Описание фрейма «Заполненный» фрейм

______ (фрейм-прототип) __________________ (фрейм-экземпляр) ____________

Битва = <кто?> <с кем?> <ког- Битва1 = <СССР> <Германия>
да?> <где?> <результат> <декабрь 1941> <Сталинград> <победил>

Битва2 = <Иван Царевич> <Кощей Бессмертный> <утром>

______________________________ <в чистом поле> <победил> _______________

Книга = <Автор(ы)> <назва- Книга1 = <Стругацкий А., Стругацкий Б.>
ние> <жанр> <издательство> <Понедельник начинается в субботу>
<год издания> <кол-во стр.> <Фантастические повести> <Москва: Дет-
______________________________ екая литература> <1987> <496> ___________

Основу продукционной модели составляют множества продукций — правил вывода. В наиболее простом виде про­дукция записывается как стандартное выражение, включа­ющее в себя конструкцию «если..., то...». Это выражение носит название ядра продукции. Например: «Если ввел не­верный символ, нажми клавишу «—>». Кроме ядра в про­дукцию» как правило, входит еще условие. Оно определяет те ситуации, в которых можно использовать указанное пра­вило. Только что рассмотренная продукция будет более определенной, если к ней добавить условие «Вводится текст с клавиатуры компьютера».

Пример

 

Форма продукции	Продукция
(краткая)
Имя продукции:	Определение вида треугольника:
При выполнении усло-	Известно, что а, Ь, с — длины сторон треугольника;
вия С имеет место: если А, то В	если а2 + Ъг = с2, то треугольник прямоугольный
Поведение при пожаре:
	Вы находитесь дома и у вас есть телефон и телефон
	работает;
	если в доме вспыхнул пожар, то вызывайте пожар-
	ную команду по телефону 01

Форма продукции Продукция

______ (краткая) ______________________________________________________

Имя продукции: Определение вида треугольника:

При выполнении уело- Известно, что а, Ь, с — длины сторон треугольника;

вия С имеет место: если а² + Ъ^г = с², то треугольник прямоугольный ______

если А, то В Поведение при пожаре:

Вы находитесь дома и у вас есть телефон и телефон работает;

если в доме вспыхнул пожар, то вызывайте пожар-
______________________ ную команду по телефону 01 ______________________

Наиболее динамично развивающимися системами искус­ственного интеллекта являются экспертные системы и си­стемы поддержки принятия решений.

Экспертная система (ЭС) — вычислительная система, в которую включены знания специалистов о некоторой конк­ретной предметной области и которая в пределах этой облас­ти способна принимать решения, качество которых соответ­ствует решениям, принимаемым экспертами-людьми.

Пример. Человека с самого начала не устраивала возможность за­давать компьютеру лишь вопросы типа: «Чему равен си­нус 10 радиан?» Хотелось бы получать ответы на вопро­сы: «Что случилось с этим больным?»; «Имеет ли смысл бурить скважину в этом месте?»; «Были ли случаи по­добного применения патентного права?»; «Каково моле­кулярное строение этого вещества?»; «Почему падает спрос на эту продукцию?».

Экспертные системы имеют в своем составе обширную базу данных — факты выбранной предметной области, а также базу знаний, в которой отражены профессиональные навыки и умения специалистов высокого уровня в данной области.

Основу квалификации эксперта, кроме формализованных знаний, составляют трудноформализуемые эвристические приемы, догадки, интуитивные суждения и умения делать выводы, которые сам эксперт может не вполне осознавать. Поэтому создание экспертных систем — длительный и сложный процесс. Заполнение базы знаний — наиболее тру­доемкий этап. Разработку структуры и наполнение базы знаний осуществляет инженер по представлению знаний. Он работает в тесной связи с одним или несколькими эксперта­ми. Вместе они подробнейшим образом определяют, какими должны быть правила вывода, как они взаимосвязаны меж­ду собой, по возможности устраняют противоречия в мнени­ях экспертов, находят аналогии, вырабатывают метаправи­ла (то есть правила, описывающие, каким образом другие правила должны быть использованы или модифицированы), строят разветвленные сети логических выводов и многое другое.

Экспертная система должна обладать следующими свой­ствами:

• должна иметься способность рассуждения при неполных и противоречивых данных;

• дожна иметься способность объяснять цепочку расужде-ний понятным для пользователя способом;

• факты и механизмы вывода должны быть четко отделены друг от друга;

• система должна быть «самообучающейся», то есть выво­ды, полученные при решении задачи, должны включать­ся в базу знаний для решения других задач;

• на выходе ЭС должна выдавать не таблицу чисел или гра­фики на экране, а четкий совет;

• быть экономически выгодной.

Пример. Одна из самых известных в мире консультационных ЭС — MYCIN, предназначенная для медицинской диа­гностики инфекционных заболеваний крови, сопостав­ляет с помощью правил симптомы исследуемой болезни с симптомами болезней, накопленных в базе знаний. Врач отвечает на запросы ЭС о симптомах болезни, а за­тем, получив достаточно фактов, ЭС помогает врачу по­ставить диагноз и дает рекомендации по лечению.

На рис. 2.5.3 представлена типовая структура экспертной системы.

Рис. 2.5.3

Структура

экспертной

системы

Искусственный интеллект (artificial intelligence) — вос­произведение отдельных умственных действий компьютер­ными средствами.

Системы искусственного интеллекта — технические сис­темы, воспроизводящие отдельные аспекты человеческого интеллекта, реализованные в компьютерных программах посредством специальных логических систем.

Основные направления исследований в области искусст­венного интеллекта:

• моделирование биологических систем;

• моделирование умственной деятельности.

Сферы применения систем искусственного интеллекта:

• робототехника;

• экспертные системы;

• создание универсальных решателей задач;

• перевод с одного языка на другой, реферирование тек­стов;

• создание интеллектуального интерфейса, обеспечивающе­го удобный диалог пользователя с компьютером. Основные задачи, решаемые системами искусственного

интеллекта;

• распознавание образов;

• распознавание звуков, в частности речи;

• синтез речи;

• анализ и синтез текстов;

• представление и использование знаний о предметной об­ласти;

• моделирование рассуждений;

• объяснение выбора действий;

• прогнозирование развития процесса;

• диагностика критических ситуаций;

• оптимизация процессов и др.

Ключевым термином искусственного интеллекта являет­ся термин «знание».

База знаний (knowledge base) — семантическая модель, предназначенная для представления в компьютере знаний, накопленных человеком в определенной предметной облас­ти. Является основной составной частью интеллектуальных и экспертных систем.

Информация в базе знаний — это все необходимое для по­нимания, формирования и решения проблемы.

