Опубликован: 27.05.2013 | Доступ: свободный | Студентов: 1622 / 143 | Длительность: 11:51:00
Специальности: Философ
Лекция 3:

Информация и управление

< Лекция 2 || Лекция 3: 12 || Лекция 4 >

Информационное управление. Парадокс управления

Введение понятия информации в научный обиход (через незаслуженно замалчиваемую кибернетику) обязано ее функционально-командной (управленческой) форме. Основной постулат кибернетики сводился к тому, что информация (в форме команд) инициирует любое управление (в машине, организме, обществе). При этом полагалось, что энергетика команд может быть малой – значительно меньшей, чем энергетика управляемой системы – организма, машины, технологического процесса, предприятия и др. Малые порции энергии носителя информации управляют большими порциями энергии и физической материи. Продолжим эту мысль: чем меньше потребная энергетика управления по сравнению с энергоресурсом управляемой системы при неизменном качестве управления, тем управление эффективнее. Следовательно, затраты энергии на оптимальное (по эффективности) управление сводятся к некоторому минимуму, обеспечивающему, тем не менее, передачу управлений (команд от регулятора к системе) с нужным качеством (информативностью). Если от энергии как частной меры физического ресурса управления (энергия – мера движения и взаимодействия всех форм физической материи) перейти к общему понятию ресурса управления, то с учетом изложенного оптимальной следует считать систему управления, требующую минимума такого ресурса при заданной информативности управлений. Условно назовем такое управление информационным.

С другой стороны, качественная система управления по своим функциональным возможностям должна быть достаточно сложной, чтобы адекватно управлять всеми возможными состояниями объекта (согласно закону необходимого разнообразия). Но сложность требует ресурсных затрат (энергии, вещества, информации, финансов и др.). Условно назовем такое управление информационно-материально-энергетическим.

Налицо парадокс управления: для достижения эффективного управления ресурсные затраты на него (ресурс управления) надо одновременно уменьшать и увеличивать. Это свидетельствует о скрытом ресурсном оптимуме между информационным и информационно-материально-энергетическим управлениями. Только господством последнего можно объяснить незавидную судьбу автоматизации управления в нашей стране: огромные ресурсные затраты на внедрение АСУ превысили ресурсный оптимум и, соответственно, не окупились достигнутой материально-энергетической эффективностью. Совершенно упускалось из виду, что информация (в том числе, информация управления) и, соответственно, Hi-Tech – это не столько физическая материя и ее энергия, сколько нечто большее, не подвластное только материально-энергетическим ресурсным затратам. Культура управления, как и высокие технологии – это, прежде всего, знание и информационное управление.

Оптимальное управление

Согласно системному анализу эффективность любой физической системы имеет предел, обусловленный ее ресурсными (материально-энергетическими) ограничениями, налагающими запрет на безудержный рост сложности (информационного разнообразия) системы. Познающему субъекту тоже свойственны подобные ограничения – по мере усложнения его тезауруса (базы знаний) когнитивная эффективность ресурсов познания, увеличиваясь, все равно достигает асимптотического предела. Значит, структурно-функциональная сложность материальной системы имеет оптимум, соответствующий максимуму отношения "эффективность/ресурсные затраты". Свыше данного оптимума усложнение системы нецелесообразно, даже если возможно.

