* Данный текст распознан в автоматическом режиме, поэтому может содержать ошибки
В практических системах самоорганизация может быть выражена более или менее полно. Можно указать последовательный ряд автоматиче ских систем, начиная от систем с явно выраженной самоорганизацией и кончая системами чисто детерми нированными, без всякой самоорганизации. В некоторых системах с весьма малой начальной организацией датчиков (например, в простейшем перцептроне) можно наблюдать самые неожиданные класси фикации входных сигналов, похожие на случайные от клонения («мутации» в биологии). Такие системы мо гут также применяться для автоматизации управления, однако целесообразность решений, предлагаемых систе мой человеку, должен оценить сам человек. Уменьшение числа датчиков упрощает систему, су жает число возможных видов классификаций, и дает возможность предсказывать их. Наконец, указав системе цель (показатель экстре мума), можно еще более сузить область самостоятель ного выбора системы и заставить ее непрерывно учиты вать заданный критерий или заданные ограничения. Например, можно заставить систему искать и сравни вать между собой только такие классификации или ре шения, при которых система в целом остается устойчи¬ вой *. При выборе степени самоорганизации следует стре миться найти целесообразные границы области, где дей ствуют случайные законы самопроизвольных движений, и области, где все, в деталях или в общих чертах, за дано человеком. В книге показано, что только некоторые автомати ческие системы могут обладать удивительным свойством самоорганизации ассоциирующих элементов, начиная с нуля информации (с бесконечной энтропии). Детерми нированные, вероятностные, статистические системы каждая в отдельности не обладают этим свойством. Кроме систем с полным перебором и сравнением всех
* М. И. Шлезингер предложил различать изображения не толь ко по статическим характеристикам, но и по эффектам, которые возникают при их передвижении. По таким эффектам легко, напри мер, отличить вертикальные линии от горизонтальных, на что простой α-перцептрон не способен. Данный метод по существу относится к общему методу повышения начальной организации (специфичности) датчиков (ж. «Автоматика», № 4, 1963). U
