Если материал этого раздела читателю покажется неинтересным или тривиальным, он может сразу перейти ко второму разделу, и при этом, в сущности, потеряет мало.
В разделе приводятся некоторые разрозненные сведения из теории и методологии систем, призванные помочь широкому кругу читателей в понимании основного материала работы: приложений теории систем к формальным вопросам теоретического обществоведения. Начнем с некоторых определений и постулатов.
Общепринятого определения системы так и не сложилось, хотя само слово (< гр. systema - целое, составленное из частей; соединение) известно и используется более двух тысячелетий. Сегодня известно свыше пятисот различных определений этого понятия, за которыми кроются серьезные разночтения, теоретические и методологические несогласия. В рамках этой работы принято определение: система представляет собой множество взаимодействующих элементов; другими словами, это множество таких элементов, которые влияют на состояния друг друга.
Понятия элемента и множества являются аксиоматическими и не определяются, как, например, не определяется в геометрии понятие прямой. Каждый из элементов системы, в свою очередь, представляет собой систему (или может рассматриваться в качестве системы).
Любая система строго и однозначно определяется ее структурой и функциями входящих в нее элементов. Других понятий для ее определения, или вычленения из ряда других систем не требуется (разумеется, необходимы те понятия, из которых строятся сами понятия структуры и функции).
Понятие функции в теории систем не совпадает с тем, что используется, принято в классической математике, оно ближе к соответствующему термину физиологии. Это понятие вначале сложилось в теории регулирования и управления, а затем через кибернетику вошло в современную теорию систем.
В теории систем функция [< лат. functio - исполнение] означает совокупность воздействий, влияний одного объекта на другой, ведущих к получению некоторого количественно или качественно определенного результата, к изменению объекта или к достижению некоторой частной цели. Именно в этом смысле используется термин в настоящей работе. Из контекста ясно, применяется этот термин как термин математики или теории систем, но там, где это необходимо, будет использоваться термин "математическая функция".
Функция элемента (системы, рассматриваемой как элемент надсистемы, системы более высокого уровня) представляет собой системообразующее отношение, направленное от данного элемента к среде (другим элементам) или от среды к данному элементу. Функция определяется состоянием элемента и воздействиями на него со стороны окружающей среды в настоящий и предшествующие моменты времени.
Структура системы представляет собой организованную совокупность связей между ее подсистемами и элементами, которые рассматриваются безотносительно к процессам, происходящим в этих связях. Предполагается, что элементы структуры не зависят от времени, не меняются с течением времени. (Это не вполне точно, поскольку существуют динамические структуры, структуры, изменяющиеся во времени, но время структурных изменений предполагается значительно большим, чем время функциональных взаимодействий). Изменения структур, структурные перестройки системы происходят скачкообразно под воздействием специфических взаимодействий или в результате постепенных накоплений изменений факторов функционального характера.
Под связью систем (элементов) понимается возможность воздействия одного объекта на другой. Формально воздействие по установленной связи заключается в том, что изменение или сохранение состояния одного из элементов вызывает закономерное изменение или сохранение состояния другого.
Можно считать, что сами связи, сами факты их наличия, относятся к структуре, а процессы в таких связях, воздействия, которые по ним осуществляются, относятся к функциям. Такая трактовка не совсем корректна, но допустима.
Понятие пространства не должно вызывать затруднений. Можно представить себе обычное пространство, в котором не три, а произвольное количество осей координат, а состояние - это точка в этом пространстве, которая характеризует объект в текущий или произвольный момент времени подобно тому, как координаты обычного пространства характеризуют пространственное расположение, взаимосоотнесение материальных точек и физических тел.
Под обобщенным (фазовым) пространством понимается пространство, в котором определены не только статические координаты точки, координаты ее положения, но и имеется вся информация, необходимая для определения ее поведения в будущем. Например, в механике используется шестимерное фазовое пространство, в котором определены координаты положения материальной точки и скорости изменения ее состояния по этим координатам. Иногда фазовое пространство трактуется как пространство, в котором заключена вся предыстория состояния точки. Конфигурационное пространство системы определяет относительное взаимодействие каждой пары ее элементов.
Понятие состояния давно уже является одним из важнейших в точных науках. В теории систем состояние системы определяется как точка фазового пространства, содержащая в совокупности всю информацию о предыстории системы, существенную для определения ее поведения в будущем.
Внешние функции системы выражают ее влияние на другие системы и реакцию на воздействие со стороны сопряженных (связанных) систем. Внешние функции определяются структурой системы и функциями ее элементов.
Внутренние функции системы - это функции, которые вместе с ее структурой определяют механизмы проявления внешних системных свойств. Они реализуют переход от свойств элементов к свойствам целостности. В качестве внутренних функций системы часто выступают внешние функции ее подсистем и элементов. Функционирование систем, которые рассматриваются в этой работе, - есть преобразование входных потоков системы в ее выходные потоки. Выходные потоки одной из систем для какой-либо другой системы играют роль входных потоков и являются средством реализации межсистемных взаимодействий. В процессе этого преобразования могут изменяться и свойства самой преобразующей системы. Механизмы функционирования системы могут формально определяться и получать описание в виде аналитических структур (через формулы, функции, функционалы, операторы и пр.) или в виде алгоритмических процессов (процедур переработки информации).
Поведением абстрактной системы называется некоторое множество ее свойств, описывающих во времени связь входных сигналов, выходных результатов функционирования, и набора координат и параметров, определяющих ее состояние. Следует иметь в виду, что понятие поведения в теории систем не вполне совпадает с тем понятием, которое используется в теории и философии бихевиоризма (от бихевиор - поведение).
Динамические системы - это системы, изменяющиеся во времени. Для описания таких систем надо определить входы (способность воспринимать воздействия других систем), выходы (способность данной системы воздействовать на другие) и механизмы функционирования (преобразования входных воздействий в изменения состояний и выходы системы).
Далее нас будут интересовать преимущественно сложные и большие динамические системы, обладающие поведением.
Поведение сложных систем определяется исключительно свойствами элементов и связей между ними (структуры системы и функций элементов). Так называемый "вещный субстрат", от которого до сих пор не могут избавиться некоторые философы, вклинивается сюда лишь по недоразумению. За ним проглядывают специфические свойства вещных элементов и ничего более. От "материала" поведение объекта совершенно не зависит.
Существуют и подлежат рассмотрению два вида взаимосвязей, взаимодействий систем: функциональные и структурные.
Функциональные взаимодействия заключаются в том, что силы, вещество, энергия, информация, которые представляют собой выходные потоки одних элементов (систем), воздействуют на входы других элементов. Это воздействия через потоки, через выходы одних элементов на входы других. Это внешние взаимодействия систем, не затрагивающие их внутреннюю структуру.
Структурное взаимодействие двух и более систем осуществляется через элементы, которые входят одновременно во все взаимодействующие системы. В процессе функционирования одной системы изменяются состояния и функции ее элементов, в том числе, входящих в общую область, в пересечение, что приводит к изменению функционирования других систем. Для сложных и больших систем это наиболее важный тип взаимодействия.
Общие свойства и закономерности различных (преимущественно больших и сложных) систем исследуются наукой, которая получила название "общей теории систем". Имеются противники этой теории, которые считают, что никаких реальных систем в мире нет, что системы - это не более чем способ рассмотрения некоторых объектов, поэтому следует говорить не о теории систем, а о системном подходе к исследованию законов и явлений природы. Системный подход отрицает объективность самого существования систем, считая это понятие чисто методологическим приемом, одним из способов описания действительности.
"Мир систем настолько многообразен и разнороден, что любая попытка его единообразного истолкования, по-видимому, вряд ли сможет привести к научно значимым результатам." (Садовский В.Н. и Юдин Э.Г., 1969). По-видимому, единственным способом опровержения этого высказывания является практическое построение теории, методологии и инструментария, приводящих "к научно значимым результатам".
Сегодня общая теория систем является наукой, изучающей поведение абстрактных систем с целью обнаружения основных свойств их поведения. Эта теория призвана определить, объяснить каким образом из отдельных элементов образуется сложное единство целого, новая сущность. Переход от свойств элементов к свойствам системы представляет важнейшую задачу теории систем.
Инициатор создания общей теории систем отмечал, что в современной науке "повсюду возникают проблемы организованной сложности". Справиться с этой проблемой классическая наука не в состоянии, поэтому должна быть создана "общая теория систем в узком смысле, пытающаяся вывести из общего определения понятия "система" как комплекса взаимодействующих компонентов, ряд понятий, характерных для организованных целых". (Берталанфи Л., 1969).
Постепенно прояснились причины, по которым классическая наука оказалась не в состоянии справиться с задачами исследования множественных взаимодействий и организации.
"По сути дела, в течение двухсот лет наука одерживала победы главным образом благодаря тому, что она исследовала многие представляющие большой практический интерес системы, взаимодействие отдельных частей в которых было довольно слабым... Однако, начиная с сороковых годов, предпринимаются серьезные попытки исследования динамических систем, отличающихся большими размерами и наличием богатых внутренних связей... Так возникла теория систем - попытка объединения научных принципов, которые могли бы служить ориентиром в нашем стремлении овладеть динамическими системами." (Эшби У.Р., 1966).