Компоненты базы знаний — факты (данные) из предмет­ной области; специальные эвристики или правила, которые позволяют получать новые факты при решении проблемы; метаправила (правила о правилах) для решения проблем и получения выводов.

Основные модели представления знаний:

• логическая (на основе использования математической ло­
гики);

• сетевая (семантические сети);

• продукционная (на основе правил вывода и условий их применения).

Семантическая сеть — представление знаний посредст­вом графа (сети), вершины (узлы) которого соответствуют понятиям, действиям или объектам предметной области, а соединяющие их дуги отражают отношения между узлами.

Фрейм — описание свойств вершин (узлов) семантиче­ской сети.

Фрейм — минимально возможное описание всех основ­ных свойств объекта, соответствующего вершине сети. Свой­ства описываются атрибутами (слотами) и их значениями.

Правило вывода — определение рекомендаций, указаний или стратегий поведения в формате «если (условие), то (дей­ствие)» или «если (предпосылка), то (заключение)».

Эксперт — человек, который за годы обучения и практи­ки научился чрезвычайно эффективно решать задачи, отно­сящиеся к конкретной предметной области.

Экспертная система (expert system) — система искусст­венного интеллекта, основанная на знаниях. Она в пределах данной предметной области способна принимать решения, качество которых соответствует решениям, принимаемым экспертами-людьми.

В разработке ЭС принимают участие эксперты и инжене­ры по представлению знаний (инженеры по знаниям).

Компонентами ЭС являются:

• подсистема приобретения знаний;

• база знаний;

• машина вывода (логический блок);

• подсистема объяснений;

• подсистема совершенствования вывода (блок самообуче­ния);

• рабочая память, в которой хранятся текущие рабочие ги­потезы и управляющая информация.

Задание 1

К области искусственного интеллекта относится машинный син­тез осмысленных текстов. Он используется:

• для налаживания удобного для человека диалога с машиной. Задача — научить ЭВМ воспринимать и «понимать» тексты, указания, команды, вопросы, сформулированные на естест­венном языке, а также адекватно отвечать на них также на естественном языке;

• для исследования закономерностей художественного творче­ства. Задача — научить ЭВМ «сочинять» стихи, сказки, бас­ни, рассказы.

Сформулируйте, в чем сходство в подходах к решению этих за­дач и в чем различие. Какие, по вашему мнению, основные про­цедуры должны выполняться в том и другом случае?

Задание 2

Приведите пример декларативных и процедурных знаний, кото­рыми вы обладаете в областях, относящихся:

а) к квадратным уравнениям;

б) к законам Ньютона.

Подсказка: декларативные знания: «Квадратное уравнение — это многочлен...»; процедурное знание: «Чтобы определить кор­ни квадратного уравнения...»

Задание 3

а) Создайте фрейм-экземпляр текущего занятия по следующему
фрейму-прототипу:

Урок = <дисциплина> <класс> <преподаватель> <день> <но-мер урока> <аудитория>.

б) Определите слоты фрейма (разработайте фрейм-прототип),
описывающего учебник.

Задание 4

Подготовте реферат на тему «Использование экспертных систем в...». В качестве предметных областей можно выбрать: военное дело, геологию, инженерное дело, информатику, компьютерные системы, космическую технику, лингвистику, математику, ме­дицину, метеорология, промышленность, сельское хозяйство, управление производстом, физику, химию, электронику, юрисп­руденцию.

Примечание. В списке перечислены те области знания, для кото­рых существуют реально функционирующие ЭС.

Задание 5

Поясните, как вы понимаете фразу, высказанную известным ис­следователем в области информатики Д. А. Поспеловым: «рань­ше ЭВМ «понимали», как надо выполнить введенную в них про­грамму, но «не понимали», что они при этом делают, а с появлением интеллектуальных систем ЭВМ научились «пони­мать», как построить нужную для решения поставленной задачи программу и что эта программа делает».

1. Можно ли считать машину думающей, если она может читать газету и делать краткий обзор ее содержания?

2. Можно ли считать техническую систему интеллектуаль­ной, если после некоторого времени «общения» с ней (че­рез посредника) человек не может определить, с кем он общался — с человеком или с машиной?

Первая программа ИИ — «Логик-теоретик», которая до­казывала теоремы в символьной логике, появилась в 1956 году в институте Карнеги (США). Ее авторы А. Ньюэлл, Г. Саймон и Дж. Шоу основывались на идее о том, что мыш­ление следует понимать как механизм для обработки инфор­мации, а решение задач человеком осуществляется путем целесообразного выбора из множества конкурирующих между собой альтернатив. После «Логика-теоретика» авто­ры попытались создать Общий решатель задач. Поставлен­ная цель не была достигнута: оказалось, что класс доступ­ных задач оказался весьма узок. Тем не менее эта программа надолго вошла в арсенал средств искусственного интеллекта, на ее основе отрабатывались приемы эвристиче­ского программирования, была создана база для совершен­ствования решателей задач.

Термин «искуственный интеллект» впервые ввел Дж. Маккарти, автор многих ярких работ по программиро­ванию. Он же организовал первую конференцию по ИИ и начал теоретическую работу, которая привела к созданию языка символьного программирования Лисп (Lisp), ставше­го базовым языком для создания программного обеспечения для систем искусственного интеллекта.

Первые роботы, системы управления которых были по­строены на основе нейроноподобных сетей (на уровне отде­льных нейронов) были разработаны в 60-х годах XX века Л. Сутро, У. Килмером, Дж. Олбусом и др.

Первые машинные стихи появились в 60-х годах XX века. Вот два примера машинных стихотворений:

Пока жизнь создает ошибочные, Добрый реет шелест,

совершенно пустые образы, Плачет пустота,

Пока медленное время течет Слушают качели,

мимо полезных дел, И поет беда.

А звезды уныло кружатся в небе, Стань покорно горе,

Люди не могут смеяться. Томно лишь летит,

И прозрачно море, Тайно шелестит. И бежит земная Незаметно тень, Медленно лесная Славит влажный день.

Теоретическую основу моделей представления знаний (а также основу разработки большинства компьютерных язы­ков) заложил Н. Хомский, который предложил новую систе­му понимания языка, называемую формальной граммати­кой, которая позволяет описать структуру фраз, текстов

Фреймы впервые были определены М. Минским в 1974 году как структуры, группирующие данные по объединяю­щему их смыслу.

Семантические сети как модели представления знаний были предложены Р. Квиллингом в 70-х годах.

Одна из первых экспертных систем была разработана для химических исследований в середине 60-х годов. Проект DENDRAL был предназначен для определения пространст­венных структур органических молекул.

