ПЛЕНАРНОЕ ЗАСЕДАНИЕ
Сопредседатели — Козлов Владимир Николаевич,
д-р техн. наук, профессор СПбПУ, заслуженный работник высшей школы РФ, заместитель председателя СПб отделения МАН ВШ; Волкова Виолетта Николаевна, д-р экон. наук, профессор СПбПУ, заслуженный работник высшей
школы РФ, член МАН ВШ Ученый секретарь — Логинова Александра Викторовна, канд. экон. наук, доцент СПбПУ
УДК 519.8
doi:10.18720/SPBPU/2/id23-28
Калинин Владимир Иванович \
профессор, д-р техн. наук, профессор;
л
Юсупов Рафаэль Мидхатович ,
рук. науч. напр., д-р техн. наук, член-корр. РАН;
-5
Соколов Борис Владимирович ,
гл. науч. сотр., д-р техн. наук, профессор;
МЕЖДИСЦИПЛИНАРНОЕ ВЗАИМОДЕЙСТВИЕ И РАЗВИТИЕ ТЕОРИИ СИСТЕМ, КИБЕРНЕТИКИ И ИНФОРМАТИКИ
1 Россия, Санкт-Петербург, Военно-космическая академия имени А.Ф. Можайского, kvn.112@mail.ru; Россия, Санкт-Петербург, Федеральное государственное бюджетное учреждение науки «Санкт-Петербургский Федеральный исследовательский центр», yusupov@iias.spb.su; 3 Россия, Санкт-Петербург, Федеральное государственное бюджетное учреждение науки «Санкт-Петербургский Федеральный исследовательский центр», sokolov_boris@inbox.ru
Аннотация. В настоящее время проблема сложности существующих и перспективных объектов и процессов функционирования в различных предметных областях является одной из основных центральных проблем междисциплинарной отрасли системных знаний. Данная отрасль знаний формировалась и продолжает развиваться эволюционно начиная со второй половины XX века. Центральную роль в указанной отрасли знаний играют три основных науки (а точнее научных направления): общая теория систем, кибернетика и информатика. В статье проанализированы состав, структура междисциплинарной отрасли системных знаний и перспективы ее развития и использования.
Ключевые слова: общая теория систем, кибернетика, компьютерные науки, междисциплинарная отрасль системных знаний.
Vladimir N. Kalinin 1,
Professor, Doctor of Sciences (Tech), Professor;
л
Rafael M. Yusupov ,
Scientific chief, Doctor of Sciences (Tech), Corresponding Member of RAS;
-5
Boris V. Sokolov ,
Chief Researcher, Doctor of Sciences (Tech), Professor;
INTERDISCIPLINARY INTERACTION AND DEVELOPMENT OF THE THEORY OF SYSTEMS, CYBERNETICS AND INFORMATION SCIENCE
1 Military Space Academy named after A.F. Mozhaisky, St. Petersburg, Russia, kvn.112@mail.ru;
л
St. Petersburg Federal Research Center of the Russian Academy of Sciences, St. Petersburg, Russia, yusupov@iias.spb.su;
-5
St. Petersburg Federal Research Center of the Russian Academy of Sciences, St. Petersburg, Russia, sokolov_boris@inbox.ru
Abstract. At present, the problem of the complexity of existing and prospective objects and processes of functioning in various subject areas is one of the main central problems of the interdisciplinary branch of system knowledge. This branch of knowledge has been formed and continues to develop evolutionarily since the second half of the 20th century. Three main sciences (more precisely, scientific areas) play a central role in this branch of knowledge: general systems theory, cybernetics and informatics. The article analyzes the composition and structure of the interdisciplinary branch of system knowledge and the prospects for its development and use.
Keywords: general systems theory, cybernetics, computer science, interdisciplinary branch of system knowledge.
Введение
В результате продолжающейся научно-технической революции, начало которой датируется серединой ХХ века, к настоящему времени появилось значительное количество сложных объектов (атомные электростанции, космическая техника, электроника, компьютеры и т. п.) исследование, описание, проектирование и управление которыми представляет существенные трудности и проблемы. Указанные объективные обстоятельства во второй половине XX века привели к необходимости формирования у широкого круга специалистов системного мировоззрения и соответствующей системной отрасли научных знаний, которые в конечном итоге предопределили и использование ядерной энергии, космической техники, компьютера, а впоследствии и компьютерных и телекоммуникационных сетей. В работах [4, 7, 10] было показано, что, говоря о междисциплинарной отрасли системных знаний, целесообразно в ней выделить два больших раздела (блока) — блок фундаментальных
системно-инфо-кибернетических знаний и блок прикладных системно-инфо-кибернетических знаний. В первом из перечисленных блоков определяющую роль играют три научных направления — общая теория систем, кибернетика и информатика.
