Законы и закономерности развития систем. Книга 4

© Владимир Петров, 2024

ISBN 978-5-0051-6373-8 (т. 4)

ISBN 978-5-0051-5728-7

Создано в интеллектуальной издательской системе Ridero

Петров В.

Законы и закономерности развития систем. ТРИЗ. Книга 4. Законы эволюции систем. Часть 2. Закономерность изменения степени управляемости и динамичности. Прогнозирование. Тель-Авив, 2020.

Впервые монография была издана в 2013 году¹. Позже была издана книга «Законы развития систем»². Данное издание переработанное и дополненное.

Это четвертая книга из монографии законы и закономерности развития систем. Практически – это вторая часть книги 3. Книга включает закономерность изменения степени управляемости и динамичности, а также прогнозирование развития систем.

Монография содержит 4 книги. Это единственное самое полное изложение законов и закономерностей развития систем. С такой подробностью законы и закономерности развития систем еще не были изложены ни в одной книге. Монография также содержит методику прогнозирования – это основа эффективной методики получения перспективных идей, прогноза развития систем и обхода конкурирующих патентов, которая имеет ощутимые преимущества перед существующими подходами.

Монография предназначена для широкого круга читателей, интересующихся или занимающихся инновациями. В первую очередь она предназначена научным работникам, инженерам и изобретателям, решающим творческие задачи. Она может быть полезна преподавателям университетов, аспирантам и студентам, изучающим теорию решения изобретательских задач (ТРИЗ), инженерное творчество, системный подход и инновационный процесс, а также руководителям предприятий и бизнесменам.

Особый интерес книга может представлять для патентных поверенных.

Глава 22. Закономерность изменения степени управляемости и динамичности

…динамизация – универсальный закон, определяющий направление развития всех технических систем, даже таких, которые по самой своей природе, казалось бы, должны оставаться жесткими.

Г. С. Альтшуллер³

22.1. Общие понятия

Закономерность изменения степени управляемости и динамичности является основной из закономерностей эволюции систем (рис. 22.1

Рис. 22.1. Структура закономерностей эволюции систем

Эта закономерность содержит две тенденции: увеличения и уменьшения управляемости и динамичности (рис. 22.2).

Основная из этих тенденций – это увеличение управляемости и динамичности. Вторая тенденция – вспомогательная. Особенности их применения будут изложены ниже.

Рис. 22.2. Закономерность изменения степени управляемости и динамичности систем

Эта закономерность имеет подзакономерности – закономерность изменения степени вепольности и закономерность изменения управляемости веществом, энергией и информацией (рис. 22.3).

Рис. 22.3. Закономерность изменения управляемости и динамичности

Как уже говорилось, эта закономерность содержит две тенденции: увеличения и уменьшения управляемости и динамичности.

Основная из этих тенденций – это увеличение управляемости и динамичности. Вторая тенденция – вспомогательная. Особенности их применения будут изложены ниже.

Увеличение управляемости и динамичности – две взаимосвязанные тенденции, позволяющие увеличить степень идеальности системы.

• Более идеальная система должна быть более управляемой и более динамичной.

• Более управляемая система должна быть более динамичной.

• Динамичная система может приспосабливаться к внешним и внутренним изменениям, меняя свои параметры, структуру и функции:

– в пространстве;

– во времени;

– по условию.

Закономерность увеличения степени управляемости и динамичности заключается в том, что любая система в своем развитии стремится стать более управляемой и боле динамичной, т. е. система должна повышать свою степень управляемости и динамичности.

22.2. Закономерность увеличения степени управляемости

22.2.1. Общая тенденция

Развитие системы идет в направлении увеличения степени управляемости.

Система может быть управляемой тогда и только тогда, когда она содержит в себе элементы способные воспринимать управляющие сигналы, преобразовывать их в управляющие воздействия и адекватно воспринимать информацию о внутренних изменениях в системе и внешних воздействиях на нее. Это свойство часто называют отзывчивостью.

