о процесу управління: дані - це інформація, що характеризує безліч можливих ситуацій, що складаються при взаємодії керуючої системи з реальним світом; знання - це інформація про причинно-наслідкових взаємозв'язках в кожній конкретній ситуації, про можливий подальший розвиток подій в керуючій системі і переході до іншої ситуації в залежності від виконаних дій і т.п.
Наприклад, розглянемо класичну систему стабілізації температури в приміщенні, що оперує кількісними даними: сигнал від датчика температури і сигнал, відповідний бажаного значенню температури, надходить до блоку порівняння; блок порівняння обчислює сигнал неузгодженості і видає його на вхід регулятора; регулятор по сигналу неузгодженості форми?? ует регулюючий вплив згідно конкретному фіксованому закону управління (алгоритм роботи регулятора буде залежати від його структури і методу синтезу); регулюючий вплив надходить на виконавчий елемент, що безпосередньо впливає на температуру в приміщенні (клапан подачі гарячої води в системі опалення, електронагрівач тощо); викликане регулюючим впливом зміна режиму роботи виконавчого пристрою призводить до зміни температури в приміщенні і її наближенню до бажаного значенню. Робота такої системи бездоганна, якщо її взаємодію з навколишнім світом було формально кількісно описано на етапі синтезу регулятора і реально ніколи не виходить за рамки цього опису. Але реальний світ одними кількісними даними описати не можна - реальний світ описується кількісними, описуваними математичними термінами, і якісними, описуваними засобами природної мови, знаннями. Тому робота такої системи на практиці в певних позаштатних ситуаціях (тобто ситуаціях, не передбачених при синтезі регулятора, а передбачити все, як відомо, неможливо) буде протікати з точки зору людини нераціонально або навіть абсурдно. Уявімо собі, що хтось щось забув закрити зовнішні двері, а на вулиці - зима, або на датчик температури через вікно падає сонячне світло, або датчик несправний, або ... (цей список можна продовжувати нескінченно).
А тепер уявімо, що стабільну температуру в приміщенні намагається підтримати людина, а не вищеописана САУ. Сидить людина перед термометром, поглядає на нього і, залежно від його свідчень, повертає клапан опалювальної системи, реостат термонагревателямі і т.п. Якщо термометр вийде з ладу, людина швидко це зрозуміє за своїми відчуттями (припустимо термометр показує 20 ° C, а по відчуттях оператора в кімнаті набагато спекотніше). Якщо хтось ненадовго відкрив двері і потягнуло холодом по термометру, то людина може нічого і не робити, якщо впевнений, що двері ось-ось закриють. Якщо двері забули закрити, то замість того, щоб включати нагрівач, потрібно цю двері закрити, інакше енергія буде розтрачуватимуться марно. Такий список нештатних для САУ ситуацій, в яких людське управління переважніше можна продовжувати до нескінченності. Чому людина, як «пристрій управління», найчастіше, виявляється більш прийнятним - тому що він володіє не тільки даними, але і, найголовніше, знаннями про дану систему: знає, що термометр може іноді давати помилкові показання; знає, що, поки що виник інтенсивний приплив холодного повітря перекрити не можна, то кімнату опалювати марно; знає, що короткочасне незначне охолодження термометра сквозняком ще не означає охолодження всієї кімнати; знає ... знає багато чого, а якщо чогось і не знає, то зможе зробити висновки за спостережуваними даним, і, таким чином, поповнити свої знання. Приміром, якщо ніби все в порядку, а температура в кімнаті падає, незважаючи на граничні режими роботи опалювальних приладів, то людина може припустити, що або прилад нагріву несправний, або роботи цього приладу нагріву недостатньо (знизилася температура в мережі опалення, впало напруга живлення електронагрівача, занадто великі втрати тепла через знизити температуру на вулиці), потім перевірити ці гіпотези і зробити адекватні заходи. Слід звернути увагу на те, що на відміну від САУ, людина оперує не тільки точної кількісної інформацією (показаннями термометра), але і якісною інформацією: в кімнаті дуже жарко, а не точної кількісної оцінкою «температура в кімнаті 30 ° C»; мають місце помилкові показання термометра, а не - «похибка становить 25%»; короткочасне незначне охолодження, а не - «охолодження протягом трьох секунд на 2 ° C»; інтенсивний приплив холодного повітря, а не - «потік повітря з температурою? 20 ° C і зі швидкістю 4 м 3/с »і т.д. Це пояснюється тим, що знання про навколишній світ далеко не завжди можуть бути чітко описані кількісними характеристиками. Тому для успішної взаємодії з реальним світом необхідно оперувати не тільки кількісними, а й якісними знаннями, в тому числі невизначеними (нечіткими). Наприклад: температура повітря в кімнаті 2 ° C (це кількісне чітке знання); температура повітря в кімнаті значно вище 2 ° C (це кількісне нечітке знання); температура повітря в кімнаті висока (це якісне нечітке знання); наявні чисельні ...
