Un experiment cibernetic constă în înlocuirea sistemului de control original cu un model, care este apoi studiat. Practic, modelarea constă în crearea unui sistem de control izomorf sau aproximativ izomorf cu cel dat, și în monitorizarea funcționării acestuia [1] .
Simularea sau modelarea computerizată este adesea folosită pentru a implementa un experiment cibernetic . În acest caz, principiul principal este principiul „cutiei negre” [2] . Principiul cibernetic al „cutiei negre” a fost propus de N. Wiener [3] . Spre deosebire de abordarea analitică, în care se modelează structura internă a sistemului, metoda „cutiei negre” modelează funcționarea externă a sistemului. Astfel, din punctul de vedere al experimentatorului, structura sistemului (modelului) este ascunsă într-o cutie neagră, care imită doar trăsăturile comportamentale ale sistemului.
Într-un experiment cibernetic, sunt explorate modele de informații, care diferă prin tipul de solicitări către acestea:
În cel mai simplu caz, atunci când modelăm răspunsul sistemului, presupunem că X este un vector ale cărui componente sunt unele proprietăți cantitative ale sistemului, iar X' este vectorul influențelor externe. Apoi răspunsul sistemului poate fi descris de funcția vectorială F: Y = F(X,X'), unde Y este vectorul de răspuns. Sarcina unui experiment cibernetic (simulare) este identificarea sistemului F, care constă în găsirea unui algoritm sau a unui sistem de reguli în forma generală Z=G(X,X'). Adică găsirea asocierilor fiecărei perechi de vectori (X,X’) cu vectorul Z în așa fel încât Z și Y să fie apropiate. În acest caz, modelul informaţional al sistemului F este relaţia Z=G(X,X'), care reproduce funcţionarea sistemului F în sensul indicat.
Rețelele neuronale artificiale sunt una dintre abordările de prezentare a modelelor informaționale. O rețea neuronală poate fi definită formal ca o colecție de elemente de procesare ( neuroni ) cu funcționare locală și conexiuni interconectate (sinapse). Rețeaua preia un semnal de intrare din lumea exterioară și îl trece prin ea însăși cu transformări în fiecare element de procesare. Astfel, în procesul de trecere a semnalului prin conexiunile de rețea, acesta este procesat, rezultatul căruia este un anumit semnal de ieșire. Astfel, rețeaua neuronală realizează o corespondență funcțională între intrare și ieșire și poate servi ca model informațional G al sistemului F.