Кибернетический подход. Кибернетический подход и синергетические идеи в управлении Управление качеством жизни

Турчин В. Ф.

Для кибернетика метафизика не может быть просто сторонним увлечением. Нам необходимо создание универсальных моделей мира, которые позволили бы нам, например, интерпретировать человеческую мысль, выраженную на естественном языке. От чего можно оттолкнуться в столь смелом начинании? Какие понятия должны быть положены в основу? Метафизика должна ответить на эти вопросы.

Турчин В. Ф.

Философия призвана отвечать на такие основополагающие для каждого разумного создания вопросы как: "Кто я?", "Откуда я пришел и куда иду?", "Сколь истинно мое знание?", "Какова, в конечном счете, природа вещей?", "Что есть добро и что есть зло?". Каждое время дает свои собственные ответы на эти вопросы. Эти ответы значительно подвержены влиянию текущего состояния знания и производства. Наша философия - следствие возникновения эволюционной теории в конце 19-го века и кибернетики в середине 20-го. Это легко можно увидеть и в методе, с которым мы подходим к философским проблемам, и в ответах, которые мы предлагаем.

Норберт Винер

«Кибернетика» - известная книга выдающегося американского математика Норберта Винера (1894-1964), сыгравшая большую роль в развитии современной науки и давшая имя одному из важнейших ее направлений. Настоящее русское издание является полным переводом второго американского издания, вышедшего в 1961 г. и содержащего важные дополнения к первому изданию 1948 г. Читатель также найдет в приложениях переводы некоторых статей и интервью Винера, включая последнее, данное им незадолго до смерти для журнала «Юнайтед Стэйтс Ньюс энд Уорлд Рипорт». Книга, написанная своеобразным свободным стилем, затрагивает широкий круг проблем современной науки, от сферы наук технических до сферы наук социальных и гуманитарных. В центре - проблематика поведения и воспроизведения (естественного и искусственного) сложных управляющих и информационных систем в технике, живой природе и обществе. Автор глубоко озабочен судьбой науки и ученых в современном мире и резко осуждает использование научного могущества для эксплуатации и войны.

Сэм Харрис

Стоит ли бояться сверхразумного искусственного интеллекта? Нейробиолог и философ Сэм Харрис считает, что очень даже стоит. По его мнению, мы стоим на пороге создания сверхразумных машин, при этом не решив множество проблем, которые могут возникнуть при создании ИИ, который потенциально сможет обращаться с людьми так же, как те с муравьями.

Алексей Потапов

Искусственный интеллект всегда рассматривался в рамках «биологической метафоры» - как аналог человеческого интеллекта. Однако создаваемые сейчас искусственные интеллектуальные системы, которые превосходят человека при решении самых разных задач, нисколько не похожи на человека. Это относится даже к таким биологически инспирированным подходам, как искусственные нейронные сети. Я расскажу о том, как сейчас ученые в области ИИ определяют понятие интеллекта, какие проблемы стоят на пути построения мыслящих машин, и нужна ли или вредна для их преодоления «биологическая метафора».

Евгений Путин

Евгений Путин, аспирант кафедры «Компьютерные Технологии» университета ИТМО. В рамках диссертации Евгений исследует проблемы интеграции концепции выбора признаков в математический аппарат искусственных нейронных сетей. Евгений расскажет о том, как устроены нейронные сети, что они могут делать сейчас, на что будут способны в недалеком будущем и ждать ли прихода Скайнета.

Карл Р. Поппер

Эпистемология - английский термин, обозначающий теорию познания, прежде всего научного познания. Это теория, которая пытается объяснить статус науки и ее рост. Дональд Кэмпбелл назвал мою эпистемологию эволюционной, потому что я смотрю на нее как на продукт биологической эволюции, а именно – дарвиновской эволюции путем естественного отбора. Основными проблемами эволюционной эпистемологии я считаю следующие: эволюция человеческого языка и роль, которую он играл и продолжает играть в росте человеческого знания; понятия (ideas) истинности и ложности; описания положений дел (states of affaires) и способ, каким язык отбирает положения дел из комплексов фактов, составляющих мир, то есть действительность.

Сергей Марков

На лекции мы обсудим вторую весну искусственного интеллекта в цифрах и фактах, ключевые работы в области искусственного интеллекта и машинного обучения в 2017 году. Поговорим о распознавании изображений, речи, обработке естественного языка и о других направлениях исследований; обсудим новые модели и оборудование 2017 года. Также поговорим о применении ИИ и машинного обучения в бизнесе, медицине и науке, а также обсудим, чего мы ждем от искусственного интеллекта и машинного обучения в 2018 году.

Вячеслав Дубынин, Алексей Семихатов

Чем всё-таки мозг отличается от компьютера и до какой степени можно их сравнивать? Если мозг намного медленнее современной вычислительной техники, то почему же до сих пор не удается создать компьютер настолько же умный, как и мозг? Разбирают все по-порядку Вячеслав Дубынин - доктор биологических наук, профессор кафедры физиологии человека и животных Биологического факультета МГУ, ведущий Алексей Семихатов - доктор физико-математических наук, ведущий научный сотрудник ФИАН.

