CC BY
95
Кибернетическая картина мира
М.Б.Игнатьев, Санкт-Петербургский государственный университет аэрокосмического приборостроения
В условиях быстрого развития информационных технологий, когда компьютер стал самой распространенной машиной и сложился сетевой человеко-машинный интеллект, феномен сложности стал все более осознаваться человечеством. В настоящее время появилось много публикаций по сложным системам, но отсутствует обобщающая теория сложных систем, которая опирается на системный анализ, кибернетику и информатику. Попытку восполнить этот пробел можно сделать на основе лингво-комбинаторного моделирования сложных систем [1,5,7,17,20].
Основополагающие модели системного анализа вольно или невольно заимствованы из трех областей - биологии, экономики и анализа языка. В биологической проекции человеко-машинные структуры выступают как структуры, имеющие функции, получающие раздражения (как физиологические, так и социальные, межчеловеческие, культурные) и отвечающие на них, приспосабливающиеся, развивающиеся, подчиняющиеся требованиям своего времени и окружения, имеющие определенные условия существования и возможность определить средние нормы приспособления, позволяющие им функционировать.
В экономической проекции человеко-машинные структуры выступают как нечто, имеющее потребности и желания, ищущее их удовлетворения, и имеющее интересы, добивающееся выгоды, противопоставляющее себя другим структурам, что проявляется в предельной ситуации конфликта, в результате устанавливается совокупность правил, которые одновременно являются и ограничениями и средствами преодоления конфликтов.
В языковой проекции человеко-машинное поведение проявляется в своей нацеленности на высказывание чего-то, и все, даже самые незначительные жесты, получает смысл. Все, что окружает человеко-машинные системы - объекты, ритуалы, привычки, речь - вся эта сетка следов складывается в связный ансамбль, в систему знаков.
Таким образом, эти три пары - функция и норма, конфликт и правило, значение и система покрывают область человеко-машинных структур, области применения и развития компьютеров.
При исследовании сложных систем важным вопросом является выбор языка описания систем. В качестве языка описания необходимо выбрать естественный язык, универсальную знаковую систему, что позволяет рассматривать широкий класс систем - вплоть до слабо формали-
зованных систем. Но при таком выборе сразу сталкиваются с главной особенностью естественного языка - мы обозначаем слова, а смыслы подразумеваем. Эта трудность преодолевается путем формального введения понятия смысла слов как множителей этих слов в исходной фразе и путем перехода к лингвистическому уравнению, что позволяет построить исчисление смыслов[5,10,12,18]. Этот подход можно применить к анализу всего корпуса текстов на естественном языке, это трудоемкая задача по извлечению смыслов для суперкомпьютеров, его также можно использовать, опираясь на ключевые слова в конкретной области, что позволяет получать новые модели для конкретных областей знания. В этом случае лингво-комбинаторное моделирование заключается в том, что в конкретной предметной области выделяются ключевые слова, которые объединяются во фразы, на основе которых строятся эквивалентные системы уравнений с произвольными коэффициентами. В частном случае они могут быть дифференциальными уравнениями и при их исследовании может быть использован хорошо разработанный математический аппарат. Предложенное лингво-комбинаторное моделирование включает все комбинации и все варианты решений и является полезным эвристическим приемом при изучении плохо формализованных систем. В лингвистической литературе имеется множество трудов, в которых исследуются понятия смысла и значения, но эти теории во многом оказались неконструктивными, что ярко показал Л. Витгенштейн в своей Голубой книге. В рамках предлагаемой модели имеется возможность построить исчисление смыслов, которое хорошо реализуемо на компьютерах. По мнению Д. А. Леонтьева, смысл (будь то смысл текстов, фрагментов мира, образов сознания, душевных явлений или действий) определяется, во-первых, через более широкий контекст и, во-вторых, через интенцию или энтелехию (целевую направленность, предназначение или направление движения). В предлагаемом определении смысла наличествуют эти две характеристики - контекстуальность (смыслы вычисляются, исходя из контекста) и интенциальность (произвольные коэффициенты позволяют задавать те или иные устремления).
