ПРЕДМЕТ И МЕТОД ИССЛЕДОВАНИЙ КИБЕРНЕТИКИ

Введение

Современная наука, опираясь на историю познания окружающего мира, пришла к выводу, что природа представлена материальной субстанцией в трехмерном пространстве и во времени. Как не странно, но этот здравый смысл сегодня далеко не все служители науки разделяют, особенно, в теоретических исследованиях, ведь двадцатый век прошел под знаменем идеалистического мировоззрения, которое сводилось к различным проявлениям субъективного идеализма, и это, в конечном итоге, сыграло отрицательную роль в познании [1]. Отмеченное выше материалистическое понимание существования  природы, обусловлено ее законами, часть из которых вошли в качестве постулатов в наших исследованиях [2].  Опираясь на систему этих постулатов, удалось обнаружить, что замечательное ее свойство – познание самой себя,  распространяется не на все формы существования материи. Во всяком случае, оно имеет место только для тех материальных систем, которым присущи такие явления, как развитие и деградация, а они, согласно нашим представлениям, относятся только к кибернетическим системам. В современной науке сложилось ложное суждение, что весь окружающий нас мир развивается и подвержен самоорганизации (раздел физики синергетика), что это естественное внутреннее  состояние материи. Разобраться в этом сложном вопросе могла бы наука кибернетика, интерес к которой вот уже более 60 лет охладел, и, как отмечалось выше, для изучения материальных систем, которыми должна она заниматься, физики придумали новую науку синергетику, а ее ремесло поручили информатике. Хорошим тому доказательством прекращения развития кибернетики является хотя бы то, что многие понятия, которые она должна была бы  объяснить остались на уровне понимания шестидесятых годов прошлого столетия. Например, мы до сих пор не разобрались в том, что такое большая, малая, сложная и простая материальная система. Чем отличается качество алгоритма – его сложность от количественной оценки – объема выполняемых им операций? Что такое информация, несмотря на то, что наиболее адекватное природе ее понимание,  в свое время нам подарил В.М. Глушков [3]. Чем отличаются знания от данных? В чем состоит основное отличие живой от неживой материи, и где происходит водораздел между ними? В чем заключено основное отличие естественного  интеллекта от, создаваемого на современной технологической базе ему подобия, называемого искусственным интеллектом? И таких вопросов возникает множество при исследовании поведения кибернетических материальных систем. В настоящей статье попытаемся с помощью различных моделей адекватных природе предоставить ответы на некоторые из них.

1.     Вещественная форма существования материи

Приступая к решению поставленных вопросов в рамках науки кибернетики, следует более подробно разобраться, в чем ее предназначение. Дело в том, что если под понятием наука понимать род деятельности, направленный на познание природы, то при определении ее предмета исследований необходимо указать какую область существования окружающего мира она должна изучать. Так, например, что по этому поводу пишет Физическая энциклопедия, когда определяет понятие физики? «Физика – наука, изучающая простейшие и вместе с тем наиболее общие закономерности  явлений природы, свойства и строение материи, и законы ее движения».   Научно-технический энциклопедический словарь при определении  науки химии тоже указывает на предмет ее исследований в окружающей природе, а именно: «Химия  есть отрасль науки, изучающая свойства, состав и структуру веществ, и их взаимодействие друг с другом». Теперь рассмотрим, что пишет о кибернетике ее основатель Норберт Винер. Уже в названии  книги [4]  он отражает свое понимание этой науки: «Кибернетика, или управление и связь в животных и машине». Следуя, именно, такому пониманию кибернетики возникает вопрос:  «А что объединяет эти понятия животное, машина и связь с управлением в них»? Самый простой ответ на него следует искать в состояниях таких материальных систем, в которых и связь и управление уместны, учитывая то, что далеко не во всех системах эти «действия» «органически» природой востребованы.

