Информация и управление

Понятие управления

Будем понимать под управлением некоторой системой процесс формирования ее целесообразного (эффективного) поведения. Управление может быть внешним (со стороны другой системы) либо внутренним (самоуправление). Основные постулаты управления:

1. энергия, затрачиваемая на управление, несоизмеримо мала по сравнению с общей энергией управляемой системы;
2. управление инициируется информацией.

Существуют разные виды управления. Основные из них: для управляемой системы – гомеостатическое, развивающее; для управляющей системы (регулятора) – программное, адаптивное, рефлексивное (Дружинин В.В., Конторов Д.С. "Проблемы системологии", 1976.) .

При гомеостатическом управлении управляемая система характеризуется некоторыми устойчивыми (стабильными) состояниями, а ощутимое отклонение от них через подсистему отрицательной обратной связи вызывает стабилизирующее управление от адаптивного регулятора. Гомеостаз как "консервативный" императив самоорганизующегося поведения характерен для многих классов управляемых систем, прежде всего биологических, кибернетических, интеллектуальных, социальных. Предпосылки гомеостаза есть и в неорганической природе (принцип Ле-Шателье–Брауна). В отличие от гомеостатического развивающее управление имеет целью не сохранение, а изменение состояний управляемой системы, которая, тем не менее, в процессе развития должна самосохраняться, быть динамически устойчивой.

Программное (командное) управление предполагает однонаправленность графа управлений – от регулятора к управляемой системе; при этом регулятор следует заданной цели управления, несмотря на внутренние конфликты в управляемой системе. При адаптивном управлении граф управлений двунаправленный: управляемая система через обратную связь управляет регулятивными управлениями, корректируя через регулятор первоначальную цель управления и, соответственно, команды, что позволяет сгладить или даже устранить внутренние противоречия в управляемой системе.

Рефлексивное управление состоит в передаче от регулятора управляемой системе мотивов для принятия ею решений согласно цели управления, т.е. при рефлексивном управлении регулятор стимулирует желательные решения, а не навязывает их, как при программном управлении. Иными словами, это управление не связано с прямой передачей команд: управляющая система передает лишь стимулы управляемой системе, которая, в свою очередь, принимает решение и вырабатывает управляющие команды с помощью собственного регулятора. Обратная связь используется для информирования управляющей системы о степени выполнения цели (замысла) управления. Рефлексивное управление косвенно объединяет принципы программного и адаптивного управления.

При любом виде управления требуется априорная информация о ситуации, от объема которой (информации), в основном, и зависит качество управления. Адаптивное управление предъявляет минимальные требования к объему априорной информации; гораздо более ценной для адаптивного управления является текущая (оперативная) информация о ситуации.

Любая управляемая система имеет управляющие входы и управляемые выходы. Управляющая система имеет управляющие выходы, связанные со входами управляемой системы. Команды управления, поступающие от регулятора, далее будем называть просто управлениями, а результаты выполнения команд, возникающие на управляемых выходах, назовем реакциями. Кроме регулирующих управлений, на управляемую систему поступают возмущающие воздействия (возмущения) от среды. Управления, возмущения и реакции характеризуются своими разнообразиями.

Закон необходимого разнообразия управлений

Чтобы понять роль информации в управлении, полагаем достаточным рассмотреть один из видов управления для каждой из указанных систем. В качестве примера рассмотрим гомеостатическое адаптивное управление.

Для гомеостатического управления закрытой (замкнутой, изолированной) системой известен закон необходимого разнообразия управлений, обоснованный У.Р. Эшби (Эшби У.Р. "Введение в кибернетику", 1959.) : минимизировать разнообразие реакций на выходах управляемой системы при постоянном разнообразии ее возмущений можно, максимизируя разнообразие управлений (команд). Если разнообразие возмущений изменяется, то стабилизировать разнообразие реакций можно, изменяя разнообразие управлений пропорционально изменению разнообразия возмущений (разнообразие возмущений по терминологии Эшби "парируется" разнообразием управлений).

