телефон 978-63-62
978 63 62
zadachi.org.ru рефераты курсовые дипломы контрольные сочинения доклады
zadachi.org.ru
Сочинения Доклады Контрольные
Рефераты Курсовые Дипломы
путь к просветлению

РАСПРОДАЖАВидео, аудио и программное обеспечение -30% Канцтовары -30% Товары для животных -30%

все разделыраздел:Философия

Кибернетика

найти похожие
найти еще

Карабин, 6x60 мм.
Размеры: 6x60 мм. Материал: металл. Упаковка: блистер.
44 руб
Раздел: Карабины для ошейников и поводков
Совок №5.
Длина совка: 22 см. Цвет в ассортименте, без возможности выбора.
18 руб
Раздел: Совки
Ночник-проектор "Звездное небо и планеты", фиолетовый.
Оригинальный светильник - ночник - проектор. Корпус поворачивается от руки. Источник света: 1) Лампочка (от карманных фонариков) 2) Три
330 руб
Раздел: Ночники
Понятие самоорганизации. В современную науку это понятие вошло через идеи кибернетики. Процесс самоорганизации систем обусловлен таким неэнтропийным процессом, как управление. Энтропия - мера неорганизованности, хаоса. Энтропия и информация, как правило, рассматриваются совместно. Информация - это то, что устраняет неопределенность, количество "снятой" неопределенности. Тенденция к определенности, к повышению информативности - процесс негэнтропийный (процесс с обратным знаком). Термин "самоорганизующаяся система" ввел кибернетик У. Росс Эшби для описания кибернетических систем. Для самоорганизующихся систем характерны: 1) Способность активно взаимодействовать со средой, изменять ее в направлении, обеспечивающим более успешное функционирование системы: 2)наличие определенной гибкости структуры или адаптивного механизма, выработанного в ходе эволюции; 3)непредсказуемость поведения самоорганизующихся систем; 4)способность учитывать прошлый опыт или возможность обучения. Основными признаками самоорганизующейся системы общества являются самоорганизующейся активность, оптимальная надежность и вероятностная детерминация. Эти признаки характеризуют и социальные системы. Социальные самоорганизующейся системы – сложные системы. Их сложность в том, что они состоят из разнообразных подсистем, включенных друг в друга по иерархическому принципу, причем каждая подсистема бывает задана своей собственной программой развития и своим собственным поведением. Социальная кибернетика – вероятностные системы, социальные системы с большим числом параметров и с нелинейной зависимостью. Для общества характерны многозначные нелинейные и функциональные связи. Раскрытие этих связей важно для научного познания, в том числе и кибернетического. В обществе наиболее рельефно проявляется системный эффект: социальные системы подчиняются системным закономерностям. Социальные системы с прогрессивной ориентацией развиваются надежно. Вообще надежность социальной системы проявляется в том, что она живет несравненно дольше своих компонентов. Познание закономерностей общества как самоорганизующейся кибернетической системы с целью создания оптимальной модели управления социальными процессами и составляет в общем плане предмет социальной кибернетики. Его специфика состоит в кибернетическом обеспечении процессов управления в общественных самоорганизующихся системах, в кибернетическом описании таких социосистемных атрибутов, как самоорганизующаяся активность, внутренняя целенаправленность, оптимальная надежность и вероятностная детерминация. Принципы социальной кибернетики ориентируют на исследование структурно – информационных связей в социальных системах. Информационная структура жизнедеятельности социального организма становится ядром социокибернетической проблематики; кибернетика полностью отвлекается от вещественно – энергетической стороны. Поэтому, исследование кибернетических систем предполагает привлечение и развитие соответствующего математического аппарата, способного в русле кибернетических идей и методов отобразить количественные законы функционирования и развития социальных систем, но на этом вопросе мы остановимся позже1.