Для определения материальных систем, которыми должна «интересоваться» кибернетика, попытаемся «заглянуть» в их разнородность, предоставленной природой. Автор настоящей статьи, решая проблемы, связанные с особенностями реализации средств обработки информации на нано уровне существования материи, обратил внимание на то, что для этого без модели материального вакуума, из которого «рождается» весь окружающий нас мир  обойтись невозможно [5]. В результате проведенных исследований, удалось обнаружить, что именно из материального вакуума природой предусмотрено возникновение вещественных структур, которые имеют место в виде так называемых материальных (вещественных) систем. Возникновение их  возможно только благодаря частицам, названных в [6] элементарными частицами вещества, и которых, как оказалось, на сегодняшний день ровно девять.

Пользуясь именно указанными частицами, в [7] удалось понять на примере построения модели атома водорода, каким образом из этих частиц строится вещество. Появлению рассматриваемых элементарных частиц вещества в природе предусмотрены два закона, которые обозначены нами, как Первое и Второе Начала Вещества [8]. Первое Начало Вещества способствует возникновению в вакууме волнового состояния, которое идентифицируется с фотоном (условно первой элементарной частицей вещества). Второе Начало Вещества позволяет выполнить обрыв колебаний, имеющих место в фотоне. Этот обрыв в электромагнитном колебании фотона происходит в тот момент, когда напряженность электрического, либо магнитного поля приобретают минимальное либо максимальное значение. Именно путем рассматриваемого обрыва в вакууме появляются следующие элементарные частицы вещества: электроны, позитроны, магнитная масса Норд и магнитная масса Зюйд. При определенной плотности скопления фотонов, во времени и пространстве, те же магнитные массы превращаются в элементарные частицы гравитационного поля вещества, из которых, затем,  формируются масса ядра любого химического элемента Таблицы Менделеева.

Формирование элемента этой Таблицы требует, чтобы в пространстве появившегося ядра, электромагнитные колебания, у находящихся рядом фотонов, обрываясь, «рождали» уже электроны и позитроны. Судя по косвенным сведениям, связанным с обнаружением в мировом пространстве темной материи, это явление в природе очень редкое. В результате, в подавляющем случае, гравитационное притяжение между родившимися ядрами вызывает вещественные скопления (материальные системы), которые лишены электромагнитных свойств, благодаря которым они «видны» вещественными приборами. Именно эти скопления – материальные системы могут быть отнесены к так называемой темной (невидимой) материи, из которой и состоит основная масса вещества во Вселенной. Таким образом, в природе имеет место материя в виде вещества, исследование которой пока миновало человеческий интерес, в силу его недоступности обычными вещественными приборами.

Если же в пространстве вакуума в месте появления ядер возникают электроны и позитроны, то тогда рождаются атомы, т.е. материя, которая уже распознается вещественными приборами как видимая. Именно из таких видимых совокупностей материальных систем и началось познание окружающей среды человеком. В качестве основного параметра, с помощью которого исследуется материальная система в современной физике, используется ее энергия. Известно, что она является мерой движения материи, которое, в свою очередь, отражает изменения потенциала напряженности в том или ином поле.

Современная физика, изучая энергетику материальных систем, сосредотачивает внимание на том виде энергии, который продуцируют электрические и магнитные поля (тепловая энергия) [9]. Известно, что этот подход начал бурное развитие с XIX века в термодинамике, и за многие годы стал доминирующим. Более того, его законы приобрели трактовку непогрешимости и в системах, которые насыщены энергией не связанной с электромагнитными колебаниями. В результате чего в современной физике считается, что энергетическое состояние материальной системы, может иметь только один источник – термодинамический, т.е. электромагнитный. В тоже время, если учитывать, что энергия, как уже отмечалось, есть мера движения материи, которое является результатом изменений напряженности потенциалов материального поля, то такие изменения могут происходить не только электрическим и магнитным полями, но и гравитационным в паре с кинетикой.

В [10] показано, что энергетические явления, которые являются результатом взаимодействия источников гравитационного поля, не подчиняются Началам термодинамики, поскольку в них другая нетепловая природа энергии.  Иными словами,  энергия, «рожденная» гравитацией и кинетикой не подвластна, теории, из которой появились современные энергетические тепловые установки.

