Эволюция задач и методов управления

В прошедшем ХХ веке «Homo industrial» - «Человек индустриальный» - почти полностью посвятил себя тому, чтобы вооружить себя «сверхчеловеческими» физическими возможностями. Чтобы преодолеть естественные ограничения в мышечной силе, он построил подъемные краны и домкраты, способные поднять непосильные ему грузы – вплоть до многоэтажных городских зданий. Он создал экскаваторы, способные перемещать за один захват многие тонны груза (рекорд здесь, по-видимому, принадлежит россиянам, изготовившим такого монстра, как шагающий экскаватор). Осознав свои ограничения в скорости передвижения, он в начале века уселся в автомобиль, потом в самолет, а закончил век «верхом» на ракете. Параллельно он расширил свои естественные органы слуха и зрения – оснастил себя радио и телевидением.

Конечно, такие успехи были подготовлены всей историей технической цивилизации (рычаг, винт и увеличительные стекла были изобретены еще в древности), но за последнее время прогресс в приобретении этих «сверхчеловеческих» возможностей приобрел взрывной характер, и за чрезвычайно короткий исторический срок человек достиг здесь фантастических – «планетарных» возможностей: вырвался за границы притяжения Земли, наладил оперативную связь с другими планетами и заглянул вдаль на тысячи световых лет.

Во второй половине ХХ века человек вспомнил (к сожалению, только в ограниченной сфере научных занятий), что он к тому же – «Homo sapiens», и занялся активным расширением своих ограниченных естественных возможностей в собственно «человеческой» - интеллектуальной сфере. Это та область, где требуется «узнать», «понять», «запомнить», «оценить ситуацию», найти решение», «проверить исполнение» и т.д. и т.п. И здесь имеются многовековые корни и уже освоенные достижения, фантастичность которых современное поколение не осознает просто потому, что введенные в обиход чуть раньше его рождения, психологически воспринимаются им как «бывшие всегда». Примеры – от трамблера автомобиля, «знающего и умеющего» послать в нужные доли секунды тысячи нужных импульсов в цилиндры работающего двигателя, и до персонального компьютера, которым могут восхищаться профессиональные математики или инженеры, начавшие свой путь от логарифмической линейки и механического арифмометра, но никак ни юная секретарша современного офиса, в котором компьютер «уже был» до ее появления на этом месте. А между прочим, эта «пишущая машинка» умеет подсказывать, учить, в том числе и как обращаться с самой собой, может проверить правописание и отредактировать текст, перевести его на многие языки и практически мгновенно отыскать среди миллионов адресов всего земного шара нужного корреспондента.

При всех удивительных достижениях, о которых мы упомянули выше, это – только начало той огромной работы по расширению интеллектуальных возможностей человека, которая приобретает взрывной характер в наше время как раз в связи с возросшими возможностями и доступностью, как традиционных компьютеров, так и техники нового поколения – нейрокомпьютеров, и эта работа будет, возможно, главным занятием человека в ХХI веке.

Теория управления (в расширительном смысле ее также называют кибернетикой) – основная дисциплина в области «сверхинтеллекта». Ее главное занятие – это цивилизованное изменение технических, физических, химических, природных, социально-экономических – любых процессов в желаемом направлении. Здесь приходится не просто прокладывать в неизвестное будущее траекторию прогнозируемого процесса, а рассматривать все неисчислимое множество его возможных траекторий, соответствующим всем альтернативам возможных управляющих воздействий на объект управления. Математики, встретившись с этой ситуацией, придумали соответствующее определение: «проклятие размерности». И все же теория управления, используя специальные методы функционального анализа, успешно справляется с этими задачами, и при этом получает результаты намного более сильные, чем «предсказание будущего». Она позволяет узнать, как воздействие, приложенное к системе «здесь и сейчас» повлияет на состояние системы «там и потом», т.е. позволяет в точных терминах и понятиях «управлять будущим из настоящего».