Общая тенденция увеличения степени управляемости (рис. 22.4) – переход:

– от неуправляемой к управляемой системе;

– неавтоматического (ручного) управления к автоматическому;

– проводного управления к беспроводному;

– непосредственного управления к дистанционному;

– от центрального управления к распределенному и самоорганизующемуся управлению (сетевому управлению).

Рис. 22.4. Общая тенденция увеличения степени управляемости

22.2.2. Неуправляемая система

Пример 22.1. Зонт

Считается, что первые зонты появились более 1 тыс. лет до нашей эры в Китае, Индии или Египте. Они защищали от солнца. Их использовали только фараоны, императоры или знать. Первые модели были сделаны из перьев или листьев лотоса, прикрепленных к палке. Далее раму делали из тростника или сандалового дерева и покрывали кожей, тканями или шелком. Более простые зонты делали из плотной бумаги. Такие зонты были 1,5 метра высотой и весили 2 кг. Они не складывались, т. е. были неуправляемые. Первые зонты имели один недостаток – они не были складными, т. е. имели только одно устойчивое состояние – открытое. Соответственно, это была неуправляемая система – независимо от наличия дождя или прямых солнечных лучей зонтик сохранял свои внушительные размеры.

Далее зонты слали складываться, но имели длинную ручку – это переход к управляемым зонтам. Далее степень управляемости зонтом увеличивалась.

Зонты стали использоваться и для защиты от дождя. Появился зонт-трость.

В 1928 году Ханс Хаупт изобрел карманный зонт.

В 1969 году БрэдФиллипс (Bradford E Phillips) владелец компании Totes Incorporated из Лавленда, штат Огайо, получил патент на свой «рабочий складной зонт».

Это был следующий шаг в увеличении управляемости зонтом – он автоматически раскладывался.

Рис. 22.5. Увеличение степени управляемости зонтом – переход от неуправляемого к управляемому зонту.

Пример 22.2. Фотоаппарат

Первые фотоаппараты имели ручное управление. С появлением электроники некоторые операции были автоматизированы. Полный переход к автоматизированному управлению произошел с появлением цифровых камер. Сегодня цифровая камера имеется в любом смартфоне или планшете.

Это пример перехода от неавтоматического к автоматическому управлению.

Рис. 22.6. Увеличение степени управляемости фотоаппаратом – переход от неавтоматического к автоматическому управляемому фотоаппаратом

Пример 22.3. Телевизор

Сначала телевизором управляли с помощью ручек, которые находились непосредственно на телевизоре.

На следующем этапе сделали выносной пульт управления, соединенный кабелем с телевизором.

Далее стали использовать беспроводной пульт управления.

Это пример перехода от проводного к беспроводному управлению.

Управление телевизором с помощью ручек или кнопок к управлению с помощью пульта – это переход от непосредственного к дистанционному вправлению.

Пример 22.4. Распределенное управление

В природе имеется много примеров распределенного, самоорганизующегося управления.

Стаи птиц перемещаются в воздухе образую очень красивые фигуры (рис. 22.7). Подобную картину можно наблюдать у косяков рыб (рис. 22.8). Тысячи птиц или рыб движутся и никогда не сталкиваются друг с другом.

Рис. 22.7. Стаи птиц

Рис.22.8 Косяки рыб

Это же наблюдается со стадами животных (рис. 22.9).

Рис. 22.9. Стадо животных

Толка людей тоже подчиняется этой закономерности.

Это примеры сетевого управления.

В технических системах в основном использовалось центральное управление.

Пример 22.5. Сетевое управление

На автомобильной выставке в Токио в 2003 году была показана концепция автомобиля Toyota Personal Mobility – Toyota PM (рис. 22.10).

Предусматривалось, что к 2010 году будут иметь сетевое управление (рис. 22.11). Однако к этому времени стали развиваться более прогрессивные технологии. Теперь имеются проекты сетевого управления транспортом с помощью 5 G технологии (рис. 22.12).

Рис. 22.11. Сетевое управление автомобилями Toyota PM

Рис. 22. 12. Управление транспортом с помощью 5 G технологии

Уже создано сетевое управление мини-спутниками (рис. 22.13).