 Таким образом, в природе существуют вещественные системы, в которых доминируют энергетические процессы, отличные от термодинамических. Из этого следует, что имеется такой вид энергии, который можно использовать для создания вечного двигателя. Это революционное высказывание подтверждается множеством наблюдений в природе, ведь такие двигатели давным-давно «работают» вокруг нас. В [10] обнаружено основное свойство гравитационного поля, согласно которому два его источника притягиваются до определенного расстояния между собой, после чего начинают двигаться в перпендикулярном направлении прямой соединяющей их центры.  Такое взаимодействие приводит их к вращательному движению друг вокруг друга. Именно эта  особенность заставляет Землю вращается вокруг своего центра, а Луну вокруг   Земли. Аналогичная ситуация складывается в более крупных масштабах – в Солнечной системе все ее планеты вращаются вокруг Солнца, а звезды нашей Галактики вокруг ее центра. Броуновское движение имеет в качестве своего источника аналогичное гравитационное взаимодействие взвешенных частичек в жидкости.

Итак, регистрируемые  вещественными приборами материальные системы (видимое вещество) можно разделить на  два вида. В одном из них преобладают энергетические процессы, порождаемые электрическим и магнитным полями, а во втором в качестве энергии выступает взаимодействие напряженности гравитационных полей с кинетикой их источников. Если познанию энергетики первого вида систем современная наука уделяет внимание, то второй вид материальных систем находится на обочине научного познания. Во всяком случае, что такое гравитационное поле и его сущность в современной науке просматривается, как весьма расплывчатая гипотеза либо Ньютона, либо Эйнштейна. Ни та, ни другая не имеет до сих пор модели, которая, хотя бы в какой-то мере, отображала действительность. Если закон всемирного тяготения Ньютона уже давно подвергается обоснованной критике, то тяготение по Эйнштейну, как искривление пространства, до сих пор остается гипотезой.

Вещественные системы, в которых исследуемое энергетическое содержимое, порожденное движением в электрических и магнитных полях, т.е. основная его часть, описывается тепловыми процессами, тоже можно подразделить на два вида. В одних из них беспредельно действуют законы термодинамики, подчиненные явлению энтропии, а в других этим законам «вырабатывается» противодействие, которое  на некоторое время, хотя бы, тормозит явление тепловой смерти.

Этот второй вид вещественных систем тоже делится на два типа по способу применяемого противодействия. Так существуют материальные системы, в которых противодействие разрушительному тепловому процессу, реализуется одновременным наложением в одном и том же месте пространства двух и более вещественных систем. При этом формируется  упругость уже новой сложной системы,  которая и сдерживает разрушительные процессы в них.  Примеров в природе таких совмещений материальных систем вполне достаточно, в результате для их изучения в физике появилась так называемая синергетика. В этом месте следует сделать замечание, относящимся к предмету ее исследований. По определению авторов [11,12] этой новой физической науки синергетика предназначена для познания саморазвивающихся, самоорганизующихся систем, но, оказалось, что в природе таких систем, просто, не существует. В этих системах, как отмечалось выше, их устойчивость по отношению к внешнему воздействию достигается за счет упругого взаимодействия наложенных друг на друга двух и более материальных систем.

Приведем пример[13]. В природе мы часто наблюдаем такое явление как дождь. В  туче под воздействием термодинамических процессов конденсируются водяные пары, формируя таким способом капельки, которые располагаются в пространстве произвольно, т.е. хаотически. Затем под влиянием гравитации Земли начинают падать. В этот момент, как только начинается движение в воздушной массе атмосферы, на них действуют законы аэродинамики, выстраивая капельки, друг за другом в систему цепочек. В результате при безветренной погоде приземление этих цепочек будет в заранее определенные места. Заметим, что при усилении дождя цепочки капель превращаются в струйки, которые можно увидеть уже не вооруженным глазом. Это воздействие законов аэродинамики на водные капли, аналогично действию, тех же законов на велосипедистов во время спортивных состязаний. Оказалось, что в этом случае движение гонщиков вслед за лидером облегчено, и, отсюда спортсмены стараются группироваться вокруг него. Аналогично капли «ищут облегченный» путь во время свободного падения, что, в конечном итоге, приводит их к структурированию в соответствующую динамическую систему, противодействуя тем самым рассеивающему влиянию окружающей среды. Структурирование капель дождя в организованные струйки синергетики относят к самоорганизации.  Однако в этом случае самоорганизации нет, а структурирование  осуществляется за счет воздействия на их совокупность, во время процесса приземления, земной атмосферой, т.е. совмещения во времени и пространстве двух вещественных систем – совокупности падающих капель воды и воздуха.