В общей теории систем признается объективность существования систем. С точки зрения этой теории, если реально существуют взаимодействия между объектами, реально существуют отвечающие им системы. Нам кажется, что мы сами конструируем системы потому, что существующее, наблюдаемое число элементов ничтожно мало по сравнению с числом систем, которые состоят из этих элементов. Исследователь реального мира не конструирует системы, а отбирает из существующих те, которые ему интересны, нужны для решения его задачи.
В основании общей теории систем лежит постулат функционально-структурного изоморфизма объектов и явлений природы:
Если структура одной системы и внешние функции ее элементов изоморфны структуре другой системы и внешним функциям ее элементов, то внешние свойства этих систем неразличимы в области их изоморфизма.
Этот постулат имеет в теории систем не меньшее значение, чем законы сохранения в физике или аксиомы в математике. Он является (вместе с другими постулатами) основой, базой для логического, доказательного развертывания теории. Этот постулат позволяет объяснить единство закономерностей природы, относящихся к объектам, которые нам кажутся непохожими и независимыми друг от друга. Наблюдаемый изоморфизм реальных систем является основой и логическим следствием приведенного постулата.
Все возрастающая дифференциация и углубление наук, сопровождающиеся разрывом связей между науками и направлениями, привели к необходимости, потребности в наведении логического порядка в необозримом количестве накопленной содержательной информации. Надежды на решение этой задачи и установление междисциплинарных связей между отдельными науками связаны с процессом становления и развития общей теории систем.
Становление междисциплинарного, общенаучного мировозрения (своеобразной философии науки) ведет к повышению качества научной информации в отдельных науках, их взаимному обогащению и более глубокому пониманию задач и проблем в узких областях знания.
Становление единой науки идет по пути формализации. Это повышает эффективность и действенность наук не только за счет доказательности, но и за счет инструментального обогащения, поскольку формализация представляет собой наиболее эффективный способ кодирования эмпирической информации.
Значение создания общей теории систем как формализованной науки не ограничивается расширением инструментальных возможностей. "Коперниканская революция в науке означала нечто значительно большее, чем просто возможность несколько лучше вычислять движения планет; общая теория относительности является большим, нежели просто объяснением весьма небольшого числа физических явлений, не поддававшихся ранее анализу; дарвинизм представлял собой нечто большее, чем просто гипотетический ответ на вставшие в зоологии проблемы; одним словом, во всех этих случаях большое значение имело
изменение, так сказать, системы отсчета... Вместе с тем, реальное оправдание такого изменения, в конечном счете, определяется специфическими успехами, которые не могли бы быть достигнуты без этой новой теории." (Берталанфи Л., 1969).
Таким образом, приверженцы общей теории систем, начиная с Л. фон Берталанфи, считают важнейшим ее достоинством конструктивизм и прагматическую ценность. Эта инструментальная и объяснительная сила присуща теории систем в полной мере. Благодаря этим своим свойствам она позволила науке избавиться от некоторых вековых заблуждений и сделать восприятие закономерностей мира проще и результативней. "Теория отражает научную ценность только в том случае, если лежащие в ее основе предложения проще, т.е. менее разнообразны, чем сравнимые с опытом следствия." (Эйнштейн А., 1965).
Представление о "высших" и "низших" формах "движения материи" либо выражает исторически сложившийся неудачный термин, остающийся в силу традиции, либо является застарелым недоразумением. Нет законов, связанных с "вещным субстратом" с материей, есть только структурно-функциональный изоморфизм объектов природы. Специфика этих законов объясняется исключительно функциональными свойствами элементов и свойствами организации их взаимодействий. Сегодня это доказанное утверждение.
Система в целом, способна модифицировать свойства элементов, это не вызывает сомнения, но сами внешние свойства системы определяются внутренними свойствами, структурой и функциями элементов. Воздействия целого на свои элементы - это рефлексия свойств самих элементов и ничего более.
По сей день распространены представления, будто "высшие" формы движения материи слишком сложны, чтобы их изучать математическими методами. В действительности, напротив, эти объекты, эти системы настолько сложны, что попытки изучать их без применения математических методов совершенно бесперспективны.
Несмотря на то, что многие тысячелетия человечество пыталось познать себя и законы своего существования, успехи в этом направлении более чем скромны. Кроме отдельных догадок и удачных находок все обществоведение представляет собой в основе, по преимуществу набор тривиальностей и вульгарных суеверий. Оно и не могло быть иначе, поскольку сегодня человековедение и обществоведение имеют даже не феноменологическую, а чисто эмпирическую основу. Перевод гуманитарных наук на формализованную феноменологическую базу возможен через методы и идеи общей теории систем, через генологические механизмы исследования. Это столбовая дорога развития наук о человеке и обществе. В то же время, существует опасность вульгаризации знания, источником которой, как правило, является применение неадекватных свойствам объекта математических средств. Общая теория систем способна избавить от этой опасности. Для развития новых представлений нужен определенный методологический климат науки в котором могут развиваться и теория систем и методы моделирования.
Теперь необходимо дать представление о таких понятиях, как большие и сложные системы. Сложная система может и не быть большой, а большая - может не быть сложной, хотя часто большие системы оказываются сложными и наоборот. Начнем с небольшого иллюстративного примера.
Перед вами фасад здания, в котором по горизонтали и по вертикали расположено по двадцати окон. В каждом из этих окон включен или выключен свет. Состояния системы из таких ярких или темных окон различаются, если различается состояние (свет - темнота) хотя бы одного из окон. Насколько велико число таких состояний и велико ли оно? Это число легко определить, оно равно 2400, двум в степени четыреста. Это очень большое число, но оно не впечатляет, оно настолько большое, что трудно даже себе представить, насколько оно большое. Если это число разделить на число атомов в видимой части вселенной, то оно практически даже не уменьшится. Это не астрономически, а комбинаторно большое число. В этом примере мы столкнулись с системой с комбинаторно большим числом состояний.
Большие системы - это такие системы, в которых число состояний, определяемых состояниями элементов или взаимосвязями между элементами, комбинаторно велико или несчетно. Это существенно, это наделяет систему специфическими свойствами и накладывает ряд ограничений на исследования таких систем. Например, перебор (сравнение вариантов на основе перебора) в больших системах оказывается принципиально невозможным.
Для больших систем требуются специфические методы исследования и синтеза. Одним из таких методов является декомпозиция системы, разбиение ее на перекрывающиеся области - подсистемы. Существуют рациональные формальные процедуры декомпозиции и методы автоматической оптимальной по некоторому критерию декомпозиции больших систем.
Сложные системы - это такие системы, процессы в которых не могут быть выражены, описаны на языке классической математики, на языке формул, языке аналитических структур. Можно различать структурную и функциональную сложность системы.
Кроме того, существует внутренняя сложность системы, сложность "в себе", и сложность, обусловленная нашими представлениями, знаниями, умениями - это сложность "для нас".
Сложные динамические системы обладающие поведением не позволяют связать свойства системы со свойствами элементов иначе, чем на основе генологического моделирования.
Некоторые исследователи выделяют особый класс сложных и больших систем - организмические системы. Характеристическим свойством таких систем считается существенная зависимость свойств частей (подсистем) от свойств целого. В то же время, специфические, отличительные свойства таких систем в литературе не определяются. Не встречается критерий, позволяющий выделить организмические системы из общего класса сложных динамических систем. Дело усложняется тем, что сложных систем, в которых свойства элементов не зависят от свойств целого, просто не существует. Организмической в этом смысле будет любая сложная динамическая система.
Чем характеризуется, выделяется живое существо с позиций функциональной структуры? Тем, что каждый орган тела живого существа функционирует исходя из своих внутренних критериев. Его функционирование сводится к оптимизации собственного состояния и динамики, а не целого, не организма. Этот же принцип реализуется и на клеточном уровне. Клетка всего лишь стремится к достижению наиболее комфортного состояния. Все управления и ограничения, которые поступают в систему (клетку, орган) извне, для нее не более чем свойства окружающей среды, используя которые живая система оптимизирует свое состояние. Даже отдельный нейрон мозга функционирует под влиянием единственной локальной цели: достижения максимума комфортности существования как проявления максимальной вероятности выживания.
Свойство системных взаимодействий, в результате которых образуется единое целое со своими эмерджентными свойствами за счет того, что элементы и подсистемы этого целого, действуя в собственных "целях", одновременно обеспечивают достижение цели единым целым, и есть свойства организмических систем, а целое, организованное подобным образом, есть организмическая система.
Абстрактным организмом мы будем далее называть такие организмические системы, элементы и подсистемы которой нежизнеспособны вне организмической системы, вне целого. Гибель абстрактного организма вызывает гибель и разрушение всех его подсистем.
Сегодня имеется некоторый опыт синтеза, конструирования модельных организмических систем, это направление имеет шанс стать перспективным, но в данной работе в представлении человека в форме организмической системы нет необходимости.
Принципы построения организмических систем могут использоваться при создании технических и других антропогенных систем. В ряде случаев это может привести к повышению эффектисности техники и технологии.
Существуют и другие типы динамических систем, которые будут встречаться при изучении строения и поведения общества. Читатель будет ознакомлен с такими типами систем по ходу изложения.
Использование формального аппарата общей теории систем ведет к тому, что прагматические, методологические, познавательные и конструктивные возможности теоретического обществоведения поднимаются на новый этап развития. Кроме прочего, возможности общей теории систем как современной философии и универсальной методологии превосходят возможности старой традиционной гуманитарной философии. Общая теория систем превращается на наших глазах в общую методологию решения важнейших проблем в любой области человеческого знания, в которой наука встречается с большими и сложными системами.