Рис. 22.13. Сетевое управление мини-спутниками

Это были примеры перехода от центрального к распределенному, самоорганизующееся управления – сетевому управлению.

Закономерность увеличения степени управляемости также называют закономерностью вытеснения человека из системы, так как увеличение управляемости системы уменьшает степень участия человека в работе системы.

Раньше мы рассматривали следствия этой закономерности при рассмотрении степеней идеализации:

· система появляется в нужный момент в нужном месте, по необходимому условию;

· система все делает сама – самоисполнение (рис. 22.14):

– механизация;

– автоматизация;

– кибернетизация (интеллектуализация).

Рис. 22.14.Уменьшение участия человека в работе системы

Тенденцию самоисполнения еще называют уменьшение участия человека в работе системы.

Сначала человека заменяют на уровне рабочего органа, затем на уровне источника и преобразователя вещества, энергии и информации, далее на уровне связей и наконец, на уровне системы управления, к которым относятся автоматизация и кибернетизация (рис. 22.15).

Рис. 22.15. Вытеснение человека из системы

Пример 22.6. Обработка земли

Сначала первобытный человек копал землю ногтями, затем взял заостренный камень – это замена человека в виде рабочего органа. Ногти заменили камнем.

В дальнейшем камень привязали к палке. Замена на уровне связей (трансмиссии). Инструмент копания усовершенствовался.

Далее человек стал использовать животных как источник и преобразователь энергии. Источник и преобразователь энергии совершенствовался – стали использовать трактор. Управление трактором выполнял человек.

Имеются попытки создать автоматизированный трактор. Он передвигается по программе и использует GPS. Это период автоматизации. Замена человека на уровне системы управления. Программу пишет и вводит в машину человек.

Следующим этапом – программа создается и изменяется программой. Трактор будет самостоятельно знать, когда и что необходимо сеять, и собирать плоды. Все процессы будут происходить без участия человека. Это этап кибернетизации (интеллектуализации).

Рис. 22.16. Схема закономерности уменьшения участия человека в работе системы

22.2.3. Управляемая система

Автоматическое управление⁴ в технике – совокупность действий, направленных на поддержание или улучшение функционирования управляемого объекта без непосредственного участия человека в соответствии с заданной целью управления.

Цель управления – это изменение выходной величины управляемого объекта.

Тенденция перехода от неуправляемой к управляемой системе показана на рис. 22.17. Она представляет собой:

Переход от неуправляемой системы к управлению по разомкнутому контуру, затем к переходу к системе с обратной связью, к адаптивной (самонастраивающейся) системе, к самообучаемой и самоорганизующейся системе и, наконец, к саморазвивающейся и самовоспроизводящей системе.

Рис. 22.17.Переход от неуправляемой системы к управляемой

Управление по разомкнутому контуру осуществляется без знаний о текущем состоянии об управляемом объекте. При таком управлении чаще всего управление ведется по жесткой программе, без анализа каких-либо факторов в процессе работы, либо измеряют и компенсируют главные из возмущений.

Для этого вида управления характерно отсутствие обратной связи, с помощью которой можно получить информацию о том, что происходит в объекте управления.

Структурная схема системы управления по разомкнутому контуру показана на рис. 22.18. Устройство управления воздействует на объект управления по программе, находящейся в задающем устройстве. На объект управления могут воздействовать возмущения. Некоторые системы по разомкнутому циклу измеряют главные из возмущений и компенсируются.

Рис. 22.18.Система управления по разомкнутому контуру

Этот вид управления достаточно примитивен, но часто исполнительные устройства просты, надежны и дешевы. По такому принципу работают примитивные автоматы и конвейерные линии.

Условия предпочтения управления по разомкнутому контуру управлению по замкнутому контуру:

– не нужны высокоточные операции;

– система может работать удовлетворительно без гарантии изменений, которые происходят в объекте управления.

Приведем примеры систем, работающих по разомкнутому циклу.

Пример 22.7. Стиральная машина

Переключение команд в стиральной машине осуществляется по определенной программе.

Пример 22.8. Сильфон

В сильфоне (рис. 22.19), заполненном жидкостью, входным сигналом является теплота. Жидкость и окружающая ее оболочка вместе с сильфоном представляют собой датчик и усилитель.

