Простая причинно-следственная схема П -> Сл.
<Дальше ещё приводились схемы причин-следствий (когда следствие вытекает из нескольких причин и когда причина взаимосвязана со следствием), они как-то комментировались, но у меня в это время грузился ноут, дополните, кто записал>
Когда в кибернетике заходит речь о причинно-следственной схеме, одним из ключевых понятий является обратная связь. Оно характеризует тот факт, что причина испытывает воздействие со стороны своего следствия, они взаимно влияют друг на друга. Такая схема наиболее адекватна для кибернетических систем, поскольку в них наблюдается тесное взаимодействие причины и следствия, их взаимное влияние.
При исследовании сложных систем важно помнить о том, что есть определённые комплексы причин, именуемые причинным основанием. В него входят:
- условия — внутренние связи предмета и внешние факторы, представляющие окружающую среду, в которой предмет функционирует, в которой он взаимодействует, и именно в этой среде возможно возникновение причинно-следственных связей.
- поводы - явления, которые срабатывают как некий пусковой механизм, развивающий действие всего причинно-следственного комплекса.
Таким образом, причинное основание — совокупность всех обстоятельств, при наличии которых наступает некое следствие.
Наиболее сложый характер носит причинно-следственная детерминация самоорганизующихся систем, поскольку там есть механизмы самодетерминации (то есть объект сам определяет свое состояние).
В кибернетических устройствах работают механизмы обратной связи. Поэтому мы вынуждены отказаться от концепции механистического детерминизма при описании и прогнозировании того или иного сложного кибернетического устройства. Иначе говоря, мы должны отказаться от понятия причинно-следственной связи как однозначной и постоянной. Механистичность — здесь причинность понимается как необхимость, а случайность объявляется несуществующей. Причина в механике есть нечто внешнее по отношению к объекту, а в кибернетическом устройстве есть и внутренняя причинность, из-за обратной связи. Поэтому более адекватной для описания причинно-следственной связи в кибернетических устройствах является так называемая статистическая детерминированность. Она предполагает взаимодействие большого числа элементов, которые индивидуально детерминированы.
Есть три основных источника случайности в кибернетических устройствах:
- фундаментальная случайность квантовых взаимодействий — по мере уменьшения размеров того или иного технического элемента компьютера начинают включаться квантовые процессы;
- неустойчивость: небольшое отклонение от стабильного состояния может породить волну изменений, и эти изменения могут носить необратимый характер — это то, чем занимается синергетика;
- сложность системы.
Помимо статистической неопределённости в системах, связанных с обработкой информации выделяют стратегическую неопределённость — она связана с задачами управления. При решении задач управления в науке используются методы, которые достаточно хорошо известны:
- задача нахождения оптимальной программы, то есть наилучшего управления в зависимости от времени
- задача оптимального синтеза — задача управления в зависимости от достигнутого состояния. Используются различные методы, но, как отмечает Поспелов, если встать на более общую точку зрения, нет большой разницы между задачами и решать их можно в зависимости от удобства. Например баллистические ракеты летают по программе, а крылатые — по принципу обратной связи. В первом случае проще смоделировать поведение системы, во втором – описать реакцию системы на внешние воздействия. Такой подход работает, когда нам известны все возможные исходы событий, то есть все закономерности состояния, движения – всё то что в принципе можно узнать об объекте.
Норберт Винер говорил, что задача управления по принципу обратной связи должна относиться не к моделям мира (он имел ввиду взаимодействие системы с реальным миром). Как он собирался это реализовать — он хотел опираться на концепцию остаточных форм (выдвинутую Россом Вильямом Эшби). Машины с беспорядочными и случайными (может быть неустойчивыми) параметрами будут иметь ряд состояний, близких к устойчивости, и эти состояния могут сохраняться в течение достаточно длинного периода времени. Модели неустойчивых состояний будут появляться лишь временно. Таким образом в машине Эшби, как и в природе, мы имеем некую видимость целеустремлённости системы, но это только видимость, поскольку отсутствие целеустремлённости по своей природе является неким переходным состоянием: есть совокупность форм — устойчивые и неустойчивые. Устойчивые сохраняются, неустойчивые существуют лишь временно, поэтому отсутствие целеустремлённости — переходное состояние. Целеустремлённость — в кибернетике и информатике решаются задачи управления, поэтому мы должны прибегать к понятию целевой причинности. В науке нового времени произошел отказ от целевой причности в объяснении природных явлений. Концепция Эшби позволяет объяснить некоторые важные моменты в кибернетике без обращения к понятию целевой причинности. Пример машины Эшби — генетический алгоритм.
Поспелов — представляется, что в процессе реальной эволюции в сложных системах возникает способность к чему-то большему, чем отбор хорошо решающих заранее поставленную задачу устройств. Естественная эволюция способна не только решать, но и ставить новые задачи, то есть создавать новые экологические ниши, и такие процессы мы пока ещё моделировать не умеем. Он говорит, что его собственные исследования в области саморегулирующихся автоматов и опыт других ученых говорит о том, что на каком-то этапе образуются «акулы» — то есть достаточно примитивные программы или автоматы, которые оптимальным образом решают какую-то задачу, а дальнейшее их развитие не происходит. То есть в результате саморазвития кибернетического устройства достигается какой-то уровень — и всё, дальше развитие не происходит. Есть надежда на так называемые многоагентные системы, в которых программные агенты работают в среде с неизвестными создателю агента элементами информации. Самые известные агенты — компьютерные вирусы, поэтому неизвестно, к чему это всё приведёт.