Последнее время все большее внимание ученых привлекает новое направление исследований - эмоциональные вычисления (Affective computing). Роль эмоций в эволюции естественного интеллекта велика, искусственный интеллект пока многое упускает в этом отношении, в нем невозможно воплотить многие явления, связанные с эмоциональной картиной, с эмоциональным состоянием человека. Ученым из области ИИ активно помогают когнитивные нейробиологи, психологи и философы.

Кибернетика - это наука о процессах управления в живых и искусственных системах и способах обработки информации. Кибернетика изучает процессы взаимодействия объектов и субъектов управления, прямые и обратные информационные и управленческие взаимосвязи между ними. Один из основателей теории кибернетики Н. Винер обосновал положение о единстве принципов управления в живых и искусственных системах, если их рассматривать с позиций прямой связи, но которой передается управляющая информация, и обратной связи, но которой объект управления сообщает о своем состоянии и результатах управления (рис. 2.4).

Рис . 2.4.

Важнейшей целью кибернетики является предотвращение хаоса на основе процессов упорядочения и регулирования. Основы кибернетики были заложены Н. Винером, К. Шенноном, С. А. Лаврентьевым и многими другими учеными. Развитие кибернетики было тесно связано с развитием теории сложных систем, возникшей в начале XX в. в работах А. А. Богданова (Малиновского), Людвига фон Берталанфи, Р. Веллмана, С. Бира, В. М. Глушкова и многих других ученых.

Важнейшими принципами кибернетики являются принципы обратной связи объекта и субъекта управления, обеспечения устойчивости на основе регулирования, иерархичности и структурированности органов управления, синергии, целевой направленности управления и эффективности.

В кибернетике сформулировано понятие обратной связи, означающее получение системой информации о результатах ее взаимодействия с окружающей средой, а также о работе ее подсистем и элементов. Эта информация используется субъектом управления для принятия решений о корректировке и изменении внутренних и внешних процессов для повышения эффективности объекта управления. Появление кибернетики вызвало быстрое развитие электронно-информационных систем, глубокие изменения в управлении и экономике и дало основание назвать ее второй промышленной революцией (первая промышленная революция произошла в начале XIX в.). Кибернетические модели отражают сложные процессы взаимодействия участников процесса управления и взаимосвязи между ними, которые могут носить сложный характер, описываются математическими моделями. Кибернетические модели описывают сущностные характеристики процессов управления. На их основе разрабатываются другие модели, в том числе модели организационных изменений, информационные модели, модели поведения и др., отражающие развитие и взаимодействие участников процессов управления. Кибернетические модели создали основу для возникновения новых типов моделей - информационных, технических, системных и др. По мере развития средств обработки информации они постепенно стали уступать место информационным моделям.

В настоящее время кибернетические модели разрабатываются в основном при моделировании технических систем и описании принципиальных взаимосвязей в системах управления. Сегодня вместо них в основном применяют информационные модели, реализуемые в виде информационных систем управления с помощью информационного подхода.

Информационный подход тесно связан с кибернетическим и исходит из универсальности процессов преобразования информации в системах управления и необходимости создания информационных моделей системы «субъект - объект управления».

Типичный информационный процесс включает этапы сбора, обработки, передачи, хранения информации, контроля информационных процессов, защиты информации.

Информационные системы предприятий возникли в середине прошлого века. За рубежом они были реализованы сначала в виде систем MRP (англ. Material Requirements Planning - планирование потребности в материалах в основном в натуральном выражении), затем в виде MRP II (Manufacturing Resource Planning - планирование производственных ресурсов), которая существенно расширила возможности предыдущей системы, включив планирование ряда финансово-экономических показателей. Система MRP II обеспечивает планирование ресурсов предприятия на основе стандарта, содержащего следующие функции: планирование продаж и производства, потребностей в материалах, кадрах, производственных мощностях, финансах, других ресурсах, а также контроль и оценка результатов.

Ее сущность заключается в том, что MRP II задает принципы детального планирования производства предприятия, включает учет заказов, планирование загрузки производственных мощностей, потребности во всех ресурсах производства (материалы, сырье, комплектующие, оборудование, персонал), производственных затрат, моделирование хода производства, его учет, планирование выпуска готовых изделий, оперативное корректирование плана и производственных заданий .

В дальнейшем эта система получила развитие в виде информационной системы ERP (Enterprise Resource Planning), направленной на комплексную автоматизацию всего предприятия путем согласования действий его подразделений, разработки бизнес-процедур для менеджеров. На базе этой системы реализуется много функций, в том числе планирование выпуска продукции, складской учет и планирование закупок, учет основных средств, финансовое планирование, учет кадров и др.

В СССР в течение многих лет разрабатывались и применялись типовые комплексные автоматизированные системы управления (АСУ), во многом аналогичные приведенным выше и включающие: автоматизированные системы управления технологическими процессами (АСУТП); автоматизированные системы управления предприятиями (АСУП) в целом; отраслевые системы управления (ОЛСУ). На ряде российских производств АСУТП и АСУП продолжают работать и в наше время.

Автоматизация информационной модели управления также осуществляется различными информационными системами, например системами SAP, Oracle и др.