Пример 1. Минимизацию разнообразия реакций системы покажем на следующих примерах. Если мы управляем изготовлением вещества, оно должно обладать небольшим числом конкретных свойств (согласно стандарту), прибор (устройство, машина) должен выполнять заданное по стандарту небольшое число функций, теория (способ, метод) должна дать правдоподобное решение, как правило, одной проблемы, выкристаллизованной из многих аномальных опытных данных. Но кто должен реализовывать ограничение разнообразия реакций системы вплоть до необходимого минимума? Очевидно, регулятор – решатель задач. И чем сложнее задача, тем сложнее должен быть регулятор. Это может создать значительные трудности для регулятора, т.к. разнообразие его управлений ограничено его же интеллектом (естественным или искусственным). Основным источником трудностей оказывается разнообразие возмущений, против которого направлена стабилизирующая ("парирующая") функция интеллекта регулятора.

Эшби обосновал свой закон как кибернетический, но поскольку управление есть также и информационный процесс, то данный закон значим и для философии информации.

Закон необходимого разнообразия регламентирует нижнюю (минимально необходимую) величину разнообразия управлений при произвольной верхней (максимально возможной) величине разнообразия управлений (Максимально возможное разнообразие определяется как комбинаторная мера (см. В.Б. Гухман. "Прикладная философия информации", 2012 ).) . Значит, эффективность двух систем, однотипных по разнообразиям возмущений и реакций, но отличающихся разнообразием управлений, может быть одинакова, если обе системы удовлетворяют закону необходимого разнообразия. В результате часто встречаются сравнительно простые кибернетические системы (особенно, искусственные), обладающие при малом разнообразии управлений не меньшей эффективностью, чем их более сложные аналоги. В сложных системах требуемая эффективность достигается за счет большого числа малоэффективных по информационной ценности управлений, в то время как оптимальные системы используют минимум необходимых управлений при максимальной информационной ценности каждого из них. Следовательно, систему с избыточным разнообразием управлений можно упростить без потери эффективности (при неукоснительном удовлетворении закону Эшби), если только эта избыточность не служит надежности, живучести, безопасности системы (например, биологической, технической, военной).

Пример 2. Коллизии неоптимальности (даже при формальном выполнении закона необходимого разнообразия) свойственны некоторым бюрократическим системам с излишними или неадекватными (например, "своекорыстными") управлениями, приводящими к снижению эффективности системы. Такие системы нуждаются в оптимизации сразу по двум направлениям – минимизации необходимого разнообразия управлений с одновременным повышением их эффективности.

Из закона необходимого разнообразия следует, что при ограниченном разнообразии управлений регулятора (например, из-за его недостаточного интеллекта) сложные объекты, существенно превышающие по разнообразию возмущений разнообразие управлений, просто "неподъемны" для управления. С другой стороны, ограниченный человеческий разум с пространственно малым мозгом, ничтожной оперативной памятью, ограниченными долговременной памятью и быстродействием (скорость распространения электрохимических сигналов в нервных волокнах не превышает 100–150 м/с), наконец, с жизнью-мгновением берется за сложнейшие задачи (полные исходные данные к которым содержат необозримое число переменных и констант) и решает их, приводя мировую динамику к элементарным формулам типа F = ma, E = mc², "жизнь – способ существования белковых тел", "государство – это Я!" и т.п.

Не противоречит ли сказанное закону Эшби? Полагаем, что нет – при одном условии: неограниченный рост разнообразия возмущений управляемой системы при постоянстве разнообразия управлений и реакций допустим, если система способна ограничивать разнообразие возмущений до значения, удовлетворяющего закону необходимого разнообразия.

Ограничение разнообразия возмущений. Принцип простоты

Для ограничения разнообразия возмущений используются их коррелированность, повторяемость, репрезентативность.

Приведем пример ограничения разнообразия возмущений за счет их коррелированности.

Пример 3. Если возмущения представить в виде взаимосвязанных требований со стороны социума к власти, то было бы непростительной ошибкой с ее стороны реагировать на каждое требование индивидуально в режиме "пожарной команды". Согласно закону необходимого разнообразия либо не хватит "пожарных" управлений, либо число реакций превысит контролируемый гомеостатический порог стабильности системы. Гораздо вернее ограничить огромное исходное разнообразие требований путем их анализа с целью выявления коррелированных требований с последующим объединением их в небольшое разнообразие некоррелированных комплексов требований, поддающихся адекватному парированию реальным числом властных управлений (в том числе путем устранения недостатков как скрытых причин возмущений) в рамках закона необходимого разнообразия – гаранта стабильности гомеостатической системы – государства. Вопрос только в экстрагировании некоррелированных возмущений. Но это и есть самое трудное в управлении.

