скачать djvu/3,1M

КИБЕРНЕТИКА И ПРАКТИКА
(вместо предисловия)

Прежде чем рассмотреть некоторые особенности практических приложений теоретических разработок в кибернетике, необходимо сказать о серии, в которой выходит настоящая книга. Сборники серии отражали разные этапы развития кибернетики.

В 1963 г. в Издательстве Академии наук СССР вышел сборник «Возможное и невозможное в кибернетике». Книга появилась благодаря поддержке Научного совета по комплексной проблеме «Кибернетика» при Президиуме АН СССР и инициативе энтузиастов пропаганды новой науки. Выход сборника был приурочен к пятнадцатилетию со дня опубликования работы Норберта Винера «Кибернетика, или управление и связь в животном и машине» (эту дату считают рождением кибернетики).

В 1968 г. увидел свет сборник «Кибернетика ожидаемая и кибернетика неожиданная». Он был приурочен к двадцатилетию кибернетики.

Затем через десять лет, в 1979 г., вышел сборник «Кибернетика. Итоги развития» — первая из трех книг; в 1980 г. была выпущена вторая — «Кибернетика. Современное состояние», в 1981 г. — третья — «Кибернетика. Перспективы развития», объединенные общим названием «Кибернетика — неограниченные возможности и возможные ограничения». Сборники были приурочены к новому юбилею кибернетики — ее тридцатилетию.

В основу каждой из книг, выходивших в разные годы начиная с 1963 г., ставилась главная тема, объединяющая все статьи. Так, самая первая книга — «Возможное и невозможное в кибернетике» — посвящена дискуссии вокруг проблемы «Автомат и мыслящее существо», отражавшей взгляды на вопрос в начале становления новой науки. Вторая книга — «Кибернетика ожидаемая и кибернетика неожиданная» — дала возможность ее авторам выступить и против противников кибернетики, и против тех, кто хотел бы подменить кибернетикой другие науки.

Название трех сборников о кибернетике: «Итоги развития», «Современное состояние» и «Перспективы развития» сами раскрывают их содержание. Следует лишь  {3}  заметить, что третий сборник, сохраняя тот же принцип дискуссионности, что и все остальные, был посвящен обсуждению проблем искусственного интеллекта.

Как видим, каждая из выходивших книг отражала актуальные вопросы кибернетики своего времени. Все сборники посвящались в основном теоретическим проблемам. Практическим задачам уделялось меньше внимания.

Само название нового сборника «Кибернетика, Дела практические» говорит о том, что редколлегия серии «Кибернетика — неограниченные возможности и возможные ограничения», отвечая требованиям времени, решила в большем объеме рассматривать проблемы практических приложений кибернетики, больше показывать, как теоретические разработки в кибернетике помогут решению важных народнохозяйственных задач. В последующих сборниках освещению практических задач будет уделено еще больше внимания. Надо отметить, что такой подход правилен и необходим. Перед страной стоит задача перехода на преимущественно интенсивный путь развития. Важнейшее средство ее решения — ускорение научно-технического прогресса и, в частности, усиленное развитие работ в области информатики, вычислительной техники и автоматизации. Неоспоримо важное государственное значение этого направления для всего народного хозяйства нашей страны.

Успехи советских ученых в физике твердого тела, теории и технике полупроводников, квантовой электронике достаточны для того, чтобы вычислительная техника и автоматизация развивались ускоренными темпами. Высок авторитет советской научной школы и в области математического обеспечения электронно-вычислительной техники, и в широком спектре кибернетических исследований. Вот почему сейчас ставится задача максимальной концентрации усилий всех исследователей этих направлений по всему широкому фронту работ.

Известно, что любое научное открытие трудно планировать. Нельзя, например, приказать себе или другим к определенному моменту времени открыть новое явление или сформулировать закономерность. А вот прикладные исследования, конструкторские разработки в значительной степени поддаются «практическому предвидению». Именно этой цели и служит развитие программно-целевого метода. На одиннадцатую пятилетку, например, Госкомитет по науке и технике СССР, Госплан СССР и  {4}  Академия наук СССР разработали 170 научно-технических программ, в том числе 40 целевых комплексных, предусматривающих масштабную реализацию в народном хозяйстве наиболее значимых достижений науки. Реализация таких программ открывает новые возможности для упрочения связей науки, техники и производства.