• См.: URL: http://ru.wikipedia.org/wiki/MRP_II 2014

Кибернетика - наука об общих законах управления в природе, обществе, живых организмах и машинах или же наука об управлении, связи и переработке информации. Объектом изучения являются динамические системы. Предметом - информационные процессы, связанные с управлением ими.

Кибернетическая система - целенаправленная система, в отношении которой принято допущение об относительной изолированности в информационном отношении и абсолютной проницаемости в материально энергетическом отношении. Логистическая система как целенаправленная, динамическая, является управляемой, в этом смысле относится к категории кибернетических систем.

Кибернетический подход - исследование системы на основе кибернетических принципов, в частности с помощью выявления прямых и обратных связей, рассмотрение элементов системы как некоторых «черных ящиков».

Цель кибернетического подхода в логистике - применение принципов, методов и технических средств для достижения наиболее эффективных в том или ином смысле результатов логистического, то есть оптимизирующего, управления. Коренными понятиями кибернетики являются: система, обратная связь, информация.

Системы, которые изучает кибернетика - это множество элементов, соединенных между собой цепью причинно- следственной зависимости. Такое соединение между элементами носит название «связь».

Применение кибернетики в логистике служит как методологическим (познавательным) целям, так и предпринимательской практике. Методологическая цель достигается тем, что кибернетика позволяет по новому рассмотреть способы связей между элементами и способы функционирования логистических систем:

· Как целых производственно- коммерческих, народнохозяйственных, воспроизводственных циклов, так и отдельных их частей (звеньев). Например: «механизм» рынка денежного обращения, обмен товаров через внешнюю торговлю.

· Научное направление приложений идей кибернетики и методов к экономическим системам, к числу которых относятся логистические, то есть оптимизирующие системы.

Экономическая кибернетика развивается по трем взаимосвязанным направлениям.

1. Теория экономических систем и моделей: методология системного анализа экономики и ее моделирования, отражение структуры и функционирования экономических систем в моделях; проблемы экономического регулирования, соотношения и взаимного согласования различных стимулов и взаимодействий в функционировании экономических систем;

2. Теория экономической информации рассматривает экономику как информационную систему; она изучает потоки информации, циркулирующие в производственно коммерческих системах.

3. Теория управляющих систем в экономике конкретизирует и сводит воедино исследования остальных разделов экономической кибернетики; практическим выходом этой теории является АСУ.

В основе кибернетического подхода лежит идея возможности развить общий подход к рассмотрению процессов управления в системе различной природы. Достоинство этой идеи заключается в том, что оказалось возможным кроме общих рассуждений методологического характера предложить также эффективный аппарат для количественного описания процессов, для решения сложных задач управления, основанных на методах прикладной математики.

Основные особенности кибернетики как самостоятельной научной области состоят в следующем:

· Кибернетика способствовала формированию информационной концепции представления систем.

· Кибернетика рассматривает системы только в динамике.

· Кибернетика практикует вероятностные методы исследования поведения сложных систем.

· В кибернетике применяется метод исследования систем с использованием понятия «черный ящик», под которым понимается система, в которой исследователю доступна лишь входная и выходная информация этой системы, а внутреннее устройство может быть неизвестно.

· Очень важным методом кибернетики, использующим понятие «черного ящика», является метод моделирования.

Сопоставление кибернетического и системного подходов в логистике позволяет сделать один вывод, важный для понимания сущности общенаучных методологических направлений вообще и системного подхода в частности. Конкретно научная методология, принципы которой применимы в рамках не одной, а, по крайне мере, нескольких дисциплин, может выступать в двух разновидностях.

В первом случае методология не только формулирует определенные идеи или принципы методологического порядка, но и дает достаточно развернутый аппарат исследования; во втором случае такой аппарат отсутствует, по крайней мере, в жестко фиксированном виде. Эти два типа случаев воплощают соответственно теоретическая кибернетика и системный подход. Отсутствие у системного подхода (в отличие от кибернетического) однозначно фиксированного аппарата исследования делает его методологические функции несколько менее четко очерченными, хотя не менее значительными. Эта известная нечеткость производна от характера системного подхода и его исходных установок. Как известно, кибернетика тоже оперирует понятием системы и рядом других понятий, которые считаются специфическими для системного подхода. Но у кибернетики при всех громадных различиях в конкретных типах систем, которыми она занимается, главным предметом системного рассмотрения остаются связи и процессы управления. Системный же подход претендует на универсальность особого рода. Для него системность объекта изучения, по существу, тождественна его целостности. Можно считать, что кибернетика развивается по индуктивному пути, в то время как в развитии теории систем преобладают дедуктивные тенденции.

Итак, в чем можно обнаружить сходство у кибернетики и теории систем?

· Объектом рассмотрения являются системы, и системность предмета всегда подчеркивается.

· По возможности отвлекаются от субстракта рассматриваемых систем и изучают лишь наиболее общие их свойства и особенности.

· И в кибернетике и в теории систем основными объектами рассмотрения являются структура и функции систем. Поскольку функционировать, то есть изменять свое состояние и тем самым воздействовать на внешнюю и внутреннюю среду, могут только системы, изменяющиеся во времени, это означает, что в обоих случаях объектом исследования являются динамические системы.