Главное оружие теории систем - это формализация. Под формализацией понимают построение теории или какой-либо объектной области знания в таком виде, который допускает использование математических (строгих) методов исследования. Формализация - это отображение результатов мышления в точных понятиях. При этом сведение знания к измеримым результатам, к применению вычислений совершенно не обязательно. Количественные методы реализуются тогда, когда они целесообразны.
Процесс формализации это не рутинный прием, а смена научной методологии и философии. Это новое мышление, новые ориентиры в науке. За ним стоят новые конструктивные методы, позволяющие эффективно решать теоретические и прикладные задачи. Внутреннее единство всякой теории и ее согласование с теориями в смежных областях проявляется как следствие ее формализации. Ценность формализации проявляется уже в том, что она позволяет задавать "правильные" вопросы, преобразовывать проблемы в задачи. "Кто не задавал себе точных вопросов, тот вряд ли получал правильные ответы, а вот если вопрос сформулирован четко, то ответ становится очевидным." (Дж. Пирс).
Уместно напомнить, что проблема отличается от задачи тем, что метод ее решения, метод получения искомого результата не существует или не известен. Превращение проблемы в задачу состоит в нахождении метода ее решения. Развитие науки состоит, в первую очередь, в том, что все новые и новые проблемы постепенно становятся задачами.
Формализация знания - это не просто математизация, это процесс, который требует перестройки самой математики, новых представлений и новых методов в области математики. Под ее влиянием при формализации системных отношений складывается понимание математики как науки об абстрактных структурах, законах их поведения и взаимосвязях между ними. Наибольшая ценность современной математики проявляется в том, что она выражает внутреннюю организацию явлений и процессов природы в виде объектов и отношений.
Феллер говорил, что математика занимается исключительно соотношениями между неопределяемыми вещами. Это замечательное по краткости и образности определение сущности математики. Действительно, в рамках геометрии не имеет смысла вопрос о том, что такое точка. Точкой, прямой и т.д. может служить что угодно: это и физические наглядные "точки" и "прямые", и пары чисел (уравнения первой степени), и другие объекты, безразлично какой природы. Совершенно неважно, что такое точка "на самом деле" (этого "на самом деле" просто не существует), важно, чтобы соотношения между абстрактными объектами определялись так, как это принято и зафиксировано в некоторой системе положений, называемых аксиомами. Пусть имеется некоторое множество каких угодно объектов. Если отношения между ними допускают интерпретацию в качестве принятой в геометрии системы аксиом, то все теоремы геометрии будут верны , справедливы для таких объектов, что бы они собой не представляли. Для математики имеет смысл не субстанция, а функция, свойства объекта. "Поскольку в некотором смысле математика охватывает все теории, она не содержит никакой теории; математика - язык теории, но она не дает нам содержания." (Боулдинг К. 1966) Для того, чтобы к реальному объекту можно было приложить методы математики, нужно выделить его основные, существенные свойства и описать с помощью математики отношения между этими свойствами.
Такая формализация характерна для феноменологического, внешнего описания объекта исследования. Она используется во многих классических науках. Там, где связи между объектами и процессами незначительны, такой формализации оказывается достаточно, но в тех случаях, когда исследователь встречается со сложными и большими системами, классическая математика дает сбои, отказывает и приходится искать иные способы формализации. Таким новым способом является моделирование.
Понятие отношения, одно из фундаментальных понятий теории систем, пришло в мир задолго до появления этой теории. Почти сто лет назад выдающийся физик, математик и мыслитель А. Пуанкаре писал: "математики изучают не предметы, а лишь отношения между ними".
Теория систем понятие отношения исследует с иных, новых позиций, иными методами. До той поры, пока объектами науки были простые отношения, пока наука и соответствующие ей математические методы развивались в направлении исследования простых взаимодействий, классическая математика справлялась с описанием объектов исследования. Более того, она порождена задачами исследования простых (доступных математическому анализу) систем окружающего мира. Но вот появились новые задачи, для которых нужны новые методы формализации и новые алгоритмы решения задач. "Можно предвидеть время, когда науки об обществе станут основным стимулом для развития новой математики, как физика в прошлом." (Кемени Дж. и Снелл Дж., 1972). Это время приходит и очень скоро новая математика алгоритмических процессов и методы моделирования систем займут свое место в ряду общественных дисциплин.
Задача методологии - исследование понятийного, концептуального аппарата научной теории. Общая теория систем как методология получения знаний о больших и сложных динамических системах решает эту задачу своими специфическими методами. В теории систем существует постулат:
описанием структуры и функций некоторой системы может служить только другая изоморфная по отношению к ней система.
Эта изоморфность ("похожесть") двух систем относится только к структурам систем и функциям их элементов. Одна из таких систем является моделью по отношению ко второй системе (оригиналу) и наоборот. Таких изоморфных систем может быть множество. Возникает проблема выбора или построения наиболее целесообразной системы, которая может представлять собой модель исследуемой. "Выбор исследуемой системы подсказывается практическими соображениями, а именно, система, за поведением которой мы собираемся наблюдать, должна быть проще исходной во всех своих аспектах, за исключением тех, которые определяют выполнение выбранного отношения эквивалентности." (Месарович М., 1966). Месарович оставляет в тени две внешне незаметные, но важные проблемы: что значит быть проще, и как измерить, оценить степень эквивалентности. Ответ на эти вопросы и позволяет построить эффективную теорию моделирования.
Теория систем утверждает, что никаких других средств, кроме моделирования, для качественного, эффективного описания больших и сложных систем не существует. Вот почему теория систем и ее прикладные дисциплины так тесно связаны с моделированием. Модель представляет собой главный, решающий инструмент системных исследований. Роль моделирования в исследовании и синтезе больших и сложных систем многозначна.
Некоторые трудности вызывает неодгозначность понимания самого термина "математическая модель".
Математические методы выступают как способ получения новых знаний об объекте. Это относится не только к системам. Оглядываясь назад, обращаясь к истории науки исследователь видит, что всю динамику науки можно рассматривать как непрерывный процесс построения новых, более совершенных и мощных моделей. Укоренилось представление, что "всякое познание является моделированием" (Н.Амосов). Под воздействием общей теории систем произошло переосмысление, переоценка и классических представлений. Понятие моделирования стало толковаться настолько расширительно, что включило в себя всю формализацию и математизацию знания. "Математическая модель - это лишь специальный способ описания, позволяющий для анализа использовать формально-логический аппарат математики." (Моисеев Н.Н., 1973 ).
Но модели сложных и больших систем - это нечто иное принципиально, качественно. Аналитического, формально-логического аппарата здесь уже недостаточно. В рамках этой работы под математической моделью понимается любая математическая конструкция, являющаяся большой и/или сложной динамической системой и обладающая свойством структурно-функционального изоморфизма по отношению к исследуемой системе (системе-оригиналу).
П. Саппсом модель рассматривается как модель теории. Она трактуется как некоторая общая нелингвистическая сущность, в которой теория выполняется. Это концепция "посттеории". Она исходит из того, что ценность модели, ее необходимость определяются возможностью проверки теории. Существует концепция "предтеории", которая напротив видит в модели ядро, зародыш новой теории. В действительности одна и вторая концепции не противоречат друг-другу. С точки зрения общей теории систем конкретные теории представляют собой интерпретации математических моделей. Модель не является теорией, но служит основой для ее построения путем интерпретации свойств модели. Каждая теория - это модель, понимаемая содержательно.
Любая модель строится на основе некоторых теоретических принципов и реализуется некоторыми инструментальными средствами. Теоретическими принципами построения моделей сложных и больших динамических систем вооружает общая теория систем, а основу инструментальных средств построения этих моделей составляют методы математики алгоритмических процессов.
Если в основу конкретной теории кладется рациональное математическое моделирование, оно наделяет эту теорию рядом важных свойств. Такое моделирование обеспечивает строгость и однозначность определения всех вводимых понятий (объектов теории), а также всех промежуточных результатов и выводов, гарантирует отсутствие логических противоречий и пустот, помогает преодолению порождаемой специализацией понятийной и методической узости теории.
Между моделированием и получением количественного или качественного результата математическими методами существует глубокое различие. Применение математики становится возможным тогда, когда становится ясно, что и с какой целью определять, оценивать, измерять, что и как обрабатывать математическими методами. Модель для этих задач не служит. Математическое моделирование - это не приложение математического инструмента к объекту, не решение конкретных задач математическими средствами. Это построение формальными методами и средствами абстрактного объекта изофункционального исследуемому объекту для последующего приложения математических методов количественного и качественного анализа. В то же время, использование в моделировании математики в качестве языка (метатеории) придает полученным выводам доказательную силу. Деятельность по построению моделей не принадлежит математике и выполняется (должна выполняться) не математиками, а специалистами в конкретной области знания.
Для построения модели системы нужны те содержательные эмпирические представления, те описательные науки, которые предшествуют появлению формализованных наук. Эти описания не входят в виде составных частей в формализованную науку, а лишь облегчают процесс формализации, обогащают эвристические возможности формализации. Модель не требует предварительного описания моделируемого объекта, потому что она сама является формой описания.
