Самонастраивающаяся система
Можно воспользоваться также системой «поощрения», увеличивая вероятность тех смещений ручек, которые привели к улучшению качества работы системы, т. е. к уменьшению критерия близости. В обоих случаях система будет обучаться настройке и быстрее улучшать работу регулируемой системы, чем в случае без обучения.
Описанная самонастраивающаяся система, как показано, все время стремится улучшить качество своей работы. Так как это качество может быть нарушено в любой момент, то система должна быть постоянно готова к поиску такого положения ручек управления системой, при котором критерий близости к совершенству достигает минимального значения. Но так как нулевое значение этого критерия, увы, не достигается, то система «не знает», чем объяснить отличие критерия от нуля: то ли тем, что меньшего значения критерия нельзя вообще достигнуть, то ли тем, что помеха выбила систему из наилучшего состояния. Поэтому система все время пытается улучшить себя, непрерывно пробует различные варианты изменения параметров и ищет, ищет, ищет.
Самонастраивающиеся системы получают в последнее время большое распространение. Действительно, приятно и удобно, если система сама настраивается и не требует вызова наладчика.
Однако соображения удобства в данном случае играют самую малую роль. Самонастраивающиеся системы применяются там, где человек становится «узким местом» и не может обеспечить нормальную работу объектов в силу своих ограниченных возможностей. Кроме того, настройка большинства объектов редко бывает увлекательной операцией и освобождение человека от этой скучной и однообразной работы является благородной задачей.
Но во многих случаях задача настройки сложных систем типа автоматической линии является очень сложной проблемой. Нужны усилия большого коллектива специалистов, чтобы настроить объект. В этом случае процесс настройки является во многом творческим процессом. Естественно, что автоматизация такого процесса освободит большое число квалифицированных работников и даст им возможность заняться решением других, «не автоматизированных», задач.
Так, задача автоматизации настройки объекта связана с проблемой творчества и ее решение является первым шагом к автоматизации творческих процессов.
В заключение этого раздела заметим, что описанный способ автоматической настройки системы имеет предел — настраиваемая система достигает совершенства (хотя практически этого почти никогда не бывает) и поэтому не может стать лучше своего идеала.
В самое последнее время появился новый тип систем, так называемые самообучающиеся системы, которые не имеют предела улучшения и, подобно живым организмам, способны неограниченно улучшать свои свойства.
- Материалы
Поцелуй по расчету
Поэма Содди
Задача о сферах
Многомерность
Гость из четвертого измерения
Четырехмерный симплекс
Возможности нового измерения
Эксперимент Цельнера
Геометрия - это интуиция
Ущербность нашего восприятия
Объем - в плоскость
Наш плоский объемный мир
Мебиусиана
Односторонность листа Мебиуса
Топология - из листа Мебиуса
Число Бетти
Хроматический номер
Справа, где сердце
Бутылка Клейна
Мебиус и микромир
Левый и Правый Мебиусы
Эксперимент By Цзянь-сюн
Двухкомпонентная теория нейтрино
Зеркальные двойники
Роль формы
Вселенная искривляется
Тензорный анализ
Теория Вселенной Эйнштейна
Пульс Вселенной
Великолепная пятерка
О божественной пропорции
«Начала» Евклида
Доказательство Эйлера
Символы Шлефли
Гамильтонова линия
Изопиранная задача
Интуиция царицы Дидоны
Как управляется мир
Серьезные игры
Искусство орнамента
Федоровские группы
Игры Эсхера
Симметрии Эсхера
Нефедоровская кристаллография
Мировая гармония
Удавшаяся провокация
«Колючий» ёж Кеплера
Фигура Петри
Теория многогранников
Правильные и почти правильные тела
Песок расширяется!
Кубическая плотная упаковка
Плотность упаковки
Дома на песке
Тайные связи
Музыка сфер
Подкупающая простота
Модели Дончияна
Полезные политопы
Организация пространства
Радость видеть и понимать
Теории Земли
Бейсбольный мяч планеты
Катенаны
Вечный Геометр
Цепь причин и следствий
Счастливый случай
Метод Монте-Карло
Вероятностные методы
Бросаем песчинку
Сходство схем
Задачи распространения тепла
Случайные траектории
Возможности равны
Случай в игре
Игры с таблицей
Новые осложнения
Хуже-лучше
Расшифровка кодов
Роль элемента случайности
Обучение и случайность
Обучение автоматов
«Школьная» схема обучения
Обучение — самообучение
Шаблон поведения
Уметь пользоваться памятью
Опыты И. П. Павлова
Условный рефлекс
Связь между нейронами
Носитель памяти
Механизм образования условного рефлекса
Механизм «вспоминания»
Структура нервной сети
Простой эксперимент
Проблема опознания
Что такое опознание
Зрительные образы
Персептрон
Различаемые образы
Что умеет персептрон
Свойства персептрона
Залог опознания образов
Роль случайности в эволюции
К чему приводят мутации
Естественный отбор
«Безжалостность» законов природы
Приспособление вида
Схема гомеостата
Идея Эшби
Усилитель отбора
Усилитель мыслительных способностей
Схема искусственного отбора
Самонастраивающиеся системы и случайность
Непохожесть систем
Критерий близости к совершенству
Самонастраивающиеся системы
Наладчик сложных систем
Метод компенсации
Как настроить
Устройство автомата
Держим точный размер
Анализ станка-автомата
Обратное воздействие
Способ Гаусса — Зейделя
Анализ настроек
Метод градиента
Метод случайной настройки
Метод случайного поиска
Программа случайного поиска
Схема случайного поиска
Самонастраивающаяся система
Источник неограниченных возможностей