Укрепление связей науки с практикой, комплексное решение проблем влияет, в свою очередь, и на развитие теории, порождая новые отрасли знания. Все это является и важнейшей чертой развития самой науки в ее современном виде, когда она полна взаимосвязей и взаимообогащения одного вида знания другим. Ярким примером здесь может служить возникновение и широкое распространение в современном познании методов теоретической и прикладной кибернетики.

Появление электронных вычислительных машин дало мощный толчок к необычайно бурному развитию исследований управляющих процессов в природе, технике и обществе, открыло возможность создания систем, не только реализующих функции, казавшиеся привилегией человеческого интеллекта, но и позволяющих овладеть многими новыми важнейшими процессами управления. Активное внедрение вычислительных машин в сферу человеческой деятельности наложит, видимо, не меньший отпечаток на рост производительных сил общества, чем это было вызвано распространением станков и машин в эпоху промышленного переворота.

Вообще можно сказать, что одной из характерных черт современных исследований стала математизация физического познания, интенсивное применение методов математического моделирования. В связи с актуальными задачами, выдвигаемыми практикой, жизнью перед наукой, намечаются и новые черты в развитии кибернетики. В ней появляются все новые направления, а в существующих областях происходит смещение акцентов и возникают проблемы уже другого характера. Конечно, непреходящее значение кибернетика сохраняет как наука об управлении и переработке информации (математическая и техническая кибернетика), а также теория передачи и обработки данных.

Все более кибернетика поворачивается лицом к практике, к конкретным задачам техники и производства. Даже такие сугубо теоретические разделы науки, как математическая логика и теория алгоритмов, занимающиеся исследованием логических исчислений, разработкой  {5}  методов поиска доказательств теорем, все больше направляют свои усилия в сторону математического обеспечения быстродействующих электронных вычислительных машин и автоматизации их конструирования. Развитие новых аспектов математической логики теории вероятностей тоже происходит в непосредственной связи с созданием все более мощных электронных вычислительных систем и развитием автоматов.

И дискретная (машинная) математика направляет свои усилия на изучение общих принципов алгоритмизации управляющих систем, исследование функциональных систем, характеризующих работу автоматов, их синтеза, сложности, надежности и преобразования.

Все более расширяется математический аппарат, применяемый не только для изучения процессов управления, но и для решения его практических проблем. Теория адаптивных, обучаемых и самообучающихся систем помогает организации процессов управления в сложных причинно-обусловленных и трудно предсказуемых по поведению системах. Теория оптимального управления входит в непосредственное соприкосновение с конструированием объектов и систем.

Практика ставит такие задачи развития кибернетики, как автоматизация экспериментальных исследований и инженерного проектирования, разработка методологии построения робототехнических систем. Практика заставляет крепить связь кибернетики с прикладной механикой и технической физикой, что дает «прямой выход» при изучении проблем аэрокосмического цикла или управляемого термоядерного синтеза.

Здесь необходимо заметить, что благодаря развитию современной вычислительной техники и расширению возможностей ЭВМ, а также прогрессу в области численного моделирования существенно расширились возможности теоретических разработок. Сегодня практика выдвигает перед ученым-прикладником различного рода вопросы, полное исследование которых может быть проведено в большинстве случаев лишь численным путем или с помощью тщательно поставленного физического эксперимента. Вот почему столь важно создание общих численных методик (алгоритмов) для изучения задач математической физики.

Что же такое математическое моделирование? Это, по существу, определение свойств и характеристик рассматриваемого явления, процесса или состояния путем решения  {6}  с помощью ЭВМ системы неких уравнений — математической модели. Важно так «сконструировать» приближенную модель, чтобы она достаточно точно отражала характерные свойства рассматриваемого явления и в то же время была доступной для исследования. Понятно, что все это представляет большие трудности. Лишь с помощью современных ЭВМ удается проводить численное моделирование сложных природных и технических систем.

Появился новый метод исследования — численный эксперимент, когда постановка задачи, метод ее решения и реализация алгоритма на ЭВМ рассматриваются в едином комплексе. По сравнению с натурным численный эксперимент, проводимый на вычислительных машинах, экономически существенно дешевле, а в ряде случаев (когда физический эксперимент трудно осуществим) является единственным инструментом исследования. В процессе численного эксперимента происходит, по существу, уточнение исходной постановки задачи. Путем расчета на ЭВМ различных вариантов ведется накопление фактов, дающих возможность провести отбор наиболее реальных и вероятных ситуаций.