Таким образом с помощью лингво-комбинаторного моделирования задача анализа сложных систем сводится к исследованию эквивалентных уравнений с произвольными коэффициентами. Как доказано[1], число этих произвольных коэффициентов равно числу сочетаний из п по т + 1, где п - число переменных, различных слов в исходных фразах, т - число ограничений, наложенных на переменные, описывающих систему, число различных фраз. Из анализа этой формулы вытекают важные выводы. Во-первых, для многомерных систем с числом переменных больше шести имеет место факт наличия максимума в числе произвольных коэффициентов в структуре эквивалентных уравнений.
Произвольные коэффициенты используются для управления системой, для ее адаптации к окружающей среде, которая изменяется. Этот максимум называется феноменом адаптационного максимума. Отсюда вытекает рекомендация по управлению сложными системами - система должна управляться так, чтобы удержать ее в зоне адаптационного максимума в потоке перемен. Во-вторых, предложены инструменты для удержания системы в зоне адаптационного максимума - это наложение и снятие ограничений, объединение систем в коллектив и др. Впервые феномен адаптационного максимума был описан в монографии [1] в 1963 г., с тех пор шло осмысление этого факта, выявлялись различные примеры наличия этого феномена в биологических, социально-экономических и технических системах, потом это эмерджентное свойства сложных систем было оформлено в качестве научного открытия за № 25-8 с приоритетом от 28 июня 1963г.
Лингво-комбинаторный подход позволяет построить новые модели атомов и молекул, что важно для создания элементной базы нового поколения. Эти модели включают в себя неопределенность, которая определяется числом произвольных коэффициентов, которая может быть использована при анализе и синтезе. В статье [20] определяются необходимые и достаточные условия синтеза нанороботов, которые могут быть основой элементной базы нового поколения. Это важно прежде всего с точки зрения экологии - существующая элементная база в машиностроении и информационных системах не предусматривает малозатратную утилизацию отработанных и устаревших устройств, что привело к колоссальному захламлению нашей планеты и ближнего космоса. Использование нанороботов как элементной базы для построения самых различных машин и устройств в принципе открывает перспективы сборки и разборки в соответствии с управляющими сигналами, позволяет осуществить малозатратную утилизацию отработанных блоков и машин.
Следует отметить, что единый лингво-комбинаторный подход позволяет рассматривать различные сложные системы и выявлять их общие эмерджентные свойства. Для решения реальных задач в глобальном мире необходима наука о сложных системах.
Электронные вычислительные машины появились в конце сороковых - начале пятидесятых годов ХХ века сразу в нескольких странах - в США, Советском Союзе, Великобритании и др. За прошедшие пятьдесят лет параметры ЭВМ улучшились в миллион раз - увеличилось их быстродействие, выросли объемы памяти, уменьшились габариты и энергопотребление, уменьшилась их стоимость и сейчас компьютер -это самая распространенная машина в мире, которая эффективно используется во всех сферах человеческой деятельности. Но информатика
и вычислительная техника возникли не на пустом месте, они возникли на мощном фундаменте человеческой культуры, науки и техники. Для того, чтобы понять феномен возникновения и развития информатики и вычислительной техники и определить их перспективы развития необходимо разобраться в том, что такое сложные системы и как они развиваются во времени и пространстве, что такое параллельные миры. Ключевым понятием теории и практики сложных систем является самоорганизация. На основе компьютерных сетей осуществляется новый этап самоорганизации человеческого общества[19,21]. Дух нашего времени пронизан идеей самоорганизации в самых разных аспектах.
В 1948 г вышла книга Норберта Винера «Управление и связь в животном и машине», а в 1950 г его же книга «Кибернетика и общество», что знаменовало новый этап развития наук об управлении. В различных странах в зависимости от идеологии и социально-экономического развития отношение к кибернетике было различным. На первых порах отношение к кибернетике в СССР было отрицательным, в философском словаре она была названа «лженаукой». Лишь в конце 50-ых годов отношение к ней сменилось на восторженное. В этом заключается особенность развития кибернетики в нашей стране. В ноябре 1956 г возникла секция кибернетики в Ленинградском доме ученых им. М. Горького, это была первая общественная организация по кибернетике в СССР, только в 1959 г. возник в Москве Совет по кибернетике при Президиуме АН СССР во главе с адмиралом А.И.Бергом. Первым председателем секции кибернетики был профессор Л.В.Канторович, впоследствии академик АН СССР и лауреат Нобелевской премии по экономике. И это не было случайностью - впоследствии именно лауреаты Нобелевских премий по экономике внесли наибольший вклад в кибернетику.