Аналогичная ситуация складывается и в случае с химической реакцией, когда происходит совмещению в пространстве и во времени двух реагентов, взаимодействие между которыми приводит к появлению нового химического соединения не подвластного  разрушению термодинамическими законами. Это явление в природе  ученые брюссельской научной школы под руководством будущего лауреата Нобелевской премии Пригожина отнесли к явлению самоорганизации, которую должна изучать синергетика. Специалисты в этой области считают, что в них спонтанно образовываются высокоупорядоченные структуры из зародышей или даже из хаоса. Немецкий физик-теоретик основатель синергетики Г. Хакен пишет: «Самоорганизующиеся системы обретают присущие им структуры или функции без какого бы то ни было вмешательства извне» [11].

Если такое понимание природных явлений берет на свое вооружение ученый-материалист, то он должен ответить: «Кому обязана структура или функция материальной системы, которая обеспечивает ей свойство самоорганизации без вмешательства извне»? И этот вопрос можно адресовать авторам, которые в [14], выступая на стороне диалектико-материалистического мировоззрения, считают, что синергетическими являются  «самоорганизующиеся системы, причем акцент делается на внутренние свойства как на источник саморазвития». Такое понимание синергетических систем с позиций материалиста является не верным. Желают этого авторы или нет, но приведенным выше высказыванием они себя встраивают в ряды своих идеологических противников, невольно, соглашаясь на то, что это саморазвитие обеспечивается Всевышним. В таком понимании саморазвития природы противоречит известному кибернетическому закону той же природы, согласно которому одинаковые внешние условия существования кибернетических систем в процессе их развития приходят к одним и тем же видам систем, т.е. в процессе развития  активно участвует, окружающая среда. Ели среда не воздействует, то какой бы ни был активный источник, заложенный в саморазвитие системы –  ее будущее не приведет к более развитой системе. Более того, практика показала, что без внешнего воздействия система деградирует, растворившись в агрессивной внешней среде. Рассматриваемое понимание предмета исследований синергетики и Хакеном, и Пригожиным,  как изучение саморазвивающихся систем, является ошибочным и требует убеждения научной общественности с различных позиций в отдельных публикациях.

Выше уже отмечалось, что в природе существует еще один тип систем, противодействующий Началам термодинамики. В них сопротивление термодинамическому агрессивному окружению реализуется на основе информации. В структуре такой материальной системы имеются средства получения и обработки информации, которая, затем, является источником для приведения в действие материальных рычагов воздействия на саму рассматриваемую систему, и на внешнюю среду, тем самым, противодействуя ее агрессивному внешнему воздействию. Такое совмещение в природе двух технологий информационной и физической порождает материальные системы, которые и являются предметом исследований науки кибернетика. Именно, исследуя эти системы, а не только управление и связь в них, удается раскрыть сущность очень многих понятий и свойств вещества, на которые  было обращено внимание во введении.

