Предпосылки появления и динамика эволюции кибернетики

Введение
Слово «кибернетика» было придумано математиком из Массачусетского технологического института Норбертом Винером летом 1947 года для обозначения новой теории коммуникации и контроля у животных и машин, которую он помог создать и развить . Слово было образовано от греческого «kubernetes», то есть «рулевой», или «управляющий корабля» – именно в таком значении его впервые использовал Платон в своих «Диалогах» . В 1843 году это слово было также использовано французским физиком и математиком Андре Мари Ампером, который применил его в работе «Очерки по философии наук» для определения «науки об управлении обществом». Но затем этот термин не получил распространения и пребывал в забвении, по существу, более сотни лет, до появления первых работ Винера.
Кибернетика как наука подразумевает изучение таких понятий, как управление и коммуникация в живых организмах, машинах и организациях, включая самоорганизацию. Она фокусирует внимание на том, как сложные системы (цифровые, механические или биологические) обрабатывают информацию, реагируют на нее и регулируют свое состояние, для того чтобы лучше выполнять свои функции. Анализируя механизмы обратной связи, через которые проявляются изменения в системах, кибернетика пытается найти способы технологического управления этими системами и развить способность синтезировать искусственные системы с аналогичными возможностями. Помимо общенаучного, кибернетика получила также философско-социальное осмысление.
Основными понятиями кибернетики можно считать отрицательную обратную связь и информацию. Известным примером отрицательной обратной связи служит центробежный регулятор, цель которого поддерживать скорость вращения колеса парового двигателя на заданном значении для обеспечения устойчивости движения. Теория информации, в основном благодаря Клоду Э. Шеннону, дает меру неопределенности сообщения (информационную энтропию). Следует отметить и другие черты кибернетики, такие как «принцип необходимого разнообразия», введенный У. Россом Эшби. Это говорит о том, что разнообразие сложной системы требует управления, которое само обладает достаточным разнообразием. «Кибернетика второго порядка» подчеркивает роль наблюдения, которую играет кибернетическое устройство (являющееся субъектом), и делает акцент на природу биологического познания. С кибернетикой также тесно связаны другие теории. Наиболее важными из них являются: теория систем, введенная Л. фон Берталанфи, синергетика Г. Хакена и исследование диссипативных структур, продвигаемых И. Пригожиным. Идеи, предложенные Винером, касались также областей исследований в мире технических, гуманитарных наук и в симбиозе человека и машины.
Философские вопросы основных идей кибернетики связаны с ее глубоким диалектико-материалистическим содержанием, которое с течением времени нашло свое отражение в технических, биологических и социальных науках . Например, понятия информации, самоорганизации системы и соответствующие им методы исследования нашли широкое применение в биологии, способствуя становлению и развитию биофизики, молекулярной биологии, теории эволюции. Кроме того, возможности приложения методов кибернетики к другим наукам быстро сделали ее предметом философских исследований. Уже в середине XX века кибернетика находит свое признание в трудах советских ученых . К категории отечественных специалистов, внесших большой вклад в развитие кибернетики, следует отнести Колмогорова А.Н. (1903-1987), Богданова А.А. (1873-1928), Ляпунова А.А. (1911-1973), Глушкова В.М. (1923-1982), Вышнеградского И.А. (1831-1895), Поварова Г.Н. (1928-2004), Тихонова А.Н. (1906-1993).
Одним из главных популяризаторов социальных концепций кибернетики был Винер, благодаря трудам которого зародилось раннее информационное общество. На конференции в 1946 году в Нью-Йоркской академии наук он заявил, что «по сути, социальные науки – это изучение средств общения двумя людьми или, в более общем смысле, внутри общества любого рода. Объединяющей идеей различных дисциплин является само послание, а не какой-либо специальный аппарат, воздействующий на него . Идея информационного общества была основана на работах Винера, направленных на социальное воздействие новых устройств обработки информации (начиная с компьютеров). Информационное общество – это общество, фундаментально трансформированное появлением этого нового набора артефактов, которые кибернетика стала считать единой информационной технологией. Говоря точнее, Винер утверждал, что появление информационных технологий приводит общество к новому этапу промышленной революции, который характеризуется интегральной автоматизацией производства.