Выход системы – это стержень или подвижный рычаг.

Существенным для этой системы является довольно высокие значения движущей силы и длинный ход, который можно получить на выходе: обычный показатель – от полу килограмма до нескольких килограммов в зависимости от размера сильфона. А ход может изменяться в диапазоне от миллиметров до нескольких сантиметров. По сути, это практичный вариант исполнительного устройства с прямым линейным приводом без двигателей или электроэнергии.

Сравнивая схему управления и устройство системы, наглядно видно, что сильфон является физическим представлением системы управления по разомкнутому контуру.

Рис. 22.19.Сильфон

Пример 22.9. Система прижатия полупроводниковой пластины

Для прижатия полупроводниковой пластины во время обработки используют сильфон (рис. 22.20). Он растягивается и сжимается по мере изменения давления, находясь в одном из двух состояний – сжатом или растянутом. Обработка пластины ведется в вакууме, сильфон растягивается, выдвигая зажим, который прижимает пластину. Когда камера открывается, в ней оказывается атмосферное давление, сильфон сжимается, отодвигая зажим и высвобождая пластину.

Это система работает по разомкнутому контуру. В ней нет обратной связи, чтобы удостовериться, что зажим был приведен в действие. Исключена необходимость размещения внутри камеры датчиков, приводов и устройства вывода из нее подводов. Система проста и надежна.

Рис. 22.20.Система прижатия полупроводниковой пластины

Вид систем, где предпочтительно использовать управление по разомкнутому контуру:

– чаще всего механические системы;

– системы, допускающие их корректировку оператором для компенсации ошибок;

– системы, предназначенные для работы продолжительное время с минимальным вниманием оператора;

– системы, не требующие повторной калибровки;

– системы, простые по функциям и в конструкции системы, в которых отдельные компоненты выполняют многочисленные задачи;

– системы, непрерывно работающие даже без необходимости;

– системы, в которых стоимость важнее точности.

Система с обратной связью представляет собой систему, работающую по замкнутому контуру. В такой системе осуществляется регулирование по отклонению, а цепь прохождения сигналов образует замкнутый контур, включающий объект управления и управляющее устройство.

Пример 22.10. Водопроводный кран

При мытье рук сначала включают кран, а потом используют мыло. Во время мытья расходуется много лишней воды. Как сократить расходы?

Существуют системы, выдающие определенную порцию воды, – это управление по разомкнутому циклу.

Выпускается водопроводный кран, в нижней части которого имеются излучатель и приемник инфракрасного излучения. При поднесении рук под кран включается вода

(рис. 22.21). Когда руки убираются из-под крана – вода выключается. Такой кран сберегает много воды и окупается в течение шести месяцев⁵. Это пример системы с обратной связью.

Рис. 22.21.Автоматизированный водопроводный кран

Структурная схема системы управления с обратной связью показана на рис. 22.22. Устройство управления воздействует на объект управления посредством сигнала (управляющего воздействия) в соответствии с ошибкой управления, которая вырабатывается в результате сравнения сигнала обратной связи с задающим воздействием. На объект управления могут воздействовать возмущения.

Рис. 22.22. Система управления с обратной связью, где крестик в кружочке – сумматор

Обратная связь – это процесс, приводящий к тому, что результат функционирования какой-либо системы влияет на параметры, от которых зависит функционирование этой системы. На вход системы подается сигнал, являющийся функцией выходного сигнала. Часто это делается преднамеренно, чтобы повлиять на динамику функционирования системы.

Различают положительную и отрицательную обратную связь.

Отрицательная обратная связь – это тип обратной связи, при которой входной сигнал системы изменяет таким образом, чтобы противодействовать изменению выходного сигнала. Отрицательная обратная связь компенсирует отклонения управляемой величины от желаемых значений вне зависимости от причин, вызвавших эти отклонения. Таким образом, на вход системы подается инвертируемый выходной сигнал, сигналы вычитаются, уменьшая ошибку управления.