Уже говорилось о том, что нельзя отобразить, описать сложную динамическую систему, с помощью формул, аналитических выражений, что здесь аппарат классической математики в принципе недостаточен. За идеологией классической математики скрывается представление о всеобщности причинно-следственных отношений, которые в действительности не являются всеобщими и достаточным. В аналитической математике мы имеем описание связей значений одной величины (математической функции) со значениями других величин (аргументов). При этом считается, что аргументы не зависят друг от друга, или могут быть сведены к множеству величин (базовых аргументов) не зависящих друг от друга. При этом также считается, что значения аргументов не зависят от значений функций. В классической математике не допускается отход от этих положений. Между тем, в сложных системах мы имеем отношения, при которых не только математическая функция зависит от своих аргументов, но и сами аргументы зависят от математической функции и друг от друга. Это плохо согласуется с причинно-следственной парадигмой и принципами привычной математики.
Рассмотрим проблему многих тел. Пусть даны три материальные точки (или тела) в собственных (взаимных) полях тяготения. Каждое из трех тел определяет движение двух других, но те, в свою очередь, влияют на движение первого. Отношения симметричны. В этих взаимодействиях нет причин и следствий, поэтому нет возможности использовать эффективно привычный аппарат математических функций. Приближенный метод решения этой задачи (метод Хартри - Фока) разработан только в 1930 году, но точного решения этой задачи нет и поныне, поскольку классическая математика в принципе не позволяет решать подобные задачи. Камень преткновения в том, что аппарат математических функций не позволяет описывать замкнутые контуры направленных связей (по крайней мере, без временных задержек в связях).
Можно построить модели этих тел в форме программ компьютера и исследовать с любой требуемой точностью их взаимодействие и поведение, но мешает сложившееся предубеждение. Беда в том, что математика алгоритмических процессов и основанное на ней имитационное моделирование не считаются подлинной математикой. Решения этого типа объявляются приближенными, решениями второго сорта. Так принято, так считается. Непонятно, почему символ "корень квадратный из двух" признается полноправным знаком величины, числа, а процедура вычисления этой величины на компьютере лишена этого ранга.
Когда в глубокой древности люди впервые столкнулись с существованием иррациональных чисел, они также склонны были считать эти числа неполноценными и старались избежать действий с ними. Только геометрия и арифметика рациональных чисел имели статус подлинной математики.
Впрочем, и тогда было не все гладко. Теория конических сечений Аполлония и метод инфинитезимальных исчислений Архимеда на тысячу лет опередили математическую культуру своего времени.
Математика алгоритмических процессов претендует на то, чтобы стать основой всей математики в будущем столетии, если не далее. Меняется мир, меняются представления о мире, меняются методы исследования. Новая математика связана с компьютерной информационной технологией неразрывными нитями. Совершенствование техники и технологии обработки информации вызывает развитие математики и наоборот. Этот процесс в наши дни вызывает изменения не только в наших возможностях, но и в нашем мировозрении, представлении о мире.
Отношение модели и реальности иное, чем отношение реальности и математической формулы. Формула - это иероглиф, знак действительности. Модель - это сама действительность. Можно возразить, что физик или математик отлично чувствует динамику, реальные отношения, которые скрываются за формулой, не воспринимает ее как иероглиф, а кроме того, современная математика - это далеко не просто и не только формула. И все же, формулами ученый мыслить не может. Иное дело модель. Она обладает динамикой, она живет (не только в переносном, порой и в прямом смысле слова). Исследователь может мыслить моделями, он получает возможность образного мышления. В мире моделей смыкается художественное и логическое восприятие действительности.
Моделирование не исключает использование классической математики, более того, в составе модели математика получает ту силу и всеобщность проникновения, которой была лишена в классическую эпоху.
Если мы рассматриваем некоторый объект как целое, заданное своими внешними свойствами, мы можем эффективно использовать аналитические способы описания для процессов, происходящих вне этого целого. Но стоит поставить задачу внутреннего описания сложной системы, описания взаимодействий между ее частями, элементами и подсистемами методами классической математики, как мы немедленно сталкиваемся с непреодолимыми трудностями.
С другой стороны, попытка описать процедурными методами некоторую систему в общем, не проникая в ее внутреннее устройство, в ее структуру и функции элементов, как правило, не приведет к значимому результату. Каждому методу свое место.
В математике аналитических структур мы должны сначала понять, а потом описать. В моделировании, в математике алгоритмических процессов, сам процесс описания того, что еще не понято, нередко становится средством понимания.
Классификация методов и моделей в теории систем отличается от инструментально направленной классификации моделей в теории моделирования. Такие свойства моделей как детерминированные и случайные, дискретные и непрерывные при всей их объективности малозначимы при моделировании сложных систем.
В теории систем различают методы индукционного и редукционного моделирования. Эти методы связаны с процедурами анализа и синтеза больших и сложных систем.
Индукционное моделирование осуществляется с целью получения сведений о больших и сложных системах, об элементах которой и о способах взаимодействий между этими элементами известно многое, а система таких элементов в целом недоступна прямому наблюдению, эксперименту. Это и системы, которые не поддаются мыслимому охвату, восприятию.
Например, при исследовании космогонических проблем объекты наблюдения выходят за рамки временных и пространственных границ доступных исследователю. Ранее исследования таких объектов проводились преимущественно аналитическими методами по законам тех объектов мира, которые доступны наблюдению. Сегодня в эту область проникают методы генологического моделирования, которые вселяют надежду привести к неожиданным и неочевидным результатам.
Тот пример моделирования леса, который приведен ниже, тоже можно отнести к индукционным моделям. Над лесом практически невозможны прямые эксперименты. Неразумно пытаться проверить, что будет через сто лет, если сегодня сделать то-то. Кроме того, за эти сто лет неожиданно возникнет столько неуправляемых воздействий, что отделить их от воздействий управляемых практически невозможно без феноменологического знания о законах леса, которое нам недоступно без индукционного моделирования.
Сущность редукционного моделирования состоит в том, что объектом исследования являются законы взаимодействия элементов и структура системы. При этом свойства целого, представляющего собой большую или сложную систему, нам известны, но элементы системы либо неизвестны вовсе, ненаблюдаемы, - либо известны чисто гипотетически.
С помощью метода редукционного генологического моделирования можно проникать в системы, которые технически, экономически или принципиально недоступны для экспериментального исследования. Эти методы могут успешно использоваться, например, в физике микромира. Совершенно не случайно уравнения Шредингера в практическом применении наталкиваются на непреодолимые сложности. Дальше описания атома водорода физика микромира на этом пути продвинуться не смогла, несмотря на массу усилий. Дело в том, что аналитические методы (согласно методологии и принципам общей теории систем) не могут служить инструментом редукционного синтеза или индукционного анализа, а здесь мы имеем проблему именно этого класса.
Методы редукционного генологического моделирования позволяют получить ответ и на такой вопрос: какими должны быть свойства элементов и свойства их взаимодействий, структура системы, чтобы свойства системы могли быть реализованы в некотором смысле наилучшим, наиболее целесообразным образом.
Это не метод "черного ящика", в котором решается задача аналитического описания преобразований входов системы в выходы. Это метод синтеза внутренних свойств системы по заданным внешним свойствам.
Генологическое моделирование - это не просто вычислительный прием, позволяющий решать задачи анализа и синтеза сложных систем там, где другие формальные методы отказываются работать. Это универсальный способ получения нового знания и метод доказательства, не уступающий по своей строгости и логической силе аксиоматически-дедуктивному методу классической науки. Благодаря появлению этого метода сегодня можно говорить о генологически-редукционном и генологически-индукционном доказательстве.
Если существует редукционная модель некоторой системы, если внешние свойства моделируемого объекта совпадают с внешними свойствами модели в заданном диапазоне свойств, мы имеем полное право утверждать, что объект построен точно так же, как его модель. Только расхождения в свойствах модели и оригинала дают нам право усомниться в подобии их структуры и функций базовых элементов. В этом случае редукционная модель должна просто заменяться другой, более соответствующей оригиналу. Аналогичные рассуждения справедливы и для индукционной модели.
Появление методов исследования на базе моделирования, на базе математики алгоритмических процессов воспринималось в свое время как важнейший переворот в науке, сравнимый по масштабам с ньютоновской механикой. Возникла эйфория имитационного моделирования. Только спустя некоторое время обнаружилось, что возможности новых методов существенно ограничены. "Энтузиазм, вызванный полученными в распоряжение новыми математическими и логическими инструментами, привел к лихорадочному "построению моделей" как самоцели, часто без отнесения их к эмпирическим фактам... мы получили новый компас для научного мышления, но очень трудно продраться между Сциллой тривиальности и Харибдой ложных неологизмов" (Л. фон Берталанфи 1969). Прошло много десятилетий, прежде чем теория моделирования освободилась от детских болезней и юношеского максимализма, сложилась методология и логика анализа и синтеза, техника, инструментарий и технология исследования.
По современным представлениям мир (универсум) есть система, включающая все существующие системы в качестве своих подсистем, Мир есть система систем. Это банальная истина, если на ней и остановиться. Развитие этого положения позволяет дать толчок формализованному изучению тех явлений окружающего мира, для которых формализация и исследование классическими методами недостижимы.
Любая система (за исключением мира в целом) входит в некоторое множество систем более высокого уровня (надсистем). Любая система состоит из элементов, которые тоже являются системами (подсистемами) и входят в данную (а возможно и другие) систему. В мире нет и не может быть таких объектов, которые не являлись бы системами и не входили бы в состав тех или иных систем.