1. Общая теория систем (системология)
Это научное направление, ставящее перед собой задачу построить общие научные основы для систем любой природы. Центральными понятиями общей теории систем являются понятие открытой системы, т. е. системы, взаимодействующей с окружающей ее средой, и понятия сложная и большая системы. Математические основы общей теории систем можно рассматривать как определенную интерпретацию оснований математики, главным образом теории отношений, теории математических структур и теории категорий и функторов [2, 4, 7, 8]. Однако за исключением ряда признанных общих положений в целом пока еще отсутствует единое понимание того, в каком виде должна быть представлена данная теория.
2. Общая теория управления (кибернетика)
Изначально основоположником кибернетики Н. Винером в 1948 г. в книге «Кибернетика или управление и связь в животном и машине», подчёркивалось, что данная наука является наукой об управлении, связи и переработке информации в системах любой природы [1-5,7-8,11]. При этом главная цель исследований, проводимых в рамках указанной науки, состояла в выявлении и установлении наиболее общих законов функционирования, которым подчиняются как управляемые объекты, так и соответствующие управляющие подсистемы независимо от их природы. Классическая кибернетика свела все ранее существовавшие взгляды на процессы управления в единую систему и доказала ее полноту и всеобщность. Другими словами, она предметно продемонстрировала повышенную мощность системного подхода к решению сложных проблем [1]. Наиболее разработанным направлением в кибернетики явилась теория управления динамическими техническими системами, в рамках которой были получены многочисленные выдающиеся фундаментальные и прикладные научные результаты отечественными и зарубежными специалистами [1-9].
Новый всплеск интереса в мире к кибернетике на рубеже XX-XXI веков обусловлен, во-первых, все более усиливающейся в различных предметных областях проблемы сложности и, во-вторых, в повсеместно проявляющихся недостатках практического применения холистического или, по-другому, системного мышления в ИТ индустрии [4-6, 8-9].
Решение проблем управления сложными объектами (problem of complexity control and management) требует проведения междисципли-
нарных исследований с привлечением специалистов разных специальностей: экономистов, биологов, физиков, математиков, специалистов в области компьютерных технологий и др. При этом в ряде работ [1, 2, 4-9] подчеркивается глубокая общность биологических объектов и современных информационных систем, имеющих подобную сетевую организацию. Разрабатываемые в настоящее время архитектуры, ориентированные на сервисы и основанные на концепции виртуализации своих компонент, создают материальную основу для синтеза принципиально новых информационно-вычислительных и телекоммуникационных систем, которые по своим свойствам будут приближаться к свойствам живых организмов.
3. Информатика
Данное научное направление, связано с разработкой методов и средств сбора, хранения, передачи, представления, обработки и защиты информации. Говоря о процессах взаимодействия кибернетики с информатикой следует отметить, во-первых, то, что последняя исторически развивалась в значительной мере в недрах традиционной кибернетики, фактически на единой технической базе — вычислительной технике и средствах связи и передачи данных, и, во-вторых, кибернетика, являясь наукой об общих законах и закономерностях управления и связи, объективно была вынуждена заниматься вопросами использования информации в интересах управления.
В последние годы отмечается второй виток сближения кибернетики и информатики. Происходит активное терминологическое и содержательное взаимопроникновение этих научных направлений. Так методы, технологии и средства, разрабатываемые в недрах информатики, активно внедряются в кибернетику в рамках таких новых научных направлений как: информационное управление, различные виды интеллектуального управления (ситуационное, нейроуправление, управление, основанное на знаниях, на основе эволюционных алгоритмов, многоагентное управление и т. д). Данные виды интеллектуального управления базируются, в свою очередь, на соответствующих интеллектуальных информационных технологиях (ИИТ), ориентированных на символьную обработку информации. К указанным информационным технологиям принято относить [4-5]: технологии экспертных систем (Expert Systems) или систем, основанных на знаниях (Knowledge-Based Systems); тех-нологии нечёткой логики (Fuzzy Logic); технологии искусственных нейрон-ных сетей (Artificial Neural Networks); технологии вывода, основанного на прецедентах (Case Based Reasoning, CBR) CBR-технологии; технологии естественно-языковых систем и онтологии; технологии ассоциативной памяти; технологии когнитивного картирования и операционного кодирования; технологии эволюционного моделирования.