Отрицательная обратная связь делает систему более устойчивой к случайному изменению параметров.

На рис. 22.23 затемненная часть сумматора обозначает, что он является инвертором (сигнал вычитается).

Рис. 22.23.Система управления с отрицательной обратной связью

Примером отрицательной обратной связи является любая система автоматического управления и регулирования, следящая система.

Пример 22.11. Инвертор

Простейший пример отрицательной обратной связи – это инвертор или инвертирующий усилитель (рис. 22.24). Он выполнен на операционном усилителе (ОУ). Обратная связь подается через сопротивление R3 на инвертирующий вход (он обозначается кружочком), при этом фаза выходного сигнала сдвигается относительно входного на 180º, поэтому обратная связь отрицательная.

Рис. 22.24. Схема инвертора (инвертирующего усилителя):

ОУ – операционный усилитель, R1, R2, R3 – сопротивления

Пример 22.12. Автопилот

Автопилот предназначен для автоматического управления самолетом в пространстве. Он содержит практически идентичные каналы управления по направлению (курсу) в горизонтальной плоскости, по крену (повороту вокруг продольной оси), тангажу (движение в вертикальной плоскости – повороты с носа на корму) и высоте. Рассмотрим канал управления по курсу.

Устройство канала управления самолетом по курсу изображено на рис. 22.25а.

Схема системы управления представлена на рис. 22.25б.

Объектом управления является корпус самолета (1). Сигнал о текущем направлении самолета получают с датчика направления. Обычно для этого используют гироскоп (2), который сохраняет неизменное положение в пространстве. Сигнал разности между текущим положением самолета и показаниями гироскопа подается на суммирующее устройство (3), где происходит сравнение данного сигнала с заданным направлением, соответствующим режиму полета. Разница между этими сигналами (рассогласование) усиливается (4) и поступает на исполнительное устройство (5) (двигатель), которое поворачивает руль направления (6), а он разворачивает самолет.

Рис. 22.25. Система управления самолетом по курсу

Пример 22.13. Терморегуляция

Повышение (или понижение) температуры тела человека регистрируется терморецепторами в коже и гипоталамусе, вызывая в мозгу сигнал отрицательной обратной связи, вызывающий понижение (или повышение) температуры.

Эффективность управления повышается, если управление осуществляется не только по управляемой величине, но и по ее производным и интегралу.

Производная позволяет раньше реагировать на изменение управляемой величины, а интеграл позволяет учесть предыдущие изменения.

Положительная обратная связь – это тип обратной связи, при которой изменение выходного сигнала системы усиливается за счет складывания с входным сигналом, способствуя дальнейшему отклонению выходного сигнала от первоначального значения.

Системы с сильной положительной обратной связью неустойчивы, в них возникают незатухающие колебания (автоколебания).

Положительная обратная связь используется, например, в усилителях, генераторах, переключателях и т. п.

Пример 22.14. Генератор

Простейший пример положительной обратной связи – это генератор. На схеме (рис. 22.26) генератор выполнен на операционном усилителе (ОУ). Обратная связь подается через сопротивление R3 на положительный вход, при этом входной и выходной сигналы складываются, усиливая выходной сигнал. Поэтому обратная связь положительная.

Рис. 22.16.Схема генератора:

ОУ – операционный усилитель, R1, R2, R3 – сопротивления

Пример 22.15. Возбуждение

Реакция возбуждения нервной системы является примером положительной обратной связи. Если не срабатывает отрицательная обратная связь, то организм перевозбуждается, что может привести к болезням или летальному исходу.

Вместе с тем положительная обратная связь выводит организм из застоя – переводит его на новый уровень, например, помогает в творчестве.

Пример 22.16. Инфляционные ожидания

В качестве примера положительной обратной связи рассмотрим проблему инфляционных ожиданий. Рост инфляционных ожиданий вынуждает людей делать больше покупок, чем необходимо. Увеличение спроса приводит к росту цен и усиливает инфляцию, что в свою очередь способствует повышению инфляционных ожиданий.

