4.4. Информационная обратная связь

Область наших интересов составляют, конечно, системы надкибернетического уровня. К сожалению, для них до сих пор наблюдается всеобщее использование понятия управления на основе сигнала обратной связи так сказать “по умолчанию”. Истоки этого умолчания лежат, по-видимому, в аналитико-механистическом восприятии мира, от которого нас предостерегали именно и прежде всего выдающиеся биологи. Их системный подход, системный взгляд привел ряд современных ученых технического направления исследований к другой точке зрения на обратную связь, о которой мы здесь и будем говорить.

Конечно, для большинства специалистов технических направлений вполне естественна традиционная ориентация на сигнальное или, как его еще любят называть – “операторно-структурное” управление. Профессионально они подготовлены только к работе с системами технической ориентации – кибернетическими.

Как инструментально вполне развитые и обладающие собственной технической элементной базой, эти системы для указанных специалистов становятся самодовлеющими, что ведет к попыткам моделирования такими системами систем любого уровня сложности на основе общепринятой сигнальной парадигмы управления.

К сожалению, основной тезис модельного подхода – математическая независимость модели от моделируемой системы, считается достоинством, в то время как это верно только для систем кибернетических и для моделирования сложных систем на уровне их кибернетического представления.

Напротив, науки изучающие системы уровней по К.Боулдингу более высоких, не имеют собственного механизма построения абстрактных моделей (вернее, не имеют механизма работы с открытыми системами, ибо, как мы обсуждали это вопрос в начале главы, “для этого нет математики”), что и является причиной их незаслуженной подчиненности примитивным относительно них системам, организованным на уровне обратной связи.

И сколько бы эти науки не пытались использовать вместо чистой математики более подходящие для них лингвистические аппараты, общий механизм работы с “информацией” для них остается прежним – базирование на аксиоматическом фундаменте моделирования систем своей области знания на уровне кибернетического подхода. Система, вырабатывающая информацию, система активная во всех своих проявлениях изучается замкнутым аппаратом ее представления. Вряд ли с точки зрения научного разума такое положение можно назвать нормальным.

Отметим достаточно ясный факт того, что достижимый уровень развития каждой группы наук, кроме всех прочих необходимых характеристик и особенностей, определяется применяемой в них “машиной производства выводов”, “машиной управления”.

Прежде всего, это классические машины фон Неймановской архитектуры – конечные автоматы разных модификаций. Этой архитектурой обслуживаются сегодня все науки. Ее предельные возможности накладывают существенные ограничения на процесс познания.

Именно поэтому в разных ключах ставятся вопросы разработки машин, управляемых данными, то есть машин, ориентированных на языковое представление входного сообщения. Но, как следует из наших построений, требуется уже машина, управляемая переменными во времени и контексте данными и отношениями, то есть машина для сообщений, несущих в себе структуру связей, в том числе и не предусмотренную при проектировании базы.

В первом случае мы имеем управление как результат “оптимизированного поиска”, цель которого – выработка ответного сообщения на основе анализа структуры данных, заложенной в машину при проектировании базы, и её текущего наполнения.

Во втором случае управление структурно-динамическое, цель которого – формирование некоторой “структуры знания”, переменной во времени именованной структуры связей, организация “информационного резонанса”. Собственно выработка того или иного решения является задачей важнейшей, но вторичной, производной от основной задачи системы – “быть в курсе всех изменений и в постоянной готовности к восприятию смысла запроса или сообщения по результатам предыдущей информационной посылки”.

Далее предикатный механизм обеспечит в нужный момент выработку структуры связей, могущей служить для преобразования в любые мыслимые действия: организационные, правовые, личностные, моральные, чем, собственно говоря, и определяется интеллектуальное управление в нашей текущей инженерной постановке.

Конечно, если говорить строго, в текущем рассмотрении приемо-передающей системы, соединенной каналом (рис.1) мы занимается формированием “индивидуального алгоритма” принятия каждого конкретного решения. Осталось только договориться, можно ли считать алгоритмом индивидуальную процедуру выработки каждого отдельного решения? Не здесь ли проходит граница между алгоритмической и неалгоритмической обработкой входных сообщений?

На всякий случай напомним точную формулировку понятия алгоритма: однозначное, пошаговое описание (отвлеченное от содержательного контроля) выполняемого шаг за шагом единообразного и опирающегося на конечное множество правил решения любой конкретной задачи из какого-либо класса задач данного определенного типа [10].

Введенное нами понятие информационной базы в составе базы данных и базы знания является исключительно конструктивным. С одной стороны оно дает нам возможность построения функциональной схемы информационно-интеллектуального процесса на основе достаточного количества пар таких баз разного целевого назначения, но, самое главное, оно обеспечивает возможность формирования новой парадигмы управления, новой парадигмы обратной связи и ее инженерной реализации.

Напомним, что “классическая” парадигма управления происходит от понятия управляющего сигнала, выражаемого в аналоговой или цифровой форме, контроля достигнутого результата управления и его коррекции за счет изменения передаточных характеристик системы управления с обратной связью.

Исторически указанная парадигма управления происходит от подходов и математических аппаратов, связанных с теорией сигналов, теорией сообщений (прочие синонимы уже упоминались). Она использовалась, конечно, с древнейших времен, но окончательно сформировалась в годы царствования кибернетики как “обслуживающего аппарата для всех наук”.

Такого рода парадигма естественна для систем, сложность которых допускает их кибернетическое представление или моделирование. При этом предполагается, что в некоторой области допустимого управления передаточные функции системы обладают, по крайней мере, непрерывностью, то есть утверждается, что в каждом конкретном случае понятие “отклонения величины выходного сигнала” имеет управляющий смысл.

Сохранение этой парадигмы для системно-сложных объектов, тем более для живых, автоматически сводит нас к уровню кибернетической модели, что влечет за собой бессмысленность любых попыток организации управления на контекстно-зависимых языках – теряется смысл контекстно-зависимого управления.

Системный взгляд указывает нам на другую парадигму управления. Она происходит от понятия управления за счет анализа семантики изменения отношений между данными (контекстной связи данных) и выработки этих изменений в процедуре согласования структуры объекта и субъекта в интеллектуальной системе. Соответственно, будем называть ее парадигмой согласования связей данных или парадигмой управления на контекстах.

Но фундаментальное отличие указанных парадигм заключается отнюдь не только в способах выработки конечного сигнала (через структуру операторов, передаточную функцию или через собственную структуру системы и осмысление через накопленный образ), но и в замкнутости первой и системной открытости второй.

Рассмотрим следующую ситуацию.

Самое сложное и опасное для существования системы внешнее управление всегда должно восприниматься через сравнение имеющейся структуры связей данных с той, которая должна будет возникнуть при положительной реакции на управление. Смысл СУО здесь проявится в осмыслении конечной структуры с точки зрения “восприятия через накопленный образ” и производстве логических выводов из возможных последствий предложенной реструктуризации данных, то есть проявится в осмыслении “предлагаемого” управления.