Кибернетика

| Категория реферата: Остальные рефераты
| Теги реферата: реферат по философии, изложение по русскому
| Добавил(а) на сайт: Zykin.

Модели мира.

Благодаря кибернетике и созданию ЭВМ одним из основных способов познания, наравне с наблюдением и экспериментом, стал метод моделирования.
Применяемые модели становятся все более масштабными: от моделей функционирования предприятия и экономической отрасли до комплексных моделей управления биогеоценозами, эколого-экономических моделей рационального природоиспользования в пределах целых регионов, до глобальных моделей.

В 1972 году на основе метода «системной динамики» Дж. Форрестера были построены первые так называемые «модели мира», нацеленные на выработку сценариев развития всего человечества в его взаимоотношениях с биосферой.
Их недостатки заключались в чрезмерно высокой степени обобщения переменных, характеризующих процессы, протекающие в мире; отсутствии данных об особенностях и традициях различных культур и так далее. Однако это оказалось очень многообещающим направлением. Постепенно указанные недостатки преодолевались в процессе создания последующих глобальных моделей, которые принимали все более конструктивный характер, ориентируясь на рассмотрение вопросов улучшения существующего эколого-экономического положения на планете.

М. Месаровичем и Э. Пестелем были построены глобальные модели на основе теории иерархических систем, а В. Леонтьевым - на основе разработанного им в экономике метода «затраты-выпуска». Дальнейший прогресс в глобальном моделировании ожидается на путях построения моделей, все более адекватных реальности, сочетающих в себе глобальные, региональные и локальные моменты.

Простираясь на изучение все более сложных систем, метод моделирования становится необходимым средством, как познания, так и преобразования действительности. В настоящее время можно говорить как об одной из основных, о преобразовательной функции моделирования, выполняя которую оно вносит прямой вклад в оптимизацию сложных систем.
Преобразовательная функция моделирования способствует уточнению целей и средств реконструкции реальности. Свойственная моделированию трансляционная функция способствует синтезу знаний - задаче, имеющей первостепенное значение на современном этапе изучения мира.

Прогресс в области моделирования следует ожидать не на пути противопоставления одних типов моделей другим, а на основе их синтеза.
Универсальный характер моделирования на ЭВМ дает возможность синтеза самых разнообразных знаний, а свойственный моделированию на ЭВМ функциональный подход служит целям управления сложными системами.

Зарождение кибернетики

Существует большое количество различных определений понятия
«кибернетика», однако все они в конечном счете сводятся к тому, что кибернетика - это наука, изучающая общие закономерности строения сложных систем управления и протекания в них процессов управления. А так как любые процессы управления связаны с принятием решений на основе получаемой информации, то кибернетику часто определяют еще и как науку об общих законах получения, хранения, передачи и преобразования информации в сложных управляющих системах.
Появление кибернетики как самостоятельного научного направления относят к
1948 г., когда американский ученый, профессор математики Массачусетского технологического института Норберт Винер (1894 -1964гг.) опубликовал книгу
«Кибернетика, или управление и связь в животном и машине». В этой книге
Винер обобщил закономерности, относящиеся к системам управления различной природы - биологическим, техническим и социальным. Вопросы управления в социальных системах были более подробно рассмотрены им в книге «Кибернетика и общество», опубликованной в 1954 г.

Название «кибернетика» происходит от греческого «кюбернетес», что первоначально означало «рулевой», «кормчий», но впоследствии стало обозначать и «правитель над людьми». Так, древнегреческий философ Платон в своих сочинениях в одних случаях называет кибернетикой искусство управления кораблем или колесницей, а в других — искусство править людьми.
Примечательно, что римлянами слово «кюбернетес» было преобразовано в
«губернатор».

Известный французский ученый-физик А. М. Ампер (1775-1836 гг.) в своей работе «Опыт о философии наук, или Аналитическое изложение естественной классификации всех человеческих знаний», первая часть которой вышла в 1834 г., назвал кибернетикой науку о текущем управлении государством (народом), которая помогает правительству решать встающие перед ним конкретные задачи с учетом разнообразных обстоятельств в свете общей задачи принести стране мир и процветание.
Однако вскоре термин «кибернетика» был забыт и, как отмечалось ранее, возрожден в 1948 г. Винером в качестве названия науки об управлении техническими, биологическими и социальными системами.