Активное использование методов численного моделирования позволило резко сократить сроки научных и конструкторских разработок, например, при исследовании задач аэрокосмического профиля. Уменьшение металлоемкости конструкций (один из способов интенсификации современного производства) также можно осуществить совершенствованием методов расчета на прочность. Все шире внедряются автоматизированные системы, ориентированные на ЭВМ высокой производительности и использующие для расчетов на прочность современные численные подходы, методы оптимизации, информационные поисковые системы и банки данных. В итоге исследования механизмов разрушения и критериев прочностной уточнение характера и значений нагрузок, воздействующих на конструкцию) можно скорректировать нормы прочности, являющиеся основой при проектировании конструкций.

Благодаря ЭВМ математические методы стали применять и в нетрадиционных областях, где не удается построить компактные математические модели вроде дифференциальных уравнений, но можно создать модели, доступные запоминанию и изучению на ЭВМ. Моделирование в этом случае сводится к цифровому кодированию схемы изучаемого объекта (например, языка) и отношений между его элементами (словами, фразами).  {7} 

Особенно велики перспективы комплексного подхода, использующего возможности как численного, так и физического эксперимента. Происходит своеобразное перераспределение функций между аналитическим подходом, численным и физическим экспериментами. При такой новой методологии научных исследований теснее и глубже увязываются физическая сущность явления, математическая постановка задачи и численный метод ее решения, учитывающий особенности ЭВМ. Рождается новый стиль работы различных специалистов, развивается их творческая активность, позволяющая быстрее и разностороннее вникнуть в суть проблемы. Это, в свою очередь, стимулирует поиск оптимальных путей решения, позволяющих уменьшить сроки внедрения полученных результатов в практику. Активное использование ЭВМ в прикладных исследованиях, а также развитие методов численного эксперимента должны сопровождаться прогрессом в понимании его роли и места. Новая методология не рождается сразу, она формируется в процессе работы, растет и уточняется вместе с эволюцией научного познания. Одно из решающих условий для успеха в этом важном деле — подготовка научных кадров, овладевших новой методологией и готовых развивать ее.

Коснемся другой очень важной проблемы. Индустриальные методы создания автоматических систем управления потребовали автоматизации их проектирования, создания математических моделей типовых технологических процессов, банков стандартных программ. Получило развитие автоматическое проектирование электронной элементной базы АСУ. Мы наблюдаем применение теории управления к конкретным классам технологических процессов, предприятий, транспорта, связи.

Интенсивно развивается конструирование манипуляторов и роботов не только первого и второго поколений, но и более сложных — третьего поколения, и более совершенных и высокоорганизованных. Для их построения научные исследования должны идти в направлении создания многозвенных механизмов и конструкций с заданными (в смысле управляемости) свойствами. Необходимо обеспечение функциональной адаптации таких конструкций к условиям производственной среды и наделения их своеобразными техническими исполнительными органами чувств (зрение, слух, тактильные ощущения). Наука должна помочь создателям роботов производить системы, которые быстро и качественно обрабатывали бы всевозможную информацию  {8}  с целью планирования и программирования действий робота. Научные исследования должны содействовать налаживанию серийного производства таких автоматов с учетом надежности функционирования, типизации, стандартизации и унификации их узлов и деталей, удобства обслуживания, а также обеспечить экономически целесообразное комплексное использование средств автоматизации в народном хозяйство. Только тогда будет достигнуто положительное влияние роботизации на социальные стороны жизни общества.

Во многом помогает кибернетика обеспечению и поддержанию высокой надежности технических изделий, устройств и систем при их производстве и эксплуатации.

В решениях партии и правительства указывается на необходимость совершенствовать структуру и методы управления, разрабатывать научно обоснованные системы управления, опирающиеся на точные расчеты и планы, нацеленные на конечный результат, на полное решение поставленных проблем. Для этого, в частности, рекомендуется обратить внимание на новейшие достижения научных, исследований «применительно к современным требованиям управления, планирования и анализа хозяйственной деятельности с эффективным использованием возможностей электронно-вычислительной техники»¹.

Большие перспективы открываются для решения задач управления и планирования при использовании таких новейших методов, как системный анализ и искусственный интеллект. Вот почему все более углубляется взаимодействие кибернетики с системным анализом, одно из направлений которого — исследование операций — сыграло в свое время немалую роль в формировании фундамента кибернетических идей. Самостоятельное значение приобретают и вопросы управления сложными системами, проблемы автоматизации в управленческой сфере, информационные аспекты научно-технического прогресса.