Словосочетание «информационное общество» в том виде, в котором оно сейчас используется, впервые появилось в социальных науках в начале 1960-х гг., однако предпосылки его создания восходят к 1940-м гг. и пику развития кибернетики. Два десятилетия, составляющих этот период, характеризовались развитием вычислительной техники и становлением информационных и технологий. Дальнейший рост вычислений сформировал общую тенденцию, сделав компьютерные системы главным инструментом социального взаимодействия и совместной работы, заложив фундамент для формирующейся интеллектуальной информационной среды. Растущая популярность концепций информационного общества и кибернетики, а также предпосылки их взаимосвязи в контексте всеобщей значимости делают актуальным настоящее исследование.
Цель реферата состоит в комплексном изучении предпосылок появления и динамики эволюции кибернетики. Для достижения цели в работе были поставлены следующие задачи:
проследить, как связаны между собой кибернетика, информация и общество;
изучить общий научный вклад в ряд направлений, составляющих основу изучаемого явления;
выявить основные философские проблемы кибернетики;
исследовать проблематику предметных областей, на сегодняшний день относящихся к кибернетике, таких как искусственный интеллект.
Для решения поставленных задач были выбраны следующие методы исследования: систематизация специальной литературы и мировых информационных ресурсов по проблеме исследования.
Кибернетика как основа информационного общества
Информация
Информация в общем смысле – это сведения, представленные в различной форме, которая может быть распознана человеком и/или специальными устройствами. С течением времени понятие информации, используемое в повседневной речи, претерпело значительные изменения. Главным образом это произошло из-за распространения технологий, связанных с коммуникацией. В середине XX в. появилась информатика – наука, отделившаяся от кибернетики, занимающаяся исследованиями способов получения, хранения, передачи и обработки информации. В промышленно развитых западных обществах информация стала чем-то необходимым, главным и незаменимым компонентом общества .
Компьютерные науки и исследования, связанные с информационными технологиями, предлагают довольно сложные определения термина «информация», а в словарях общеупотребительной лексики на любом языке можно встретить несколько значений этого слова. Отбросив определения, специфичные для узконаправленных областей, можно сделать вывод, что «информация» – это понятие, связанное с опытом, передачей знаний и опыта, данными, знаниями, обучением, коммуникациями и новостями. В некоторых случаях «информация» во многом идентична этим понятиям (например, опыт, данные, знания, интеллект), в других случаях она является их предметом (например, инструкция, обучение, общение).
Даже если такое обобщение может показаться слишком расплывчатым, чтобы понять суть «информации» в том виде, в каком она существует, триады понятий «данные», «знания» и «коммуникация» достаточно для достижения цели. Какова связь между этими понятиями? В соответствии с определением П. Друкера, отношение между ними основано на идее, что преобразование данных в информацию требует некоторого знания . Другие определения также пытаются связать информацию и коммуникацию, что может быть важным для разъяснения понятия информационного общества. Можно сказать, что коммуникация – это передача информации, происходящая в конкретном контексте. При объединении этих подходов получается довольно объемная картина, поскольку совокупность данных, информации, знаний и коммуникации сложно интерпретировать по отдельности, так как в повседневной деятельности они часто пересекаются.
М. Бакленд подводит итог концептуальным взаимосвязям во введении своей работы по информационным системам (таблица 1).
Таблица 1. Четыре составляющих информации
Сущность Информация как знание:
Знание Информация как вещь:
Данные, документы, записанные знания
Процесс Информация как процесс:
Осведомление Обработка информации:
Обработка данных, обработка документов, инженерия знаний
«Информация как знание» исключительно субъективна, она связана с конкретным человеком и приобретает смысл в конкретном контексте. Как сущность, она нематериальна, но она может передаваться и ей можно делиться с другими.
«Информация как вещь» существует подобно знанию, но она записана, следовательно, она материальна; сюда также относятся данные, то есть они являются «записанными знаниями», так как их использование требует понимания определенного контекста, то есть структуры записи этих данных, без которой они не могут быть декодированы.
«Информация как процесс» связывает «информацию как вещь» с «информацией как знанием». Тем не менее, она также может объединить «информацию как знание» (процесс размышления) и «информацию как предмет» (обработка данных).
При анализе «информации» необходимо изучить эти группы и их компоненты: знания, коммуникации, данные, обработку информации, мышление и другие концепции обработки данных.
Общество
Определение «общества», по-видимому, является гораздо более простой задачей, хотя сложно определить, что именно называть обществом и как оно может быть связано с географической единицей, нацией, языком, культурой, государством и государственностью.
