Track след; направляющее приспособление

Объектом кибернетики являются все управляемые системы. Системы, не поддающиеся управлению, в принципе, не являются объектами изучения кибернетики. Кибернетика вводит такие понятия, как кибернетический подход, кибернетическая система. Кибернетические системы рассматриваются абстрактно, вне зависимости от их материальной природы. Примеры кибернетических систем—автоматические регуляторы в технике, ЭВМ, человеческий мозг, биологические популяции, человеческое общество. Каждая такая система представляет собой множество взаимосвязанных объектов (элементов системы), способных воспринимать, запоминать и перерабатывать информацию, а также обмениваться ею. Кибернетика разрабатывает общие принципы создания систем управления и систем для автоматизации умственного труда. Основные технические средства для решения задач кибернетики— ЭВМ. Поэтому возникновение кибернетики как самостоятельной науки (Н. Винер, 1948) связано с созданием в 40-х гг. XX века этих машин, а развитие кибернетики в теоретических и практических аспектах— с прогрессом электронной вычислительной техники.

The members of the next generation of cyberneticians shifted the emphasis from the structural approach to the functional one. The pioneers of the artificial intelligence (AI) research substituted McCulloch and Pitts' binary strings of zeros and ones by more general symbols. Procedures on physical symbol systems were viewed as the necessary and sufficient means for general (i.e. natural and artificial) intelligent action. While the symbolistic paradigm became predominant, the perspectives of the cyberneticians and AI researchers did not separate immediately, but the debate became very sharply related to the Perception battle. The Perceptron is a mathematical construction of an adaptive neural network being able to learn and classify inputs. It was defined by Rosenblatt (Rosenblatt 1962) by extending the MCP rule by modifying synaptic weights. Minsky and Papert proved in 1969 (Minsky and Papert 1969) that a single layer Perceptron cannot solve the exclusive OR problem. Perceptrons were assumed to be able to classify only linearly separable patterns. The implication of the critique was the serious restriction on funding neural network research. However, the critique is not valid for multilayer neural networks.

The analysis of dynamics and stability of large networks of elements interconnected by positive and negative feedback connections also grew up from ideas inherent in cybernetics. The strategy is applied in many disciplines, from chemical reaction networks via biochemical, cellular, ecological and epidemic networks, to many socioeconomic situations, such as international relations, economic trades etc.