Особенно большое значение применение кибернетических методов имеет в тех науках, где методы классической математики могут применяться лишь в ограниченных масштабах, для решения отдельных частных задач. К числу таких наук относятся в первую очередь экономика, биология, медицина, языкознание и те области техники, которые имеют дело с большими системами. В результате большого объёма применения кибернетических методов в этих науках произошло выделение самостоятельных научных направлений, которые было бы естественно называть кибернетической экономикой, кибернетической биологией и т.д. Однако в силу ряда причин первоначальное становление указанных направлений происходило в рамках К. за счет специализации объектов исследования, а не в рамках соответствующих наук за счёт применения методов и результатов К. Поэтому указанные направления получили назв. кибернетика экономическая , кибернетика биологическая , кибернетика медицинская , кибернетика техническая . В языкознании соответствующее научное направление получило наименование математической лингвистики .

  Задачи реального создания сложных управляющих систем (в первую очередь в экономике), а также основанных на использовании ЭВМ сложных справочно-информационных систем, систем автоматизации проектирования, систем для автоматизации сбора и обработки экспериментальных данных и др. относятся обычно к разделу науки, получившему название системотехники . При широком толковании предмета К. значительная часть системотехники органически входит в нее. То же положение имеет место в электронной вычислительной технике. Разумеется, К. не занимается расчетами элементов ЭВМ, конструктивным оформлением машин, технологическими проблемами и т.п. Вместе с тем подход к ЭВМ как к системе, общеструктурные вопросы, организация сложных процессов переработки информации и управление этими процессами относятся по существу к прикладной К. и составляют один из её важных разделов.

  Лит.: Винер Н., Кибернетика, пер. с англ., 2 изд., М., 1968; его же, Кибернетика и общество, пер. с англ., М., 1958; Цянь Сюэ-сэнь, Техническая кибернетика, пер. с англ., М., 1956; Эшби У. Р., Введение в кибернетику, пер. с англ., М., 1959: Глушков В. М., Введение в кибернетику, К., 1964.

  В. М. Глушков.

Рис. к ст. Кибернетика.

«Кибернетика»

«Киберне'тика», научный журнал Академии наук УССР. Издается в Киеве с 1965, выходит 6 раз в год. Публикует оригинальные статьи по математическим и прикладным проблемам кибернетики, а также обзоры новейших достижений советской и зарубежной кибернетики. Тираж (1973) около 4200 экземпляров.

Кибернетика биологическая

Киберне'тика биологи'ческая, биокибернетика, научное направление, связанное с проникновением идей, методов и технических средств кибернетики в биологию. Зарождение и развитие К. б. связаны с эволюцией представления об обратной связи в живой системе и попытками моделирования особенностей ее строения и функционирования (П. К. Анохин, Н. А. Бернштейн и др.). Эффективность математического и системного подходов к исследованию живого показали и многие работы в области общей биологии (ДЖ. Холдейн, Э. С. Бауэр, Р. Фишер, И. И. Шмальгаузен и др.). Процесс «кибернетизации» биологии осуществляется как в теоретической, так и в прикладной областях. Основная теоретическая задача К. б. — изучение общих закономерностей управления, а также хранения, переработки и передачи информации в живых системах.

  Всякий организм — это система, способная к саморазвитию и управлению как внутренними взаимосвязями между органами и функциями, так и соотношениями с факторами среды. Стремясь понять природу живого, ученые часто старались отыскать в организме то, что можно было исследовать изолированно. Цель К. б. — изучение организма с учетом основных взаимосвязей начиная с клеточного, тканевого, органного уровня и кончая организменным. Живая система характеризуется не только обменом вещества и энергии, но и обменом информации. К. б. рассматривает сложные биологические системы во взаимодействии со средой именно с точки зрения теории информации. Одним из важнейших методов К. б. является моделирование структуры и закономерностей поведения живой системы; оно включает конструирование искусственных систем, воспроизводящих определенные стороны деятельности организмов, их внутренние связи и отношения (см. Моделирование ). К. б. рассматривает живой организм как многоцелевую «иерархическую» систему управления, осуществляющую свою интегративную деятельность на основе функционального объединения отдельных подсистем, каждая из которых решает «частную» локальную задачу. Особенность организма как сложной динамической системы — единство централизованного и автономного управления. Саморегуляция, характерная для всех уровней управления живой системы, обеспечивается автономными механизмами, пока не возникают такие возмущения, которые требуют вмешательства центральных механизмов управления.

  В последнее время всё большее внимание биологов привлекают функциональные характеристики биологических систем управления, обусловленные периодическими (ритмическими, циклическими) процессами. Живые организмы с высокой точностью способны «измерять» время («биологические часы» ). Это выражается в периодических изменениях дыхания, температуры тела и др. процессов жизнедеятельности. Природа биологических ритмов ещё во многом неясна, но есть все основания полагать, что периодичность — фундаментальная характеристика функционирования биологической системы и процессов управления в ней. Процессы, происходящие на каждом из уровней живой системы, характеризуются своей специфической периодичностью, определяемой как внутренними, так и внешними факторами. А между периодической активностью отдельных уровней в нормально функционирующем организме существуют определенные фазовые сдвиги (сдвиги во времени), обусловленные специфической организацией управления на каждом из уровней. Нарушение этих нормальных фазовых сдвигов может вызвать нарушение работы всей живой системы или ее части. Это ведет к сбоям в работе системы управления и накоплению ошибок, что можно описывать как появление «шумов». Коррекция сбоев требует внутренней перенастройки системы (ее алгоритма) либо внешних управляющих воздействий за счёт включения механизмов управления более высокого уровня.

  Живые существа объединяются в системы разного порядка (популяции , биоценозы и т.д.), образуя своеобразную иерархию живых систем. Во всех этих надорганизменных системах, как и в жизни клетки, развитии организма, эволюции органического мира в целом, имеются внутренние механизмы регуляции, для изучения которых также применимы принципы и методы К. б.

  Механизмы управления определяют течение жизненных процессов не только в норме, но и в патологии (см. Кибернетика медицинская ). Клетка — сложная саморегулирующаяся система. Она обладает многими регуляторными механизмами, одним из которых являются колебания её структуры, связанные с деятельностью митохондрии и совпадающие с колебаниями окислительно-восстановительных процессов. Синтез белков в клетке управляется генетически детерминированными механизмами, связанными с процессами хранения, переработки и передачи генетической информации . Изучение жизнедеятельности организма в целом и его разных функций, а также механизмов, управляющих работой отдельных органов и систем — это та область, где К. б. оказалась наиболее результативной. В связи с этим сформировались самостоятельные направления — физиологическая кибернетика и нейрокибернетика, изучающие механизмы поддержания гомеостаза ; принципы саморегуляции функций организма и протекания в нем переходных процессов; закономерности нервной и гуморальной регуляции в их единстве и взаимодействии; принципы организации и функционирования нейронов и нервных сетей; механизмы осуществления актов поведения и др. проблемы. Изучая закономерности работы человеческого мозга, в основе которой лежит комплекс алгоритмов, т. е. правил преобразования информации, К. б. позволяет моделировать (в том числе и на ЭВМ) различные формы работы мозга, выявляя при этом новые закономерности его деятельности. Созданы, например, программы для ЭВМ, обеспечивающие возможность обучения, игры в шахматы, доказательства теорем и др. Развивается так называемое эвристическое программирование, когда исследуют и моделируют правила обработки информации в мозге при тех или иных творческих процессах.