Другой пример: коррелированность суждений в математическом доказательстве позволяет регулятору – математику ограничить разнообразие своих управлений исходными посылками и методом доказательства.

Повторяемость возмущений означает, что все они относятся к некоторому базовому множеству, численность которого относительно невелика. Это позволяет регулятору существенно упростить свою структуру, сведя разнообразие возмущений к разнообразию базового множества.

Пример 4. Двоичный код как базовое множество имеет всего два значения (0 и 1). 64-разрядный регистр компьютера, воспринимая по входу числовые векторы нулей и единиц, способен реализовать 2⁶⁴(приблизительно 10²⁰) целых чисел. В принципе можно представить 64-разрядный компьютер, в котором каждому из 10²⁰ возможных целых чисел будет предоставлен свой регистр. Но эта чудовищно неоптимальная машина не нужна, т.к. повторяемость возмущений (на уровне букв, а не слов и фраз) позволяет сократить число регистров с 10²⁰ до одного.

Ранжирование возмущений по репрезентативности (представительности), характеризующей вклад того или иного возмущения системы в ее реакции, позволяет отсечь несущественные возмущения до необходимого согласно закону Эшби минимума репрезентативных возмущений. Для этого, например, в прикладной математике используются методы факторного, компонентного, дисперсионного, регрессионного, кластерного анализа.

Гомеостаз в природе чрезвычайно распространен в виде функций стабилизации процессов и демпфирования (гашения) отклонений, свойств устойчивости, стационарности, равновесия, консерватизма. Генезис столь распространенной формы существования вещей проистекает, по-видимому, из реликтового свойства "самости" каждой вещи как неравновесной диссипативной системы и опосредованного проявления некоего закона сохранения диссипативных систем. Это свойство проявляется в непрерывном противодействии самоорганизующегося (информационно-синергетического) начала каждой вещи разрушительным термодинамическим (энтропийным) процессам. На уровне живой природы самость организма проявляется через инстинкты выживания, самосохранения.

Для поддержания гомеостаза каждая вещь обладает ограниченными ресурсами на фоне практически неограниченных ресурсов своей среды обитания – Универсума. Ограниченное разнообразие вещи не идет ни в какое сравнение с практически безграничным разнообразием Универсума. В этих условиях вещи при взаимодействии со средой, возмущающей вещь своим разнообразием, "ничего не остается" как перекодировать разнообразие среды в собственное разнообразие, для чего потребуется укрупнение (группирование, кластеризация) информационных блоков, т.е. ограничение, упрощение внешней информации. Иначе среда не будет познана, предсказана, "парирована" (Введенное Эшби понятие парирования здесь использовано в том смысле, что среда в общем случае безразлична, а в худшем – враждебна вещи.) . В актах познания методологическими приемами ограничения разнообразия возмущающих переменных являются "бритва Оккама", метод Декарта, сигнатура Кастлера, формулы законов природы. В практике конструирования подобное ограничение осуществляется стандартизацией и унификацией, двоичным кодированием информации в информационных системах, наукоемкими информационными технологиями с простым интерфейсом.

Вопрос сохранения самости вещи упирается в ее возможность (искусство) оптимального ограничения внешней информации, сводящееся к умению сохранить существенное для себя при группировании возмущений среды. Отсюда цель ограничения разнообразия возмущений открытой системой – найти оптимальную простоту в сложности, чтобы парировать сложность, или на языке философии информации – оптимально перекодировать разнообразие среды в собственное ограниченное разнообразие с целью парирования среды. Назовем подобный принцип ограничения разнообразия принципом простоты. Для человека проявление принципа простоты проистекает из преодоления мучительного противоречия между бесконечной информативностью мира и бесконечностью желаний человека познать его на фоне объективной конечности жизненных ресурсов человека. По-видимому, принцип простоты как следствие закона необходимого разнообразия является одной из важных закономерностей символической деятельности человека, его методов познания и философствования.