* Данный текст распознан в автоматическом режиме, поэтому может содержать ошибки

Способные к самостоятельному созданию новой инфор­ мации, к самообучению, начиная принципиально с нуля. Выше мы убедились, что само по себе использова­ ние вероятностных связей не придает системе способ­ ности самопроизвольной организации (самообучения). Однако совместное использование вероятностных свя­ зей, увеличивающих вероятность перспективных ходов и уменьшающих вероятность малоудачных, и принципа статистического поиска впервые позволило нам доста­ точно ясно обнаружить системы, способные к самоор­ ганизации (самообучению) без помощи человека. Второй вывод состоит в том, то системы статистиче­ ского поиска — это системы обратной связи (они тре­ буют анализа результата каждого хода). Они могут использоваться в качестве корректора к разомкнутой линии управления. Общая теория комбинированных систем применима здесь так же, как и в других системах управления. Как и в других рассмотренных нами системах, обу­ чение может быть однократным (при стационарных свойствах объекта) либо повторяться снова, если ха­ рактеристика объекта непрерывно изменяется. Устрой­ ствами памяти, которые подлежат организации при обучении, являются в данном случае соединения сис­ темы поиска. ОБУЧАЮЩИЕСЯ СИСТЕМЫ Б И О Л О Г И Ч Е С К О Г О ТИПА Обучающиеся системы движения (с выработкой с поиском наилучшей цепи концепции). Рассмотренные выше системы образуются из одной элементарной си­ стемы или из ряда их, в котором каждая последующая должна поддерживать на наивысшем уровне какой-либо один показатель предшествующей системы. Живой же организм одновременно решает несколько задач. В связи с этим сформулируем шестое свойство обучающихся си­ стем — свойство универсальности. . Свойство 6. Система в разное время и при разных обстоятельствах стремится самоулучшиться (обучить­ ся), исходя из цели улучшения не одного показателя, 138