Здесь снова может пригодиться словарь, и на этот раз наиболее полезным будет словарь по общественным наукам. Большой толковый социологический словарь определяет «общество» следующим образом :
Совокупность человеческих отношений;
Любая группа людей, которая увековечивает себя более или менее связанной с конкретным географическим регионом, имеет свои собственные институты и культуру; а также племена и национальные государства в современном понимании принадлежат к этой категории.
Несмотря на то что «общество» является одним из наиболее значимых и часто цитируемых терминов в социологии, второе определение является основной причиной многих трудностей и вызывает споры о его значении. В то время как современные общества могут отличаться между собой в политическом, экономическом, культурном и географическом отношении, империи и античные племена не могут быть определены таким образом. Следовательно, существуют разногласия относительно того, следует ли их вообще рассматривать как общество.
В настоящее время критерием для определения некоторой социальной группы как общества является способность ее членов взаимодействовать друг с другом: учитывается частота и масштаб этих взаимодействий. Даже в самых изолированных обществах должно существовать некоторое общение между его членами, иначе их нельзя было бы назвать обществами. Еще один критерий признания общества, помимо вышеперечисленных, заключается в том, можно ли определить его культурный и институциональный статус на протяжении всего существования.
Однако самая последняя социологическая тенденция показывает другое направление. Общество как базовая концепция больше не может быть ключом к познанию мира, поскольку изучение отдельных обществ может отвлечь внимание от взаимодействий, происходящих между обществами и за их пределами, что является отличительной чертой глобализации.
Информация и общество как одно целое
Имея представления о значении понятий «информация» и «общество» по отдельности, можно представить себе общество, в котором информация и связанные с ней явления (знания, коммуникации, данные, обработка информации, мышление и обработка данных) приобретают ключевое значение. В таком обществе все эти явления занимают центральную роль, которая определяет человеческие отношения, социальное воспроизводство поколений, пространственные связи, институты, культуру и идею национального государства. Предполагая, что для существования любого общества должна существовать череда взаимодействий (социальных взаимоотношений), информационное общество может внести серьезные изменения в эту область, позволив большому количеству людей гораздо проще и с меньшими затратами взаимодействовать друг с другом.
Кибернетика, информация и общество
С точки зрения определений, данных Винером, координация, регулирование и контроль представляют большой биологический и практический интерес. Научное издание до появления кибернетики могло носить название «Теория машин», но это означало, что оно содержат информацию о механических предметах – различных рычагах и винтах. Кибернетика тоже является «теорией машин», но касается уже не материальных вещей, а способов поведения. Она задается вопросом не «что это за вещь?», а «что она делает?» В подходе Винера информационное общество – это не сфера новых услуг сама по себе или компьютеризация экономики как процесс в целом, а полный пересмотр промышленного производства. Компьютер, как новый мозг компании, угрожает работе как менеджеров, так и рабочих. По всем этим вопросам Винер занял активную позицию, не только предупреждая общественность о будущих опасностях информационного общества, но и пытаясь обеспечить конкретные альянсы с профсоюзами и предлагая план действий.
Но вопрос о взаимосвязи между информацией и обществом не ограничивается социальным воздействием технологий в трудах Винера. Если говорить об информационном обществе, то оно возникает не только потому, что традиционное общество разрушается в результате разработки и внедрения новых машин, но, что более важно, потому, что общество предполагается рассматривать как огромное устройство обработки информации. В этом смысле общество само становится кибернетической машиной, которую можно проанализировать, используя концептуальный инструментарий дисциплины.
В конце концов, представляется интересным сравнить этот первый полномасштабный взгляд на информационное общество с дискурсами о технологических изменениях, которые появились в 1970-х годах под девизом информационного общества. Во-первых, модель Винера не разделяет идею о том, что технология может полностью определять социальные изменения извне. Во-вторых, Винер очень скептически относится к идее сведения политики к нейтральной «государственной науке»

. И в-третьих, он не верит в эффективность рынков как инструментов контроля над технологическими инновациями.
В частности, информационное общество Винера основано на гипотезе о том, что информация плохо подходит для того, чтобы быть товаром. Это предположение опирается на само определение информационной меры в кибернетике как физической величины, противоположной энтропии. Информация не может сохранять свою ценность со временем, вопреки обычным товарам.