2.     Кибернетические системы

Итак, мы рассмотрели разнообразие форм существования материи в виде вещества, которые для естествознания являются предметом исследований. Сегодня главную роль в них отведено физике. Специалисты этой науки, прежде всего, оценивают предмет исследований с энергетической точки зрения, т.е. их интересуют такой параметр, как энергия, содержащаяся  в вещественной системе – ее сохранение, преобразование и использование. Такие системы обычно относят к физическим. Не менее важными являются и вещественные системы, в исследованиях которых ключевым параметром выступает информация. В них эта скалярная характеристика материи играет ту же роль, что энергия  в физических исследованиях. То есть, по многим признакам информационные процессы являются аналогичным энергетическим, несмотря на то, что энергетический подход требует изучение скалярной  характеристики самого движения материи в вещественной системе, а информационный интересуется тоже скалярной характеристикой материи, но уже отражающей особенность распределения ее в пространстве и во времени как результат этого движения. Как уже отмечалось, эти системы являются предметом исследований науки кибернетики, и тогда они относятся к кибернетическим системам..

Природа в своем самопознании опирается на возможности, которые проявляются в цивилизации через ее индивидуумы, когда истинность познания препарируется каждым из них. В данном случае речь идет о принципе относительности в познании, т. е. полученные  знания, их адекватность природе, прямо зависят от конкретного исследователя. Эта особенность рассматриваемого принципа проявляется, по-разному,  в указанных выше двух подходах изучения материальных систем (энергетическом и информационном). Применение его в физике (энергетический подход) встречает сопротивление со стороны основного принципа закона познания (принципа гносеологии), который указывает на невозможность познания материи в конкретном участке пространства за фиксированное время, а в последовательности его моделей, создаваемых индивидуумами цивилизации этот участок природы познаваем.  То есть, когда индивидуум, относительно своих знаний, пытается убедить научный мир в окончательной истинности своей модели понимания природы, то это может быть относительно верным только на конкретном этапе, а придет новый исследователь и у него будет новая модель, которая уже на новом этапе познания, адекватнее соответствует действительности.

Подтверждением тому являются извечные споры между участниками изучения законов природы, модели которых, по мнению одних исследователей, отражают сущность природы, а, по мнению других,  эти модели неверны. Такой принцип относительности хорошо прослеживается в развитии теоретической физики, которая сегодня представлена теорией относительности и квантовой механикой. Действительно, в этих двух направлениях физическое познание мира проводится относительно исследователей, участвующих в познании. Так, в теории относительности обязательно присутствует субъект-наблюдатель, относительно которого и проводятся все рассуждения исследований, а в квантовой механике субъект-измеритель по отношению, к которому проводятся измерения изучаемого материального объекта. Стоит поменять наблюдателя в теории относительности, а измерителя в квантовой механике и результаты исследований в каждом из этих направлений физики могут стать кардинально отличные друг от друга [1].

 При изучении кибернетических материальных систем научная картина складывается совершенно иная. Здесь познание тесно привязано к той системе, в интересах которой оно осуществляется. Это аргументируется тем, что кибернетическая система не вообще должна познавать окружающую среду, а в связи с ее потребностями,  диктуемыми необходимым противодействием агрессивному  поведению среды с ее законами термодинамики. Особенно это явление в познании проявляется при понимании того, что такое информация. У разных представителей цивилизации для этого существует свое понятие информации, и оно диктуется их профессиональными интересами – журналисты в него вкладывают  свое представление, а специалисты-компьютерщики свое. В результате на сегодняшний день в обществе имеются десятки различных определений, что такое информация.

Наверное, в этом случае, потребности Computer science требуют такого определения, которое наиболее адекватно отражает сущность ее понимания природой. Ведь специалистам в этой области предстоит решать проблему организации обработки информации в аппаратуре, соизмеримой с нано уровнем существования материи. А это уровень, который уже освоен живой природой, и для его покорения компьютерщикам следует лишь повторить пройденный путь, если в их распоряжении имеется правдивая информация о существовании материи на этом нано уровне. То есть в этом случае необходимы знания того, как природа «понимает»  информацию, что она использует в качестве ее материального носителя, по каким принципам реализует она ее обработку. Вот почему среди множества определений понятий информации, существующих в научной литературе, наиболее приемлемое для создателей новых таких средств ее обработки  подходит то, что понимал под ней  В.М. Глушков [3]. Здесь мы приведем несколько скорректированное его определение, которое существенно не меняет основную его суть.