Одна из первых успешно действующих ЭС в области компьютерных систем и электроники XCON появилась толь­ко в конце 70-х годов. Современные разработки ЭС в этой об­ласти связаны с проектированием конфигурации компьюте­ров, с диагностикой неисправностей, с управлением процессом производства компьютеров.

Термин «интеллект» традиционно считается психологи­ческим термином. Наиболее тесно он связан с термином «ра-

зум». Интеллект рассматривается как психологическая основа разумного, рационального поведения. В общем виде интеллект — это система психических механизмов, которые обеспечивают возможность построения «внутри» индивиду­ума субъективной картины окружающего мира и происхо­дящих в нем процессов. С психологической точки зрения назначение интеллекта — создавать порядок из хаоса на основе приведения в соответствие потребностей индивида с объективными требованиями реальности. Все те области че­ловеческой деятельности, где надо что-то узнать, сделать что-то новое, принять решение, понять, объяснить, от­крыть, предсказать — все это сферы действия интеллекта. По одному из определений, интеллект — это способность адекватно отражать ситуацию, адекватно этому отражению принимать решение и адекватно этому решению действо­вать.

В психологии мышления существуют следующие наибо­лее распространенные модели интеллектуальной творческой деятельности:

• лабиринтная модель. Суть ее такова: переход от исход­ных данных задачи к ее решению лежит через лабиринт возможных альтернативных путей. Не все пути ведут к желаемой цели, многие из них заводят в тупик, из кото­рого надо уметь возвращаться к тому месту, где потеряно правильное направление. Решение всякой творческой за­дачи сводится к целенаправленному поиску в лабиринте альтернативных путей с оценкой успеха после каждого шага;

• ассоциативная модель. Решение неизвестной задачи так или иначе основывается на уже решенных задачах, чем-то похожих на ту, которую надо решить. Ассоциатив­ные связи могут возникать не только по похожести, но и по контрасту, по смежности (совпадению ситуаций или времени) и пр. Широко используется в системах распо­знавания;

• модельная гипотеза. Согласно ей, мозг человека содер­жит модель проблемной ситуации, в которой ему надо принять решение. Для решения используется вся сово­купность знаний человека о данной проблемной области. Основные процедуры здесь — представление знаний, рас­суждения.

В психологии проблема интеллекта далека от своего ре­шения. Почему один соображает медленно, но верно, тогда как другой — быстро, но бестолково? Почему умные, каза­лось бы, люди подчас ведут себя на редкость глупо? Почему то, что сейчас большинству кажется логичным, оказывается абсурдным потом? Почему все годами наблюдают одно и то же явление, но только один, наконец, изумляется и делает великое открытие? Почему ребенок иногда демонстрирует явное отставание в интеллектуальном развитии, а спустя годы попадает в категорию интеллектуально одаренных? Вряд ли в обозримом будущем ученые смогут однозначно от­ветить на эти и подобные вопросы.

Интересны наблюдения, сделанные М. А. Холодной, из­вестным российским психологом, отражающие факт проти­воречивого отношения к интеллектуально одаренным лю­дям как на государственно-идеологическом, так и на обыденно-житейском уровне. Государство как обществен­ный институт, призванный заниматься организацией жиз­ни своих граждан нередко настороженно относится к лю­дям, интеллектуально одаренным, отдавая свои симпатии другим типам одаренности (спорсменам, певцам, поэтам, модельерам и т. п.).

Интеллектуальный потенциал общества является важ­нейшим основанием его прогрессивного развития. Интел­лектуальное высокотехнологичное производство — один из решающих факторов экономического развития. Интеллек­туальная собственность становится ключевой формой собст­венности. Интеллектуальное творчество как важная сторона духовной жизни является социальным механизмом, проти­востоящим регрессу. Продуктом интеллектуального творче­ства выступают идеи. Слой идей в общественной атмосфере подобен озоновому в обычной земной атмосфере, и столь же важна его роль. И, наконец, развитие интеллекта — гаран­тия личной свободы и самодостаточности человека. Чем в большей мере человек использует интеллект в анализе и оценке происходящего, тем в меньшей мере он поддается любым попыткам манипулирования им извне.

Мы рассматриваем интересующий нас объект как систе­му, строим его различные модели, выявляем, какие инфор­мационные процессы в нем протекают — и все это для того, чтобы лучше узнать свойства, характеристики, принципы и закономерности поведения (функционирования) объекта. А зачем нам все это нужно знать? Либо чтобы использовать окружающие нас предметы и явления для удовлетворения наших потребностей, либо чтобы избежать вредного воздей­ствия. И в том и в другом случае мы должны уметь управ­лять объектом, чтобы он «действовал» в желаемом для нас направлении.

Управление есть совокупность процессов, большинство из которых связано с получением, анализом, преобразованием информации. То есть в управлении велика роль информаци­онных процессов. А потому знание информационных основ управления способствует повышению качества управления, обеспечивает принятие эффективных управленческих реше­ний и адекватный выбор средств их реализации.

Реальные системы управления отличаются большой сложностью и большим разнообразием. Сложность проблем такова, что она требует всемерного использования современ­ных средств и методов обработки информации и применения вычислительной техники для автоматизации процессов при­нятия и анализа управленческих решений.

Общие закономерности и принципы управления в систе­мах различной природы изучаются кибернетикой. Именно в кибернетике было убедительно показано, что общая модель управления справедлива для всех систем. Такая общность позволяет успешно описывать функционирование различ­ных систем едиными формальными средствами и использо­вать системы одной природы (например, искусственные) для моделирования и изучения других систем (например, социа­льных). Это подчеркивает важную роль моделирования. Мо­делирование является одним из основных методов исследо­вания в кибернетике.

Таким образом, изучение основ кибернетики или инфор­мационных основ управления как в фокусе собирает все зна­ния, полученные вами на уроках информатики — знание сущности и свойств информации, информационных процес­сов, формализации, моделирования, алгоритмизации, средств и технологий автоматизации и многого другого.

Исторически сложилось так, что информатика «вышла» из кибернетики, стала решать задачи, которые впервые по­ставила перед собой кибернетика. Но кибернетика, уступив пальму первенства информатике, стала ее венцом, объектом приложения всех достижений, полученных в информатике.

Общие принципы управления

Слово «управление» в современном мире употребляется столь же часто, как и слово «информация». Однако, чтобы детально разобраться в сущности данного понятия, требуют­ся определенные усилия.

Пример. Автомобиль привезет пассажиров в нужное место, если водитель будет правильно им управлять. Компьютер поможет решить вам практически любую учебную задачу, если уметь управлять им. При эффективном управлении коллектив школы может добиться хороших показателей.