Совершенствуются методы формализованного описания и распознавания ситуаций и сценариев развития процессов в больших народнохозяйственных системах, практические методы прогнозирования на основе представления объектов прогнозирования в виде моделей.

В таких комплексных проблемах, как «кибернетика и семиотика» и «кибернетика и психология», все больше появляются разработки теоретически и практически  {9}  значимых лингвистических и психологических моделей обработки информации.

В направлении «искусственный интеллект» наряду с установкой на решение задач, перспективных в прикладном плане, происходит поиск использования кибернетически ориентированных неклассических логик.

В биологической и медицинской кибернетике на первый план выдвигаются задачи, имеющие прямой выход в здравоохранение, народное хозяйство и технику. Ведется создание эффективных средств автоматического слежения за состоянием больных и выработка принципов применения ЭВМ в медицинских учреждениях: проводится разработка кибернетических систем непрерывного контроля за состоянием организма человека в экстремальных условиях, изучается синтез биотехнических систем управления динамическими объектами.

Следует заметить, что вопреки мнению, усиленно распространяемому популярными журналами, успехи кибернетики сегодня определяются не столько достижениями в области «искусственного интеллекта», сколько достижениями в создании технических аналогов биологических регуляционных систем, нашедших применение в разнообразных технических приложениях — от управления подвижными объектами до автоматизации различных процессов в промышленности, экономике, проектировании, конструировании и научных исследованиях. Здесь можно упомянуть, например, принципы самонастройки, адаптации, инвариантности, оптимизации, компромиссного выбора, гомеостаза.

Логико-математический и информационный аппарат кибернетики неразрывно связан с расширяющимся распространением ЭВМ во всех сферах управления. Именно, две особенности кибернетики — техническая имитация природного и биологического управления и создание информационно-математической базы для дальнейшего развития средств вычислительной техники — определяют практическую линию кибернетики.

Вероятнее всего, главным направлением, по которому, как можно ожидать, в ближайшие годы пройдет дальнейший прогресс кибернетики, будет развитие мощной вычислительной техники — как универсальной, так и специализированной (включая соответствующее математическое обеспечение) — и прикладной математики. Продвижение здесь безусловно окажет громадное влияние и на сам стиль математических и прикладных разработок.  {10} 

Эти области исследований приобретают все большее значение как основной аппарат применения математики в технике и экономике. Создаются многопроцессорные и многомашинные комплексы высокой производительности. Идет поиск новых структурных решений и принципов построения ЭВМ, коренным образом отличающихся от существующих. Все делается для повышения эффективности ЭВМ, т. е. увеличения их производительности, отнесенной к затратам.

Сейчас прилагается много усилий для упрощения взаимодействия человека с ЭВМ, расширения областей применения вычислительных машин. Средствам обработки данных придают некоторые качественно новые черты, например позволяющие воспринимать информацию в виде зрительных образов, человеческой речи, чтобы непосредственно управлять технологическими процессами в реальном масштабе времени.

Особо следует сказать о поисках новых принципов физической реализации средств обработки данных, например оптических и оптоэлектронных с применением матричной, «картинной» логики, что может существенно повлиять на структуру вычислительных машин и принципы обработки данных. Здесь надо отметить следующие работы: по голографическим запоминающим устройствам большой емкости; в области использования лазерных лучей для передачи информации; по существенному повышению быстродействия светоизлучающих вводов, фотодиодов и фототранзисторов и др. Такие работы уже ведутся в ряде стран не только в исследовательском плане, но и в направлении их практической реализации.

Важная область приложения усилий ученых и инженеров-электронщиков — это создание и развитие микро-ЭВМ, ориентированных на взаимодействие с человеком или непосредственно с объектом. Микро-ЭВМ находят все большее применение в системах управления технологическими процессами и экспериментами, в комплексах с числовым программным управлением металлообрабатывающим оборудованием, а также в низших звеньях автоматизированных систем управления, при автоматизации проектирования, в системах связи и в робототехнических устройствах. Здесь широко начинают применять как микропроцессоры, так и микро-ЭВМ.