И, как всякое орудие производства, кибернетика продолжает и усиливает возможности человеческого мозга. Человек будет передавать машине лишь некоторые функции, выполняемые им в процессе мышления. Само мышление как духовное производство, создание научных понятий, теорий, идей, в которых отражаются закономерности объективного мира, останется за человеком. До сих пор диалектико - материалистическое понимание мышления опиралось главным образом на обобщенные данные психологии, физиологии и языкознания. Данные кибернетики позволяют поставить вопрос о более конкретном понимании мышления. Кибернетика не ставит целью "замену" человека или "подмену" его мышления. Оно лишь дает новые аргументы в пользу диалектическо - материалистического представление о машине - помощнице человека. Кибернетика приводит к материалистическому выводу о том, что при решении вопроса о принципиальных и реальных вопросах машинного моделирования процессов мышления следует, прежде всего, учитывать социальную обусловленность мышления, сознания, психической жизни человека1. Моделирование, как метод исследования характеризуется опосредованным практическим или теоретическим исследованием объекта. При этом изучается не объект, а вспомогательная искусственная или естественная система, находящаяся в объективном соответствии с исследуемым объектом, способная замещать его в определенном отношении и дающая при ее исследовании информацию о самом моделируемом объекте. С гносеологической точки зрения суть моделирования заключается в опосредованном познании интересующего нас объекта, т.е. по модели мы судим о некоторых свойствах оригинала. С помощью моделирования познаются новые явления на основе уже изученных. Кибернетический подход означает моделирование процессов интеллектуальной деятельности человека с одной определенной стороны, а именно - на уровне элементарных процессов переработки информации. 4. Искусственный интеллект, как часть кибернетики Природа мышления, загадка сознания, тайна разума, все это, безусловно, одна из наиболее волнующих человека проблем. Популярность кибернетики, неослабевающий интерес к ней со стороны самых широких кругов во многом объясняется именно ее тесной связью с этой "вечной" проблемой. С того самого момента, как человек стал задумываться над проблемой мышления, в подходе к ней существуют два основных диаметрально противоположных направления: материализм и идеализм. Идеализм исходит из признания мышления некой особой сущностью, в корне отличной от материи, от всего того, с чем мы имеем дело во внешнем мире. Материализм, напротив, утверждает, что ".тот вещественный, чувственно воспринимаемый нами мир, к которому принадлежим мы сами, есть единственный действительный мир и наше сознание и мышление, как бы ни казалось оно сверхчувствительным, являются продуктом вещественного, телесного органа мозга"1. Этот основной тезис материализма в трактовке мышления получает со стороны кибернетики новое (и в определенном смысле решающее) доказательство. Суть дела заключается в следующем. Естествознание с момента своего возникновения доставляло непрерывно возрастающую аргументацию в пользу материалистической концепции мышления. Данные физиологии, эволюционной биологии, психологии с самых разнообразных сторон обосновывали тезис материализма.

Такое понимание необходимо только в академических исследованиях в области философии науки. Оно поможет сформировать вопросы, требующие дальнейшего рассмотрения и объяснить результаты эмпирических исследований. Дальнейшая наша цель попытаться разделить и провести сравнение двух видов науки о мышлении (ортодоксальной и биологически-ориентированной), и показать, как эти два отдельных стиля мышления в области научного познания являются потомками двух радикально различающихся взглядов на место разума в природе (картезианский и аристотелев взгляды). Главной идеей будет то, что искусственная жизнь потенциально может стать интеллектуальным двигателем биологически ориентированной науки о мышлении, действующей в рамках общих аристотелеевых концепций. Жизнь в науке о мышлении рассматривается как простое явление. Бесспорно, что искусственный интеллект был теоретическим ядром в данной области, в том смысле, что эти концепции, разработанные для искусственного интеллекта или обычно применяемые в этой области (такие концепции как алгоритм, эвристика и обработка информации) обеспечивают науку о мышлении терминологическим базисом. Однако появление понятия «искусственная жизнь» придало данной области познания еще больше вопросов. На практике под крышей термина искусственная жизнь гнездится грандиозное разнообразие различных проектов от моделей копирования ДНК и систем с обратной связью датчик-двигатель до изучения коллективного разума и динамики роста населения. Такое разнообразие приводит к трудности компактного определения для данной области знания. Однако, в контексте данной работы, будет правильным использовать определение искусственной жизни как попытки познания живых систем (включая, в предельном случае, феномен который можно сгруппировать вместе под такими понятиями как разум, мышление и познание) посредством анализа и/или синтеза артефактов (компьютерных моделей, искусственных миров и роботов). В то же время при адоптации строго ограниченного точного определения искусственного интеллекта (т.е. фундаментально логически обоснованного или основанного исключительно на разуме человеческого уровня) возникает разрыв между искусственной жизнью и искусственным интеллектом для определенных видов исследований в области искусственной жизни (например, разработки роботов с интеллектом животного уровня), хотя они и относятся к некоторому, пусть и нестандартному, типу искусственного интеллекта. Для точности формулировок терминов в дальнейшем рассмотрении проведем различие между искусственной жизнью (которая всегда включает определенные формы искусственного интеллекта) и искусственным интеллектом, который не является в то же время искусственной жизнью. В дальнейшем будем называть второй вариант исследований искусственным интеллектом в ортодоксальной форме (or hodox AI или OAI). OAI может быть определен путем его отношения к идее, что здоровая наука о разуме может, по большей части, игнорировать биологические размышления, которые тяготеют к входу в общую картину в качестве только «деталей конкретного воплощения» либо «случайные исторические частности», и в целом не обеспечивает и не содержит концепций и принципов обычно используемых для построения научного объяснения разума.

Молочный гриб необходим в каждом доме как источник здоровья и красоты
Молочный гриб необходим в каждом доме как источник здоровья и красоты + книга в подарок

 Философия

Специалисты-философы отмечают, что наряду с этим есть другая крайность абсолютизация познавательных возможностей физических и химических методов, особенно в связи с переходом биологии на молекулярный уровень, где действительно трудно уловить отличие живого от неживого. Молекулярная биология широко использует методы органической химии, молекулярной физики, физической химии полимерных соединений, рентгеноструктурно