Пример 5. Стабильная кибернетическая система согласно закону необходимого разнообразия должна иметь определенный минимум сложности для самоорганизации и обеспечения жизнеспособности. Слишком простая система не способна адекватно реагировать на многообразие возмущающих воздействий внешней среды. В то же время увеличение сложности сверх некоторого порога увеличивает вероятность отказа системы, если последняя не предпринимает мер по ресурсному обеспечению возросшей сложности. Для поддержания ее живучести при отказах требуется введение резервных цепей, узлов, агрегатов, взаимосвязанных через сложную систему саморегулирования, т.е. дальнейшее усложнение. Так, растения, животные и человек, несмотря на болезни, раны и даже клиническую смерть, выкарабкиваются снова и снова за счет включения внутреннего горячего резерва в экстремальных ситуациях. При этом нельзя считать, что резервирование всегда полезно для сложной системы. Занимая некоторую физическую часть системы, резерв отнимает часть ее энергетического и информационного ресурсов и иногда вступает в неожиданные и конфликтные взаимодействия с основным (активным) ресурсом системы. В технических системах известны неспровоцированные срабатывания аварийных агрегатов, сбои и внутренние конфликты переусложненных аппаратно-программных средств компьютеров и т.д. Аналогичные проблемы свойственны биологическим системам (например, мозгу при психической перегрузке), крупным популяциям, сложным организационным системам. Сложная сверх меры система становится внутренне противоречивой (конфликтной) и как бы "пожирает саму себя", уплатив слишком высокую цену за свою эффективность – вот в чем проблема, во многом давшая начало современной теории конфликтных ситуаций (Дружинин В.В., Конторов Д.С., Конторов М.С. "Введение в теорию конфликта", 1989; Саати Т. "Математические модели конфликтных ситуаций", 1977.). При этом стоимость каждого дополнительного грана эффективности для развитой системы непропорционально выше, чем для неразвитой. Следовательно, есть предел сложности, выше которого реальность стабильного существования физической системы так же сомнительна, как и при ее недостаточной сложности. Жизнеспособная система, приблизившись по сложности к этому пределу, если и развивается дальше, то только не в сторону усложнения своей морфологии. Возможно, поэтому многие виды жизни на Земле или не эволюционируют в течение десятков тысячелетий, или их эволюция протекает очень медленно, или они вымирают, превысив допустимую (по плате, стоимости) сложность. Возможно, по той же причине развитие мозга высших животных и человека давно уже идет не по морфологическому пути (предел достигнут), а по информационному и функциональному (накопление и генерация новых знаний и умений, личностная и популяционная интеллектуализация).

Если информационному разнообразию приписать значение n (мощность множества различимых состояний системы), то информативность системы (как некий функционал от log n, присутствующий в информационных мерах – энтропии и количестве информации) при n → ∞ тоже стремится к бесконечности, хотя и медленно, но монотонно. Иными словами, в отличие от конечной материально-энергетической и когнитивной эффективности развивающейся системы, ее информативность не имеет предела. Это еще один довод в пользу внематериальной, внеэнергетической природы информации.

Нет ли противоречия между ограниченной когнитивной эффективностью (познавательной способностью) субъекта и его неограниченной информативностью? Ведь знание – тоже информация, пусть и в наиболее ценной форме. Полагаем, что противоречия нет. Знание, как прекрасная Афродита, появляется из "информационного моря", как мышление из "болота эрудиции". Известный эффект возрастного ограничения скорости восприятия знаний человеком в значительной мере ограничивает когнитивную эффективность развивающегося мозга, в то время как наша долговременная память способна воспринимать огромные объемы информации, подчас не используемые сознанием, но хранимые в недрах подсознания. Образно говоря, информация (в широком смысле) "наполняет сосуд" памяти данными, но не обязательно "зажигает факел" знания в "сосуде".

Пример 6. Ограниченный по памяти и быстродействию компьютер не имеет принципиальных информационных ограничений по сложности решаемых задач – заложенные в него программы без ощутимых затрат энергии сгенерируют недостающую ему информацию. Также не существует весомых теоретических ограничений на информативность естественного и искусственного интеллектов. И тем не менее, в интеллектуальных системах имеет смысл добиваться максимума отношения "информативность/ресурсные затраты", ибо каждый лишний бит (сверх некоторого оптимума), материализованный в чипах памяти или регистрах процессора, дается слишком дорогой ценой (в буквальном и переносном смыслах "цены").

Пример 7. Памятуя о мало- и внеэнергетических информационных процессах с их несущественными (если угодно, несуществующими) ресурсными затратами, можно полагать, что информационная эффективность систем, характеризуемая отношением "информативность/ресурсные затраты", потенциально бесконечна (Потенциальная бесконечность может быть обусловлена не только стремлением информативности (числителя) к бесконечности, но и стремлением ресурсных затрат (знаменателя) к нулю) . Дело "за малым" – реализовать подобные процессы, тем более что прецеденты имеются, в частности, в когнитивной сфере деятельности интеллектуальных систем.