Систем неизмеримо больше, чем элементов, из которых они состоят. Формально любая совокупность элементов некоторой системы может рассматриваться как ее подсистема, а любая совокупность элементов окружения, которое связано с данной системой - как ее надсистема. Все заключается в целесообразности такого выделения, в его прагматической ценности для исследователя. Субъективизм выбора систем для исследования не отрицает объективности существования самих систем.
Все существующее вне данной системы и представляющее совокупность того, что может влиять на данную систему или испытывать на себе ее влияние, является ее метасистемой. Поскольку формально все в мире прямо или косвенно влияет друг на друга, можно утверждать, что метасистемой для любой системы является мир в целом. Практически, прагматически это совсем не так. Более того, существуют формальные процедуры, позволяющие для каждой системы определить ее метасистему, отвечающую определенным условиям.
Наличие структурных взаимодействий систем приводит к тому, что система и метасистема имеют общие области, пересечения, что делает структурный анализ ряда систем сложным для невооруженного сознания.
Механизм структурных взаимодействий систем приводит к тому, что элементы любой реальной системы одновременно являются элементами большого числа других систем. Различные элементы систем (в конечном счете, элементы мира в целом) через множественные структурные взаимодействия создают то единство мира, которое мы наблюдаем, связывают мир в одну систему.
Если мир оказывается так тесно связан своими подсистемами, элементами, то резонно возникает вопрос, а может ли его системное представление привести к какому-либо полезному результату, может ли оно способствовать проникновению в тайны природы? А в чем состоит целесообразность выделения отдельных систем из этого всепроникающего клубка отношений? Ответ один: основанием для выделения отдельных систем может быть только факт их устойчивого существования, способность длительного существования, выживания и способность влиять на существование, выживание сопряженных систем.
Автоматические методы решения структурных задач, задач выделения, обособления систем становятся обязательным инструментом исследования в большинстве случаев оперирования с большими и сложными системами.
Основное положение общей теории систем состоит в том, что все без исключения законы природы - это законы системных взаимодействий. Более того, системы не только подчиняются законам мироздания, законам природы, но и создают их. Законы природы - это законы взаимодействия систем. Мир таков, каковы его системы, реально существующие в настоящее время.
"мы хотим не только знать, как устроена природа (и как происходят природные явления), но и по возможности достичь цели, может быть утопической и дерзкой на вид, - узнать почему природа является именно такой, а не другой." (Эйнштейн А., 1965).
В те годы, когда Эйнштейн это говорил (накануне первой мировой войны), единственной наукой сумевшей вырваться из плена феноменологических методов и представлений была термодинамика. Она связала законы механики и законы газа в единую систему, объяснила почему законы статики и динамики газа именно такие. "По-моему, величайший подвиг механики Ньютона состоит в том, что ее постоянное применение привело к выходу за рамки феноменологических представлений." (Эйнштейн А., 1965) Не удивительно, что надежды исследователей в эти годы были связаны с методами статистической физики, анализом энтропийных и информационных процессов. Эти усилия привели к появлению наук нового направления: теории информации и ее приложений к физике, теории диссипативных структур (синергетики) и ряда других дисциплин, с которыми связывались надежды на построение междисциплинарной науки, способной обеспечить выход за пределы феноменологии. Эти надежды не сбылись, но попытки, поиск возможностей не прекращались.
Развитие производства, появление крупных технологических систем, военные потребности вызвали к жизни повышенное внимание к проблемам управления. Появление кибернетики возродило надежды на вековую мечту решения главной проблемы науки: почему мир устроен так, а не иначе. Теперь к миру стали подходить с мерками управления, гомеостаза, устойчивости, адаптивности. Успехи оказались значительно скромнее ожидавшихся, но надежды не иссякли. Разработка систем управления способствовала развитию интереса к системным методам исследования. На сцену вышла общая теория систем.
Возникновение и развитие вычислительной техники удивительно вовремя обеспечило теорию систем новыми методами и новой идеологией исследования. Возникает математическое моделирование, появляются новые методы оптимизации, анализа и синтеза. Пришло время генологических теорий, появилось понятие генологической системы как средства преодоления феноменологических ограничений.
Генологические системы позволяют дать современное описание реального мира как мира систем. Это новое видение, новое понимание внешней реальности, новое мировозрение. По современным представлениям в мире нет физических, химических, биологических, экологических, общественных и пр. законов, это мы разделили единые законы природы по многочисленным ячейкам в соответствии со своими представлениями. Законы поведения сложной системы определяются не теми природными объектами, в которых они реализованы, не материалом и "сущностью" этих объектов, а исключительно внешними свойствами элементов и способами их соединения.
"Природу нельзя делить в соответствии со структурой науки. Явления и проблемы, предлагаемые нам природой, нельзя разнести по сложившимся научным дисциплинам. Мы пытаемся втиснуть явления природы в различные научные дисциплины, а не она навязывает их нам. Некоторые вопросы, которые мы ставим, изучая явления и проблемы природы, можно классифицировать как физические, химические, биологические и т.д., но этого отнюдь нельзя делать с явлениями как таковыми." (Акоф Р., 1966).
Законы общества таковы не потому, что общество состоит из людей, а потому, что элементы этой системы обладают такими-то свойствами и так-то организованы. Если каждый элемент некоторого множества по своим основным функциональным свойствам подобен реальному человеку, система построенная из таких элементов по своим свойствам, законам будет подобна человеческому обществу, хотя функционирует в ней не человек, а компьютерная программа. Законы колебания остаются едиными безотносительно к тому, что именно колеблется, каков объект колебания: материальное тело, электромагнитное поле или что-то иное.
Сегодняшний этап развития науки связан с освоением новой области явлений и законов природы, с переходом от исследования простого к исследованию сложного. Генологические системы и модели стали основой такого перехода. Оказалось, что сложное - это множество обычных простых объектов, только охваченных многочисленными и разнообразными связями. Этими связями создаются все объекты мира, характеризующиеся сложными свойствами и поведением. Сегодня мы говорим: связь - основа сложного, основа развития, поэтому она правит миром.
В некоторых системах законы поведения системы в целом кардинально отличаются от законов поведения элементов. Это генологические системы (< гр. genes порождающий + logos закон, понятие; порождающие законы). Такие системы выражают новые законы, которым подчиняются сложные системы в целом, но которые не имеют места и смысла для составляющих систему элементов. Постепенно вызревает понимание того факта, что любые законы реального мира являются результатом связей в генологических системах, эмерджентных переходов в них.
Любая генологическая система базируется на феноменологическом описании некоторых элементов базового уровня. Роль модели этой системы исключительно в том, чтобы формальными методами осуществить переход от феноменологии элементов и подсистем к феноменологии системы и ее подсистем другой декомпозиции, другого членения. Через эти переходы реализуется единство законов природы.
Одним из неожиданных свойств законов в генологической, системной картине мира является отсутствие иерархии законов природы. Мы привыкли считать, что законы системы являются законами более высокого уровня по отношению к законам элементов, из которых она состоит. Мир представляется некоторой пирамидой законов. На деле все не так. Все законы равны по своему рангу. Если от некоторой исходной системы перейти к законам элементов, затем к законам элементов, из которых состоят эти элементы, и так далее, мы можем встретиться снова с законами того типа, которым подчиняется исходная система. Если двигаться не вглубь, а наружу, переходить ко все более общим системам, мы опять можем натолкнуться на законы первой из рассматриваемых систем.
Не иерархия, не пирамида, не дерево (так называется граф, описывающий отношения иерархии) законов, а сеть взаимозависимостей законов друг от друга. Картина мира вновь оказывается и проще и сложнее, чем мы интуитивно предполагали. Законы природы не зависят от того, какой путь пройден в обобщении или в углублении от действительности привычных человеческих масштабов, законы природы не зависят от "вещества" от тех объектов, в которых они реализованы, они зависят только от структуры системы и внешних свойств элементов. Вот в чем заключен главных выводов общей теории систем.
В ряду систем, через которые осуществляется взаимосвязь различных классов законов природы, особое место занимают системы массовых взаимодействий. Они являются подклассом класса генологических систем. Их характеристическое свойство состоит в том, что элементы таких систем функционально подобны друг другу, подчиняются одним и тем же законам, каждый из таких элементов взаимодействует (может взаимодействовать) с каждым или с подмножеством элементов системы.
Примером генологической системы массовых взаимодействий может служить идеальный газ (модель газа). Каждая молекула, каждый элемент такой системы подчиняется законам механики, а система в целом - законам газового состояния и газовой динамики. При взаимодействии молекул газа они меняют координаты и параметры своего обобщенного (фазового) состояния. Невозможно сказать, что в этом взаимодействии является причиной, а что следствием взаимодействия. Не множественность, не массовость взаимодействий молекул составляет сложность перехода от описания молекулы к описанию газовых состояний, а нечто иное.
Скачок, переход от законов элементов к законам системы в генологических системах непроницаем для причинно-следственной парадигмы классической математики. В этом суть генологического перехода.
Тысячи ученых на протяжении столетия (Л. Больцман, Р.Клаузиус, Д. Гиббс и их последователи) безуспешно трудились над этой новой "квадратурой круга". Строгое описание эмерджентного перехода классическими методами оказалось невозможным.
Система газа - это простейшая, но далеко не единственная генологическая система массовых взаимодействий. Как только мы вторгаемся в область больших и сложных систем, они встречаются на каждом шагу. Примером такой системы может служить мозг человека или животного.