Развитие кибернетики

Становление и успешное развитие любого научного направления связаны, с одной стороны, с накоплением достаточного количества знаний, на базе которых может развиваться данная наука, и, с другой — с потребностями общества в ее развитии. Поэтому не случайно, что размышления о кибернетике
Платона и Ампера не получили в свое время дальнейшего развития и были в сущности забыты. Достаточно солидная научная база для становления кибернетики создавалась лишь в течение XIX—XX веков, а технологическая база непосредственно связана с развитием электроники за период последних 50—60 лет.
Социальная потребность в развитии кибернетики на современной ступени общественного развития определяется прежде всего бурным ростом технологического уровня производства, в результате чего доля суммарных физических усилий человека и животных составляет в настоящее время менее 1
% мирового энергетического баланса. Снижение данной величины обусловлено стремительным ростом энерговооруженности работников физического труда, сопровождающимся и значительным повышением его производительности. Вместе с тем так как управление современной техникой требует все больших затрат нервной энергии, а психофизические возможности человека ограничены, то оказывается, что именно они. В значительной степени ограничивали полноценное использование достижений технического прогресса.
С другой стороны, в развитых странах доля работников умственного труда по отношению ко всем работающим приближается уже к 50%, причем дальнейшее возрастание ее является объективным законом общественного развития. А производительность умственного труда, в процессе которого до недавнего времени использовались лишь самые примитивные технические средства повышения его эффективности (арифмометры, конторские счеты, логарифмические линейки, пишущие машинки), практически оставалась на уровне прошлого века.

Если учитывать также непрерывное возрастание сложности технологических процессов, характеризующихся большим количеством разнообразных показателей, то становится ясным, что отсутствие механизации информационных процессов тормозит дальнейшее развитие научно-технического прогресса. Перечисленные факторы в совокупности и обусловили быстрое развитие кибернетики и ее технической базы - кибернетической техники.