Анализируя перспективы развития машинной математики и вычислительных средств, следует отметить, что в вычислительной, технике ожидается пятое поколение  {11}  ЭВМ. Как следует из проектов, осуществляющихся в ряде стран, вычислительные машины, комплексы и сети связей ЭВМ пятого поколения обещают быть разительно отличными от прежних. Это будет уже семейство машин, построенных на сверхбольших интегральных схемах, ЭВМ многопроцессорного типа, — машин, элементная база, архитектура и математическое обеспечение которых позволят достичь сверхвысокой производительности (вплоть до миллиардов операций в секунду). Новые машины будут обладать высокой надежностью, обеспечиваемой как характером используемой в них аппаратуры, так и применением методов помехоустойчивого кодирования информации. Настраиваемая и перестраиваемая структуры и другая перспективная технология обеспечат эффективную реализацию принципа управления потоками данных в ЭВМ. Это будут машины различных масштабов и назначения — от супер-ЭВМ до весьма совершенных мини-и микро-ЭВМ. Они уже сегодня вторгаются не только в мир математики, но и в практическую деятельность людей, даже в их повседневную жизнь.

Это будут вычислительные устройства, в едином комплексе органически увязанные с входо-выходной аппаратурой, допускающей представление информации в многообразной форме (символьно-цифровой, графической, аудиальной и т. п.), с оригинальными и эффективными «действующими органами». Наконец (последнее по счету, но, пожалуй, одно из первых по важности), это будут машины и системы, основанные на распараллеливании процесса переработки информации на разных уровнях — от распараллеливания самих задач (разделение их на относительно самостоятельные блоки, допускающие независимую обработку) до параллельной работы многих процессоров и их узлов и одновременного выполнения множества операций.

Конечно, создание таких машин, систем и комплексов — дело чрезвычайно сложное. Разработка структур, «архитектуры», алгоритмов и программ высокопроизводительных ЭВМ, обеспечение их надежности потребуют решения многих труднейших задач. Должны подвергнуться тщательному изучению физико-химические свойства материалов, из которых будут создаваться элементы и блоки таких ЭВМ, с выяснением физики соответствующих процессов. Необходимо системотехническое проектирование, нацеленное на решение задач оптимизации аппаратуры, а также отработка технологических процессов, постановка  {12}  надлежащих изысканий и натурных испытаний. И наконец, нужно развивать новые математические методы, модели и программы распараллеливания информационных процессов, параллельной выборки данных из запоминающих устройств, системное математическое обеспечение, а также создать соответствующие системы автоматизации программирования.

Безусловно, новое поколение ЭВМ привнесет новое и в математическое мышление. Но существует и обратное воздействие. Решение математических проблем, связанных с созданием мощных — неэвристических и эвристических — алгоритмов, позволяющих решать трудные («большие») задачи, неизбежно предъявит свои требования к вычислительной технике и, значит, к организации информационно-вычислительных человеко-машинных систем.

Помимо уже упомянутых направлений прогресса вычислительной техники, математической технологии и программного обеспечения, можно указать в данной связи и на перспективность развития так называемой векторной обработки информации при соответствующем расширении языков общения человека и ЭВМ, а также на использование для «векторизации» эффективных машинных программ. В том же контексте следует смотреть и на перспективы развития территориальных информационных сетей на базе ЭВМ, на растущее значение больших банков данных (информационных банков), управление которыми вырастает в крупную проблему. Эти сети и банки станут в будущем повседневным вспомогательным орудием в работе математика, да и не только математика.

Мы убеждены, что кибернетика в ближайшие десятилетия изменит характер и стиль мышления математиков и многих, многих других специалистов в различных областях науки, техники и производства. Математики и исследователи получат в свое распоряжение новые мощные средства, которые позволят развивать новые математические теории в режиме диалога с автоматами. И кто знает, какие математические дисциплины, какие теоретические концепции, какие новые практические приложения породит развитие самой вычислительной техники, в которой аппаратурная часть и программное обеспечение будут все более проникать друг в друга?!

О. М. Белоцерковский

И. М. Макаров

В. Д. Пекелис

ОБ АВТОРАХ И ПУБЛИКАЦИЯХ

Белоцерковский Олег Михайлович, академик, заместитель академика-секретаря Отделения механики и процессов управления, председатель Научного совета по комплексной проблеме «Кибернетика» при Президиуме АН СССР, ректор Московского физико-технического института.

Макаров Игорь Михайлович, член-корреспондент АН СССР, заместитель министра высшего и среднего специального образования СССР, председатель Научного совета АН СССР по проблеме «Роботы и робототехнические системы».