Определение 1

Информация это мера неоднородности распределения материи.

В определении В.М. Глушкова речь идет не только о материи, но и энергии, а также распределении ее в пространстве и во времени. Поскольку энергия является скалярной характеристикой материи, то это уточнение можно «безболезненно» опустить, тоже относится к пространству и времени – ведь в ином виде материи в природе не существует.

Уже отмечалось, что информация является, как и энергия, скалярной характеристикой материи, характеризующей различные ее структурные разнородности, из чего следует, что если материя бесконечно распределена в пространстве и во времени, то и ее характеристика информация в природе бесконечна. Земная цивилизация, представляющая собой конечную форму существования материи в пространстве и во времени, не в состоянии в таких ограничениях пользоваться бесконечным количеством информации. Поэтому, в своей практике она имеет дело с фиксированным ее объемом, который принято называть данными. Однако такое, казалось бы, ограниченное ее количество, все равно, содержит в себе и ту часть информации, которая отражает ее бесконечность. Просто эта часть информации является скрытой для пользователя, и ее, весьма часто, приходится обнаруживать, путем обработки данных. Например, фиксированные точки пространства, вдоль которых движется планета вокруг своей звезды, представляет собой ограниченную информацию. Однако соединение их в единую кривую указывает на форму орбиты планеты, которая отсутствует среди измеренных  координат  точек (данных). Информация об орбите планеты, в рассматриваемом случае, появившейся, или, как принято называть эмерджентная.  Есть предложение эту появившуюся информацию специально обозначить.

Определение 2

 Появившаяся (эмерджентная) информация среди набора данных представляет собой знания.

После того, как эта информация стала известна пользователю (кибернетической материальной системе), она приобретает свойства данных и выбывает из разряда знаний. Иными словами, поскольку рассматриваемая система находится в постоянном движении в пространстве, то понятие знание существует только во время ее выявления из набора данных. В дальнейшем оно переходит в данные, т.е. для одних материальных систем (пользователей) оно являет собой знания, которые ей следует еще добыть из данных, а для других систем эти знания известны, и уже принадлежат данным. Это пример того, как  в кибернетических исследованиях используется принцип относительности, т.е. относительно пользователя – кибернетической системы.  Процесс перехода информации из разряда знаний в данные широко используются природой в таком явлении, как развитие кибернетических материальных систем, особенности которого рассмотрим в отдельной статье.

При изучении кибернетической системой окружающего мира приходится оценивать его как часть некоторой материальной системы, которую обычно относят к малой, или большой, простой или сложной системе. Эта же оценка касается и алгоритма обработки информации. Развивая теорию алгоритмов, ее творцы уже давно привыкли к устоявшемуся выражению «задачи с NP-сложности» и аналогичному ему с «полиномиальной сложностью».  В научной литературе под сложностью алгоритма, как правило, понимают сложность по Колмогорову, которая зависит только от количества операций входящих в него, или от машинного времени реализации соответствующей программы. То есть в определении сложности алгоритма принимает участие его количественная оценка. Получается так, что чем больше операций, тем сложнее алгоритм. С таким выводом, просто, грешно соглашаться.

Более того, возникает естественный вопрос: «Если мы отнесли задачу к классу «NP-сложности», а через получение дополнительных знаний для ее решения оказывается, она уже относится к классу «полиномиальной сложности»», то в таком случае следует рассматривать сложность не к задачам, а по отношению к алгоритмам, с помощью которых они решаются.

Итак, исследуя кибернетические материальные системы и алгоритмы, с позиций принципа относительности, дадим определение количественных и качественных их характеристик. При этом, в качестве исключения, под устоявшимися, на сегодняшний день термине «сложности», употребляемом в теории алгоритмов, будем понимать не сложность, а количественную оценку размеров материальной системы. Это же касается и понятия сложности алгоритма – известная классификация алгоритмов, характеризующая их по признаку сложности, нами будет рассматриваться, тоже, как количественная оценка. В равной степени термин сложности, употребляемый классиками к оценке задач, будем относить только к алгоритмам.