Приведенные примеры указывают на оптимальность информационного управления как альтернативы традиционному информационно-материально-энергетическому управлению с его проблематичной оптимальностью. У простейших систем с конечным относительно малым разнообразием управлений энергозатратное управление еще допустимо, чего нельзя сказать о сложных системах естественной и искусственной природы. Физически это может быть объяснено объективным возрастанием внутренних шумов развивающейся системы с ростом ее сложности и, соответственно, ростом энергозатрат. Рост шумов "загрубляет" спектрально-энергетическую чувствительность приемников информации. У высших (сверхсложных) систем шумы, если не принять специальных мер, могут вообще исключить связь как таковую, особенно при приеме субпороговых сигналов, доступных малошумящим системам. Такими специальными мерами могут быть чисто информационные управления, инициируемые особыми состояниями системы, далекими от "шумящей" энергетики традиционных управлений.

Пример 8. Внутренние шумы у человека как сложной системы существенно загрубляют чувствительность его биоприемников. Достаточно сравнить эту чувствительность (по мощности и частотному спектру воспринимаемых сигналов) у насекомых, рептилий, птиц и далее по восходящей – вплоть до человека, чтобы убедиться в этом. Если предположить, что человек как регулятор оптимален (а на этом настаивают все антропоцентрические учения), то все его высшие управления, направленные вовне и внутрь себя (в том числе, на познание и самопознание), должны быть чисто информационными. Высшие формы познания и самопознания требуют погружения человека в информацию и только в нее при минимальных затратах физиологического ресурса. Найдут ли распространение в XXI веке такие информационные процессы, известные скорее в эзотерических, восточных культурах, а также в отдельных феноменальных проявлениях человеческой психики, сказать трудно.

Важно понять, что в современном мире глобальной информатизации и глобальных телекоммуникаций, где человек вправе пользоваться любой доступной ему информацией и информационно не зависеть от диктата власти и СМИ, традиционные доказательные, внушающие, воспитательные, обучающие функции культуры (условно назовем их насильственными функциями) "бьют мимо цели" и требуют все бoльших ресурсных затрат, достойных лучшего применения. Это значит, что от навязывания (пропаганды) субъективных и ангажированных культурных ценностей, от воспитательных т.н. "мероприятий", наконец, от традиционного дидактизма в обучении требуется переход к социально-психологическим технологиям взаимопонимания культур, взаимо- и самовоспитания, взаимо- и самопознания, взаимо- и самообучения в благоприятной информационной среде.

Так как найти упомянутый ресурсный оптимум управления? Начнем с того, что, на наш взгляд, фундаментальную значимость закона необходимого разнообразия для управления не следует преувеличивать. Этот закон выведен только для гомеостатического управления в кибернетических системах. Гомеостатическое управление состояниями и процессами, хоть и распространено, однако уступает по сложности многим алгоритмам управления, встречающимся в биологических, кибернетических, интеллектуальных и социальных системах. В этих алгоритмах, связанных не с сохранением, а с изменением состояний и процессов, закон необходимого разнообразия в лучшем случае соограничивает управления наравне с другими ресурсными ограничениями (по энергетике, информативности тезауруса, запаздыванию, стоимости, живучести и т.п.), а в худшем случае излишен, если ни прямо, ни косвенно не связан с критерием эффективности управления.

Можно ли считать необходимое разнообразие управлений, постулируемое законом Эшби, достаточным для гомеостатического управления? На наш взгляд, нельзя – необходимое разнообразие управлений достаточно, если разнообразие реальных возмущений от среды обитания объекта не превысит ожидаемого разнообразия возмущений. Но необходимое разнообразие управлений априорно, ибо зависит только от ожидаемого разнообразия возмущений (воздействий среды на систему). Значит, достаточное разнообразие достижимо только в адаптивном регуляторе, в котором ресурс разнообразия управлений хоть и закладывается априори с учетом ожидаемого разнообразия возмущений, но адаптивно изменяется с учетом их реального (текущего) разнообразия. И если требуемый ресурс разнообразия управлений не превышает возможностей адаптивного регулятора, необходимое разнообразие управлений достаточно. А если превышает? В таком случае адаптация будет неполной – среда недостаточно "парируется" (по Эшби), регулятор надо усложнять, увеличивая ресурс разнообразия управлений.