Работы ученых

Развитие кибернетики как науки было подготовлено многочисленными работами ученых в области математики, механики, автоматического управления, вычислительной техники, физиологии высшей нервной деятельности.
Основы теории автоматического регулирования и теории устойчивости систем регулирования содержались в трудах выдающегося русского математика и механика Ивана Алексеевича Вышнеградского (1831—1895 гг.), обобщившего опыт эксплуатации и разработавшего теорию и методы расчета автоматических регуляторов паровых машин.
Общие задачи устойчивости движения, являющиеся фундаментом современной теории автоматического управления, были решены одним из крупнейших математиков своего времени Александром Михайловичем Ляпуновым (1857—1918 гг.), многочисленные труды которого сыграли огромную роль в разработке теоретических вопросов технической кибернетики.
Работы по теории колебаний, выполненные коллективом ученых под руководством известного советского физика и математика Александра
Александровича Андронова (1901—1952 гг.), послужили основой для решения впоследствии ряда нелинейных задач теории автоматического регулирования. А.
А. Андронов ввел в теорию автоматического управления понятия и методы фазового пространства, сыгравшие важную роль в решении задач оптимального управления.
Исследование процессов управления в живых организмах связывается прежде всего с именами великих русских физиологов - Ивана Михайловича Сеченова
(1829—1905 гг.) и Ивана Петровича Павлова (1849—1936 гг.). И. М. Сеченов еще во второй половине прошлого столетия заложил основы рефлекторной теории и высказал весьма смелое для своего времени положение, что мысль о машинности мозга — клад для физиолога, коренным образом противоречащее господствовавшей тогда доктрине о духовном начале человеческого мышления и психики.
Блестящие работы И. П. Павлова обогатили физиологию высшей нервной деятельности учением об условных рефлексах и формулировкой принципа обратной афферентации, являющегося аналогом принципа обратной связи в теории автоматического регулирования. Труды И. П. Павлова стали основой и отправным пунктом для ряда исследований в области кибернетики, и биологической кибернетики в частности.
Материальной базой реализации управления с использованием методов кибернетики является электронная вычислительная техника. При этом
«кибернетическая эра» вычислительной техники характеризуется появлением машин с «внутренним программированием» и «памятью», т. е. таких машин, которые в отличие от логарифмической линейки, арифмометров и простых клавишных машин могут работать автономно, без участия человека, после того как человек разработал и ввел в их память программу решения сколь угодно сложной задачи. Это позволяет машине реализовать скорости вычислений, определяемые их организацией, элементами и схемами, не ожидая подсказки
«что дальше делать» со стороны человека-оператора, не способного выполнять отдельные функции чаще одного-двух раз в секунду. Именно это и позволило достичь в настоящее время быстродействия ЭВМ, характеризующегося сотнями тысяч, миллионами, а в уникальных образцах — сотням миллионов арифметических операций в секунду.
К наиболее ранним и близким прообразам современных цифровых ЭВМ относится
«аналитическая машина» английского математика Чарльза Беббиджа (1792—1871 гг.). В первой половине XIX века он разработал проект машины для автоматического решения задач, в котором гениально предвосхитил идею современны кибернетических машин. Машина Беббиджа содержала арифметическое устройство («мельницу») и память для хранения чисел («склад»), т. е. основные элементы современных ЭВМ.
Большой вклад в развитие кибернетики и вычислительной техники сделан английским математиком Аланом Тьюрингом (1912-1954 гг.). Выдающийся специалист по теории вероятностей и математической логике, Тьюринг известен как создатель теории универсальных автоматов и абстрактной схемы автомата, принципиально пригодного для реализации любого алгоритма. Этот автомат с бесконечной памятью получил широкую известность как «машина Тьюринга» (1936 г.). После второй мировой войны Тьюринг разработал первую английскую ЭВМ, занимался вопросами программирования и обучения машин, а в последние годы жизни - математическими вопросами биологии.
Исключительное значение для развития кибернетики имели работы американского ученого (венгра по национальности) Джона фон Неймана
(1903—1957 гг.) — одного из самых выдающихся и разносторонних ученых нашего века. Он внес фундаментальный вклад в область теории множеств, функционального анализа, квантовой механики, статистической физики, математической логики теории автоматов, вычислительной техники. Благодаря ему получили развитие новые идеи в области этих научных направлений. Д. фон
Нейман в середине 40-х годов разработал первую цифровую ЭВМ в США. Он — создатель новой математической науки — теории игр, непосредственно связанной с теоретической кибернетикой. Им разработаны пути построения сколь угодно надежных систем из ненадежных элементов и доказана теорема о способности достаточно сложных автоматов к самовоспроизведению и к синтезу более сложных автоматов.
Важнейшие для кибернетики проблемы измерения количества информации разработаны американским инженером и математиком Клодом Шенноном, опубликовавшим в 1948 г. классический труд «Теория передачи электрических сигналов при наличии помех» в котором заложены основные идеи существенного раздела кибернетики — теории информации.
Ряд идей, нашедших отражение в кибернетике, связан с именем советского математика академика А. Н. Колмогорова. Первые в мире работы в области линейного программирования (1939 г.) принадлежат академику Л. В.
Канторовичу.
Необходимо отметить и труды А. А. Богданова (1873—1928 гг.) в этой области. Всем известна острая критика, которой В. И. Ленин подверг А. А.
Богданова за его путаные философские построения. Но Богданов был также автором ряда работ по политической экономии и большой монографии «Всеобщая организационная наука (тектология)». Эта работа, опубликованная впервые в
1912—1913 гг., а затем изданная в виде трехтомника в 1925—1929 гг., содержит ряд оригинальных идей, предвосхищающих многие положения современной кибернетики.

Появление в 1948 г. работы Н. Винера было представлено на Западе некоторыми журналистами как сенсация. О кибернетике, вопреки мнению самого
Винера, писали как о новой универсальной науке, якобы способной заменить философию, объясняющую процессы развития в природе и обществе. Все это наряду с недостаточной осведомленностью отечественных философов с первоисточниками из области теории кибернетики привело к необоснованному отрицанию ее в нашей стране как самостоятельной науки.

Однако уже в середине 50-х годов положение изменилось. В 1958 г. в русском переводе выходит первая книга Н. Винера, а в 1959 г.— книга
«Введение в кибернетику» английского биолога У. Р. Эшби, написанная им в
1958 г. Эта, а также другие работы Эшби, в частности его монография
«Конструкция мозга» (1952 г.) принесли ученому широкое признание в области кибернетики, и биологической кибернетики в частности.
Интенсивное развитие кибернетики в нашей стране связано с деятельностью таких крупных ученых, как академик А. И. Берг (1893—1979 гг.) — выдающийся ученый, организатор и бессменный руководитель Научного совета по кибернетике АН СССР; академик В. М. Глушков (1923—1982 гг.) — математик и автор ряда работ по кибернетике, теории конечных автоматов, теоретическим и практическим проблемам автоматизированных систем управления; академик В. А. Котельников, разработавший ряд важнейших проблем теории информации; академик С. А.
Лебедев (1902—1974 гг.), под руководством которого был создан ряд быстродействующих ЭВМ; член-корреспондент АН СССР А. А. Ляпунов (1911—1973 гг.)—талантливый математик, сделавший очень много для распространения идей кибернетики в нашей стране; академик А. А. Харкевич (1904—1965 гг.) — выдающийся ученый в области теории информации, и многих других. Большой вклад в развитие экономической кибернетики внесли академики Н. П. Федоренко и А. Г. Аганбегян. Первые работы по сельскохозяйственной кибернетике выполнены М. Е. Браславцем, Р. Г. Кравченко, И. Г. Поповым. Поэтому не случайно, что признавая конкретные достижения отдельных русских и советских ученых в области кибернетики, некоторые зарубежные исследователи по праву называют второй родиной этой науки Советский Союз.