Грамотное управление страной, как правило, приводит к миру и повышению благосостояния ее жителей. Во всех этих примерах можно выделить:

• объект управления (автомобиль, компьютер, коллектив школы, население страны);

• управляющую систему (водитель, пользователь компью­тера, администрация школы, правительство), которая ча­сто носит название «субъект управления»;

• цель управления (добраться до нужного места, получить ответ задачи, повысить успеваемость, повысить благосос­тояние населения);

• управляющие воздействия (поворот руля и нажатие педа­лей, последовательность команд, поощрения и наказа­ния, приказы и законы);

• реакцию объекта управления на управляющее воздейст­
вие (перемещение автомобиля, сообщения о выполнении
команд компьютером, рост количества хороших оценок,
увеличение статистических показателей благосостояния).
Итак, основными компонентами управления являются

цель управления, субъект и объект управления, среда, в ко­торой осуществляется деятельность субъекта и объекта, управляющее воздействие, прямая и обратная связь, резуль­тат управления. Рассмотрим их более подробно.

Пример. Рассмотрим простейшую ситуацию. Человеку необходи­мо попасть из точки А на берегу реки в точку В на дру­гом берегу. В его распоряжении есть лодка, которой он умеет управлять.

Рис. 3.1.1

Управление лодкой

В этом примере:

• цель — попасть в точку В;

• субъект управления — человек;

• объект управления — лодка;

• внешняя среда — река;

• промежуточный результат — лодка находится в точке М. Все эти вместе взятые компоненты образуют систему

управления.

Субъект управления, в данном случае человек, ставит пе­ред собой вполне определенную цель, в данном случае пере­правиться на другую сторону реки. С точки зрения управле­ния, достижение цели есть изменение состояние системы — переход из начального состояния (человек в точке А) в ко­нечное состояние (человек в точке В). При этом воздействие внешней среды — течение реки — влияет на выбор управля­ющего воздействия.

Процесс управления состоит в том, что имея информаци­онную модель конечного состояния системы, субъект управ­ления воздействует на управляемый объект — лодку. Однако в процессе управления ему приходится считаться с течением реки. Для этого он периодически оценивает текущее состоя­ние системы, например, свое положение в точке М, и сравни-

вает его с желаемым состоянием. В зависимости от результа­та сравнения субъект управления вырабатывает очередное управляющее воздействие.

Безусловно, здесь мы имеем дело с некоторой моделью процесса управления. Всякая модель, с одной стороны, яв­ляется результатом формализации, с другой — базируется на некоторых предположениях. Отметим базовые предполо­жения данной модели:

• цели управления, поставленные субъектом или получен­ные им извне, не меняются в процессе управления (по крайней мере в течение определенного времени);

• цели управления можно выразить на языке состояний объекта управления. Более того, если состояние объекта можно описать через значения совокупности количест­венных параметров, цель управления нередко формули­руется как достижение объектом некоторых фиксирован­ных значений этих параметров;

• объект управления в общем случае не может влиять ни на цели управления, ни на принятие решений субъектом и выработку управляющих воздействий;

• управляющие воздействия вырабатываются субъектом на основе анализа информации о текущем состоянии объек­та, которая позволяет оценить, насколько велика разни­ца между текущим и желаемым (целевым) состоянием;

• управляющее воздействие может иметь различную при­роду, но в общем случае оно является материальным или информационным;

• сущность и способы реализации управляющих воздейст­вий могут быть самыми различными, в общей модели управления они, как правило, не уточняются;

• внешняя среда может не оказывать никакого влияния на процесс управления (быть нейтральной), может способст­вовать достижению цели и может оказывать негативное воздействие на процесс управления.

В этих предположениях общая схема управления выгля­дит так, как показано на рис. 3.1.2.

Подобная схема есть адекватная модель процесса управ­ления для многих систем.

Основное положение кибернетики таково: общие принци­пы и закономерности управления справедливы для сис­тем различной природы. Эта общность проявляется преж­де всего в том, что управление по своей сути есть совокупность информационных процессов. Осуществление

Рис. 3.1.2. Два варианта общей схемы управления

процесса управления сопряжено с передачей, накоплением, хранением и переработкой информации, характеризующей управляемый объект, ход процесса, внешние условия, про­грамму деятельности и пр. Управление невозможно без того, чтобы объект управления (будь то машина или автоматиче­ская линия; предприятие или войсковое соединение; живая клетка, синтезирующая белок, или мышца; текст, подлежа­щий переводу, или набор символов, преобразуемый в худо­жественное произведение) и управляющее устройство (мозг и нервная ткань живого организма или управляющий авто­мат) обменивались между собой информацией.

Пример. Перед конструкторским бюро поставлена цель - спроек­тировать новый самолет, который мог бы перевозить тя­желее грузы и пассажиров на большие расстояния. ЭтД общая цель конкретизируется путем установки пара­метров будущего самолета, то есть параметров той систе­мы, которую представляет собой самолет: дальность по­лета без дозаправки не менее, скажем, 7000 км, грузоподъемность — 20 т, скорость — 800 км/час, высо­та подъема — 12000 м.

Субъект управления — главный конструктор — выдает управляющие воздействия в виде идей, планов, прика­зов Ш т. п. Объектом управления в данном случае явля­ются члены конструкторского бюро. Обратная связь осу­ществляется на основе схем, чертежей, моделей самолета и его отдельных узлов, которые конструктор­ское бюро предоставляет главному конструктору.

Чтобы достигнуть поставленной цели, субъект управле­ния должен получать информацию о текущем состояний управляемого объекта, анализировать ее, принимать реше­ние на основе обработки этой информации, прогнозировать последствия принимаемого решения, определять способы доведения управляющих воздействий до объекта и многое другое.

Итак, основой управления являются информационные процессы. Управление предполагает постоянный сбор ин­формации о состоянии управляемой системы и среды, в ко­торой эта система функционирует. Определение количества и состава информации, необходимой для выработки управ­ляющих воздействий, скорости ее поступления, средств пе­редачи информации, средств достижения быстроты и надеж­ности информационных сигналов приобретает первостепен­ное значение.

При управлении большими и сложными системами вы­полнение требований обоснованности, оперативности, прак­тичности решений возможно лишь благодаря автоматиза­ции процесса их подготовки, принятия и реализации на основе электронно-вычислительной техники с ее огромной памятью, быстродействием, точностью и другими возможно­стями, которые она предоставляет в распоряжение органа управления.

В любом процессе управления всегда происходит взаимо­действие двух подсистем — управляющей и управляемой. Если они соединены каналами прямой и обратной связи, то такую систему называют замкнутой или системой с об­ратной связью. По каналу прямой связи передается сигна-

лы (команды) управления, вырабатываемые в управляющей системе. Подчиняясь этим командам, управляемый объект осуществляет свои рабочие функции. В свою очередь, объект управления соединен с управляющей системой каналом об­ратной связи, по которому поступает информация о состоя­нии управляемого объекта. В управляющей системе эта ин­формация используется для выработки новых управляющих воздействий.