Функциональным элементом мозга не может служить нейрон. В мозгу человека не более десяти триллионов нейронов, а для опережающего отображения действительности даже мозгом кошки необходимо по крайней мере на порядок больше.
Можно предположить, что нейрон не служит ячейкой памяти, ничего не хранит в себе, он просто деталь для функционального элемента, который реально является ячейкой памяти, запоминает и отображает действительность. Функциональным же элементом служит контур, замкнутое кольцо, образованное некоторым множеством нейронов. В этом кольце пробегают волны возбуждения. Эти состояния контура (наличие - отсутствие возбуждения) и являются первичной единицей памяти.
Через каждый нейрон могут проходить многие десятки, сотни, тысячи различных первичных контуров и других структурных конфигураций. Количество единиц памяти увеличивается на несколько порядков по сравнению с числом нейронов, но это еще не все. Такие функциональные элементы сами могут служить единичными деталями функциональных системам и собираться в структурные конфигурации следующего уровня. Число таких вторичных структурных конфигураций может быть больше, чем первичных. Третий уровень даст еще большее увеличение. В результате число единиц памяти такого биологического компьютера становится настолько большим, что если его разделить на число атомов в видимой части вселенной, мозг даже не почувствует этого.
Легко заметить, что в основе этой гипотезы строения мозга лежат не функциональные, а структурные взаимодействия между элементами. В реальных больших системах окружающего мира эти механизмы взаимодействий представляют собой универсальный способ реализации преимуществ, достоинств больших систем.
Методы общей теории систем и системотехники (теории проектирования систем) позволяют уже сегодня ставить и решать задачи создания аналогичного мозгоподобного компьютера. Для его реализации не нужно имитировать живой нейрон, достаточно создать элемент, обладающий некоторыми простыми возможностями. Этот компьютер по своим свойствам будет очень близок к свойствам человеческого мозга. Его алгоритмы переработки информации окажутся вполне человекоподобными,
Генологическими системами являются и человек, и человеческое общество, поэтому теоретическое обществоведение и теория общества базируются на общей теории систем и на идеях, методах, аппарате генологического моделирования.
Вернемся к причинам и следствиям. Это глубокий и серьезный философский вопрос, в который не стоит влезать в подобной работе, но заноза причинности вызовет ряд сложностей, как только мы перейдем к генологии человеческого общества, поэтому лучше разобраться с некоторыми вопросами заблаговременно.
Представление о всеобщности причинно-следственной связи уходит своими корнями в глубокую древность. Первоначально понимание закономерности связывалось с причинностью. Отсюда родилась идеология математических функций как универсального аппарата описания закономерностей. Понимание того, что причинность и закономерность - не одно и то же, победило только в этом столетии.
Общая теория систем дала возможность с необычных позиций подойти к проблемам причинности и детерминизма. Причинность связана со "стрелой времени", его однонаправленностью, необратимостью, и с отсутствием мгновенного действия, с обязательными запаздываниями процессов. Внешние причины (материальные, энергетические, информационные) четко проявляются там, где имеет место запаздывание, где воздействие и реакция на это воздействие разделены по времени. Однако, существуют и такие взаимодействия, в которых нет запаздывания, где нет противополагания причины и следствия, но на функционирование системы, на ее свойства, эти взаимодействия оказывают существенное влияние. Это закономерности, в основе которых не лежит внешняя причинность. Кроме того, всякий раз, когда конфигурация направленных (ориентированных) взаимодействий образует контуры (циклы), тем более взаимосвязанные сложные замкнутые конфигурации, разобраться с причинами и следствиями оказывается далеко не просто. Привычный аппарат отказывает. В генологических системах массовых взаимодействий элементы могут иметь причинно-следственные связи между собой, но эти связи не распространяются на свойства системы, свойства целого. Здесь происходит замыкание причинно-следственных связей в элементах системы. Происходит разрыв причинности на одном уровне и становление ее на другом. Система в целом может иметь причинно-следственные связи, но это уже другие причины и другие следствия для других закономерностей.
На этом роль систем массовых взаимодействий не ограничивается. Мировая динамика вызывается переходом мира в целом и его подсистем от состояния менее вероятного к более вероятному. Стохастической смерти (тепловой или энтропийной смерти) при этом не происходит, ибо любой шаг системы и мира в целом от менее вероятного к более вероятному состоянию приводит к тому, что наиболее вероятным состоянием становится некоторое иное, новое состояние.
Откуда же берется эта вероятность? Что в мире вызывает появление случайности? Как связаны случайность и детерминизм законов? Попробуем предположить, что процессы и состояния в мире строго детерминированы, что фундаментальных законов взаимодействий вероятностного типа не бывает. Этот постулат хорошо согласуется с идеологией, философией систем. Более того, он слишком необходим, чтобы быть неверным. Он позволяет разрешить ряд проблем в различных областях знания.
Примем этот постулат и начнем уже от привычной "печки" - системы идеального газа. Поведение молекул идеального газа в замкнутом объеме подчиняется законам механики и строго детерминировано. В результате взаимодействия большого числа молекул появляются новые эмерджентные закономерности системы - это законы газовой статики и динамики, которые также строго детерминированы.
Переход от одних детерминированных законов к детерминированным законам другого фундаментального уровня происходит посредством механизма взаимодействий элементов. "Виноваты" в появлении случайностей именно системы массовых взаимодействий.
Можно предположить, что стохастические явления представляют собой всего лишь макроописания детерминированных массовых взаимодействий элементов в больших системах. Появляется надежда, например, на получение объяснения и описания квантовых эффектов и наблюдаемого индетерминизма поведения элементарных частиц с позиции систем массовых взаимодействий. Знаменитое изречение Эйнштейна ("Бог в кости не играет") может приобрести новое звучание. Может быть рано признавать спор Н. Бора с А. Эйнштейном окончательно решенным в пользу Бора.
Можно поставить задачу создания редукционной модели элементарных частиц как системы, элементами которой являются некоторые гипотетические субчастицы. можно построить описание элементарных частиц как больших или сложных систем и вновь поставить под сомнение индетерминизм мира. "Я еще верю в возможность создания модели, т.е. теории, способной излагать сами сущности, а не только вероятности их проявления." (Эйнштейн А., 1965).
Методами редукционного генологического моделирования можно попытаться найти такие элементы, лежащие в основе материальных частиц, которые подчинены строго детерминированным законам своего уровня, а понятия массы, энергии, заряда, квантовые проявления и прочее, возможно даже некоторые свойства времени и пространства, будут всего лишь эмерджентными проявлениями массовых взаимодействий этих базовых элементов. Построение такой генологической системы позволит проникнуть в микромир за пределы инструментальных возможностей. Допустимо предположить, что те законы взаимодействий, в которых реализованы инструментально наблюдаемые внешние свойства элементарных частиц, являются эмерджентными свойствами генологических систем. Естественно, все это следует рассматривать даже не как гипотезу, а как пример потенциальной возможности использования редукционного моделирования.
На основе генологических систем осуществляется переход от законов молекулы к законам клетки, от законов клетки к законам организма, от законов дерева к законам леса и многое другое. В эту логику укладывается переход от законов поведения человека (или модельного квазичеловека) к законам человеческого общества, общественных систем. Постулат о законообразующих свойствах систем массовых взаимодействий необходим, иначе строгую теорию общественной системы построить невозможно, и придется ограничиться, в лучшем случае, эмпирическими построениями.
Законы газовой статики и динамики вовсе не определяются тем, что элементами системы являются реальные молекулы. Если в качестве молекул используются компьютерные модели молекул, законы не изменятся. Совершенно неважно как и из чего построен тот или иной объект природы, важны только его внешние системообразующие свойства. Человек является человеком не потому, что он состоит из биологических соединений, из клеток и органов, а потому, что его элементы так связаны между собой. Функционально подобного живому, функционально неотличимого от "настоящего" человека в принципе можно "сделать" из чего угодно.
Аналогично обстоит дело с общественными законами. Замена реального человека его программной (компьютерной) моделью даст в результате взаимодействий элементов в основе своей те же общесистемные законы, что и законы реального общества, даже в том случае, когда свойства человека и его модели не совсем совпадают.
Еще в 1985 году группой специалистов по заказу ВАСХНИЛ выполнена работа по генологическому моделированию и исследованию на моделях свойств леса, в первую очередь, тех свойств, которые относятся к его взаимодействию с окружающей средой, механизмов выживания и экспансии, ресурсного обеспечения и других механизмов системного порядка. Создавался первый эскизный вариант модели, после апробации которой предполагалось создание коммерческого, товарного варианта.
Программа создавалась на языке СИМУЛА-67 и использовалась на ЕС ЭВМ типа 1060.
В свойствах лесных массивов было много неясного. Одни специалисты утверждали, что насаждение (совокупность деревьев леса) способствует сохранению почвенной влаги, другие считали, что оно иссушает почву, одни доказывали, что насаждение повышает уровень грунтовых вод, другие приводили данные, свидетельствующие о том, что уровень грунтовых вод в условиях насаждения понижается и пр. Самое удивительное в том, что доводы тех и других убедительно подтверждались статистическими данными, достоверность которых не вызывает сомнения.
Число различных противоречивых сведений быстро нарастало. Было предложено на основе генологического моделирования разобраться в этих странностях и противоречиях. Несмотря на то, что многие сомневались в успехе, решено было провести предварительный ограниченный эксперимент.