Компьютерная инфраструктура продолжает развиваться. Практика создания и применения компьютеров значительно опережает теорию. В этих условиях говорить о теоретических основах информатики сложно, но с другой стороны имеется много примеров неэффективного применения компьютеров и необходимость выработки теоретических основ становится все острее.
Новый период в развитии кибернетики и информатики начался в 2000 году, когда стало ясно, что существующие модели в различных отраслях науки и техники недостаточно отражают информационно-управляющие свойства структур. По сути люди пользуются моделями 19 века. Этот период характеризуется провозглашением новой стратегической компьютерной инициативы США в 21 веке, в которой предлагается новая трактовка структуры предметной области, Computational Science, которая должна объединить Algorithms, Modeling & Simulation, Computer Science& Information Science и Computing Infrastructure, а
главной задачей провозглашается проведение научных исследований в широком диапазоне - от биофизических процессов до исследования фундаментальных физических основ формирования Вселенной. В российской и европейской традиции все эти направления в настоящее время объединяются под названием информатика в расширительной трактовке. Научная картина мира трансформируется под влиянием лингвистического поворота, который четко обозначился в конце ХХ века.
Предшественниками роботов были специальные автоматические устройства типа Клепсидры, которые возникли еще в Средние века. Робот - это синтез трех систем - во-первых, сенсорных систем, которые поставляют информацию об окружающей среде, во-вторых, системы движителей, которые могут манипулировать с различными предметами в окружающей среде и перемещать робот, и в-третьих, системы принятия решений, управляющие системы, которые является как бы аналогом «мозга» робота. Развитие робототехники тесно связано с развитием вычислительной техники и возможности роботов определяются возможностями вычислительных структур разного уровня. В настоящее время в мире эффективно используется свыше миллиона промышленных роботов, появляются домашние роботы, самолеты, корабли и автомобили постепенно превращаются в роботов[15,18,22].
Эволюция вычислительных систем и сетей продолжается на протяжении шести поколений, при этом важным явился опыт в разработках многопроцессорных рекурсивных машин. В 1972 г. была организована в Ленинградском институте авиационного приборостроения(ЛИАП) кафедра вычислительной техники, кроме робототехники важным направлением ее деятельности было выбрано создание развивающихся вычислительных систем нетрадиционной архитектуры. Чтобы понять логику такого решения, необходимо рассказать о состоянии мировой вычислительной техники в начале семидесятых годов.
В это время господствовала фирма ИБМ, грубо нарушая законы о монополиях и ведя судебные процессы во многих штатах внутри США и других странах. Этот монополизм проявился и в компьютерной литературе - там описывались машины ИБМ, и почти ничего не говорилось о машинах других фирм, таких как Контрол Дейта Корпорейшен, Бэр-роуз и др., которые выступали конкурентами ИБМ. В машинах фирмы ИБМ реализовывалась классическая фон-Неймановская архитектура, которая уже не могла удовлетворить потребителей. В Советском Союзе шла борьба между двумя тенденциями - между тенденцией развивать свои собственные разработки, такие как БЭСМ, Урал и др. и тенденцией копировать зарубежный опыт, прежде всего копировать машины ИБМ. В этой ситуации молодая кафедра, выделившаяся из кафедры технической кибернетики ЛИАП в феврале 1972г, решила развивать нетрадици-
онные многопроцессорные вычислительные системы, которые в перспективе обеспечивали высокую производительность и надежность. Родилась концепция рекурсивных машин, которая получила поддержку Государственного Комитета по Науке и Технике в Москве и Института кибернетики во главе с академиком В.М.Глушковым в Киеве. Сложился коллектив из москвичей, которых представлял В.А.Мясников, из киевлян, которых представлял В.М.