Ознакомительная версия. Доступно 32 страниц из 158
а) непосредственное; б) опосредованное 1-го типа; в) опосредованное 2-го типа; г) предикционное (3-го типа); д) системы искусственного интеллекта
Примеры непосредственного наблюдения – определение факта восхода солнца, роста растений, распространения волн на водной поверхности. Традиционные примеры опосредованного наблюдения 1-го типа – использование простых приборов для количественного преобразования (усиления – ослабления амплитуд колебаний) наблюдаемых объектов (лупа, телескоп, светофильтр, зачернённое стекло и другие простые приборы различных конструкций). Примеры опосредованного наблюдения 2-го типа – использование приборов для некоторого качественного преобразования (например, перевода исследуемых колебаний в другие диапазоны частот) наблюдаемых объектов (компас, анализатор спектра, счётчик Гейгера и более сложные адаптивные системы). На этом классическая классификация видов наблюдений завершается. В универсумном описании этим видам используемых при исследованиях наблюдений соответствуют преимущественно материальные U-страты.
Что остаётся на долю преимущественно информационных U-страт?
Уровни предикции и прогноза относятся уже более к «исследованиям», «экспериментам», чем просто к простым «наблюдениям», это:
– предикционное исследование или опосредованное наблюдение 3-го типа, соответствующее проведению прямого (натурного) эксперимента, подразумевающего информационное исследование некой материальной модели объекта (рис. 5.4 г);
– интеллектуальное (прогнозное) исследование или опосредованное наблюдение 4-го типа, проводящееся с информационными моделями объектов (рис. 5.4д).
Пример предикционного исследования (наблюдения 3-го типа) – ручной расчёт параметров конструкций и систем по формулам; использование компьютерных вычислений для прогноза погоды и/или нахождения различных полезных ископаемых; автоматический запуск нужных программ работы на неуправляемых участках траектории дистанционных аппаратов. К этому классу также можно отнести, например, автоматическое всплытие глубоководного аппарата в случае повреждения линии связи, сброс накопленной информации при заходе спутника в определённые орбитальные зоны, включение дублирующих блоков в случае обнаружения неисправности и т. д.
Примеры интеллектуального исследования (наблюдений 4-го типа), способного описать и предсказать сложные, многофакторные явления и процессы, пока не поддающиеся всем предыдущим видам наблюдений-исследований можно будет привести только после создания систем искусственного интеллекта. Это может быть определение характеристик и создание внешнего облика ископаемых существ по геному, роботизированные системы само/обучения роботов, автономные исследовательские комические аппараты и т. п. сложные интеллектуальные суперсистемы.
Возвращаясь к современному состоянию дел с типологизацией схем и систем управления, подчеркнём, что в традиционных управленческих школах понятие «суперсистема» требует дальнейшего и существенного развития, а понятие «система, как элемент суперсистемы» практически отсутствует. Все школы оперируют в основном тремя интегративными схемами класса 4U и их дробными вариациями.
Рассмотрим работу этих схем более подробно, в качестве примера используя различные варианты конструкции ракетных комплексов боевого применения. В соответствии с приведённой универсумной классификацией они представляют три класса:
– программный интегрант;
– адаптацивный интегрант;
– предикционный интегрант.
Это разделение проведено по признаку полноты набора функций, которые возлагаются на интегрируемую в боевой комплекс ракету. В данном примере СУ (суперсистема) – боевой расчёт ракетной установки, ОУ (система) – запускаемая к цели ракета.
Ракета – программный интегрант (рис. 5.5а) выполняет только полёт к цели по заданной боевым расчётом траектории. Адаптацию траектории к внешним, например, погодным, условиям и предварительный расчёт траектории движения цели выполняет суперсистема «боевой расчёт».
Ракета – адаптивный интегрант (рис. 5.5б) кроме выполнения полёта к цели по заданной траектории способна адаптироваться к определённому спектру воздействий внешней среды, например, компенсировать отклонение от расчётной траектории, вызываемое порывами ветра. Суперсистеме «боевой расчёт» остаётся только «предугадать» возможный манёвр цели.
Ракета – предикционный интегрант (рис. 5.5в) в дополнение к программным и адаптационным функциям способна отслеживать изменения координат цели и производить регулярный предикционный перерасчёт траектории своего движения к цели. Боевому расчёту необходимо только определить начальные координаты цели и нажать кнопку «пуск».
Рис. 5.5. Интегративные принципы работы ракетных комплексов класса 4U
а) программный; б) адаптивный; в) предикционный
Конечно же, на практике возможны модификации ракетного комплекса с различными вариантами использования гироскопов, аналоговым и цифровым управлением, активными и пассивными боеголовками, возможностями перенацеливания и т. д., но базовая, универсумная классификация систем при этом останется неизменной.
5.2. Программная схема управления
Алгоритмика выработки управляющего решения при программном управлении (рис. 5.6) определяется теми простыми и жёсткими программами, которые представляют максимально материальные составляющие универсума.
Программная система ОУ, созданная внешней по отношению к ней суперсистемой СУ, учитывающей прошлый опыт поведения ОУ в заданных условиях, предусматривает отработку достаточно простого спектра внешних воздействий S. Все варианты S как цепь обратной связи (ОС) чаще всего учтены прямо в конструкции СУ: движущиеся в вязкой среде объекты имеют заострённую форму, конструкция ОУ должна выдерживать максимальные нагрузки сжатия-растяжения при изменении траектории, выдерживать определённый температурный режим и т. д. Можно сказать, что функции ОС, содержащей опыт прошлых событий, выполняет внешний по отношению к ОУ интеллект (СУ). Цепь прямой связи (ПС) учитывает всю эту информацию при переводе ОУ в рабочий режим.
Таким образом, работа программной схемы, размещённой в ракете, (рис. 5.7) в настоящем времени (точка Н на оси времени) подчиняется жёсткому алгоритму, составленному внешним по отношению к ней интеллектом, собравшим и проанализировавшим определённый опыт прошлых (точка П) событий. Прогноз поведения ракеты R с учётом прошлого опыта (П) осуществляет внешний интеллект (боевой расчёт), направляющий ракету на цель (S), который в настоящем времени (Н) выдаёт его в виде ПС – задания на поражение цели.
Ракета способна попасть в цель только в том случае, если в момент её пуска (Н) внешним по отношению к ней интеллектом заранее были учтены все необходимые условия, сопутствующие её полёту к цели. Если внешние условия при полёте ракеты соответствуют учтённым условиям прошлого опыта (П), то ракета имеет все шансы на достижение цели.
Ознакомительная версия. Доступно 32 страниц из 158