В свою очередь, кибернетическая терминология проникает в информатику и вычислительную технику. Сегодня, в частности, весьма популярными в области ИТ-индустрии становятся понятия и, соответственно, стратегии адаптивных и проактивных компьютерных систем, адаптивного управления и адаптивного предприятия. Эти стратегии интенсивно развиваются компаниями IBM, Intel Research, Hewlett Packard, Microsoft, Sun и др. [4, 9, 10]. При этом создается материальная основа для реализации технологий управляемой самоорганизации. В современных бизнес-системах (БС) успехов добиваются только те организации, в которых развитие ИТ-архитектур ориентировано на Web-сервисы и технологии, позволяющие эффективно децентрализовать традиционные системы принятия решений, превращая их в саморегулируемые подсистемы. Взаимодействие кибернетики (неокибернетики) и информатики с общей теорией систем осуществляется по нескольким направлениям. Первое из этих направлений непосредственно связано с обобщенным описанием объектов и субъектов управления на основе новых формальных подходов, разрабатываемых в современной системологии, к числу которых можно, например, отнести структурно-математический и кате-горийно-функторный подходы [4, 7, 10]. В этой связи можно также отметить интересные научные результаты, которые были получены в квали-метрии моделей и полимодельных комплексов и могут быть использованы в информатике и кибернетике.
В кибернетике и информатике также при решении задач сбора, хранения, передачи, представления, обработки, защиты информации, а также управления сложными объектами широко используются методы и алгоритмы декомпозиции (композиции), агрегирования (дезагрегирования), и координации, разрабатываемые в общей теории систем применительно к объектам любой природы. С другой стороны, в работах [4, 7, 10] было показано, что подходы, разработанные в классической теории управления техническими объектами, а также в современной информатике можно успешно применять при организации процессов управления качеством моделей и полимодельных комплексов, а также при их структурной и параметрической адаптации.
Вопросы междисциплинарного взаимодействия теории систем, кибернетики и информатики получили свое решение при обучении различных поколений инженеров в СССР и, в последующем, в России. В 70-е годы XX века, когда системы управления сложными техническими объектами (СТО) уже становились сложными распределенными многоуровневыми системами, в рамках научной школы системного анализа и космической кибернетики Военно-космической академии им. А.Ф. Можайского в ВКА им. А.Ф. Можайского была начата подготовка курсантов и слушателей по новым специальностям для частей управления орбитальными и наземными космическими средствами. Все
это потребовало пересмотра и систематизации классических подходов к решению задач управления и организации учебного процесса на новых принципах. При этом основная особенность подготовки курсантов академии состояла в том, в рамках пятилетнего образования надо было дать весь необходимый объем знаний, который соответствовал гражданской квалификации инженера-системотехника, одновременно проводя профессиональную военную подготовку будущих офицеров. Поэтому в середине 70-х годов прошлого века при поиске резервов времени в стандартном учебном процессе профессорами В.Н. Калининым и Б.А. Резниковым была предложена новая фундаментальная концепция системно-кибернетической подготовки [11], в основу которой был положен подход к описанию и моделированию систем на основе понятия математической структуры и морфологического анализа прикладной проблематики управления. Данный подход позволил свести все калейдоскопическое разнообразие исследованных к тому времени проблем к четырем основным проблемам — проблеме моделирования, проблеме анализа свойств, проблеме наблюдения состояния и проблеме выбора параметров системы и синтеза соответствующих управляющих воздействий. При этом в качестве объекта исследования рассматривалась динамическая система по Р.Э. Калману, «погруженная» в ту или иную возмущающую среду. Все это позволило существенно усовершенствовать учебный процесс, положив в его основу стройную систему понятий, моделей и задач, нашедших отражение в новых учебных дисциплинах, основную роль среди которых играла фундаментальная дисциплина «Теория систем и оптимального управления». Соответствующий комплекс учебных дисциплин составил основу нового подхода к обучению будущих военных инженеров, который был назван системно-кибернетической подготовкой. Системно-кибернетическая подготовка реализуется в учебном процессе академии уже в течение свыше 45 лет и, на наш взгляд, достаточно успешно обеспечена необходимыми учебниками и учебными пособиями [12-15].