Контраст поразителен в сравнении с современными концепциями информационного общества, которые базируются именно на расширении рынка в сфере информационных товаров. Сравнение старого и нового дискурса об информационном обществе дает точку зрения на большой разрыв между концепциями информации, компьютера и общества в 1950-х и 1980-х годах. Однако эти соображения не только внесли большой вклад в политическую и культурную историю вычислительной техники, но и сформировали основу для будущих концепций информационного общества в целом.
Эволюция кибернетики
Теория информации и коммуникации
Помимо контроля, другая фундаментальная концепция кибернетики – это коммуникация. Коммуникация тесно связана с теорией сигналов – областью, которая интересовала Винера еще до кибернетики. Винер представил свою работу в этой области в своей книге о временных рядах, в которой он использовал свои предыдущие результаты о броуновском движении и обобщенном гармоническом анализе. Проблема, которую он решает в этой работе, заключается в устранении помех, мешающих сигналу, а также в прогнозировании будущих значений этого сигнала. Как устранение, так и прогнозирование достигаются с помощью частотного фильтра, установленного по заданному критерию, – решение, которое уже было независимо получено В.А. Колмогоровым.
Интерес Винера к изучению искаженных шумом сигналов оправдывается той ролью, которую они играют в передаче данных – и, в более общем смысле, информации – от одной части кибернетической системы к другой. Клод Э. Шеннон сделал очень важный шаг вперед в этой области, считая (как это сделал Винер), что его целью должно быть изучение способности канала передавать сигнал без ухудшения шума. Значение сигнала не следует принимать во внимание – аксиома, на которой Шеннон настаивал, что на самом деле не всегда учитывали. Шеннон считал то, что он называл «количеством информации», приписываемым сообщению, представленному сигналом . Это выражение, возможно, к сожалению, не совсем удачно сформулированное в некоторых аспектах, связано с неопределенностью сообщения. Точнее, количество информации, относящейся к сообщению о том, что произошло событие с вероятностью, равно отрицательному значению двоичного логарифма от этой вероятности. Когда вероятность стремится к нулю, количество информации стремится к бесконечности. Таким образом, чем больше неопределенность, тем больше количество информации. Это означает, что единица количества информации соответствует тому обстоятельству, когда реализация и неосуществление события равновероятны. Эта единица называется битом в честь Р. Хартли, который занимался ранней работой в этой области. Для Шеннона система связи может быть представлена ​​источником информации, предоставляющей входное сообщение, которое затем преобразуется в сигнал, подходящий для передачи по каналу. Выходной сигнал является результатом добавления шума ко входному сигналу. Выходной сигнал поступает к отправителю, доставляя выходное сообщение по назначению. Для простоты рассмотрим теперь случай дискретного источника информации, генерирующего входное сообщение, состоящее из последовательности символов, которые встречаются в соответствии с определенными вероятностями. Входное сообщение кодируется во входной сигнал – последовательность других символов, которые также встречаются в соответствии с вероятностями. Этот сигнал прерывается дискретным шумом, который также является вероятностным. Шеннон показал, что, если среднее количество информации, произведенной источником, на символ и единицу времени, меньше или равно некоторому числу, происходит кодирование входного сообщения во входной сигнал так, что передача выходного сообщения реализуется со сколь угодной малой частотой ошибок сколь угодно малой.