· Поскольку в обоих случаях изучается, главным образом, связь структуры и функций, синтез структур, обеспечивающих необходимое функционирование (поведение), постольку в них, по существу, исследуются проблемы целесообразного изменения систем, то есть проблемы управления.

Отличие кибернетики от теории систем заключается в следующем:

§ Теория систем, изучая, как и кибернетика, поведение и функционирование систем, не акцентирует внимание на информационных аспектах этих явлений.

§ Теория систем и кибернетика отличаются областями выбора конкретных предметов изучения и характером используемого аппарата. Кибернетические явления базировались вначале на таких понятиях, как моделирование, информация и обратная связь, в настоящее время в них используются общесистемный аппарат и общие методологические представления.

Теоретическая кибернетика вооружила не только отдельные его дисциплины, а в той или иной мере всю современную науку некоторыми общими принципами исторического характера, в первую очередь идеями иерархического организованного управления и информационных связей. При всей своей абстрактности и универсальности кибернетическое мышление с самого начала было ориентированно на вполне определенный тип процессов и связей в реальном мире - на процессы и связи управления.

Предложенный в кибернетическом подходе способ представления логистических моделей опирается, так же как и в системном анализе, на известное положение, что всем объектам производственно коммерческой деятельности присуще движение, изменение, процессы. Отсюда и так называемый процессный способ кибернетического отражения логистических систем. Согласно этому способу первым и основным элементом всякой логистической системы (или ее модели) выступает процесс, в котором оптимально преобразуются потоки ресурсов. Поэтому процессный способ представления логистических систем можно также назвать оптимально потоковым.

Вторым элементом кибернетической потоковой модели является вход . Он как раз и представляет собой поток потребляемых в процессе ресурсов. Например, для организационно- технологической части логистической системы - это оборудование, рабочая система, сырье и так далее, для информационной - выходная информация, технические средства для ее обработки. Можно также сказать, что входом называется все то, что изменяется при протекании процессов.

Третий элемент кибернетической модели - выход . Это результат самого преобразования входов, то есть поток созданных или отработанных ресурсов. В логистических системах выходами могут быть готовая продукция, отходы производства, высвобождаемое оборудование, выходная информация и т.д. Совокупность связей между элементами системы обеспечивает их совместное функционирование потоки между элементами (звеньями) одной системы или между системами. Если связь осуществляет передачу выходного воздействия одного элемента на вход какого - либо последующего элемента той же системы, то она носит название прямой связи.

Четвертый элемент кибернетической модели - обратная связь . Это связь между выходом какого либо элемента и входом предшествующего ему в той же системе элемента. Она выполняет целый ряд операций по корректированию элементов системы. Различают положительную и отрицательную обратные связи. Положительная обратная связь возвращает на вход часть сигнала, полученного на выходе элемента или системы. Положительная обратная связь не корректирует сигнал на входе, а только увеличивает его значение.

При отрицательной обратной связи полученный по ней сигнал может и не совпадать по знаку с первоначальным. Это дает возможность сопоставить полученный результат с намеченной целью и в случае необходимости откорректировать поведение элемента или системы в целом. На практике важна своевременность такой корректировки, чтобы избежать значительного отклонения системы от траектории движения к намеченной цели. Принцип обратной связи лежит в основе логистического управления производственно коммерческой деятельностью, он характеризует способность логистической системы воспринимать и использовать информацию о результатах собственной деятельности для достижения цели наилучшим (оптимальным) образом и в кратчайшие сроки. Учет выпущенной цехом продукции и израсходованного сырья, регулирование ценами спроса на продукцию, материальное стимулирование, использование тарифов для привлечения груза на транспорт - это разные формы обратных связей в логистических кибернетических системах.

Пятый и последний элемент кибернетической модели логистической системы - ограничения , которые состоят из целей системы и так называемых принуждающих связей. Для производственно коммерческих систем одной из целей является выпуск продукции заданных номенклатуры, объема и качества, себестоимости; для информационной части системы - получение требуемой информации. В качестве принуждающих связей в этих случаях могут выступать различные лимиты ресурсов, метод переработки информации, технические характеристики средств для его реализации и т.д.

В соответствии с принятой трактовкой логистической системы ее деление на подсистемы представляет собой расчленение логистического процесса на подпроцессы (операции, функции) с соответствующими входами и выходами. Любой вид данного логистического процесса - это вход последующего (не бывает входов «неоткуда» и выходов «в никуда»; если ресурс где - то произведен, значит он для чего - то нужен), т.е. все процессы взаимосвязаны. Именно связь и определяет следование логистических процессов.

