______ (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 + Ъг = 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 xuPePVC0 (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