Модель строилась так. Была "создана" программными, компьютерными методами, крохотная планета (модель планеты), обладающая гравитацией и атмосферой земного типа. На планете был сгенерирован горно-равнинный ландшафт, впадины заполнены водой. Был создан источник радиации ("солнце"), который вращался вокруг планеты наподобие земного Солнца, создавая времена суток и года. Шаг за шагом этот мир приобретал новые и новые детали.
При построении модели земли не использовались никакие законы, кроме физических. Все пространство поверхности, глубины планеты, а также атмосферы, квантовалось, делилось на геометрические элементы. Внутри каждого кванта пространства происходили обычные физические процессы: нагревание и остывание, испарение и конденсация воды, изменение давления, массоперенос воздуха между квантами как следствие изменения давления, каплеобразование и др.
Лес представляет собой сложную систему, в которой можно выделить ряд подсистем. В первую очередь, это насаждение, сообщество деревьев, система, образованная взаимодействием этих деревьев, - система массовых взаимодействий, через которую (главным образом) реализуются генологические переход.
Это эволюционные системы деревьев - деревья со всеми их потенциальными потомками. Это трофическая система, в которой элементы различаются по признаку "кто кого ест". Точнее это система, в которой осуществляется круговорот органических и неорганических ресурсов жизнедеятельности. Имеются и другие системы. Все они реализованы программно.
После запуска модели начались физические процессы в квантах пространства. В результате взаимодействия этих квантов появились процессы метеорологического и климатического характера: начали "дуть" ветры, появились "роза ветров", облачность, пошли дожди, образовались озера и реки, возникли явления эрозии и пр. Вот теперь появилась возможность экспериментировать с лесом: вводить и убирать лесные массивы, менять их площадь, объем подкронового пространства и другие параметры.
Оказалось, что лес - удивительная саморегулирующаяся система с богатейшими и уникальными механизмами выживания. Растение лишено возможности передвижения для добывания ресурсов, но сообщество растений древесного типа обладает механизмами их привлечения. Неподвижное растение заставляет ресурсы своей жизнедеятельности двигаться к нему.
Вот, например, вода. Это один из важнейших ресурсов растения. Лесной массив способен привлечь влагу из окружающего пространства и его действие распространяется на значительные расстояния. Стоит в безлесном районе модели "высадить" лес, как заметно меняется количество дождей и объем атмосферных осадков в этом регионе. Если насаждение расположено в регионе с естественным дефицитом атмосферных осадков, оно смыкает кроны деревьев, создает в подкроновом пространстве необходимый режим, свой микроклимат, обеспечивающий не только жизнедеятельность деревьев, но и направленное воздействие на внешнее пространство, на внешнюю систему ресурсов. Проницаемость пространства кроны устанавливается такой, какая наилучшим образом отвечает потребностям управления климатическими параметрами. Устанавливается такой режим, при котором понижается точка росы над лесным массивом и повышается вероятность выпадения дождя.
Моделирование позволяет разобраться в механизмах этих явлений. Так, например, на границе леса и безлесного пространства возникают мощные вертикальные атмосферные потоки (вверх и вниз близко друг от друга). Они преграждают путь ветрам вплоть до стратосферных высот и способствуют образованию турбулентностей и перемешиванию воздушных масс, что еще более повышает вероятность выпадения осадков над лесным массивом. Разница в альбедо и теплоемкости кроны деревьев и окружающей безлесной поверхности также сказывается на механизмах регулирования, но объяснить процессы только этими параметрами нельзя. Процессы на границе водоемов и суши по этим параметрам похожи, но над водоемами (в модельном варианте) возникают преимущественно быстрые циклоны, а над лесными массивами малоподвижные антициклоны. Кстати, если повысить разрешающую способность модели, можно поставить задачу исследования механизмов зарождения разрушительных циклонов и поиска возможностей противодействия этим процессам.
Лес, который произрастает в увлажненной (болотистой) местности ведет себя совершенно иначе. Он разреживается, снижает плотность лиственного покрова и пр. Это приводит к таким параметрам подкронового пространства, которые способствуют повышенной транспирации и осушению почвы.
Интересны процессы в грунте. Даже вне зоны корневого пространства действует "гистерезисный насос", который может повышать и понижать уровень грунтовых вод, менять объемы доступной корням влаги. Неожиданны механизмы взаимодействия деревьев в составе насаждения, которые приоткрылись в процессе моделирования, и многое другое.
Одним из важнейших результатов экспериментов на модели явилось понятие критических параметров: площади насаждения, объема подкронового пространства, отношения длины граничной линии к площади насаждения и пр. Оказалось, что насаждение способно к устойчивому существованию, развитию и экспансии только тогда, когда реальные значения его основных параметров превышают критические значения (разные для различных конкретных условий). В противном случае насаждение переходит в режим деградации. Стало понятно, почему огромные затраты на создание лесополос далеко не всегда окупаются.
Главный результат заключается в том, что прояснился специфический механизм выживания, характерный для древесных растений. Умозрительно, наблюдая и экспериментируя, трудно объяснить, почему деревья тратят значительные ресурсы на образование древесины, поднимаются на значительную высоту, а травянистые растения или кустарники обходятся без этого механизма. Моделирование дало ответ на этот и другие вопросы принципиального порядка.
Методами редукционного генологического моделирования удалось внести ясность и в механизмы управления развитием растения. У растения нет мозга и нервной системы, но с проблемами выживания оно справляется превосходно. Механизмы "опережающего отражения действительности" здесь реализованы особым, специфическим способом. Система управления растением - это распределенная сетевая система управления. Рыночный механизм автоматического управления общественными процессами оказался "ближайшим родственником" системы управления, господствующей в растительном мире. Но этого мало, исследование растений подарило нам тот ключик, которым открываются тайны некоторых законов человеческого общества. Об этом позже.
К сожалению работы по моделированию леса длились недолго. Через год наступила перестройка, и государству стало не до леса. Исчезло финансирование, прекратились работы.
Известно высказывание Гегеля: "все действительное разумно, а все разумное - действительно" (все действительно существующее имеет основания для существования и наоборот). В современной трактовке принцип Гегеля звучит так: все существующее имеет максимальную вероятность существования, все, что имеет максимальную вероятность существования - обязательно существует.
Этот постулат имеет в теории систем столь же основополагающее значение, как закон (постулат) сохранения энергии в классической физике. В соответствии с принципом Гегеля в природе (живой и неживой) существует только то, существование чего наиболее вероятно (рационально, "разумно"), что является наиболее устойчивым структурно или динамически. Это относится не только к объектам, но и к законам их взаимодействия. Если система становится менее устойчивой, чем конкурирующие, она уходит в небытие вместе с законами взаимодействия своих элементов (законами природы). Существуют только наиболее рациональные, наиболее вероятные системы и отвечающие им законы. Все, что таким не является давно или недавно не выдержало жесточайшей конкуренции и погибло. Это относится к живой и неживой природе в равной степени. Вот почему мир в целом и законы мироздания столь совершенны. В основе объяснения этого совершенства лежит принцип Гегеля.
Отсюда следует, что показатель эффективности телеологической системы (системы, обладающей имманентной целью) не может иметь иного выражения, кроме показателя, отражающего вероятность существования системы. Принцип Гегеля позволяет понять, почему объект обладает именно такими свойствами, такой структурой и функцией. Объяснить свойства объекта можно только поняв: зачем, для чего нужны эти свойства, как они влияют на вероятность существования объекта, как действует механизм, направленный на достижение цели.
Философия Гегеля явилась предтечей современной теории систем, причем некоторые положения этой философии оказалось возможным понять и оценить только тогда, когда общая теория систем в своем развитии достигла современного состояния.
Гегель оставил наследие, в котором, в соответствии с "лучшими" традициями его предшественников (Гераклита, Сократа, Зенона и др.), содержательные заключения растворены в необычной манере изложения и высказаны языком, который если и достаточен, чтобы Гегель понимал сам то, что он написал, то не приспособлен для коммуникации, для того, чтобы его поняли другие. Это не может квалифицироваться как небрежность, как недостаточно четкое выражение мысли или намеренное ее затемнение. Язык Гегеля порожден стремлением к краткости в сочетании с недостижимым всеохватом и глубиной изложения.
Гегеля читать очень нелегко не только потому, что его терминология во многом не совпадает с современной, и даже с терминологией того времени, но и потому, что Гегель многие свои термины вводит тезаурусным методом: значение термина не определяется по правилам аристотелевой логики (класс и подкласс), а выражается через контекстные связи с другими терминами. Например, понятие "осел" по правилам логики определяется как вид животного, который отличается радом признаков: длинными ушами, выносливостью, упрямством, и.т.д.; "стол" можно определить как вид мебели, который включает четыре ножки и широкую доску, которую можно накрыть скатертью и пр. Гегель отлично видит "умственную неполноценность" определений аристотелевой логики. Как ни определяй стол, всегда можно придумать свойства конкретного стола, которые не подходят под это определение. Ножек может быть и три, и одна и пять, стол может быть и круглым, и прямоугольным, и любой другой формы, он может располагаться в разных плоскостях и др. Невозможно перечислить все возможные свойства стола. Столом может служить и большой валун, и подвешенная плоскость. Это не тот путь. Можно попытаться определить стол чисто функционально: стол - это то, за чем сидят, едят, читают... Не легче. Перечислить все возможные функциональные определения стола в одном описании просто невозможно. Есть один способ определения свободный от этих недостатков - тезаурусный способ. Понятие вводится, но прямо не определяется. Вместо этого приводятся ситуации и конструкции, в которых это понятие вступает в отношения, взаимосвязи с другими. Сначала смысл понятия туманен, но по мере увеличения числа конструкций, в которых оно встречается, смысл понятия становится все более и более определенным. Это самая совершенная, самая строгая, точная и экономная форма определения. Здесь и динамика понятия, и специфика отношений с другими получают самое сжатое выражение. Совершенно не случайно ребенок именно этим способом учит родной язык. Природа выбирает самый эффективный путь. Этим путем следует и Гегель. В результате получается предельно компактное и строгое выражение мыслей, но совершенно непривычное и непонятное. Это и есть то, что названо "диалектической логикой". Те афоризмы, которыми изобилуют его труды, которые подчеркивают и выписывают юнцы, жаждущие мудрости, лишь второстепенное вспомогательное средство и язвительная насмешка над филистерским умом немецкого бюргера.