Но иногда бывает так, что нарушается нормальное функ­ционирование канала прямой или обратной связи. В этом случае система управления становится разомкнутой. Разо­мкнутая система оказывается неспособной к управлению. И в этом случае вряд ли можно ожидать достижения заданной цели деятельности.

Пример. Работа прямого канала связи нарушается, например, в следующих случаях:

• учитель объясняет ученикам задание, которое они должны выполнить, но громкий шум за окнами за­глушает его голос;

• вы набираете на клавиатуре команду компьютеру, но соединительный провод поврежден;

• водитель хочет снизить скорость автомобиля, но тор­моза отказали;

• телевизионный ролик призывает избирателей голосо­вать за какого-либо кандидата, но зрители переклю­чают телеканал.

Рис. 3.1.3. Схема нарушения работы прямого канала связи

Примеры, ситуаций, когда обратная связь нарушена, либо отсутствуют каналы обратной связи:

• информация, отображаемая на дисплее компьюте­
ра — важный канал обратной связи в системе «поль-

зователь-компьютер». Если дисплей выходит из строя, то использовать компьютер становится крайне затруднительно;

• бухгалтерские отчеты о деятельности подразделений предприятия играют роль одного из каналов обратной связи в управлении предприятием. Искажение дан­ных в них или задержка сдачи может привести к фи­нансовым потерям;

• светофор на перекрестке не способен воспринимать информацию о текущем состоянии движения на этом перекрестке, например, с какой стороны скопилось больше машин.

Рис. 3.1.4. Схема нарушения работы обратного канала связи

Принцип замкнутой системы управления, или принцип управления с обратной связью, лежит в основе действия бо­льшинства современных систем автоматического управле­ния, в том числе компьютера.

Для организации процесса управления широко использу­ются методы информационного моделирования. Строятся модели объекта управления, чтобы лучше знать его свойства и эффективные способы воздействия на него. Моделируется работа каналов прямой и обратной связи. Моделируется воз­можная реакция объекта управления в ответ на то или иное управляющее воздействие. Для нормальной работы система управления должна располагать следующими данными: • целью управления, которую можно рассматривать как модель желаемого (идеального) состояния объекта управ­ления;

• моделью фактического состояния объекта для сравнения ее с идеальной моделью и нахождения отклонений;

• информацией о способе устранения отклонений фактиче­ского состояния модели от идеального;

• моделью будущего функционирования объекта, то есть моделью его реакции в ответ на управляющее воздейст­вие, рассчитаной так, чтобы цель достигалась оптималь­ным образом.

Пример. Рассмотрим процесс разработки какого-либо програм­много средства как систему управления коллективом разработчиков. Цель управления — создать систему, ко­торая бы решала весь спектр задач, для которых она раз­рабатывается, обеспечивала удобную работу пользовате­ля, использовала по возможности минимальные ресурсы компьютера. Чтобы эта цель была достигнута, необходи­мо сначала построить (и в процессе работы постоянно уточнять) модель деятельности пользователя при работе с этим средством, модель того, какой пользовательский интерфейс будет наиболее адекватен тем задачам, кото­рые будет решать пользователь (техническое задание на проект), модель деятельности самого коллектива разра­ботчиков, например, в виде сетевого графика работ, мо­дель возможного поведения конкурентов и пр.

Основные принципы управления справедливы для всех систем управления. Они широко используются и при орга­низации процесса обучения.

Пример. В 60-х годах в образовании появилась идея так называе­мого «программированного обучения», которое должно осуществляться в соответствие с общей схемой управле­ния. Суть его в следующем.

Ученику предъявляется некоторая порция учебной ин­формации, которую он должен осмыслить. После этого ему предлагается проверочный тест и новая порция ин­формации и так далее. Учебный материал, разбитый на такие порции, называется «линейной программой». Бо­лее сложно устроены «разветвленные программы» обу­чения. Если ученик неправильно выполняет тест, ему предлагается подсказка (т. е. активно используется об­ратная связь) и порция дополнительной учебной инфор­мации. Только после успешного выполнения теста он может вернуться к основному изложению.

Кибернетика — наука об общих принципах и закономер­ностях управления в живых и неживых системах, в искусст­венных системах и обществе.

Кибернетика — наука об управлении, связи и переработ­ке информации.

Основное положение кибернетики: общие принципы и за­кономерности управления справедливы для систем различ­ной природы.

Под управлением понимают совокупность действий, осу­ществляемых человеком, группой людей или автоматиче­ским устройством, направленных на поддержание или улуч­шение работы управляемого объекта в соответствии с имеющейся программой (алгоритмом функционирования) или целью управления.

Управление — воздействие управляющей системы на объект управления с целью сведения к минимуму различий между значениями параметров, достигаемыми при реальной деятельности объекта, и значениями параметров, определяе­мыми целью его деятельности.

Управление по своей сути есть совокупность информаци­онных процессов. Осуществление процесса управления со­пряжено с передачей, накоплением, хранением и переработ­кой информации, характеризующей управляемый объект, ход процесса, внешние условия, программу деятельности и пр. Управление невозможно без того, чтобы объект управле­ния и управляющая система обменивались между собой ин­формацией.

Так как основой управления являются информационные процессы, то определение количества и состава информа­ции, необходимой для выработки управляющих воздейст­вий, скорости ее поступления, средств передачи информа­ции, средств достижения быстроты и надежности информа­ционных сигналов имеет важное значение.

Компоненты системы управления:

• объект управления;

• управляющая система — субъект управления;

• цель управления;

• информация о состоянии объекта управления;

• каналы прямой и обратной связи;

• внешняя среда, в которой находится и с которой взаимо­действует система управления.

Как правило, управляющая система и объект управления соединены каналами прямой и обратной связи. В этом слу­чае систему управления называют замкнутой или системой с обратной связью.

Назначение прямой связи — передача управляющих воз­действий от управляющей системы к объекту управления.

Назначение обратной связи — передача информации о состоянии объекта управления и значениях параметров его функционирования управляющей системе.

Основные функции обратной связи:

• контроль степени достижения цели управления;

• регулирование управляющих воздействий.

В случае, когда нарушается нормальное функционирова­ние канала прямой или обратной связи, система управления становится разомкнутой.

Разомкнутая система оказывается неспособной к эффек­тивному управлению, и в этом случае вряд ли можно ожи­дать достижения заданной цели деятельности.

Принцип замкнутой системы управления, или принцип управления с обратной связью, лежит в основе действия бо­льшинства современных систем автоматического управле­ния, в том числе компьютера.