Цепь Маркова – центральное понятие кибернетики, которое применяется к широкому кругу явлений, от естественного языка до фондового рынка – возникла в России. Применение теории коммуникации Клода Шеннона к естественному языку в значительной степени опирается и частично переосмысливает работу выдающегося русского математика Андрея Маркова-старшего, который предложил оригинальную стохастическую модель естественного языка на рубеже двадцатого века. В теории коммуникации Шеннона лингвистика, математика и инженерия создали замечательную петлю обратной связи в стиле кибернетики. В начале 1900-х годов Марков разработал статистическую теорию «цепных событий», которую он определил, как последовательности взаимозависимых случайных величин. В 1913 году, занимаясь новаторским изучением естественного языка со стохастическими методами, он использовал эту теорию для анализа чередования гласных и согласных в известной поэме Александра Пушкина «Евгений Онегин». Марков предположил, что вероятность того, что конкретное письмо будет гласным, зависит исключительно от буквы, которая непосредственно предшествует ему. В более абстрактных математических терминах он изучал свойства последовательностей («цепочек») случайных событий, в которых вероятность любого будущего события определялась текущим состоянием и не зависела от всех предыдущих событий в цепочке. Обобщенная для случая непрерывного времени, теория Маркова позднее превратилась в теорию случайных процессов (марковских процессов) или случайных блужданий. Языковые истоки изучения Маркова были быстро забыты, и марковские процессы превратились в абстрактную математическую концепцию. «Случайное блуждание» идей Маркова привело от лингвистики к математике, коммуникационной инженерии, теории информации и, в конечном итоге, вновь к лингвистике. В своей «Математической теории коммуникации» Клод Шеннон основывал понятие «источник информации», будь то живой или неодушевленный, на стохастической системе с конечным числом состояний и вероятностями переходов, которые зависели только от текущего состояния. «Чтобы превратить этот процесс Маркова в источник информации, нам нужно только предположить, что буква, то есть символ, создается для каждого перехода из одного состояния в другое», – писал Шеннон, заново изобретая первоначальную идею Маркова. Шеннон утверждал, что ряд марковских процессов будет производить простые искусственные языки, приближающиеся к естественному языку, и он проиллюстрировал эту идею серией приближений к английскому. Любопытно, что усилия Шеннона по распространению теории технической коммуникации на языкознание вернули теорию информации к одному из ее собственных корней.
Архитектура компьютеров и нейронные сети
Разные взгляды на кибернетику были отражены в личностях двух ученых, внесших основной вклад в эту науку: Винера и фон Неймана. У этих двух людей были очень разные взгляды на социальные последствия кибернетических идей: в отличие от Джона фон Неймана, чей математический аксиоматический подход отражал его стремление к военному авторитету и контролю, Винер настаивал на неопределенности систем и статистическом, вероятностном понимании их функционирования. Он подчеркивал, что любая техническая часть социальных систем должна быть разработана с целью дополнять, быть совместимой и, следовательно, поддерживать и улучшать человеческую жизнь. Слишком детерминированные системы, разграничивающие весь спектр человеческих мыслей и действий, будут склонны к нестабильности и разрушению, потому что они сузят диапазон отрицательной обратной связи. Винер хотел, чтобы достижения в области технологий приносили пользу труду, а не промышленным корпорациям. Либеральное социальное мировоззрение и пацифистские идеи Винера парадоксально сочетаются в кибернетическом дискурсе с холодным рационализмом фон Неймана и его милитаристским отношением. Таким образом, этот дискурс был пронизан напряженностью и неоднозначностью и открылся для различных интерпретаций.
Тем не менее, Винер и фон Нейман часто интересовались работой друг друга, они поддерживали «профессиональную дружбу», и у них были продуктивные рабочие отношения, которые привели, в частности, к кристаллизации, формулированию и математическому анализу различных кибернетических идей. Хотя концептуальные траектории их мышления шли в противоположных направлениях (Винер «гуманизировал» машины, а фон Нейман «рационализировал» людей), по иронии судьбы, их цели были одинаковыми. Их взгляды в конечном итоге сошлись на общем наборе человеко-машинных описаний, которые легли в основу киберпространства.
Различное использование формального логического языка – Шенноном для описания релейных цепей, Тьюрингом для определения универсальной логической машины для вычислений и МакКаллохом и Питтсом для построения модели нейронной системы – связали воедино электротехнику, вычисления и нейрофизиологию и предоставили возможность обмена моделями, инструментами и описаниями между этими областями. Описывая операции первых электронных цифровых компьютеров в аналогичных логических терминах и сравнивая их с человеческим мозгом, фон Нейман добавил еще одну важную связь с этой областью.
Фон Нейман, который нес главную ответственность за сложные математические вычисления, необходимые для Манхэттенского проекта, тесно сотрудничал с разработчиками первого электронного цифрового компьютера (ENIAC) и его преемником хранимых программ (EDVAC). Весной 1945 года Уоррен Уивер, глава Группы прикладной математики NDRC, попросил его написать отчет о текущем состоянии и будущих перспективах вычислительных машин. известном как «архитектура фон Неймана» для цифровых компьютеров. Однако фон Нейман не описал компьютер с хранимой программой в терминах электромеханических реле или вакуумных трубок, используемых в компьютерах того времени; он использовал язык идеализированных нейронов МакКаллоха и Питтса. Обнаружив, что, как формальные нейроны, так и связующие и релейные компоненты вычислительных машин работают по принципу «все или ничего» (будучи включенными или выключенными, возбужденными или неподвижными), он утверждал, что любое цифровое вычислительное устройство, естественное или искусственное, будет состоять из таких логических «элементов».