Предмет кибернетики ее методы и цели.

Кибернетика как наука об управлении имеет очевидно объектом своего изучения управляющие системы. Для того чтобы в системе могли протекать процессы управления она должна обладать определенной степенью сложности. С другой стороны, осуществление процессов управления в системе имеет смысл только в том случае, если эта система изменяется, движется, т. е. если речь идет о динамической системе. Поэтому можно уточнить, что объектом изучения кибернетики являются сложные динамические системы. К сложным динамическим системам относятся и живые организмы (животные и растения), и социально- экономические комплексы (организованные группы людей, бригады, подразделения, пред приятия, отрасли промышленности, государства), и технические агрегаты (поточные линии, транспортные средства, системы агрегатов).
Однако, рассматривая сложные динамические системы, кибернетика не ставит перед собой задач всестороннего изучения ид функционирования. Хотя кибернетика и изучает общие закономерности управляющих систем, их конкретные физические особенности находятся вне поля ее зрения. Так, при исследовании с позиций кибернетической науки такой сложной динамической системы, как мощная электростанция, мы не сосредоточиваем внимания непосредственно на вопросе о коэффициенте ее полезного действия, габаритах генераторов, физических процессах генерирования энергии и т. д.
Рассматривая работу сложного электронного автомата, мы не интересуемся, на основе каких элементов (электромеханические реле, ламповые или транзисторные триггеры, ферритовые сердечники, полупроводниковые интегральные схемы) функционируют его арифметические и логические устройства, память и др. Нас интересует, какие логические функции выполняют эти устройства, как они участвуют в процессах управления. Изучая, наконец, с кибернетической точки зрения работу некоторого социального коллектива, мы не вникаем в биофизические и биохимические процессы, происходящие внутри организма индивидуумов, образующих этот коллектив.
Изучением всех перечисленных вопросов занимаются механика, электротехника, физика, химия, биология. Предмет кибернетики составляют только те стороны функционирования систем, которыми определяется протекание в них процессов управления, т. е. процессов сбора, обработки, хранения информации и ее использования для целей управления. Однако когда те или иные частные физико-химические процессы начинают существенно влиять на процессы управления системой, кибернетика должна включать их в сферу своего исследования, но не всестороннего, а именно с позиций их воздействия на процессы управления. Таким образом, предметом изучения кибернетики являются процессы управления в сложных динамических системах.
Всеобщим методом познания, в равной степени применимым к исследованию всех явлений природы и общественной жизни, служит материалистическая диалектика. Однако, кроме общефилософского метода, в различных областях науки применяется большое количество специальных методов.
До недавнего времени в биологических и социально-экономических науках современные математические методы применялись в весьма ограниченных масштабах. Только последние десятилетия характеризуются значительным расширением использования в этих областях теории вероятностей и математической статистики, математической логики и теории алгоритмов, теории множеств и теории графов, теории игр и исследования операций, корреляционного анализа, математического программирования и других математических методов. Теория и практика кибернетики непосредственно базируются на применении математических методов при описаний и исследовании систем и процессов управления, на построении адекватных им математических моделей и решении этих моделей на быстродействующих ЭВМ. Таким образом, одним из основных методов кибернетики является метод математического моделирования систем и процессов управления.
К основным методологическим принципам кибернетики относился применение системного и функционального подхода при описании и исследовании сложных систем. Системный подход исходя из представлений об определенной целостности системы выражается в комплексном ее изучении с позиций системного анализа, т.е. анализа проблем и объектов как совокупности взаимосвязанных элементов.
Функциональный анализ имеет своей целью выявление и изучение функциональных последствий тех или иных явлений или событий для исследуемого объекта. Соответственно функциональный подход предполагает учет результатов функционального анализа при исследовании и синтезе систем управления.
Основная цель кибернетики как науки об управлении - добиваться построения на основе изучения структур и механизмов управления таких систем, такой организации их работы, такого взаимодействия элементов внутри этих систем и такого взаимодействия с внешней средой, чтобы результаты функционирования этих систем были наилучшими, т.е. приводили бы наиболее быстро к заданной цели функционирования при минимальных затратах тех или иных ресурсов
(сырья, энергии, человеческого труда, машинного времени горючего и т. д.).
Все это можно определить кратко термином «оптимизация». Таким образом, основной целью кибернетики является оптимизация систем управления.