Управление осуществляется на основе информационных моделей, к числу которых, в частности, относятся:

• цели управления (которые чаще всего представляются как модели желаемого идеального состояния объекта);

• модели текущего состояния объекта управления, строя­щиеся на основе информации, передаваемой по каналам обратной связи;

• модели возможных реакций объекта на управляющее воздействие;

• критерии эффективности решений, принимаемых субъек­том управления, и модели способов оценки эффективно­сти управляющих воздействий;

• модели функционирования каналов прямой и обратной связи и другие.

Эффективность управления во многом зависит от адек­ватности используемых моделей действительности (реально­му состоянию дел).

Системообразующим элементом процесса управления яв­ляются управляющие воздействия как результат принятия управленческих решений.

Управляющее воздействие может быть:

• материальным (вещественным или энергетическим);

• информационным.

Задание 1

Опишите известные вам системы управления персонального компьютера. Попытайтесь выстроить их в некоторую иерархию (систему подчинения).

Задание 2

Рассмотрите школьный урок как систему управления.

Задание 3

Перечислите информационные процессы, которые составляют основу управления, и информационные модели, которые необхо­димо построить и исследовать в процессе управления (при подго­товке ответа используйте общую схему управления).

Задание 4

Заполните таблицу:

Система	Объект управле­ния	Субъект управле­ния	Цель управле­ния	Виды управляющих воздействий	Характер обратной связи
Школа
Дискотека
Графический редактор
Спутник
Муравейник

Объект Субъект Цель Виды Характер

Система управле- управле- управле- управляющих обратной

_______________ ния ______ ния _____ ния ____ воздействий ____ связи

Школа _____________________________________________________

Дискотека ___________________________________________________

Графический

редактор ____________________________________________________

Спутник ____________________________________________________

Муравейник _________________________________________________

Задание 5

Вы с одноклассниками хотите создать сайт своей школы и посто­янно его обновлять. Рассмотрите эту ситуацию с позиций управ­ления. Как вы сформулировали бы цель вашей работы? Какие информационные модели вам желательно было бы построить до начала работы? Как вы организовали бы обратную связь?

Изменятся ли общие принципы управления, если «разре­шить», чтобы цель управления могла изменяться в процессе управления и чтобы объект управления мог влиять на про­цесс принятия управленческого решения? Можно ли в этом случае говорить о такой характеристике управления, как его эффективность?

Представления об управлении — основы кибернетики-появились давно. История же вхождения термина «киберне­тика» в научный обиход достаточно противоречива.

Греческое слово x^uP^eP^VC0 (гиберно) означает «губер­нию» — административную единицу, населенную людьми. Соответственно, слово x^PepveT (гибернет), или по-русски «губернатор», — управляющий ресурсами и людьми, насе­ляющими его губернию. Но для греков слово xuPspvco озна­чало нечто большее, чем единицу административного деле­ния. Гиберно — это объект управления, содержащий людей. Воинская часть — это гиберно. Корабль с командой и пасса­жирами — это гиберно, где капитан является гибернетом. А вот корабль сам по себе как некоторая техническая система уже не гиберно, и лоцман — не гибернет.

В других европейских языках также можно найти аналоги греческого термина. Например, во французском языке слово gouvernement означает «правительство», gouverneur — «гу­бернатор, управляющий» и так далее.

Когда же этот термин вошел в научную лексику? Скорее всего, в середине XIX века. В 1843 году в Познани выходит на польском языке книга профессора философии Б. Трентов-ского «Отношение философии к кибернетике как искусству управления народом». Кибернетика рассматривается им как система взглядов, которой должен обладать управляющий для того, чтобы эффективно управлять коллективом людей. Руководитель — кибернет, по терминологии Б. Трентовско-го, — должен уметь использовать различные взгляды и

стремления подчиненных ему людей на общее благо, направ­лять деятельность так, чтобы из противоречивых стремлений рождалось бы единое поступательное движение.

В 1911-29 годах появляется трехтомный труд русского ученого А. А. Богданова «Всеобщая организационная наука (Тектология)», где он рассматривает общность форм органи­зации социальных систем и систем живой природы. С име­нем А. А. Богданова связано представление об открытых си­стемах, то есть системах, активно взаимодействующих с окружающей средой, которые не могут существовать без об­мена с ней материей и энергией (мы бы добавили — инфор­мацией). Он рассматривает структуру системы не как нечто застывшее, а как результат непрерывной борьбы противоре­чий, как непрерывную смену состояний равновесия.

Наконец, в 1948 г. Н. Винер издает книгу «Кибернетика, или управление и связь в животном и машине». Именно с этой книги слово «кибернетика» прочно вошло в налгу жизнь, а сам Винер стал считаться родоначальником современной ки­бернетики. Изучая системы связи и управления, исследуя био­логические системы, в которых процессы управления и прин­цип обратной связи играют весьма большую роль, Н. Винер дает представление об общих принципах построения и функ­ционирования управляющих систем, о решающей роли ин­формации во всех этих системах вне зависимости от их приро­ды. (По книге Н. Н. Моисеева «Люди и кибернетика».)

Виды управления

Управление встречается в самых различных ситуациях. Различны объекты и цели управления, его средства и меха­низмы. Очевидно, что видов управления тоже много. Рас­смотрим лишь некоторые из них.

Приведем краткую классификацию видов управления:.

• по степени автоматизации: автоматическое, автомати­зированное, неавтоматизированное управление;

• по учету фактора времени: управление в реальном мас­штабе времени, опросное (выборочное) управление, управление с задержкой;

• по виду управляющих воздействий: управление посред­ством команд, управление через алгоритм, управление на основе системы правил и пр.

В неавтоматизированных системах управления чело­век сам оценивает, как под влиянием внешних воздействий изменяются траектория, скорость или режим работы управ­ляемого объекта и при помощи органов управления компен­сирует возникающие в работе объекта отклонения.

Пример. Переправляясь на лодке через реку, вы сами следите за тем, насколько быстро вас относит течение, и в зависи­мости от этого сами выбираете курс. Токарь, вытачивая деталь на обычном станке, сам опре­деляет последовательность выполнения операций, ско­рость резания, вид резца и пр.

Путешественник на воздушном шаре постоянно отсле­живает высоту, направление и скорость полета и регули­рует их с помощью подручных средств.

Автоматическим называется такое управление, которое осуществляется без непосредственного участия человека. Когда говорят об автоматическом управлении, то обычно имеют в виду управление техническими системами — стан­ками, приборами, механизмами.