Стратегическая неопределённость — используются методы теории игр. В качестве игрока может выступать не только интеллектуальный агент, но и природа как таковая. Поспелов: если наше решение однократное и очень ответственное, то лучше не полагаться на среднее значение результата, а лучше считать, что природа выступает против нас как игрока, реализуя заведомо невыгодные для нас исходы.
Психологическая неопределённость – особенно важна при создании систем поддержки принятия решений или принимающих решения. Как-то перед рождественскими праздниками брокеры на Нью-Йоркской бирже доверили ведение торгов автоматизированной системе. На праздниках система увидела спад активности и приняла решение продавать всё, пока ещё берут — не был учтён психологический фактор.
Как связать эти три вида неопрелённости, как создать единую концепцию — связь статистической и психологической неопределённости через понятие субъективной вероятности оказалась неудачной. Для описания психологической неопределённости сейчас используют нечёткие множества. Теория нечётких множеств даёт нам некоторый формальный аппарат, а почему мы его применяем — потому что он лучше описывает явление, никакой теоретической базы, обосновывающей использование нечётких множеств у нас нет, просто аппарат подходит. Делаются попытки применить субъективную вероятность.
Есть несколько основных подходов к содержательной интерпретации понятия вероятности:
- Классический: связан с истоками зарождения теории вероятности — возникшей благодаря человеческим порокам. Первые исследования теории вероятностей были выполнены французскими дворянами, которые любили играть в кости. В костях 6 граней с равными вероятностями выпадения. Равновероятность в классической интерпретации трактуется как равновозможность. Когда начались статистические исследования, такая интерпретация вероятности оказалась неподходящей. Статистические исследования стимулировались развитием страхового дела.
- Статистическая интерпретация (фон Мизес) вероятность – это предел частоты наступления события в бесконечной последовательности испытаний. Когда начались исследования по принятию решений в условиях неопределённости, оказалось что статистическая интерпретация вероятности неудачна, ибо человек принимает решения не обладая достаточной статистической информацией. Сэмич: мы готовим яичницу, разбили 4 яйца, осталось одно. Оставить его нельзя, положим. Выбор — разбить яйцо на сковородку, или выбросить, или разбить яйцо в чашку (а вдруг оно тухлое). Если яйцо тухлое, вся яичница испорчена, если яйцо хорошее, а мы его выбросили, нас «замучит жаба», если мы разбили его в чашку — её потом придётся мыть. Если в такой ситуации оказался фермер — он знает статистическую вероятность того, что яйцо оказывается тухлым.
- Субъективистская интерпретация вероятности — рассматривается пара (вероятность, полезность). В нашем примере — либо яичница из 5 яиц, либо вообще без яичницы. Откуда берётся вероятность — самый забавный вопрос — мы приписываем её априорно. Смысл всей этой штуки заключается в оптимизации наших вероятностно — полезностных отношений – мы корректируем априорные оценки.
Понятие обратной связи — Винер и вслед за ним другие подчёркивали важность обратной связи.
Стаффорд Бир — наше представление об управлении наивно примитивно и находится во власти фатального представления о механистической причинности. Бир в качестве примера приводит регулировщика уличного движения — он пытается направить машины оптимальным способом, но пытается сделать это на основе методов принуждения и обладает недостаточной информацией о потоках машин. Аналогично — управление потоком пассажиров, сходящих с трапа парохода: обычно это заканчивается суетой и неразберихой. В природе всё легко и эффективно — нам бросают мяч, мы его без труда ловим. Здесь работает не только механизм принуждения, но и механизмы обратной связи. Биологические механизмы по Биру представляют собой гомеостаты — устройства управления, предназначенные для поддержания некоего параметра в определённых пределах. Кибернетики обратили внимание на то, что механизмы обратной связи работают не только в сфере природных объектов, не только в сфере объектов технических, но и в сфере социальной — в области культуры.
Пример из Винера — в чём причина того, что латинский язык вышел из всеобщего употребления и стал мёртвым языком — вся образованная средневековая Европа говорила на латыни на протяжении нескольких столетий, а после эпохи Возрождения за 150 лет латынь выходит из употребления. Виноваты деятели эпохи Возрождения, которые познакомились с текстами классических авторов (Цицерона, Горация) и нашли, что эта латынь сильно отличается от той, на которой говорили тогда. Деятели Возрождения хотели вернуться к языку Цицерона, очистив латынь от многовековых наслоений. Их усилия по очистке языка привели к тому, что на этом языке никто не смог говорить. Арабский язык никто никогда не очищал и не упрощал, и вплоть до наших дней арабский язык существует как единый язык исламского мира. Управление языком осуществляется по принципу обратной связи с теми запросами, которые существуют в современном мире.
Согласно Биру, надо дополнить классификацию сложных систем ещё одним элементом — это системы, предназначенные для преобразования изолированных классов систем. ????