Место кибернетики в системе наук

Теоретическая кибернетика, подобно математике, является по существу абстрактной наукой. Ее задача - разработка научного аппарата и методов исследования систем управления независимо от их конкретной природы. В теоретическую кибернетику вошли и получили дальнейшее развитие такие разделы прикладной математики, как теория информации и теория алгоритмов, теория игр, исследование операций и др. Ряд проблем теоретической кибернетики разработан уже непосредственно в недрах этого научного направления, а именно: теория логических сетей, теория автоматов, теория формальных языков и грамматик, теория преобразователей информации и т. д.
Теоретическая кибернетика включает также общеметодологические и философские проблемы этой науки.
В зависимости от типа систем управления, которые изучаются прикладной кибернетикой, последнюю подразделяют на техническую, биологическую и социальную кибернетику.
Техническая кибернетика - наука об управлении техническими системами.
Техническую кибернетику часто и, пожалуй, неправомерно отождествляют с современной теорией автоматического регулирования и управления. Эта теория, конечно, служит важной составной частью технической кибернетики, но последняя вместе с тем включает вопросы разработки и конструирования автоматов (в том числе современных ЭВМ и роботов), а также проблемы технических средств сбора, передачи, хранения и преобразования информации, опознания образов и т. д.
Биологическая кибернетика изучает общие законы хранения, передачи и переработки информации в биологических системах. Биологическую кибернетику в свою очередь подразделяют: на медицинскую кибернетику, которая занимается главным образом моделированием заболеваний и использованием этих моделей для диагностики, прогнозирования и лечения; физиологическую кибернетику, изучающую и моделирующую функции клеток и органов в норме и патологии; нейрокибернетику, в которой моделируются процессы переработки информации в нервной системе; психологическую кибернетику, моделирующую психику на основе изучения поведения человека. Промежуточным звеном между биологической и технической кибернетикой является бионика — наука об использовании моделей биологических процессов и механизмов в качестве прототипов для совершенствования существующих и создания новых технических устройств.
Социальная кибернетика - наука, в которой используются методы и средства кибернетики в целях исследования и организации процессов управления в социальных системах. Необходимо, однако, учитывать, что социальная кибернетика, изучающая закономерности управления обществом в количественном аспекте, не может стать всеобъемлющей наукой об управлении обществом, характеризующимся в значительной мере неформализуемыми явлениями и процессами.
В связи с этим наибольшие практические успехи в современных условиях могут быть достигнуты в результате применения кибернетики в области управления экономикой, производственной деятельностью как важнейшими основами развития общества. Среди социальных подсистем именно экономика характеризуется наиболее развитой системой количественных показателей и соотношений. Сферой экономической кибернетики являются проблемы оптимизации управления народным хозяйством в целом, его отдельными отраслями, экономическими районами, промышленными комплексами, предприятиями и т. д.
В качестве основного метода экономической кибернетики используется экономико-математическое моделирование, позволяющее представить динамику развития производственно-экономических систем разрабатывать меры по улучшению их структуры и методы экономического прогнозирования и управления. Основным направлением и одной из важнейших целей экономической кибернетики в настоящее время стала разработка теории построения и функционирования автоматизированных систем управления (АСУ). Необходимость создания АСУ обусловливается высокими темпами роста производства, углублением его специализации, расширением кооперирования предприятии, существенным увеличением числа межхозяйственных связей и их усложнением. В ходе развития этих процессов происходит снижение эффективности традиционных методов управления производством, возникает настоятельная необходимость привлечения на помощь руководителю кибернетической техники, т. е. создания систем управления «человек — машина» которые нашли реальное воплощение в виде АСУ. Особенности сельскохозяйственного производства (территориальная рассредоточенность, большая длительность производственных циклов, сильное влияние случайных факторов и др.) повышают значение АСУ в управлении им.