В системах автоматического управления (САУ) все операции, связанные с процессами управления (получение информации о поведении и состоянии управляемого объек­та, обработка этой информации, формирование управляю­щих команд, выполнение этих команд соответствующими органами управления), осуществляются автоматически, без непосредственного участия человека, но в соответствии с за­ложенными в САУ программами. САУ объединяет управляе­мый объект и автоматическое управляющее устройство.

Пример. САУ самолета состоит из собственно самолета и автопи­лота, общая схема которого приведена на рис. 3.2.1. В качестве датчиков (чувствительных элементов) испо­льзуются гироскопы для определения углов поворота от­носительно осей, высотомеры и приборы для измерения скорости набора высоты или снижения. Сигналы с выходов датчиков часто бывают очень слабые, поэтому они поступают сначала на усилительные устрой­ства и только затем к исполнительному блоку (рулевым машинам), который приводит в действие рули самолета или его элероны.

Рис. 3.2.1.

Общая схема работы автопилота

Пример. Примером системы автоматического управления являет­ся зенитное орудие, управляемое радаром (рис. 3.2.2). Принципы его действия всесторонне изучались во время Второй мировой войны, и результаты этих исследований сыграли важную роль в выработке теоретических поло­жений кибернетики.

Рис. 3.2.2

Схема

автоматического управления зенитным орудием

Отметим, что любая система регулирования имеет блок, который именуется блоком выработки сигнала и который вполне можно рассматривать как блок принятия решения. В автопилоте, например, это гироскоп, по сигналу которого вырабатывается команда поворота рулей или элеронов, ком­пенсирующая отклонения. В зенитной установке — вычис­лительное устройство. В сложных современных системах ре­гулирования в этом блоке нередко присутствует компьютер. Итак, система автоматического управления включает в себя датчики, усилительные устройства, блок принятия ре­шения, исполнительные механизмы. Используются САУ для контроля, защиты, регулирования и управления.

Электронные контролеры на производстве следят за раз­мерами и качеством изготавливаемых деталей, температу­рой, давлением, напряжением тока, концентрацией раство­ров, учитывают количество выпущенной продукции, сортируют и отбраковывают продукцию и выполняют мно­гие другие функции.

Простейший пример автоматической защиты — элект­рические пробки, которые в случае короткого замыкания в квартире отключают ток, чтобы исключить возможность по­жара. В автоматической защите нуждаются практически все технические системы: электродвигатели и турбины, станки и генераторы, химические установки и линии электропе­редач.

В большинстве технологических процессов и при работе многих машин главное поддерживать на заданном уровне контролируемую величину температуры, давления, скоро­сти, влажности, химического состава, напряжения электри­ческого тока и пр. Для этой цели и служат регуляторы. В автоматике различных промышленных установок чаще все­го теперь применяют электронные регуляторы.

Если несколько станков, машин и механизмов работают совместно, то системы автоматического управления обеспе­чивают их согласованную работу — управляют переключе­нием электропитания, включением станка, только когда об­рабатываемая деталь уже установлена на станине и пр.

В современные САУ, работающие с объектами большой сложности, может входить блок имитационного моделиро­вания, с помощью которого прогнозируется зависимость ра­боты объекта управления от характера управляющих воз­действий. Кроме того, часто возникает задача постепенной адаптации модели объекта, заложенной в САУ, и алгорит­мов управления объектом к индивидуальным особенностям объекта. Такие САУ называются адаптивными или обучаю­щимися.

САУ становятся все более «интеллектуальными», так как в них все чаще используются структурные и программные решения, характерные для систем искусственного интел­лекта: база знаний, моделирование рассуждений экспертов, планирование поведения. Это постепенно сближает САУ с системами искусственного интеллекта.

Автоматизированные системы управления (АСУ) за­нимают промежуточное положение между автоматическими и неавтоматизированными системами. Особенность этих си­стем состоит в том, что сбор и обработка информации, необ-

ходимой для выработки управляющих воздействий, осуще­ствляется автоматически, при помощи соответствующей аппаратуры и компьютеров, а решение, необходимое в воз­никшей ситуации, принимает человек. Более подробно эти системы мы рассмотрим в следующем параграфе.

Управление, при котором темп подачи управляющих воздействий на объект управления согласован со скоростью протекания процессов в этом объекте, называется управле­нием в реальном масштабе времени. Если в качестве управляющей системы используется ЭВМ, то она должна об­ладать таким быстродействием, чтобы за время получения информации о состоянии объекта управления плюс время выработки управляющего воздействия состояние объекта не изменилось.

Если состояние объекта изменяется достаточно медлен­но по сравнению со временем выработки управляющего воздействия, то информация о его состоянии запрашива­ется управляющей системой через определенные проме­жутки времени. Если в качестве управляющей системы используется ЭВМ, то она в этом случае может управлять несколькими объектами. Период запроса выбирается так, чтобы могли быть обработаны все объекты, управляемые данной ЭВМ.

Если состояние объекта изменяется значительно быстрее времени выработки управляющего воздействия, информа­ция о состоянии объекта поступает в управляющую систему с задержкой, уже устаревшей. Управление в этом случае возможно лишь на основе прогностических моделей поведе­ния объекта. Эффективность такого управления весьма условна и зависит во многом от того, насколько используе­мые модели адекватны реальному поведению объекта.

Когда мы говорим о способах управления в зависимости от вида управляющих воздействий, то наиболее знакомы­ми являются «командное» управление и управление на основе системы установленных правил.

Пример. «К ноге!», «Сидеть!», «Рядом!», «Апорт!», «Дай лапу!» — с помощью этих команд владелец собаки управляет ее поведением. Следующая команда дается только тогда, когда предыдущая выполнена.

При форматировании выделенного фрагмента текста в текстовом редакторе пользователь ПК также выдает команды по одной: «установить кегль 14», «выбрать шрифт Times», «центрировать заголовок» и так далее.

С точки зрения системы управления, такой способ очень удобен, поскольку каждая новая команда дается с учетом того, в каком состоянии находится объект в данную минуту и каково воздействие среды именно сейчас. То есть обратная связь используется в полном объеме. Но ситуаций, когда та­кое управление возможно и эффективно, не так уж много.

В обществе (в социальных системах) чаще всего управле­ние осуществляется через установление правил поведения отдельных лиц, коллективов, общества в целом.

Пример. Конституция государства лежит в основе управления де­ятельностью всех государственных органов. Кодекс законов о труде регулирует поведение работода­телей и наемных работников.

При общении люди руководствуются сложившимися нравственными нормами и традициями. Управление школой осуществляется на основе устава школы.

Управление футбольным матчем происходит в соответст­вии с футбольными правилами.

Так же как в системах автоматического регулирования, в системах управления, основанных на соблюдении правил, должны быть контролирующие органы, органы, принимаю­щие решения в случае нарушения правил, органы, коррек­тирующие поведение, отклоняющееся от норм.

