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

то можно построить самообучающуюся систему, в кото­ рой значения коэффициентов а, Ь и с непрерывно уточ­ няются с каждым новым замером величин Φ и μ2. Д л я . этого применяется вычислительная машина, решающая три уравнения с тремя неизвестными Φι = α + ό μ 2 21 + <:μ , 2Ι 2 22 2 Ф = а + Ъ μ 2 + ί?μ , 2 Фз = й-\~Ь μ 3 + £ μ . 2 23 2 Неизвестными являются коэффициенты а, Ь и с. Резуль­ таты вычислений усредняются, в результате чего с каж­ дым новым измерением Φ и μ уточняются вероятные значения указанных коэффициентов. 2 МЕТОД ЭВРИСТИЧЕСКОЙ ПРОГРАММЫ К методам выработки концепции относятся также так называемые эвристические методы. Метод эвристи­ ческой программы Марвина Минского для вычислитель­ ных машин заключается в том, что машина сама отыс­ кивает наилучший способ решения данного класса за­ дач. Например, если в условии геометрической задачи встречаются простые фигуры, то машина, как и человек, прежде всего пытается найти в исходных данных по­ добие треугольников, параллельность линий и т. д., с тем чтобы применить для решения наиболее простые тео­ ремы. Универсальные системы с выработкой концепций на­ ходятся в стадии быстрой разработки. М!ногие ученые (например, Отто Смит) утверждают, что именно такие обучающиеся системы призваны сыграть главную роль при создании кибернетических фабрик. Системы выраба­ тывают решение (концепцию) и поручают его выпол­ нение подчиненным автоматическим 'регуляторам. Д л я нашего изложения в а ж н о отметить, что уни­ версальные системы, как и все другие, могут быть построены в разомкнутом виде (если известны ха­ рактеристики объекта), к а к системы обратной связи по показателю качества и как комбинированные си•стемы. Hi