить новый термин) тоже называть параметрическим, хотя они и не являются числовыми.  

Структурные изменения в системе гораздо более редки, чем параметрические. А параметрические изменения в динамической системе идут постоянно.

Структурные изменения могут приводить к тому, что это уже будет другая система. Или более совершенная, или более простая, или просто уже не система, а набор объектов.

EX: Подсоединение новых частей превратило велосипед в мопед. Мобильный телефон путём расширения функций превратился в другой объект – iPho. Неработающий холодильник можно использовать как шкаф и тумбочку. Надкусанное яблоко – это ещё яблоко, но огрызок - это уже другая система. Сломанный компьютер – это просто набор деталей.

Одной из задач кибернетики является превращение неуправляемой системы в управляемую. Понятно, что это серьёзные структурные изменения. Обычно появляются новые элементы, например, физические системы выработки и реализации управления. Появляются новые связи. Могут возникать и новые характеристики. Напомним, что возникновение новых или исчезновение старых характеристик – это не параметрическое, а структурное изменение.

EX: Примеры существенных для управления модулей: управляющие оргаиы (в цехе, в Вузе); внутренние органы в теле человека, они (без нас) управляют многими идущими в нас процессами; система фотосинтеза в листе растения.

Напомним, что о системе удобно говорить как о как наборе модулей. Перевод системы в управляемую можно понимать как добавление в неё определенных модулей. Это может даже иметь типовой вид.

EX: Сделать телевизор или дверь дистанционно управляемыми

 

Задачи кибернетики: самоорганизация, распознавание

Задача самоорганизации Q 37

Задача самоорганизации

Своеобразной задачей управления является   изменение параметров  и характеристик системы   на основе анализа  ранее проведённого решения задач.

Решил задачу успешно – используй этот опыт при решении следующих задач.

Начнём с важного примера. Для выполнения печатного заказа выбирается более 20 параметров работы офсетной печатной машины. Несколько меньше их при цифровой печати. Произведём соответствие качества выполненной работы выбранным в данном заказе параметрам. Если качество хорошее, то параметры полезно запомнить и в следующем подобном заказа повторить.

Говорят также о   сценариях   проведённых работ и о запоминании удачных сценариев. Если это поручить компьютеру, то и получается задача самоорганизации.   Автомат сам определяет качество и подправит свои параметры.

Таким образом, самоорганизация – это автоматическое изменение параметров работы системы на основе анализа ранее проделанных действий.

Подчеркнём: для самоорганизации должен быть алгоритм оценки проведённых действий, часто он не прост.

В научной литературе используется ещё один термин: «адаптация» (лат: приспособление). Он означает почти тоже самое: тот же автоматический выбор удачных параметров работы, но на основе набора и обработки статистики, т.е. многих решений. Т.е. статистика и набирается по ранее выполненным действиям.

Есть более «громкий» схожий термин – «искусственный интеллект». Его независимое определение – использование компьютера для моделирования процессов работы человеческого мозга.

Но термин «искусственный интеллект» спекулятивен. Под ним можно понимать любое решение, которое принимает компьютер. Поэтому профессионалы предпочитают говорить о более понятных терминах - самоорганизация и адаптация.  

Но система может изменять не только свои параметры, а также выбирать или требовать более удачные входные данные. Ещё более высоким уровнем самоорганизации является ситуация, когда программа сама меняет не только используемые данные, но и свой алгоритм работы – свои операторы, т.е. программа  изменяет (улучшает) самасебя.

Такое называется программной самоорганизацией

Это ещё более сложно, но даёт дополнительные возможности, например, это как раз и используется для моделирования (замены) компьютером человеческого мышления.

Отметим, что иногда это и опасно, надо тщательно проверять, куда могут завести самоорганизующиеся алгоритмы. Формально улучшив одно, они могут привести к неожиданным результатам.

EX: Фантасты, например, говорят, что автоматизированная система может решить, что человек мешает ей выполнить задачу и избавиться от него.

В этой области может создаться ощущение, что компьютер «мыслит». Но мы должны понимать, что это работают созданные человеком алгоритмы.

 

Задача распознавания Q 38

Задача распознавания

 

Ещё одной важной задачей кибернетики является задача распознавания.

Распознавание объектов (образов) – это определение   принадлежности  объекта одному из заранее   выделенных классов (групп объектов).

Простая задача для видеоробота – распознать, шар это или куб? Более сложные задачи распознавания: какая модель самолёта видна на экране радара? Какому человеку принадлежит это лицо?

В задаче распознавания все классы распознаваемых объектов должные быть заложены в память (базу) компьютера, алгоритм должен отслеживать признаки объекта и, обращаясь к имеющимся в базе сведениям, определять схожесть признаков и, в итоге, принадлежность классу.

Под объектами при этом можно понимать не только предметы, но и символы, сигналы, звуки, процессы, явления.

EX: Современный компьютер способен определять  момент начала действий (просто, но часто важно), распознавать рукописный текст, распознавать звук, например, определять название мелодии по звучанию; искать что-то в изображении и пр.

В распознавании образов важно понятие   решающего правила  – когда можно считать, что исследуемый объект хотя бы с определённой вероятностью является одним из объектов заложенного в компьютер класса.

Соответствие может быть частичным, и тогда человеку выдаётся информация о неполном соответствии. Можно также выдавать информацию о проценте, с которым объект соответствует группе. Тот ли то объект, в таком случае определяет человек. Если процент соответствия мал, то можно искать и задавать дополнительные признаки объекта.

Примерами систем распознавания являются  определение нефтяных и иных пластов по сейсморазведке, компьютерная диагностика болезни по введённым признакам; нахождение человека по фото в криминалистике; переводе компьютером голоса в текстовую запись, голосовое управление объектами, фиксация взрыва  и многое другое.