Системы правил бывают двух видов. Первые — запреща­ющие — предупреждают, чего не надо делать, вторые — раз­решающие — устанавливают, какие действия разрешены в данной ситуации.

Управление на основе системы правил (наряду с алгорит­мическим) реализуется в системах искусственного интеллек­та, в частности, в экспертных системах. Как правило в них используются и запрещающие, и разрешающие правила. Именно применение их в совокупности позволяет нередко отыскать неожиданное, оригинальное решение проблемы.

Распространенным является и управление через задание алгоритма. Основное отличие этого способа управления от командного состоит в том, что при разработке алгоритма не­обходимо заранее предусмотреть возможные воздействия внешней среды и смоделировать поведение объекта в разных условиях.

Наиболее известными примерами алгоритмического управления является работа компьютера, станков с число­вым программным управлением, программируемых автома­тов.

О том, что работа компьютера осуществляется на основе алгоритмов, вам хорошо известно. Но алгоритмический стиль деятельности характерен и для людей. Как правило алгоритмы, «управляющие» деятельностью специалиста, формируются в процессе обучения и совершенствуются в процессе профессиональной деятельности.

Пример. При начислении заработной платы бухгалтер выполняет вполне определенную последовательность действий (ана­лиз тарифных ставок, анализ табеля рабочего времени, расчет среднедневного заработка и пр.). Общий алгоритм деятельности врача менее строгий, но также вполне определенный (выслушать жалобы больно­го, выявить симптомы, назначить анализы, установить диагноз, назначить лечение).

Среди технических систем, способных приспосабливать­ся к изменению внешних воздействий, выделяют самонаст­раивающиеся, самоорганизующиеся и самообучающиеся системы.

Примером самонастраивающейся системы является те­левизор, у которого есть функция автоматической настрой­ки каналов.

Существуют самонастраивающиеся станки с программным управлением. Их управляющее устройство следит за отклоне­ниями в размерах изготавливаемых деталей, автоматически вносит изменения в программу, по которой работает станок, чтобы свести брак к минимуму. Самонастраивающиеся систе­мы могут успешно действовать только в рамках предусмот­ренных в программе внешних воздействий.

Самоорганизующиеся системы — это системы, в кото­рых предусмотрена реакция на непредвиденные обстоя­тельства.

Первым примером самоорганизующейся системы высту­пил гомеостат У.-Р. Эшби. Вы сами сможете легко смодели­ровать простейшую самоорганизующуюся систему, написав несложную программу.

Пример. Представим память компьютера в виде одномерного мас­сива. Заполним его случайным образом цифрами от 0 до 9. Пусть теперь значения, записанные в ячейках памя­ти, (элементы массива) попарно перемножаются, и для полученного произведения цифра, стоящая в его млад­шем разряде, записывается в ячейку вместо первого со­множителя. Запустим программу. Вы знаете, что произ­ведение только двух нечетных чисел является нечетным числом, а при умножении четного числа на четное и чет-

ного числа на нечетное получается четное число. Можно сделать предположение, что при многократном повторе­нии операции попарного умножения в массиве будет все больше четных чисел — четные имеют больше шансов «выжить». Они будут постепенно замещать в памяти ма­шины числа нечетные. Со временем, проводя «в жизнь» свое целенаправленное поведение, программа вытеснит из памяти все нечетные числа.

Самообучающиеся автоматы способны к поиску новой информации, которую они записывают в свою память. Само­обучение может проходить по методу проб и ошибок или по методу обучения на примерах. В первом случае заранее раз­рабатывается система «поощрений», когда действие автома­та удачно, и «наказаний» при неудачах. Во втором случае автомату «предъявляются» несколько объектов (значков, звуков, ситуаций и пр.), относящихся к разным классам, распознавать которые автомат должен научиться. В процес­се обучения, последовательно воспринимая и сравнивая между собой объекты, автомат находит сходство в объектах, принадлежащих одному классу, и различие — в объектах разных классов.

Пример. Попробуйте поиграть роль автомата, самообучающегося на примерах. На рисунке 3.2.3 изображено 8 фигурок. Известно, что их можно разделить на два класса, но при­знак, по которому фигурку можно отнести к первому или ко второму классу, неизвестен. Вам необходимо этот признак сформулировать для первого (номера классов над фигурками) и второго (номера классов под фигурка­ми) вариантов разбиения на классы (признак может быть простым или сложным).

Рис. 3.2.3. Пример на выявление признаков класса объектов

Исследование и воспроизведение процедур обучения рас­познаванию в искуственных системах важно для создания систем искусственного интеллекта в робототехнике. Эти процедуры являются важнейшим компонентом в програм­мах распознавания образов.

Виды управления:

• по степени автоматизации:

• автоматические;

• автоматизированные;

• неавтоматизированные;

• по учету фактора времени:

• управление в реальном масштабе времени;

• опросное (выборочное) управление;

• управление с задержкой;

• по виду управляющих воздействий:

• управление посредством команд;

• управление через алгоритм;

• управление на основе системы правил;

• управление посредством малых резонансных воздейст­вий в точках бифуркации (неравновесия).

В неавтоматизированных системах управления чело­век сам оценивает, как под влиянием внешних воздействий изменяется состояние управляемого объекта, и при помощи органов управления компенсирует возникающие отклоне­ния.

В системах автоматического управления (САУ) все операции, связанные с процессами управления (получение информации о поведении и состоянии управляемого объек­та, обработка этой информации, формирование управляю­щих команд, выполнение этих команд соответствующими органами управления), осуществляются без непосредствен­ного участия человека, но в соответствии с заложенными в САУ программами.

САУ — это совокупность управляемого объекта и автома­тического управляющего устройства.

Компонентами САУ являются:

• датчики (чувствительные элементы);

• усилительные устройства;

• блок принятия решений;

• исполнительные механизмы.

САУ используются для контроля, защиты, регулирова­ния и управления работой технических устройств.

Особенность автоматизированных систем управления состоит в том, что сбор и обработка информации, необходи­мой для выработки управляющих воздействий, осуществля­ется автоматически, при помощи соответствующей аппара­туры и компьютеров, а решение, необходимое в возникшей ситуации, принимает человек.

Управление, при котором темп подачи управляющих воз­действий на объект управления согласован со скоростью протекания процессов в этом объекте, называется управле­нием в реальном масштабе времени.

Если состояние объекта управления изменяется медленно (скорость изменения невелика), то управление обычно стро­ится на основе периодического опроса состояния объекта (а не постоянного отслеживания).

Если скорость протекания процессов в объекте управле­ния высока, а информация о его состоянии поступает к управляющей системе с задержкой, то управляющее воздей­ствие вырабатывается