Глушков, и ленинградцев с общим центром в ЛИАП. В наиболее ярком виде эта концепция была представлена на международном конгрессе ИФИП в Стокгольме в 1974г. в докладе, который ниспровергал компьютерные авторитеты и традиционную архитектуру и провозглашал нетрадиционную рекурсивную, которая потом завоевала весь мир в виде систем клиент-сервер и суперкомпьютеров. Впервые советская компьютерная разработка была анонсирована на международной арене, что привлекло внимание с разных сторон. Итогом этой акции было, во-первых, включение работы в программу ГКНТ и выделение финансов на создание экспериментального образца рекурсивной машины, во-вторых, соглашение с фирмой Контрол Дейта по созданию рекурсивной машины на основе наших архитектурных решений, в-третьих, предоставление самой лучшей для того времени элементной базы и средств отладки. Следует отметить, это было время некоторого потепления советско-американских отношений, именно в это время реализовывался проект Союз-Апполон. Таким образом, в результате стечения благоприятных обстоятельств в ЛИАП удалось развернуть работу по реальному созданию рекурсивной машины. В результате к 1979г были изготовлены многие блоки машины и осенью 1979 г экспериментальный образец рекурсивной машины был предъявлен государственной комиссии во главе в академиком А.А.Дородницыным. В специальном Постановлении ГКНТ СССР и Комиссии Президиума Совета Министров СССР от 14.09.1979г за № 472/276 отмечалось, что запуск первого в мире экспериментального образца многопроцессорной рекурсивной машины высокой производительности и надежности является достижением мирового уровня. Были разработаны планы дальнейшего развития этой работы, но в декабре 1979г советские войска вошли в Афганистан и правительство США разорвало все научно-технические связи с СССР, в том числе и по линии фирмы Контрол Дейта, что нанесло проекту большой ущерб. Таковы внешние контуры этой пионерской работы.
В математике существует большой раздел - рекурсивные функции . Долгое время термин «рекурсия» употреблялся математиками, не будучи четко определенным. Его приблизительный интуитивный смысл можно описать следующим образом. Значение искомой функции Ф в произвольной точке Х ( под точкой подразумевается набор значений
аргументов) определяется, вообще говоря, через значения этой же функции в других точках Н , которые в каком-то смысле предшествуют Х. Само слово «рекурсия» означает возвращение. Рекурсивные функции - это вычислимые функции. По сути дела все вычислимые на компьютерах функции - это рекурсивные функции, но разные компьютерные архитектуры по разному ведут вычислительные процессы. Чем лучше соответствует структура компьютера структуре задач, тем меньше затраты памяти и времени. Так что когда мы говорим о рекурсивных машинах, мы говорим о соответствии структур машины и задач, а так как задачи бывают разные, то структура машин должна гибко подстраиваться к структурам задач. Математика в настоящее время погружена в программирование, и в программировании рекурсивные операции распространены.
ЭВМ выступает как средство материализации логико-математических преобразований. ЭВМ являет собой иллюстрацию концепции потенциальной осуществимости, поскольку при отсутствии ограничений на время работы и емкость памяти любая ЭВМ в состоянии провести любые вычисления. Конкретное же протекание процессов вычисления проявляется лишь на уровне организации преобразований информации (задействуются конкретные регистры, коммутаторы, процессоры, линии передачи данных в определенном порядке и сочетании и т.д.). С этой точки зрения «архитектура ЭВМ» - это ее структура в состоянии (процессе) реализации алгоритма, то есть как бы ожившая структура. Философской основой такого представления является теория отражения, раскрывающая отображение категорий и явлений одной природы (числа, алгоритмы) на объекты другой природы (физические элементы, сигналы). Причем это отображение взаимно неоднозначно -алгоритму а] может соответствовать множество архитектур {А} и обратно - архитектуре А] непосредственно не соответствует какой-либо алгоритм а]. Специфика взаимодействия {а} и {А} раскрывает глубинные свойства диалектического процесса развития математики и вычислительной техники как частного случая взаимодействия абстрактного и конкретного. Как отмечает С.А Яновская , «лицо машинной математики все более зависит от развития философских и логических оснований математики». Не представляется возможным непротиворечивая формализация отображения {а} ^ {А} из-за его неоднозначности. Методология проектирования и реализации системы базируется на рассмотрении вычислительной системы как иерархии виртуальных машин. Система имеет рекурсивно-организованную многоуровневую структуры. Рекурсивность структуры состоит в том, что структура всякой модификации системы задается рекурсивным определением. Динамически меняющиеся в ходе вычислений виртуальные процессы требуют постоян-
ной динамической реконфигурации связей между модулями. Сейчас реализуются системы, содержащие тысячи и миллионы процессоров.