На фоне сказанного отчетливее вырисовываются современные проблемы и задачи управления, которые идут от окружающей нас природы или искусственно создаются самим человеком. Первым примером является проблема поиска мер противостояния возможной метеорной атаки на Землю. Ценой проблемы является жизнь человека. Проявлением другой проблемы являются ежедневные сводки о погибших в автомобильных авариях. Человек перестал справляться с управлением и его пора уже отстранить от руля автомобиля (пробки на дорогах на фоне гибели людей кажутся просто назойливой помехой). Далее, в области управления социально-экономическими процессами правительство, как правило, исходит из «очевидных» представлений о первостепенной важности бизнеса, армии, промышленности. Проблема заключается в том, что представление о «неважности» образования лишает страну и ближайших, и исторических перспектив полноценного развития. Наконец, человеку сейчас просто необходимо иметь достаточно интеллектуального робота, который может быть отправлен в космическое пространство с целью его изучения и освоения. Список проблем может быть продолжен.

Теория управления процессами реальной жизни – это огромное здание, которое предстоит еще построить. Она находится на границе между строгими формальными математическими методами и областью новых запросов реальной жизни. Однако новые методы, призванные ответить на поставленные задачи «неформальной» реальной жизни, остаются методами строгой формализованной математики. Предметом нашего внимания будут как получившие признание на протяжении нескольких веков методы дискретной математики и математической логики, уже занявшие свое законное место в «пространстве сверхинтеллекта» - и как естественная модель мышления человека, и за заслуги в решении проблем автоматического доказательства теорем.

Мы будем рассматривать управление объектами, поведение которых удается описать более или менее формально. Без формализма не обойтись, особенно тогда, когда трудности решения задачи перекладываются на автомат.

Принято различать системы программного управления (разомкнутые системы) и системы управления по принципу обратной связи (замкнутые системы, системы позиционного управления). При программном управлении управляющие воздействия являются функцией времени. В системах позиционного управления учитывается также и координата или текущее состояние системы (отсюда возникли понятия «системы с обратной связью» и «замкнутые системы».

(Стр 19)Под регулированием в собственном смысле слова обычно понимается поддержание постоянства, или стабилизация, управляемой величины при заданном входном сигнале. Более широко задача о стабилизации понимается как задача о формировании регулирующего воздействия, которое на основе доступной информации обеспечивает устойчивое осуществление заданного движения. Термин «управление» является более общим понятием, применяемым для других разнообразных задач управления, но часто под задачей управления понимают задачу отыскания сил, которые переводят объект управления из одного заданного состояния в другое. В известном смысле дуальной к ней является задача наблюдения, т.е. задача определения текущих координат объекта по доступным наблюдению величинам.

Искусство позиционного управления является очень древним. В конце XVIII и в начале XIX столетий основная проблематика создания систем автоматического управления переместилась в математические науки, которые вскоре оказали глубокое влияние на теорию и практику управления. Преобразования Фурье и Лапласа, а также появившаяся чуть позже теория функций комплексного переменного Коши составили базу частотных методов теории автоматического управления. Со второй половины XIX века быстро развивается машиностроение. Основоположник науки о регулировании И.А. Вышнеградский предложил методы расчета систем автоматического регулирования на основе методологии линеаризации. В течение XIX-XX веков методы создания систем автоматического управления интенсивно развивались и совершенствовались. Появились методы адаптивного, оптимального управления. Системы управления стали рассматриваться как дискретные системы управления, что дало возможность широкого использования компьютеров как для решения задач проектирования систем управления, так и в управлении самими системами.

В конце XX века в связи с усложнением проблем управления в теории и практике управления начинают использоваться идеи, относимые к области систем искусственного интеллекта. В обиход вошли новые принципы организации систем автоматического управления. Методы управления стали разделять на классические и новейшие (интеллектуальные).

Рассмотрим кратко новые принципы управления.

Принцип информационного обмена заключается в наличии тесного информационного взаимодействия системы управления с реальным внешним миром с использованием специально организованных информационных каналов. Если в классических системах автоматического управления внешние, заранее не запланированные, неизвестные воздействия являются скорее негативным фактором, именуемым по этой причине «возмущением», то в новейших системах управления внешние воздействия могут иметь также характер информационной «подпитки», позволяющей организовать процесс самоорганизации системы с учетом полученной информации. Находясь в тесном взаимодействии с изменяющимся внешним миром, система получает информацию для пополнения знаний и принятия решений.

Сформулированный принцип предполагает наличие в системе управления модели мира. Следующий принцип предусматривает ее пересмотр и подстраиваемость к изменяющимся условиям мира.

Принцип открытости, или развиваемости предполагает открытость системы управления для самообучения и самоорганизации.