Определение 3

К малым алгоритмам следует относить те из них, реализация которых, исходя из возможностей конкретной вещественной кибернетической системы, требует количества операций, удовлетворяющего так называемым алгоритмам «полиномиальной сложности».

Определение 4

К большим алгоритмам следует относить те из них, реализация которых, исходя из возможностей конкретной вещественной кибернетической системы, требует количества операций, удовлетворяющего так называемым алгоритмам «NP-сложности».

Определение 5

К простым алгоритмам следует относить те из них, для составления и реализации которых у материальной системы-пользователя имеются все необходимые знания.

Как правило, простые алгоритмы решают задачи, для понимания которых у научной общественности имеются все необходимые знания.

Определение 6

К сложным алгоритмам следует относить те из них, для составления и реализации которых у материальной системы-пользователя отсутствуют знания.

Сложные алгоритмы, по существу являются гипотетическими, поскольку для их  составления и реализации должно предшествовать решение проблемы, которая, как известно, возникает тогда, когда у научной общественности отсутствуют для этого необходимые знания. 

Определение 7

 Малая материальная система, для ее описания, требует алгоритмов, так называемой «полиномиальной сложности».

Определение 8

Большая материальная система, для ее описания, требует алгоритмов так называемой «NP-сложности».

Аналогичным образом для определения  простых и сложных систем воспользуемся возможностями их описания с помощью соответственно простыми и сложными алгоритмами.

Определение 9

К простым системам следует относить те системы, для описания и реализации которых у материальной системы-пользователя имеются все знания.

Определение 10

К сложным системам следует относить те системы, для описания и реализации которых у материальной системы-пользователя отсутствуют знания.

Обратим внимание на то, что если кибернетическая материальная система-пользователь для описания большой либо сложной системы, а также для описания соответствующим им большого либо сложного алгоритма, получила необходимые знания, то тогда для нее рассматриваемые системы, либо алгоритмы переходят из разряда больших, либо сложных систем в разряд, либо малых, либо простых. Иными словами, все определяется возможностями (знаниями), которыми обладает кибернетическая система-пользователь. (Еще раз подчеркнем, в этом случае, работает принцип относительности). Например, в процессе развития вычислительной техники был период, когда электрические схемы первых электронных вычислительных машин (ЭВМ) выполненных на лампах, для коллектива их создателей (кибернетической системы), были и сложные и большие. С внедрением в элементную базу ЭВМ полупроводниковой техники эти схемы перешли в разряд малых и простых. А когда микроэлектроника достигла своей интеграции, превышающей миллион транзисторов на один кристалл, то для реализации электрической схемы большой ЭВМ (объемом (количеством) в один миллион транзисторов) уже понадобился всего один чип, надежность работы которого стала даже больше, нежели одного транзистора, выполненного в отдельном корпусе.  Иными словами, обогащение знаниями об элементной базе ЭВМ, позволило конструкторам продвигаться, в своих разработках, от больших и  сложных компьютеров к соответствующим им малым и простым.

  Приведем еще один характерный пример, когда новые знания о задаче, позволяют заменить большой алгоритм ее решения малым и простым. Это пример из  школьной арифметики, когда следует вычислить выражение 

 

                                                                                            (1).

 

Если попытаться это вычисление реализовать «в лоб», т.е. на основе только данных, содержащихся в условиях задачи, то потребуется выполнение алгоритма с бесконечным количеством одних и тех же данных и операций над ними. А именно, алгоритма состоящего из бесконечного количества однотипных процедур, каждый из которых вычисляет выражение (1) с определенной точностью. В этом случае рассматриваемый алгоритм подпадает под решение известной «задачи с NP-сложностью».