Информационный подход к процессам управления - первая особенность кибернетики. В информационной трактовке кибернетического подхода управление в организационных системах, к числу которых относятся логистические системы, рассматривается прежде всего как процесс преобразования информации: информация об объекте управления воспринимается управляющей системой, перерабатывается в соответствии с той или иной целью управления и в виде управляющих воздействий передается на объект управления. Поэтому понятие информации принадлежит к числу наиболее фундаментальных понятий кибернетики. В информационной трактовке процессы кибернетического управления связаны с получением, передачей, переработкой и использованием информации. Процессы получения информации, ее хранение и передача в этом случае отождествляются с понятием «связь». Переработка воспринятой информации в сигналы, направляющие деятельность в объекте, отождествляется с понятием управление. Если системы способны воспринимать и использовать информацию о результатах своего функционирования, то говорят, что они обладают обратной связью. Переработка информации, идущей по каналам обратной связи, в сигналы, корректирующие деятельность системы, называют регулированием. Между терминами «управление» и «регулирование» существует различие: если считать, что управление обозначает воздействие на результаты работы системы для достижения намеченной цели, то регулирование обозначает тип управления, основанный на методе выравнивания отклонений от нормы (эталона, заданной величины). Устройства (или органы), служащие для этой цели, носят название регуляторов.

Кибернетическое регулирование

В кибернетическом управлении ЛС по каналам обратной связи передаются различные учетно-статистические сведения. Обратная связь создает возможность эффективного управления в изменяющихся условиях функционирования объекта управления даже в тех случаях, когда возмущающие воздействия не могут быть измерены или когда их влияние заранее неизвестно. Это обусловливается присущим замкнутым кибернетическим системам принципом выработки управляющего воздействия по отклонениям фактического значения управляемой величины от ее требуемого (заданного, расчетного, эталонного) значения независимо от причин, вызвавших указанное отклонение. Системы кибернетического регулирования, обеспечивающие реализацию заданной программы управления, имеют отрицательную обратную связь. Различают три типа основных задач регулирования: стабилизация, программное регулирование и слежение (мониторинг).

Цель стабилизации - поддержание заданного постоянного значения выходной величины объекта регулирования. Так регулирование хода производственно-коммерческого процесса может преследовать цель - поддерживать постоянство выпуска (сбыта) продукции, определяемую планом (спросом). Учет результатов производства может осуществляться по отклонениям фактического выпуска от расчетного. Эта информация обратной связи поступает к логистикам, принимающим решения по устранению отклонений.

Программное регулирование обеспечивает изменение выходной переменной объекта управления в соответствии с заданной программой. Изменение выходной переменной может быть задано в виде функции времени или другого аргумента, например интенсивности входа объекта. Так, например, некоторые продовольственные товары поступают в торговую сеть в течение суток в соответствии с заданным графиком. Он определяет изменение интенсивности перевозок этих товаров как функции времени, а его реализация осуществляется органом управления транспортом.

Третий тип регулирования - слежение (мониторинг) - отличается тем, что здесь программа не рассчитывается заранее, а определяется поведением наблюдаемого объекта.

Основная формула теории регулирования

Для эффективного применения кибернетического подхода в логистике очень важно сформировать мышление в понятиях и категориях регулирования обратной связи, что может помочь уяснению логики суждений при выводе основной формулы теории регулирования. Это удобно рассмотреть на анализе процесса регулирования в технике, моделируя его в форме схемы контура управления с обратной связью.

«Вход» Х «Выход»

∆x ∆y

Рис. 10.1. Контур управления с обратной связью

В регулируемой системе H происходит преобразование состояния входа Х в состояние выхода У, что можно обозначить Н - регулируемая система; Х=(Х 1 ,Х 2 ,….,Хн) - вектор входа; У=(У 1 ,У 2 ,….,Ун) - вектор выхода следующим образом У=НХ.

Как показывает блочная схема, текущее состояние выхода У после сопоставления с эталонным или заданным его значением передается на вход регулятора Т, который преобразует его в состояние своего выхода Х*. Состояние выхода регулятора прибавляется к значению состояния выхода Х- системы Н. В конечном итоге состояние входа системы Н есть Х+Х*. Поправка на выходе системы Н зависит от состояния ее выхода У. Обозначим через У’ заданное значение, то есть желаемую норму состояния выхода регулируемой системы. Соответствующая настройка регулятора Т заключается в том, чтобы поправка Х* вызывала выравнивание всякого отклонения У* от заданного значения У и привела состояние выхода регулируемой системы к заданной норме, то есть У*=У’-У. Можно произвести расчет, определяющий численные показатели описанной таким образом обратной связи. Допустим вначале, что в регулируемой системе происходит прямое преобразование, состоящее в умножении состояния входа на действительное число Н, тогда У=НХ. Пропорциональное преобразование называется усилением, если Н>1, или ослаблением, если Н<1. В этих случаях системы, в которых происходит пропорциональное преобразование, называются соответственно усилителями или ослабителями.

Показатель Н=У/Х называется пропускной способностью системы.

Особенность логистической кибернетической системы это - способность изменять свое движение, переходить в разные состояния под влиянием различных управляющих воздействий. Всегда существует некоторое множество движений, из которых производится выбор предпочтительного движения. Где нет выбора, там нет и не может быть управления.

Таким образом, логистические (управляемые) системы рассматриваются не в статическом состоянии, а в движении и развитии, что коренным образом изменяет подход к их изучению и в ряде случаев позволяет вскрыть закономерности, установить факты, которые иначе оказались бы невыявленными. Устойчивость как функциональное свойство логистических систем, имеющее решающее значение для оценки работоспособности систем была бы невозможна без уяснения динамики происходящих в них процессов.

Необходимо отметить, что в рамках общей те­ории систем возникла новая область современной науки - кибернетика, как одно из ее ответвлений. Кибернетический подход решает системные задачи с помощью математических и иных формальных методов.