Статья И. М. Макарова «Современные проблемы роботизации» представляет собой вариант его выступления в журнале «Техника—молодежи» (1981, N 2).

Пекелис Виктор Давидович, член Союза писателей СССР. Статья «Кибернетика и практика» написана специально для сборника.

Петров Борис Николаевич (1913—1980), академик, вице-президент АН СССР, председатель Совета по международному сотрудничеству в области исследования и использования космического пространства («Интеркосмос»).

Специалист в области авиационной и космической автоматики и систем управления.

Статья представляет собой обработанную запись выступлений на совещаниях, проведенных в 1979—1980 гг. в Научном совете по комплексной  {176}  проблеме «Кибернетика» при Президиуме АН СССР на темы: «Общие вопросы кибернетики», «Кибернетика и биология», «Кибернетика и гуманитарные науки».

Гаазе-Рапопорт Модест Георгиевич, кандидат технических наук. Занимается методологическими проблемами и практическим приложением кибернетики.

Статья написана специально для сборника по предложению академика Б. Н. Петрова.

Апокин Игорь Алексеевич, кандидат технических наук, старший научный сотрудник Института истории естествознания и техники АН СССР.

Статья написана для сборника на основе публикаций автора в журнале «Природа»: «Автоматизация: возможности и ограничения» (1978, № 7); «Современная научно-техническая революция: ее содержание и перспективы» (1981, № 4).

Волков Генрих Николаевич, доктор философских наук, профессор, член Союза писателей СССР, член редколлегии журнала «Коммунист».

Статья впервые опубликована в сборнике «Будущее науки» (1980. Вып. № 13).

Нестерихин Юрий Ефремович, академик, директор Института автоматики и электрометрии СО АН СССР.

Статья представляет собой сокращенное изложение материала, впервые опубликованного в журнале «ЭКО» (1982, № 10(100)) и в газете «Комсомольская правда» (1983, 12 марта).

Поспелов Дмитрий Александрович, доктор технических наук, профессор, заместитель председателя Научного совета по проблеме «Искусственный интеллект» Комитета по системному анализу при Президиуме АН СССР.

Статья написана специально для сборника.

Ломов Борис Федорович, член-корреспондент АН СССР, член-корреспондент АПН СССР, директор Института психологии АН СССР.

Статья впервые опубликована в журнале «Вопросы философии» (1981, №2).

Кочур Анатолий Павлович, кандидат технических наук, специалист в области вычислительной техники.

Статья представляет собой сокращенное изложение материала, опубликованного в брошюре «Супер-ЭВМ» (М.: Знание, 1978) и в журнале «США» (1980, № 6).

Захарченко Валерий Михайлович, кандидат технических наук, старший научный сотрудник.

Скроцкий Георгий Викторович, доктор физико-математических наук, профессор, заведующий кафедрой макроскопической квантовой физики Московского физико-технического института.

Статья написана специально для сборника.

Якубайтис Эдуард Александрович, вице-президент АН ЛатвССР, директор Института электроники и вычислительной техники АН ЛатвССР.

Вариант статьи, впервые опубликованный в газете «Правда» (1981, 16 июня).

Глушков Виктор Михайлович (1923—1982), академик, вице-президент АН УССР, директор Института кибернетики АН УССР.

Каныгин Юрий Михайлович, доктор экономических наук, профессор, заведующий лабораторией экономики и организации машинной информации Института кибернетики им В. М. Глушкова АН УССР.

Статья представляет собой сокращенный вариант брошюры авторов «Основы экономики и организации машинной информатики» (Киев: ИК АН УССР, 1981).

Поспелов Гермоген Сергеевич, член-корреспондент АН СССР, заместитель академика-секретаря Отделения механики и процессов управления АН СССР, специалист в области исследования проблем искусственного интеллекта.

Статья представляет собой сокращенный вариант брошюры автора «Системный анализ и искусственный интеллект» (М.: ВЦ АН СССР, 1980).

Бирюков Борис Владимирович, доктор философских наук, профессор, председатель комиссии «Представление знаний и логика принятия решений» Научного совета по комплексной проблеме «Кибернетика» при Президиуме АН СССР. Специалист в области логики и методологических проблем кибернетики.

Плотников Сергей Николаевич, доктор философских наук, профессор, заведующий отделом Научно-исследовательского института культуры Министерства культуры РСФСР.

Работает в области эстетики и социологии.

Статья написана специально для сборника.

СОДЕРЖАНИЕ