В то же время заметим, что выражение (1), при получении эмерджентной (появившейся) информации, т.е. новых знаний приобретает вид известного уравнения

 

                                                                                                       (2),

 

решение которого находится в элементарной математике. То есть в данном случае алгоритм, ранее относимый к решению «задачи с NP-сложностью», заменяется алгоритмом, решающий задачи «полиномиальной сложности".    В нашем изложении приведен простейший пример перехода алгоритма, решающего задачу из класса больших алгоритмов в класс малых. Однако известная практика решения задач в IT-технологиях показывает, что получение эмерджентной информации, т.е. знаний для их решения, далеко не тривиально. В результате у математиков возникло желание отнести возникшую такую проблему к числу математических проблем нового тысячелетия. И здесь же появились энтузиасты в ее разрешении. Один из них, даже, пытается доказать, что она не разрешимая. В данном случае не стоит спешить с таким решением, ведь приведенный примитивный пример (1), (2) элементарно выводит и задачу, и ее решение из класса неразрешимых задач.

3.     Выводы

В настоящей статье из всевозможных форм существования материи в виде вещества указана та из них, которую следует избрать в качестве предмета исследований кибернетики. Предложен метод исследований в этой науке XX века, в основу которого положен принцип относительности. Это позволило сформулировать аргументированные определения, таких понятий, как малая и большая, простая и сложная система, а также  аналогичных  оценок для алгоритмов. Кроме того, используя принцип относительности, удалось объяснить, что такое знание и его роль в исследованиях малых, больших, простых и сложных кибернетических систем. Одним из направлений таких исследований является познание явления развития в природе вещества, которому будет посвящена отдельная работа.

Литература

1.     Вышинский В.А. Кризис современной теоретической физики / В.А. Вышинский // Вимірювальна та обчислювальна техніка в технологічних процесах, – 2017 . – №3. – С. 39-50

2.     Вышинский В.А. Новая система постулатов (аксиом) – решение шестой проблемы Д.Гильберта / В.А.Вышинский // «Единый всероссийский научный вестник», – 2016, часть 4, – №2, – С.29-34

3.     Глушков В.М. О кибернетике как науке / В.М. Глушков // Кибернетика, мышление, жизнь. – 1964.

4.      Винер Н. Кибернетика, или управление и связь в животном и машине / Н. Винер. – М.: Советское радио, 1958. – 413с.

5.     Вышинский В.А. Вакуум – невещественная форма существования материи / В.А. Вышинский // Единый всероссийский научный вестник– 2016, часть 4, – №4

6.     Вышинский В.А. Элементарные частицы вещества / В.А. Вышинский // Единый всероссийский вестник, –  2016, – №8. – С. 21-29

7.     Вышинский В.А. Новая модель атома водорода / В. А. Вышинский // Вимірювальна та обчислювальна техніка в технологічних процесах, – 2016. – №1. – С. 221-226

8.     Вышинский В.А. Источник магнитной массы вещества / В. А.Вышинский // Вимірювальна та обчислювальна техніка в технологічних процесах, – 2018. – №1. – С.134-139

9.     Вышинский В.А. Электромагнитные волны – единственный носитель теплоты / В. А.Вышинский // Вимірювальна та обчислювальна техніка в технологічних процесах, – 2016. – №3. – С.222-225

10. Vyshinskiy V.A. «CORRECTION» OF THE LAW OFUNIVERSAL GRAVITATION / V.A. Vyshinskiy // Sciences of Europe, – 2018. No 25 (25) Vol 2                              p.22-31

11. Хакен Г. Синергетика. Иерархии неустойчивостей в самоорганизующихся системах и устройствах / Г. Хакен. – М.6 «Мир», 1985. – 419 с.

12. http://soc-work.ru/article/759

13. Вышинский В.А. Новый взгляд на науку «кибернетика» и уточнение предмета ее исследований / В.А. Вышинский // ПРАЦІ МІЖНАРОДНОГОЇ КОНФЕРЕНЦІЇ  50 РОКІВ ІНСТИТУТУ КІБЕРНЕТИКИ імені В.М. ГЛУШКОВА НАН УКРАЇНИ, Київ, – 2008, – С. 272-280

 

14. http://n-t.ru/tp/in/sts.htm

Работает на Drupal, система с открытым исходным кодом.