Самонастраивающаяся система – это система, в которой приспособление к случайно изменяющимся условиям обеспечивается автоматическим изменением параметров настройки или путем автоматического поиска оптимальной настройки. Самонастраивающуюся систему также называют адаптивной или самоприспосабливающейся.

В самонастраивающихся системах параметры меняются в более широком диапазоне по сравнению с обычными (не самонастраивающимися) системами, в которых осуществляется первоначальная настройка (создание определенных параметров) при разработке системы. Такие параметры влияют на устойчивость и качество процессов управления. Если эти параметры остаются неизменными, а условия функционирования (характеристики управляемого объекта, возмущающие воздействия) существенно изменяются, то процесс управления может ухудшиться или даже стать неустойчивым. Ручная настройка системы часто оказывается обременительной, а иногда и невозможной. Использование в таких случаях самонастраивающейся системы технически и экономически целесообразно и даже может оказаться единственным способом надежного управления.

Самонастраивающаяся система сохраняет работоспособность даже в условиях непредвиденного изменения свойств управляемого объекта, цели управления или условий окружающей среды посредством смены алгоритмов своего функционирования или поиска оптимальных состояний.

Развитой адаптивной способностью обладают все живые организмы.

Пример 22.17. Коммутатор

Коммутаторы предназначены для подключения и отключения входных сигналов. Они широко используются в серверах, чтобы повысить производительность пропускания каждого из каналов (портов). Каждый из портов имеет определенную скорость пропускания информации, что ограничивает общую производительность ее прохождения.

Компания IBM разработала коммутатор с самонастраивающимися портами, способными автоматически выбирать наибольшую скорость пропускания информации без блокировки каналов.

Пример 22.18. «Умные» кроссовки

Компания Adidas создала кроссовки снабженными микропроцессорами, датчиками и микромотором (рис. 22.27). Кроссовок адаптируется под почву, меняя амортизационные характеристики подметки. Кроссовки сами приспосабливаются к габаритам бегуна и длине его шага, выбирают оптимальную упругость для любого покрытия – от твердого до пересеченной местности и от сухих улиц до влажного океанского берега. Вес кроссовок составляет 400 г, из которых на «электронно-мозговую» часть приходится всего 40 г. Через каждые 100 ч необходимо менять батарейку.

Рис. 22.27. «Умные» кроссовки

Самообучающаяся система – это система, алгоритм функционирования которой совершенствуется путем самообучения в процессе работы, улучшая функционирование системы.

Пример 22.19. Выявление подозрительного поведения

Ученые американского университета штата Огайо разрабатывают систему, которая сможет автоматически выявлять факты подозрительного поведения людей на улицах.

Самообучающаяся система сможет распознавать в видеопотоке странные действия людей и машин, отслеживать выбранные объекты и при необходимости информировать полицию или скорую помощь.

На протяжении нескольких месяцев она накапливает сведения о типовых маршрутах передвижения по контролируемой улице и способна, например, отличать граждан, спешащих на работу, от заблудившихся подростков.

Пример 22.20. Поисковые системы

Информацию в Интернете ищут с помощью специальных поисковых систем, например, поисковой машины Google, которая обрабатывает в месяц более 40 млрд запросов. Программа поисковой машины самостоятельно изучает запросы и впоследствии предоставляет клиентам информацию, более подходящую для каждого из них. Например, предоставляет информацию, к которой чаще всего обращаются.

Самоорганизующаяся система – это система, которая способна синтезировать модель структуры системы в зависимости от ее предназначения и окружающих ее условий. Она разрабатывает алгоритм работы системы, проектируя систему управления, и по синтезируемой модели создает саму систему из имеющихся элементов. Такая система способна перестроить структуру системы, чтобы приспособиться к внутренним или внешним изменениям.

В простейшем случае система способна изменить связи между подсистемами, а в сложнейшем случае заменять, добавлять или изменять подсистемы для создания структуры, способной наилучшим образом выполнить необходимые функции.

Основное отличие самоорганизующейся системы от самонастраивающейся системы заключается в том, что в первой в процессе приспособления преобладают качественные изменения, а во второй – количественные.