В последние десятилетия в рамках научной школы, наряду с продолжением работ в указанных выше направлениях исследований, особое внимание было уделено развитию теории управления сложными объектами (СлО), в первую очередь, космического назначения, для которых характерны существенное увеличение числа входящих в состав соответствующего подобного объекта элементов и подсистем, а также, соответственно, стремительный рост числа внутренних связей, что проявляется в таких аспектах, как структурная сложность, сложность функционирования, сложность выбора поведения, сложность моделирования и сложность развития. Эти работы проводились под руководством члена-корреспондента РАН профессора Р.М. Юсупова и профессоров М.Ю. Охтилева и Б.В. Соколова [16-17].
Благодарности
Проведенные исследования выполнялись в рамках госбюджетной темы FFZF-2022-0004.
Список литературы
1. Бир С. Мозг фирмы. - М.: УРСС, 2005. - 315 с.
2. Герасименко В.А. Информатика и интеграция в технике, науке и познании // Зарубежная радиоэлектроника. - 1993. - №05. - С. 22-42.
3. Красовский А.А. Науковедение и состояние современной теории управ-ления техническими системами // Изв. АН Теория и системы управления. - 1998. - №6. - С. 16-24.
4. Охтилев М.Ю., Соколов Б.В., Юсупов Р.М. Интеллектуальные техно-логии мониторинга и управления структурной динамикой сложных технических объектов. -М.: Наука, 2006. - 410 с.
5. Бадамшин Р.А., Ильясов Б.Г., Черняховская Л.Р. Проблемы управления сложными динамическими объектами в крити-ческих ситуациях на основе знаний. -М.: Машиностроение, 2003. - 240 с.
6. Р. Вонт, Т. Перинг, Д. Тенненхау. Адаптивные и проактивные компьютерные системы // Открытые системы. - 2003. - Октябрь.
7. Резников Б.А. Системный анализ и методы системотехники. - МО СССР, 1990. - 522 с.
8. Хиценко В.Е. Самоорганизация: элементы теории и социальные приложения. -М.: КомКнига, 2005. - 224 с.
9. Черняк Л. От адаптивной инфраструктуры - к адаптивному предприятию // Открытые системы. - 2003. - Октябрь.
10. Юсупов Р.И. Соколов Б.В. Проблемы развития кибернетики и инфор-матики на современном этапе // Сборник научных трудов к 50-летию секции кибернетики Дома ученых РАН. - СПб.: Изд-во СПГУ, 2006.
11. Калинин В.Н., Резников Б.А. Теория систем и управления (структурно-математический подход): учебное пособие. - Л.: ВИКИ им. А.Ф. Можайского, 1978. -418 с.
12. Калинин В.Н., Резников Б.А., Варакин Е.И. Теория систем и оптимального управления: учебник. - Л.: ВИКИ им. А.Ф. Можайского, 1979, 1989. - Ч. I: Основные понятия, математические модели и методы анализа систем. - 319 с.
13. Калинин В.Н., Резников Б.А., Варакин Е.И. Теория систем и оптимального управления: учебник. - МО СССР, 1987. - Ч. II: Понятия, модели, методы и алгоритмы оптимального выбора. - 589 с.
14. Резников Б.А. Системный анализ и методы системотехники: учебник. - МО СССР, 1990. - Ч. I: Методология системных исследований, моделирование сложных систем. - 522 с.
15. Военная системотехника и системный анализ: учебник. - МО СССР, 1999. Ч. II: Модели и методы подготовки и принятия решений в сложных организационно-технических комплексах в условиях неопределенности и многокритериальности / Под ред. Б.В. Соколова. - 496 с.
16. Охтилев М.Ю., Соколов Б.В., Юсупов Р.М. Интеллектуальные технологии мониторинга и управления структурной динамикой сложных технических объектов. -М.: Наука, 2006. - 410 с.
17. Микони С.В., Соколов Б.В., Юсупов Р.М. Квалиметрия моделей и полимодельных комплексов. - М.: РАН, 2018. - 314 с.