Целеполагание любого управления оптимально: либо требуется максимизировать эффективность при заданных ресурсных ограничениях, либо минимизировать ресурсные затраты при заданной эффективности. Говоря математическим языком, управление решает экстремальную задачу относительно некоторой целевой функции при заданных ограничениях. Методы решения таких задач известны (математическое программирование, теория систем). Они показали, что увеличение сложности регулятора сверх некоторого оптимального значения не приводит к росту эффективности регулятора (Выше мы пришли к аналогичному выводу на основе рассуждений в духе "здравого смысла", а не строгой математики. Заметим, тем не менее, что математика – "дитя" логики, а корни логики – в здравом смысле.). Значит, недостаточное разнообразие управлений вредно не меньше, чем и его излишняя избыточность, приводящая к "дороговизне" немотивированно переусложненного регулятора.

Эффективность регулятора в наибольшей степени обусловлена информативностью его управлений. Тогда проблема "эффективность – сложность" регулятора" сводится к проблеме "информативность – сложность", и оптимум разнообразия управлений ищется в области их максимальной информативности: управление оптимально, если выбрано такое разнообразие команд, при котором потенциально достижим максимум информативности управления на единицу ресурсных затрат (информационно-ресурсный принцип оптимального управления). Данный принцип означает невозможность ни убавить, ни прибавить разнообразие команд относительно оптимального значения.

Если разнообразие команд меньше оптимального, тем более, меньше требуемого по закону необходимого разнообразия, регулятор недостаточно чувствителен к возмущениям управляемой системы со стороны среды и информативность управления будет низкой. Значит, принцип оптимального управления может включать в себя закон необходимого разнообразия в качестве ограничения. Если же разнообразие команд больше оптимального, ресурсные затраты будут неоправданно велики для регулятора, в то время как информативность управления не растет.

Из информационно-ресурсного принципа оптимального управления следует, что хороший регулятор отличается от плохого оптимальным разнообразием своего командного языка. Но разве мало примеров, что при одинаковом уровне оптимальности разнообразия команд одни регуляторы эффективны, а другие нет? Дело в том, что информационный оптимум управления возможен (достижим), он целеполагается, но не как точка в системе координат "информативность – сложность", а как область значений разнообразия команд. Именно в этом смысле надо понимать его принципиальную достижимость. И суть здесь в том, что каждая из потенциально возможных команд управления не равновозможна, а разновозможна в использовании. Равновозможность – лишь гипотетический частный случай разновозможности команд. Команды разновозможны, ибо их ценность зависит от ситуации управления, области применения (производственной, бытовой, образовательной, литературной, научной и т.п.). Разновозможны элементарные команды (микрокоманды) и их комбинации (макрокоманды, макросы). В этом смысле управления по ценности должны быть адекватны ситуации, сложившейся для объекта управления в его среде обитания.

Информационно-ресурсный принцип оптимального управления созвучен критериям эстетического качества как "сообщения возможно большего числа представлений в возможно меньшее время" (Гемстергейс, XVIII в.) и когнитивно-психологического напряжения как "отношения меры порядка к сложности усилий понимания" (Г. Биркгофф, ХХ в.); принципам "наименьшей затраты сил" Р. Авенариуса, "экономии мышления" Э. Маха, "селективной ценности информации" М. Эйгена и "минимума диссипации" Н.Н. Моисеева. Биологический организм тоже "стремится обеспечить максимум взаимной информации между стимулами и реакциями (Голицын Г.А., Петров В.М. "Информация – поведение – творчество", 1991.) .

< Лекция 2 || Лекция 3: 12 || Лекция 4 >
И И
И И

Успешно окончил один из курсов и заказал сертификат, который должен прийти по почте. Как скоро сертиикат высыается своему обладателю?

Владислав Нагорный
Владислав Нагорный

Подскажите, пожалуйста, планируете ли вы возобновление программ высшего образования? Если да, есть ли какие-то примерные сроки?

Спасибо!

Анатолий Федоров
Анатолий Федоров
Россия, Москва, Московский государственный университет им. М. В. Ломоносова, 1989