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

О СТРУКТУРЕ «ДУМАЮЩЕЙ МАШИНЫ» Б У Д У Щ Е Г О К Л А С С И Ф И К А Ц И Я СТРУКТУР СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ СЛОЖНЫМИ ПРОЦЕССАМИ Бурный прогресс техники приносит все новые науч­ ные достижения, далеко опережающие все самые сме­ лые предсказания. Почти в каждом номере научно-тех­ нических журналов мы находим описания и исследова­ ния новых автоматических систем управления. Здесь и системы оптимизации, экстремальные системы, само­ улучшающиеся системы и, наконец, обучающиеся систе­ мы с такими загадочными названиями, как «пандемо­ ниум», «перцептрон» и т. д. Терминология еще не вполне установилась, но нуж­ но помнить, что самоорганизация и приспособление означают не только автоматическое изменение таких параметров, как усиление или постоянные времени, но также изменение уставок, программы, нелинейностей, алгоритмов действия, формы и частоты импульсов, ве­ роятностных зависимостей, области действия системы и т. п. Очень часто остается вне поля зрения то, что самоприспособление более эффективно для экстремаль­ ных систем, чем для обычных систем регулирования, и — более того — почти невозможно построить хоро­ шую обучающуюся систему без самообучения, осуще­ ствляемого при помощи положительных обратных свя­ зей или статистического поиска. Возникают вопросы: что нужно знать, чтобы не рас­ теряться в этом бурном потоке новой информации? Чего можно ожидать от одного предложения, и чего от дру­ гого? Каковы предельные, принципиальные возможности каждой из предлагаемых систем? Современная теория автоматического регулирова­ ния дает единственно возможный ответ: кибернетиче­ ские системы (в том числе оптимальные, экстремаль­ ные, самоулучшающиеся, самоприспосабливающиеся и обучающиеся) следует классифицировать, как все си­ стемы управления, по принципу их построения. Знакомясь с новой системой или сравнивая между собой две уже известные системы, прежде всего следует выяснить принципиальную структурную схему: являет282