Это обусловило появление новых системных по­нятий, таких как «входы и выходы», «иерархия», «модель», «саморегуляцию», «вектор», «матрица» и др., с помощью которых можно описать практи­чески безграничное множество процессов.

Кибернетика возникла как наука о процессах и связях управления, которые строятся на основе определенной программы и представляют собой способ ее реализации. Это значит, что над функци­онирующей системой всегда есть нечто, заключаю­щее в себе в том или ином виде общую схему соответствующего процесса. Данное «нечто» и есть в собственном смысле система управления, где разнотипность (разнокачественность) связей объек­та обеспечивает многообразие форм управления.

Начальные идеи кибернетики были изложены в исторической статье А. Розенблата, Н. Вин ера, Дж. Бигеолоу «Поведение, целенаправленность и те­леология» (1943 г.). В ней впервые было показано принципиальное единство проблем связи и управле­ния в природе и технике. Основная мысль Н. Вине­ра, высказанная в его книге, изданной в 1948 г., «Кибернетика или управление и связь в животном и машине» - это то, что о живых организмах можно говорить на том же языке, что и о целена­правленных машинах. Возникает формальная об­щая схема, позволяющая не только говорить о по­ведении в терминах систем в целом, но и дающая возможность динамического объяснения этого по­ведения. Такая схема приводит к общему понятию управляемой (целенаправленной) системы, не за­висящему от того, существует ли такая система в «живом» виде или нет. Таким образом, кибернети­ка охватывает разные по качеству системы, не ин­тересуясь свойствами материала, из которого они сделаны, если только он не влияет на организа­цию. Далее, Винер показал, что как животные, так и машины могут быть включены в новый и более обширный класс вещей. Их отличительным свойством он считал наличие гомеостатических и управленческих систем, науку о которых он и назвал «кибернетикой» (искусством кормчего). Фун­кционирующие части правильно работающей ма­шины или организма поддерживают равновесие, гомеостаз всей системы. Итак, о животных (вклю­чая человека) и о машинах оказалось возможным говорить на одном языке, который годится для описания любых «целесообразных» систем.

Кибернетика при исследовании реальных сис­тем стремится не просто к описанию их с помощью формальных систем, а к тому, чтобы, используя такое описание, помочь понять (объяснить), как работают реальные системы. Обычно это делается путем построения эффективных и динамических моделей, с разбивкой способов их функционирова­ния в виде алгоритмических процедур. Особен­ностью моделирования является то, что в нем модели, в отличие от гипотез, не конкурируют, а дополняют друг друга. Этим они позволяют изу­чать многомерные явления с помощью совокупнос­ти маломерных представлений. С помощью ЭВМ строятся модели как вероятностные картины мира, вытесняющие детерминистические. Это означает, что, помимо действительного, исследователю ста­новится доступным и возможное, тесно не связан­ное с наблюдаемыми фактами. Данный момент носит эвристический характер: исследователь име­ет возможность рассмотреть гораздо больше ситу­ации, чем их существует в действительности, и прогнозировать варианты сценариев будущего.

При этом отрицательная обратная связь как бы заставляет поведение системы стремиться к предпи­санному пределу (моделям как прототипам) и, следо­вательно, нет ничего абсурдного или сверхъестествен­ного в том, что поведение системы определяется

скорее будущим, чем прошлым ее состоянием. При таком понимании телеология (целенаправленность) быстро перестает быть пугалом для биологических и социальных наук.

Кибернетический метод как интеллектуальная процедура познания действительности может рас­ сматриваться как метод аналогий. В качестве при­мера можно привести блок-схему 3, - применения данного метода при изучении моделей, предложенной А. Молем. На этой схеме, напоминающей блок-схему программы ЭВМ, отражены различные этапы кибернетического исследования. Последнее начинается с нахождения аналогии, на которую затем налагается определенное число ограничитель­ных условий, характеризующимися следующими особенностями.

1. Создатель модели начинает с нахождения умозрительной конструкции, образа некоторой ре­альности, и исследует, насколько он обоснован. Затем исследователь формулирует вытекающие из этого представления выводы и проверяет соответ­ствие хотя бы некоторых из них наблюдаемой реальности и фактам, собранным специалистами в данной области.

2. Исследователь переходит к установлению того, насколько рассматриваемая им аналогия далека от действительности. Он должен понять, почему она именно такова, какова она есть (недостаточно пол­ное соответствие реальным фактам, ложное и т. д.). Для этого исследователь должен интеллектуально

Дисциплинировать свое интуитивное мышление ­ввести экспликацию: истолкование, замещение не­точного образа, понятия, символа более точным.

3. Возведя рассматриваемый образ в ранг ана­логии (модель-аналогия), исследователь проверяет его: не обладают ли явления, которые он временно принял во внимание, столь большим «весом», что необходимо внести существенные поправки в образ основного явления. Таким путем он устанавливает степень эвристической ценности данной аналогии (ситуация проверки существенности). Если эта си­туация имеет место, то обнаруженная ценность яв­ляется свидетельством ценности лежащего в её основе образа.