Фон Нейман концептуализировал формальные нейронные сети МакКаллоха и Питтса как общую модель вычислений, применимую как к искусственным компьютерам, так и к человеческому мозгу. В то время как Маккаллох и Питтс использовали логический формализм для описания нейрофизиологических вопросов, фон Нейман взял их нейрофизиологию для описания логического дизайна компьютеров. Логический язык служил для описания функционирования как вакуумных трубок, так и нервной деятельности человека, и благодаря этой логике компьютер и мозг стали неразрывно связанными. «Нейронная аналогия», которая первоначально служила для отделения основного логического дизайна компьютеров от реализации в конкретных инженерных компонентах, обеспечила мощную метафорическую основу для вычислений на долгие годы.
Фон Нейман радикально переосмыслил статью МакКаллоха и Питтса 1943 года. В то время как Маккаллох и Питтс просто утверждали, что формальная сеть простых элементов «все или ничего» может создавать некоторые сложные модели поведения, фон Нейман заключил, что все сложное поведение («все, что вы можете описать словами») может быть в конечном итоге сведено к вычислениям в формальной нейронной сети. Фон Нейман утверждал, что «нейроны высших животных определенно являются элементами в вышеприведенном смысле» и продолжал рассматривать живые организмы «как будто они были чисто цифровыми автоматами». Другими словами, фон Нейман переосмыслил логическую модель МакКаллока и Питтса как фундаментальное описание нейронной активности, а затем спроецировал это описание на компьютеры, предложив «нейронную модель» для вычислений.
В интерпретации фон Неймана соответствие между формальной нейронной сетью и абстрактным логическим компьютером (машиной Тьюринга), которую Маккаллох и Питтс посчитали побочным продукт своего гносеологического исследования, стало сутью всего вопроса. Фон Нейман утверждал, что основным результатом статьи Маккаллоха и Питтса было то, что «общность нейронных систем в точности совпадает с общностью логики». Связывая их работу с аналогичным результатом, полученным Тьюрингом для абстрактных вычислительных машин, фон Нейман построил цепочку прямых аналогий от реального мозга к формальной нейронной сети с логическими функциями и машине Тьюринга с компьютером, и стремился создать общую теорию, охватывающую весь этот спектр искусственных и живых компьютеров.
Кибернетика за пределами Соединенных Штатов
Кибернетика была встречена с энтузиазмом и за пределами Соединенных Штатов, хоть и с переменными результатами. Например, во Франции, где книга Винера была впервые опубликована, философы и ученые, поприветствовав ее, быстро начали обсуждать идеи Винера. Некоторые задавались вопросом, не было ли в развитии кибернетики каких-то «неправильных ассоциаций», «нечеткого смысла» и конституции «мифов». Однако амбиции кибернетики имели большую привлекательность в послевоенной Франции, и это особенно выражалось в том, что она принесла с собой престижную (и полезную в военном отношении) теорию информации, информатику и системотехнику из Соединенных Штатов. В Советском Союзе кибернетические идеи были сначала отвергнуты как «буржуазная наука», созданная для того, чтобы поставить всю науку под контроль капитализма. После смерти Сталина, однако, в конце 1950-х годов советские ученые также взялись за кибернетику. Поскольку, в конце концов, марксизм воспринимался как «научный» подход к организации общества, то, считалось, что вместе с кибернетикой он мог связать естественные, инженерные и социальные науки в единую структуру. Одним из популяризаторов кибернетики был Аксель Берг.
Дворянин, гардемарин, морской офицер, первый специалист-подводник, позже — педагог, профессор, заместитель наркома электропромышленности, заместитель председателя Совета по радиолокации при ГК обороны, академик, заместитель министра обороны СССР, адмирал-инженер, директор института, выдающийся ученый Аксель Иванович Берг, создатель Совета по кибернетике – центра организации и проведения важнейших теоретических и прикладных работ по различным направлениям кибернетики на протяжении 20 лет – был авторитетным ученым, который четко сформулировал основную задачу кибернетики, благодаря его целеустремленности и энергии сформировались работы по кибернетики и информатике в России