Кибернетика - обобщающая наука, исследующая биологические, технические и социальные системы. Однако предметом ее исследования служат не все вопросы структуры и поведения этих систем, а только те из них, которые связаны с процессами управления. Следовательно, являясь междисциплинарной наукой, кибернетика не претендует на роль наддисциплинарной науки. Если, например, философия оперирует такими универсальными категориями, как материя, время, пространство, то кибернетика имеет дело непосредственно лишь с категорией информации, являющейся свойством особым образом организованной материи.
Кибернетика охватывает все науки, но не полностью, а лишь в той их части, которая относится к сфере процессов управления, связанных с этими науками и соответственно с изучаемыми ими системами. Философия же, объясняя эти закономерности, общие для всех наук, рассматривает наряду с ними и кибернетику как сферу действия общефилософских законов диалектического материализма.
Каковы же основные философские проблемы, возникшие в связи с появлением и развитием кибернетики как нового научного направления? Это прежде всего вопрос о природе и свойствах информации как основной категории кибернетики, вопросы диалектики структуры и развития сложных систем, их иерархии, зависимости их свойств от количества элементов, взаимодействия с внешне средой. Ряд методологических и философских вопросов возникает в связи с проблемами моделирования—о сущности, типах и свойствах материальных и идеальных моделей, их адекватности и границах применения. С задачами бионического моделирования и созданием универсальных кибернетических автоматов, роботов и искусственного интеллекта связана проблема о предельных возможностях таких систем и о сравнении возможностей переработки информации кибернетическими машинами и человеком. Создание автоматизированных человеко-машинных систем управления ставит философские проблемы о роли человека в этих системах и о характере своеобразного симбиоза человека и машины.

Заключение.

Подводя итог, поставим вопрос: к каким выводам, относящимся к информатике- кибернетике будущего и ее влиянию на нашу жизнь, он нас подводит? Как кажется, эти выводы можно сформулировать в следующих пяти пунктах.
Первое. Кибернетика, а потом синтетическая информатика-кибернетика прошла путь становления и развития, глубоко отличный от путей «обычных»,
«классических» наук. Ее идеи, формальный аппарат и технические решения вызревали и развивались в рамках разных научных дисциплин, в каждой по- особому; на определенных этапах динамики научного знания между ними перекидывались мосты, приводившие к концептуально-методологическим синтезам. Идеи управления и информации - как и весь связанный с ними арсенал понятий и методов — были подняты до уровня общенаучных представлений.

Кибернетика явилась первым комплексным научным направлением, общность которого столь велика, что приближает его к философскому видению мира.
Неудивительно, что вслед за ней «двинулся» системный подход, глобальное моделирование, синергетика и некоторые другие столь же широкие интеллектуальные и технологические концепции. Конечно, информационно- кибернетический подход не подменяет ни методологию, ни гносеологию.
Но он очень важен для более глубокой разработки ряда существенных аспектов философского мышления.
Я думаю, что интегративно-синтетическая и генерализующе-обобщающая функция кибернетики-информатики будет возрастать — по мере того, как будут множиться успехи в учете человеческого фактора, выступающего и как важнейшая компонента сложных систем, и как объект исследования. И здесь мы подходим к нашему следующему выводу.
Второе. ...Человек! Как много... и вместе с тем как досадно мало мы знаем о самих себе. Какие тайны, относящиеся к процессам управления, переработки информации, приобретения и использования знаний, какие глубинные механизмы, ответственные за человеческие чувства, переживания, волеизъявления, таятся в каждом из пас! Головной мозг, сложнейшая система нейродинамики, тончайшие процессы физиологической регуляции, загадки интуиции и лабиринты логики мысли, бездны нашего Я, в которые мы далеко не всегда можем (или смеем!) хоть как-то заглянуть, драма симпатий-антипатий в человеческих коллективах, великие чувства любви и долга, наши ценности и наши предрассудки, предпочтения и решения — всего неизведанного и не перечислить! Но ведь, это, с определенных позиций, «подведомственно» кибернетике и информатике — не им одним, конечно, и не им в первую очередь, но ведь — и не в последнюю тоже. Информатика-кибернетика грядущего, освоив могучие средства физики и химии — да, наверняка, и биологии — внесет свой, только для нее возможный, вклад в то, что все чаще называют теперь философской антропологией.