4. Теперь исследователь устанавливает масшта­бы (например, статистические величины), при ко­торых данная аналогия является справедливой. При этом устанавливаются и пределы изменчивости этих величин (область валидности), за которыми исследуемое явление меняет характер и нуждается в других типах аналогий, предваряющих структур­ные исследования на других уровнях.

5. Далее исследователь развивает аналогию при­менительно к основной области. При этом на всех этапах он стремится свести описание к механиз­мам, реальные примеры которых ему известны и которые он в состоянии промоделировать во всех деталях. Исследователь как бы «очищает», упро­щает их и делает это, в частности, с помощью схем, графов того типа, которые применяются про­граммистами для выражения процедур, реализуе­мых на ЭВМ.

6. Формулировка и подробное описание предло­женной модели составляют первый результат, по­лучаемый при таком подходе. Последний служит интеграции разных понятий, «упрощению» мысли, благодаря которому большое число разрозненных сводится к небольшому числу элементарных сущ­ностей в соответствии с принципом Оккама: «Сущ­ности не следует увеличивать без необходимости». Применяемые модели (математические, графичес­кие) обеспечивают существенное сжатие (кодиро­вание) информации и возможность "её использова­ния для описания широкого класса явлений. Такое описание является, наконец, средством качествен­ной характеристики изучаемого феномена и сред­ством воздействия на него, т. е. орудием овладе­ния действительностью.

7. Вместе с тем рассмотрение модели сразу ста­вит некоторые вопросы, требующие ответов и уточ­нений. Это способствует дальнейшей эксперимен­тальной работе, новому поиску фактов.

Итак, стремление к созданию обобщающих те­орий и учений обусловило появление системного подхода, связанного с переходом к структурно-функ­циональному изучению различных социальных систем с точки зрения выполняемых ими функций по отношению к более широкому целому. Этим были предопределены два его основных принципа.

1. Выделение структуры объекта как некоего инварианта, характеризующего принципы строения этого объекта.

2. Функциональное описание этой структуры.

При этом заслуга Т. Парсонса заключается в том, что он связал данные принципы для изучения социальных систем, развил кибернетическую идею общего в универсуме.

Важнейшей вехой в развитии системных представлений стал выход в 1948 г. книги американского ученого Норберта Винера «Кибернетика, или Управление и связь в животном и машине».

Термин «кибернетика» (от др.-греч. киРвруг|Т1кг| - «искусство управления», kybernao - «правлю рулём», «управляю») встречается у великого древнегреческого философа Платона (428-348 гг. до н. э.) Он употреблял этот термин в значении «искусство управления государством», поскольку связывал последнее с искусством кормчего. В XX в. термин был первоначально связан с разработкой технических аналогов живых организмов.

В дальнейшем, особенно после написания Винером работ «Кибернетика и общество», «Творец и робот», кибернетика стала пониматься как наука, исследующая процессы передачи информации.

Согласно представлениям кибернетики управление является важнейшим свойством системы. Процессы управления трактуются как процессы передачи и переработки информации. Средства, которые обеспечивают названные процессы, рассматриваются в качестве коммуникаций. Н. Винер писал: «Управление - это не что иное, как посылка сообщений, эффективно влияющих на поведение их получателя». Данное определение применимо к любым системам: биологическим, социальным, техническим.

Особенности кибернетического подхода к управлению заключаются в следующем:

• Информационный подход к процессам управления. Процессы получения информации, ее хранения и передачи называются в кибернетике связью. Если система способна воспринимать и использовать информацию о результатах своей деятельности, то говорят, что она обладает обратной связью.
• Алгоритмизация. Алгоритм - способ решения задачи, точно предписывающий, как и в какой последовательности получить результат, причем результат можно точно определить на основе исходных данных.

Классическая кибернетика основывается именно на алгоритмических решениях, характеризующихся однозначностью и предсказуемостью.

Математическое моделирование. Этот применяемый кибернетикой метод занимает промежуточное положение между теоретическим исследованием и экспериментом. Его преимущество заключается в том, что вместо построения реальной физической модели системы (это очень трудоемко и не всегда возможно) можно создать ее математический аналог.

С точки зрения кибернетического подхода можно говорить о системе управления организацией.

Система управления - совокупность устойчивых связей между органом управления, объектом управления и внешней средой, которые опосредованы потоками управленческой информации.

Общий вид системы управления можно представить с помощью схемы:

Процесс управления можно определить как совокупность действий по выработке решений и воздействий на объект управления (реализация основных функций управления). Поскольку управление является непрерывным процессом, используют понятие управленческий цикл.

Управленческий цикл - это постоянно воспроизводящаяся последовательность работ по реализации целей организации.

Управленческий цикл начинается с формулировки проблемы и постановки целей организации или ее части. Затем следует поиск вариантов решения проблемы, подготовка и принятие решения, контроль за его реализацией с сопутствующей корректировкой, оценка результатов. Если проблема является долгосрочной и невозможно ее единовременное решение, происходит корректировка цели, и управленческий цикл возобновляется. В случае относительно простых проблем за их решением следует постановка новой проблемы и поиск ее решения.