Вычислительные машины предназначены для решения задач. Общая схема решения задач имеет вид
Ячел - >Я ос - >Я пр - >Ямаш -->Я рез
где Ячел - формулировка задачи на естественном языке, Яос - формулировка задачи на языке основных соотношений, Япр - формулировка задачи на языке программирования, Ямаш - формулировка задачи на машинном языке, Ярез - формулировка задачи на языке результата в виде графиков, таблиц, изображений, текстов, звуков и т.п. К сожалению для большинства задач имеется только формулировка на естественном языке, большинство задач плохо формализованы. Поэтому актуальным является переход от описания на естественном языке на язык основных соотношений, лингво-комбинаторное моделирование является одним из способов такой формализации . В результате такой формализации порождаются рекурсивные структуры со структурированной неопределенностью. Таким образом рекурсивная структура машин должна включать три составляющих - явления, смыслы и структурированную неопределенность, которые наличествуют в любой задаче.
В настоящее время в связи с построением информационного общества возникают совершенно новые фундаментальные проблемы по исследованию мироздания. Все большую роль начинают играть работы наших ученых - В.И.Вернадского, К.Э Циолковского, А.Л.Чижевского и др. Родилось представление о том, что Вселенная - это модель внутри большого суперкомпьютера, что позволяет использовать структурные достижения компьютерной техники для объяснения сложных космических проблем. Картина мира в каждую из эпох формируется на основе синтеза всех достижений во всех сферах человеческой деятельности. В эпоху расцвета механики сформировался механицизм, в эпоху развития компьютерной техники естественно ожидать формирования компьюте-ризма. Так называемый реальный мир - это один из миров виртуальных. Антропный принцип реализуется через лингвистику и операцию поляризации.
При описании Вселенной напрашиваются биологические аналогии и самоорганизация с. внешним и внутренним управлением. Неклассические науки привнесли в картину мира наблюдателя. Постнеклассиче-ские науки привнесли в картину мира управителя.
Для всех пользователей компьютера очевидно, что в компьютере могут одновременно сосуществовать несколько моделей, несколько баз данных, несколько отдельных вычислительных процессов. Эти отдельные вычислительные структуры могут быть сильно защищены от несанкционированного доступа, но усилиями хакеров могут быть и взло-
маны. Поэтому логично предположить, что наш мир - это модель внутри сверхмашины, внутри сверхмашины могут находиться и другие миры, которые отделены друг от друга, но иногда эта изоляция нарушается и тогда в нашем мире происходят различные необычные явления.
Существует несколько гипотез относительно устройства нашего мира. Одна из них - наш мир конечен и все сценарии его развития записаны в памяти сверхкомпьютера Вселенной. Тогда для того, чтобы предсказать будущее событие нужно получить доступ к этой памяти, и некоторым - пророкам - это удается.
В свое время Альберт Эйнштейн сказал «Человек - это часть целого, которое мы называем Вселенной, часть, ограниченная во времени и пространстве. Он ощущает себя, свои мысли и чувства как нечто отдельное от всего остального мира, что является своего рода оптическим обманом. Эта иллюзия стала темницей для нас, ограничивающей нас миром собственных желаний и привязанностью к узкому кругу близких нам людей. Наша задача - освободиться из этой тюрьмы, расширив сферу своего участия до всякого живого существа, до целого мира, во всем его великолепии. Никто не может выполнить такую задачу до конца, но уже сами попытки достичь эту цель являются частью освобождения и основанием для внутренней уверенности».
