процессы в живых организмах, можно разделить на два типа: репродуктивные – когда при создании новой клетки, рибосома конструирует протеины под управлением программы ДНК/РНК, и рефлекторные – когда действия осуществляются моторными нейронами на основании состояния нервной системы. Репродуктивный и рефлекторный механизмы управления имеют четкое функциональное назначение: первый предназначен для создания исполнительных механизмов, а второй – для их эксплуатации. Если перед самым умным программистом на Земле поставить задачу спроектировать систему, в которой компоненты должны эволюционировать, приспосабливаться к внешней среде и самообучаться, то скорее всего, обладая всеми доступными знаниями, он пришел бы к очень похожему решению. Для программирования репродуктивных систем подходят алгоритмические методы, а вот для рефлекторных, нужны принципиально новые инструменты и платформы, такие как интегрированные методы искусственного интеллекта и нейронное программирование.
Теория управления физическими машинами традиционно относилась к разделам математики и механики, вплоть до появления в 1948 году книги Н. Винера «Кибернетика, или управление и связь в животном и машине», которая внесла некоторый сумбур в эту область знаний. Новая наука предполагает, что существуют общие законы управления, которые можно описать в виде формальных математических уравнений, позволяющих рассчитать значения параметров воздействия на механические, биологические, социальные или экономические объекты, для достижения определённых целей. Так же, как и классическая механика Ньютона, которая решает множество задач известного типа, так и кибернетика с успехом применяется в широком спектре разнообразных систем. Но всякая «правильная» теория должна иметь область ограничения, и при достижении определенного уровня сложности, нужны новые теории и новые методы решения, и как никому другому, это хорошо известно всем прикладным программистам.
Современные системы управления используют искусственный интеллект в сочетании с алгоритмическими методами и имеют развитый интерфейс к разнообразным аналого-цифровым преобразователям. В результате мы наблюдаем, как быстро прогрессируют, обучаются, становятся автономными и независимыми от непосредственного вмешательства человека самые разнообразные роботы и автоматизированные системы. «Обучение машин», «передача знаний», «принятие решений компьютером» – термины, которые из профессионального жаргона постепенно переходят в повседневный оборот. Если сравнительно недавно программирование было уделом избранных, то сегодня это массовая профессия, и в скором времени, это будет уже не только профессия, но и общедоступный элемент культуры, такой же, как умение писать и читать. И чтобы понять, как это произойдет, попробуем, используя математическую терминологию, экстраполировать процесс.
«Ученые