Управление как процесс подчиняется определенным закономерностям. Основные из них заключаются в следующем:

• непрерывность - непрерывная последовательность выполнения одних и тех же видов работ;
• общность - наличие общих функций, методов и приемов управления, несмотря на многообразие решаемых задач;
• согласованность - наличие взаимосвязи между целями и средствами их достижения, соблюдение определенных пропорций при распределении различных видов управленческого труда.

Также кибернетика выделяет принципы управления , обобщающие его опыт:

• Принцип системности - все элементы системы рассматриваются во взаимосвязи и взаимодействии и с точки зрения достижения системой ее конечных целей.
• Принцип иерархичности подразумевает выделение уровней управления. Каждая ступень управления осуществляет управленческие воздействия на нижестоящие, но одновременно управляется вышестоящими органами.
• Принцип адаптивности заключается в способности системы предпринимать адекватные действия в ответ на многообразные воздействия внешних и внутренних факторов.
• Принцип развития - система управления стремится достичь наибольшего суммарного потенциала своей деятельности на каждом этапе своего жизненного цикла.

Новый импульс к развитию кибернетика и кибернетический подход к управлению организацией получили со становлением новой междисциплинарной области знания - синергетики. Классиками этой науки являются немецкий физик Генрих Хакен (род. в 1927 г.) и бельгийский физик и химик российского происхождения Илья Пригожий (1917-2003 ). Термин «синергетика» ввел Хакен в 1969 г.

Как отмечалось выше, синергетика изучает процессы самоорганизации в сложных динамических открытых неравновесных системах. Для того чтобы понять, в чем заключается эвристический потенциал идей синергетики для науки управления, необходимо вернуться назад и попытаться увидеть ограниченность классической кибернетики.

Называемая ныне классической, первая кибернетика (кибернетика Винера) основывалась па тезисе о том, что при выборе правильного алгоритма достижение планируемого результата обеспечено. Кибернетика нового поколения, или кибернетика второго порядка, сформировавшаяся в 1960-1970-е гг., стала уделять гораздо больше внимания спонтанности, непредсказуемости в поведении сложных систем.

Представители «кибернетики второго порядка» - Ст. Бир, У. Мату- рана, Ф. Варела и др. - пришли к выводу, что чересчур детальное планирование годно лишь для достаточно простых систем (но даже в этом случае результаты не будут абсолютно предсказуемыми). Если же говорить о сложных социальных системах, то речь может идти лишь о поддержании некоторого уровня порядка, необходимого для сохранения целостности системы. Планирование деятельности в таких системах не может быть полностью детерминированным процессом, поскольку деятельность различных субъектов подвержена случайным внешним воздействиям (гак, для экономических субъектов это изменение когировок акций, существенные изменения внутриполитической и внешнеполитической обстановки и т. д.).

«Вторая» кибернетика использует основополагающее для синергетики понятие самоорганизация. В статье с красноречивым названием «Эволюционный менеджмент» Ф. Малик и Г. Пробст сравнивают управление нс с инженерной задачей, а, скорее, с садоводством. Управленцы, по их мнению, должны быть не командирами, а катализаторами и культиваторами самоорганизующейся системы под названием «организация» .

Говоря об управлении организацией в своей книге «Мозг фирмы» Стаффорд Бир предлагает менеджерам отдавать предпочтение эвристическим (от др.-греч. вцркжео (heuristiko) - «отыскиваю», «открываю») методам перед алгоритмическими.

Эвристика, в отличие от алгоритма, четко определяющего последовательность действий, «определяет метод поведения, помогающий достижению цели, но который не может быть четко охарактеризован, поскольку мы знаем, чего хотим, но не знаем, как этого достичь, где лежит решение. Предположим, вы хотите достичь конусообразной вершины горы, закрытой облаками. У нее есть высшая точка, но у вас нет точного маршрута. Указание «продолжайте подъем» приведет вас к вершине, где бы она ни была. Это эвристика. «Смотри за пенсами, а фунты сами о себе позаботятся» - эвристическое указание, как стать богатым» .

В случае рассмотрения управления организацией под углом зрения эвристического подхода меняется отношение к ошибкам разного рода, совершаемым работниками. В той же работе Бир отмечает, что в большинстве современных ему организаций любая ошибка предается анафеме, в то время как проницательный управляющий будет рассматривать любую ошибку как мутацию, которая может оказаться полезной, быть стимулом к перемене.

Идеи, созвучные основным принципам эволюционного менеджмента, выработанным представителями «кибернетики второго порядка», можно встретить и у других современных теоретиков менеджмента. Так, в книге Р. Уотермена «Фактор обновления. Как сохраняют конкурентоспособность лучшие компании» автор дает следующие рекомендации руководителям:

• 1. Постоянный поиск, позволяющий определить цели организации.
• 2. Увеличение количества вариантов возможных решений.
• 3. Применение тактики выжидания, т. с. сохранения естественной динамики системы, до появления благоприятных условий.
• 4. Ограничение контроля и поощрение благоприятного климата для коммуникаций.
• 5. Повышение значимости традиций в организации.

• См.: Василькова В.В. Порядок и хаос в развитии социальных систем. - СПб.: Лань, 1999. - С. 142-143.
• 2 Бир С. Мозг фирмы. - М.: Радио и связь, 1993. - С. 58.