Каждая система может иметь свою компьютерную модель. Например, при проектировании здания необходимо иметь трехмерную интерактивную модель здания и всех его помещений, после строительства здания эта модель может быть использована для оперативного управления зданием, особенно в экстремальных ситуациях (пожар, нападение и др.). Аналогично при проектировании корабля необходимо иметь сначала цифровую модель корабля со всеми помещениями и системами, испытать эту модель в различных условиях на море и только потом строить корабль. На построенном корабле модель корабля может быть использована для оперативного управления в различных ситуациях, например, в случае пробоины в том или ином месте, что должен делать экипаж, это конечно определяется должностными инструкциями, но на модели можно проиграть самые различные варианты и выбрать наилучший.
При лечении человека можно построить модель человеческого организма [4] и сначала промоделировать результаты возможных врачебных действий, а потом уж лечить либо хирургически, либо медикаментозно. Модель организма конкретного человека должна сопровождать его всю жизнь, что безусловно улучшит уровень медицинского обслуживания человека и уменьшит количество врачебных ошибок.
По современным представлениям, наш мозг состоит из трех частей, во-первых, это его как бы аппаратное обеспечение (Brain), во-вторых,
это его как бы внутреннее программное обеспечение (Mind, Intellect), в-третьих, это его как бы внешнее программное обеспечение ( Consciousness), мы осознаем только то, что происходит на внешнем уровне. Высказывается гипотеза, что на первом уровне происходит оперирование структурированной неопределенностью, на втором уровне - смыслами, а на третьем уровне - словами [18]. Как только появился компьютер, сразу же возникла метафора что мозг - это компьютер. Эта метафора оказалась полезной как для физиологов и психологов, так и для разработчиков компьютеров. В настоящее время мировая наука интенсивно работает над разгадкой человеческого сознания. Но в связи с развитием технологии виртуальных миров [7,9,19] возникла новая гипотеза о том, что весь наш мир не более чем модель, одна из моделей внутри мирового суперкомпьтера. Развитие технологии виртуальных миров знаменует переход от Artificial Intelligence (искусственного интеллекта) к Artificial Nature (искусственной природе).
Люди в основном пользуются моделями 19 века, когда господствовала механика, а самой распространенной машиной были механические часы с пружинами, колесиками и маятниками.
В наше время самая распространенная машина - это компьютер. В книге рассмотрены различные аспекты эволюции вычислительной техники. . Компьютер рассматривается не только как машина для вычислений и обработки информации, это еще и модель мира. Понимание мировоззренческого значения компьютера еще только начинается. Современный компьютер - это прежде всего экран, через который люди получают наибольшее количество информации. Экраны совершенствуются, и сейчас люди уже получают через них трехмерную информацию, наблюдают движение с высокой степенью разрешения в различных частотах спектра, строятся гигантские экраны, которые окружают человека со всех сторон. И естественно возникает вопрос, а может быть весь окружающий людей мир - это гигантский многомерный экран? Каким суперкомпьютером этот экран управляется? Возникает следующая картина мира - люди со всеми своими инструментами - телескопами, микроскопами, ускорителями и пр. - окружены гигантским многомерным экраном, и всеми инструментами изучают не более чем свойства этого экрана, который управляется внешним суперкомпьютером. Это и есть компьютеризм. Как доказать или опровергнуть это предположение?
В свое время Тьюринг придумал тест, как распознать с кем человек беседует через компьютер - с другим человеком или компьютером. В наше время необходимо придумать другой тест, чтобы распознать что нас окружает - гигантский многомерный экран, управляемый внешним суперкомпьютером, или нас окружает то, что мы привыкли называть реальным миром.
В настоящее время астрофизики открыли так называемую темную энергию и темную материю, которые по количеству составляют примерно 95% от массы и энергии Вселенной, и результаты современной науки базируются на изучении лишь 5% массы и энергии Вселенной. Этот факт и различные факты из других областей знания заставляют сомневаться в архитектуре сложившейся картины мира.
Компьютеризм может рассматриваться как альтернатива сложившейся картине мира и нуждается в серьезных многоплановых исследованиях.
Литература
1. Игнатьев М.Б. «Голономные автоматические системы» М - Л, изд. АН СССР,
1963.