Для реализации принципа необходима способность системы преобразовывать сигнальную информацию в данные и, что существенно труднее, в знания. Очень трудной задачей в проблеме приобретения знаний является формирование достаточно адекватной модели мира с помощью специальной интеллектуальной функции формирования новых понятий и отношений между ними путем экспериментирования с внешним миром.

Принцип прогнозирования. Означает возможность предсказания изменений в окружающем мире (среде и системе) при разных предположениях.

В качестве указанных предположений могут выступать альтернативные управления, для каждого из которых система осуществляет прогноз динамики на определенный отрезок времени с целью оценки и отбора наиболее предпочтительных управлений и соответствующей коррекции текущего, реализуемого управления.

Принцип возрастания точности с уменьшением интеллектуальности предполагает наличие у системы управления многоуровневой структуры, построенной в соответствии с правилом: повышение интеллектуальности и снижение требований к точности по мере повышения уровня управления в системе (и наоборот).

Более верхний (более высокого ранга) уровень решает исходную или более близкую к исходной, более сложную, более творческую задачу, которая зачастую и не может быть решена точно, чисто алгоритмически, в силу отсутствия точной постановки или подходящей теории (алгоритма), а решением является взаимосвязанная совокупность более простых подзадач, решение которых в итоге обеспечивает решение рассматриваемой задачи более высокого уровня. Неточность или неполнота знаний о модели объекта управления, самой системы управления и среде компенсируются введением дополнительных более высоких уровней интеллектуальности.

Принцип частичной деградации. Допускается частичная утрата работоспособности при нарушениях в работе высших уровней управления: лишь частичная деградация, лишь некоторое ухудшение качества функционирования при отказах и сбоях подсистем высших рангов, благодаря децентрализации управления, частичному дублированию функций, перекрестным связям.

Уровень интеллектуальности системы управления не представляется возможным измерить и оценить количественно, поэтому рассматривается качественная шкала возрастания потенциала решения задач в системах автоматического (и автоматизированного) управления. В нижеследующей шкале каждый класс систем включает все предыдущие с точки зрения охвата их возможностей управления.

1. Системы программного управления (разомкнутые системы).

2. Системы с обратной связью (замкнутые системы).

3. Системы идентификационного управления.

4. Системы адаптивного управления (системы с самонастройкой).

5. Системы интеллектного управления (системы без целеполагания).

6. Интеллектуальные системы управления (системы с целеполаганием).

Под интеллектуальной системой понимается объединенная информационным процессом совокупность технических средств и программного обеспечения, работающая во взаимодействии с человеком (коллективом людей) или автономно, способная на основании сведений об окружающей среде и собственном состоянии, при наличии знаний и мотивации синтезировать цель, принимать решение о действии и находить рациональные способы достижения цели.

Появление функции целеполагания, а вместе с ней и развиваемой модели мира, существенно отличает интеллектуальные системы управления от систем управления без целеполагания, однако создание автоматических систем с целеполаганием остается весьма сложной проблемой. Вместе с тем, в настоящее время в классе интеллектуальных систем управления содержатся те системы, в которых имеются определенные средства воздействия со стороны оператора для того, чтобы по его желанию и с учетом обстановки изменить цели и критерии качества функционирования системы управления, а также модель мира. Воздействия оператора на процесс управления могут быть и шире, но принципиально новым качеством, не достигнутым в современных автоматических системах управления, является мотивированный интеллектуальный выбор цели, не сводящийся к выбору одной из нескольких, априори предусмотренных и хорошо формализованных целей.

Соответственно приведенной ранее качественной шкале возрастания потенциала решения задач управления, многоуровневая организация сложных систем управления иллюстрируется на рис. 1.

Представленная структура соответствует концепции иерархического управления. Концепция иерархического управления базируется на многоуровневом членении систем. Обычно рассматриваются три уровня: верхний уровень – организация, средний уровень – координация и нижний уровень – исполнение. Управляющая подсистема на верхнем уровне управляет процессом как обобщенным целым, а компоненты системы управления на нижнем уровне «фокусируются с большим разрешением» на подпроцессах (подлежащих координации). С другой стороны управляющая подсистема верхнего уровня является неточной, т.к. имеет дело с процессом на уровне лингвистического описания; управляющая подсистема нижележащего уровня более точна и т.д. Такая структура иерархической системы управления, по-видимому, аналогична структуре функционирования мозга и является результатом декомпозиции задач с постепенным фокусированием внимания на более мелких деталях.

Рассмотрим теперь каждый уровень