Пример 22.21. Самоорганизующийся робот

В лаборатории вычислительного синтеза Корнельского университета (США) разработали опытный образец робота (рис. 22.28), способного синтезировать свою структуру в зависимости от окружающих его условий и обстоятельств и воспроизвести себя из универсальных элементов – кубиков (рис. 22.28а).

На поверхности кубиков имеются электромагниты, с помощью которых они могут соединяться и разъединяться друг с другом; питание подводится через контакты на поверхности монтажного стола.

Каждый куб разделен пополам по диагонали на две части, которые способны вращаться относительно друг друга. При этом робот, составленный из множества кубиков, воспроизводит сам себя. Так, трехмодульный робот способен воспроизвести себя в течение одной минуты.

Процесс происходит так. Робот изгибается, ставит свой собственный куб на стол и надстраивает его новым кубом, который подают люди. При этом новый робот помогает в комплектации его собственной конструкции.

Рис. 22.28.Самоорганизующийся робот

Первоначально робот создает свою модель и по ней синтезирует систему управления, что осуществляется в результате ограниченного количества физических экспериментов (это поисковая самонастраивающаяся система).

Алгоритм работы робота позволяет ему функционально компенсировать механические повреждения в результате коррекции собственной модели.

Саморазвивающаяся система – это самообучающаяся система, способная не только накапливать знания, но и развивать себя в соответствии с поставленными целями.

Пример 22.22. Саморазвивающаяся компьютерная система

В патенте США 5 072 406 описана саморазвивающаяся компьютерная система, память которой содержит блоки инструкций, специальных знаний и базовых данных. Блок специальных знаний включают знания конкретной области и стратегию их использования. Блок базовых данных включает знания по использованию инструкций.

При поступлении входного сигнала он обрабатывается и перепроверяется по всем блокам с учетом имеющихся инструкций и базовых данных, вырабатывая выходной сигнал. При выявлении новых знаний они заносятся в блок специальных знаний. В процессе деятельности блок специальных знаний может изменять инструкции, постоянно развивая компьютерную систему.

Пример 22.23. Саморазвивающийся робот

В швейцарском университете Чалмер (Chalmers) создали робот HR-2 (рис. 22.29). Он обладает 22 степенями свободы, что позволяет ему легко перемещаться и копировать движения человека. Робот имеет объемное зрение, делая возможным координировать движения рук. Он повторяет показанные ему движения рук. Искусственный мозг обладает развитой нейронной сетью. Робот способен различать лица людей и говорить. Он самообучается и саморазвивается.

Рис. 22.29. Саморазвивающийся робот HR-2

Самовоспроизводящаяся система – это самоорганизующаяся, саморазвивающаяся система, способная создать подобную себе систему.

Основное отличие самовоспроизводящейся системы от самоорганизующейся заключается в том, что в первой используются готовые подсистемы, а во второй – их изготовляет сама система.

Самовоспроизводящиеся системы, прежде всего, характерны для живых организмов. Клетка сама себя воспроизводит. Немалую роль в этом играют стволовые клетки.

Пример 22.24. Стволовая клетка

Стволовые клетки – это особые клетки живых организмов (клетки-родоначальницы), каждая из которых способна впоследствии изменяться (дифференцироваться⁶) особым образом (т. е. получать специализацию и далее развиваться как обычная клетка). Стволовые клетки могут давать начало любым клеткам организма: кожным, нервным, клеткам крови и т. д.

Они способны асимметрично делиться, из-за чего при делении образуется клетка, подобная материнской (самовоспроизведение), а также новая клетка, которая способна дифференцироваться.

Иерархия стволовых клеток показана на рис. 22.30.

Рис. 22.30. Иерархия стволовых клеток

Пример 22.25. Самовоспроизводящаяся машина

Доктор Adrian Bowyer из университета Ванны в Великобритании разработал машину RedRap (Replicating Rapid-prototyper), которая 29 мая 2008 г. в 14:00 воспроизвела свою копию (рис. 22.31). Пластмассовые детали для этой машины изготовлялись на 3D-принтере, встроенном в машину.

Рис. 22.31. Самовоспроизводящаяся машина (слева) и ее копия (справа)