2. Zadeh L.A.'Tuzzy sets" Information and Control, 1965, vol.8, N3, p.338-363.
3.. Ignatiev M. B. "Simulation of Adaptational Maximim Phenomenon in Developing Systems" Proceedings of The SIMTEC'93 - 1993 International Simulation Technology Conference, San Francisco, USA, 1993, p.41-42.
4. Ignatyev M.B.,D.M.Makina, N.N.Petrischev, I.V.Poliakov, E.V.Ulrich, A.V.Gubin
"Global model of organism for decision making support" Proceedings of the High Performance Computing Symposium - HPC 2000, Ed. A. Tentner, 2000 Advanced Simulation Technologies Conference, Washington D.C. USA, 2000, p.66-71.
5. Ignatyev M. B. "Linguo-combinatorial method for complex systems simulation"
Proceedings of the 6th World Multiconference on Systemics, Cybernetics and Informatics, vol. XI, Computer science II, Orlando, USA, 2002, p.224-227.
6. Бейдер Р. «Атомы в молекулах» М, изд. Мир, 2001.
7. М.Б.Игнатьев «Роботы, аватары и люди как системы со структурированной
неопределенностью» Материалы Всероссийской междисциплинарной конференции «Философия искусственного интеллекта»2005, Москва, стр.10051010.
8. М.Б.Игнатьев «Закономерность изменения адаптационных возможностей в
жизненном цикле сложных развивающихся систем» Диплом № 25-S на открытие в области кибернетики и системного анализа с приоритетом от 28.06.1963.
9. М.Б.Игнатьев «Информатика и новая картина мира» Сб.трудов «Современные
информационные технологии и ИТ -образование», под ред. В.А.Сухомлина, МГУ, М., 2005, с.180-196.
10. M.Ignatyev "The study of the Adaptation Phenomenon in Complex System" AIP Conference Proceedings, Melville, New York, 2006, vol. 839, p.322-330.
11. В.И.Дмитриев «О методах решения обратных задач» Вестник МГУ, серия 15 «Вычислительная математика и кибернетика» №4, 2001, стр.3-7.
12. Д.А.Леонтьев «Психология смысла - природа, строение и динамика смысловой реальности» М., 1999.
13. В.С.Степин «Теоретическое знание» Прогресс-Традиция, М., 2003.
14. Лейбниц Г.В. «Монадология» Сочинения, т.1, М.,1982.
15. Игнатьев М.Б., Ф.М. Кулаков, А.М. Покровский «Алгоритмы управления роботами-манипуляторами» первое издание - 1972, второе издание в США -1973, третье издание 1977, Л., Машиностроение, 248 стр
16. M.B.Ignatyev "Semantics and self-organization in nanoscale physics" International Journal of Computing Anticipatory Systems, vol.22, 2008, Ed.D.Dubois, HEC-ULg, Liege, Belgium, p.17- 23..
17. M.B.Ignatyev "Universe as Self-Organization System" International Journal of Computing Anticipatory Systems,2010, vol.23, p.202-213.
18. М.Б.Игнатьев «Информационные технологии в микро-, нано- и оптоэлек-тронике», монография, СПб, 2008, 200 с.
19. «Архитектура виртуальных миров», 2-ое издание, монография коллектива авторов под ред М.Б.Игнатьева, А.В.Никитина, А.Е.Войскунского, СПб, 2009, 300 с.
20. Игнатьев М.Б. «О необходимых и достаточных условиях синтеза наноробо-тов» Доклады Академии Наук, 2010, том 433, №5, с.613-617.
21. Игнатьев М.Б., Войскунский А.Е. «Сетевой человеко-машинный интеллект-проблемы и перспективы» Материалы международного форума Формирование современного информационного общества - проблемы, перспективы, инновационные подходы, июнь 2010, СПб, с.26-33.
22. Игнатьев М.Б. «От цифровых аналогов через рекурсивные машины к квантовым компьютерам», Антология «Время и кибернетика: к столетию со дня рождения академика А.А.Воронова», Санкт-Петербург, Изд-во Политехнического университета, 2010, стр.170-181.