Чтобы получить возможность прочитать Гегеля надо "расшифровать" его произведения, составить словарь гегелевских терминов наподобие того, как расшифровываются в криптографии тексты на мертвых неизвестных языках. Так, например, термин "система" у Гегеля означает совсем не то, что сегодня. Под системами он понимает просто множества элементов, к которым относит простейшие образования (солнечная система, мышечная или нервная система), рассматривая их как инертный комплекс. Связи системы, ее целостность, эмерджентность для Гегеля за пределами этого понятия. У Гегеля практически отсутствуют эпитеты, все, что похоже на эпитет, реально является тезаурусно определенным термином. Постепенно открывается незнакомый Гегель и новое понимание его метода. Сущность диалектического метода Гегеля - логическое моделирование, а построение модели - универсальный метод доказательства. Вот почему он сумел открыть и понять удивительно много. Законы Гегеля - это законы динамических систем.
"Только потому, что конкретное разлагается на составные части и делается недействительным, оно и есть то, что приводит себя в движение." "Предмет по существу есть то же, что и движение; движение есть развертывание и различение моментов, предмет - нахождение их в совокупности." (Гегель, 1959).
Да, Гегель выступил против грубого материализма, но его основания не оставляют возможности для возражения. Если в мире существует только материя, то в таком понимании материи нет смысла. Это просто тавтология, подмена термина (вместо термина "существующий" используется термин "материальный").
Мировой дух Гегеля - этот система законов природы и не более. Это близко к тому, что мы сегодня называем информацией, но не совпадает с нашим понятием, а идет дальше. Законы природы по Гегелю могут существовать только реализовавшись в материальном. Движение законов, саморазвитие мирового духа, происходит через выживание наиболее целесообразного.
Гегель строит логическую модель процесса развития вполне рациональную даже по сегодняшним меркам. В качестве примера можно рассмотреть закон, который назван Гегелем законом "отрицания отрицания". Этот закон или постулат выражает истинные свойства природы и в его философии (фактически теории систем) играет роль второго начала термодинамики. Если второе начало термодинамики является основанием, позволяющим отрицать возможность создания вечного двигателя, то постулат (закон) отрицания отрицания запрещает существование процессов в природе, ведущих к потере устойчивости мироздания в целом.
Постулат отрицания отрицания играет роль именно постулата, аксиоматического принципа. Его использование (наряду с другими) ограждает систему законов природы от логических противоречий и разрушительных сингулярностей.
Для объяснения устойчивости развивающейся, динамичной природы (мирового духа как системы законов природы) Гегель вводит ряд постулатов. Одним из них является постулат отрицания актуальной бесконечности. Этот постулат высказан Гегелем в качестве одного из базовых положений, на которых построена вся система законов природы. Из него следует невозможность любых процессов, ведущих к появлению актуальной бесконечности. Отсюда ряд важных следствий.
Пусть наблюдается процесс, при котором некоторая величина под влиянием определенной неустранимой и не меняющейся причины увеличивается с постоянной ни от чего не зависящей скоростью. Поскольку это противоречит постулату Гегеля об актуальной ("дурной") бесконечности, реально такой процесс невозможен. Невозможна зависимость следствия от причины, при котором следствие не имеет цепочек зависимостей, воздействующих обратно на свою причину. Либо такие цепочки обратных связей существуют, либо существование всей системы мироздания становится невозможным. Логика соответствующего рассуждения Гегеля строга и точна.
Но Гегель идет дальше. Он утверждает о невозможности существования без изменений положительных и отрицательных обратных связей в контурах взаимовлияния в развивающихся системах. Постулат, в котором Гегель высказывает это утверждение, назван им законом отрицания отрицания.
Не существует нетривиальных, способных к изменениям объектов (элементов динамических систем). Гегель считает, что статических объектов в принципе не существует, поскольку все объекты входят в природу как динамическую систему, изменяются ею и которые охвачены через цепочки близких или далеких взаимодействий, обратными связями. Пусть некоторый объект охвачен стабилизирующей (отрицательной) или развивающей (положительной) связью. В соответствии с законом отрицания отрицания такое состояние не может быть устойчивым. Закон отрицания отрицания и есть форма утверждения о потенциальной неустойчивости актуально устойчивых явлений и объектов.
Наблюдаемая общая отрицательная обратная связь проявляется как преимущественная в результате воздействия множества контуров с отрицательной и положительной обратной связью, в которые включен рассматриваемый объект. Во всех этих контурах происходят постоянные изменения. Природа в таком представлении напоминает газ, молекулами которого служат не объекты, а контуры всепроникающих связей. Эти связи по Гегелю более реальны, более важны, чем сами объекты.
Некоторая относительная устойчивость рассматриваемого объекта объясняется тем, что в данный момент отрицательная составляющая обратных связей превалирует над положительной, подобно тому, как реальная скорость молекулы в газе в некоторый момент может оказаться ниже средней скорости. Гегель говорит, что в самом существовании такого объекта заложено его отрицание.
Сущность отрицания заключается в том, что рано или поздно отрицательная обратная связь по совокупности влияний сменится положительной. Причина такого изменения лежит в том, что во множестве контуров взаимодействий, в которые входит рассматриваемый объект, включены изменяющиеся объекты, изменение которых заставляет дрейфовать параметры многочисленных обратных связей.
Это закон абсолютной общности, поэтому с той или иной (но не нулевой) вероятностью отрицательная обратная связь, рано или поздно должна смениться на положительную.
По терминологии Гегеля это отрицание устойчивости объекта, потенциальное отрицание его как неизменной сущности. Возникновение мажорирования совокупной положительной обратной связи ведет к динамическому изменению объекта, к его актуальному отрицанию, но, в силу постулата Гегеля, превалирование положительной обратной связи рано или поздно должно смениться преимуществом отрицательной, иначе процесс приведет к "дурной" бесконечности, что невозможно. Новое устойчивое состояние объекта и есть по Гегелю отрицание отрицания.
Через свойства и ограничения, которые также выражаются в форме постулатов, описываются механизмы достижения устойчивости существования природы и одновременно возможности неограниченного свободного развития. При построении системы законов природы достигнуть такого сочетания свойств далеко не просто. Только тот, кто пытался построить модель мира отличную от реального, но так же свободного от тупиков и противоречий, может оценить величие научного подвига Гегеля.
Для построения модели мира, человека и человеческого общества, которые составляют основное содержание настоящей работы, Гегель дал больше, чем кто-либо. Несколько цитат из гегелевской "Феноменологии духа".
"Текучая стихия сама есть только абстракция сущности, или: она действительна только как форма; а то обстоятельство, что она расчленяется, есть в свою очередь раздваивание расчлененного или процесс растворения его. Весь этот круговорот составляет жизнь, - не то, что провозглашается прежде всего - непосредственная непрерывность и непроницаемость ее сущности, не устойчиво существующее формообразование и для-себя-сущее дискретное, не чистый процесс его и не простое сочетание этих моментов, а развивающееся и свое развитие растворяющее, и в этом движении просто сохраняющееся целое."
Здесь Гегель рассматривает жизнь актуального организма и находит, что организм - это не для-себя-сущее дискретное, а функционально определенное целое, данное вместе со всеми своими связями, взаимодействиями с окружением, развивающееся в круговороте зависимостей. То раздваивание, о котором Гегель говорит и в другом месте, он понимает как включение в положительные и отрицательные обратные связи.
"В системах формообразования как такового организм охватывается с абстрактной стороны мертвого существования; его моменты, воспринятые таким именно образом, принадлежат анатомии и трупу, а не познанию и живому организму. В качестве таких частей они, напротив, перестали быть, ибо они перестали быть процессами. Так как бытие организма есть по существу всеобщность или рефлексия в себя самого, то бытие организма в целом, как и его моменты, не могут состоять в анатомической системе; действительное выражение и внешние проявления их скорее имеются налицо только в качестве движения, которое проходит через различные части формообразования и в котором то, что выхватывается и закрепляется в качестве отдельной системы, по существу выступает как текучий момент, так что не названная действительность в таком виде, в каком ее находит анатомия, должна считаться с реальностью последней, а только эта действительность как процесс, в котором только и имеют смысл анатомические части."
Здесь следует отметить три момента: организм существует как смена поколений, проходя через различные части формообразования; жизнь - это рефлексия в себя самого (отражение, моделирование действительности); жизнь - это процесс, это движение, функционирование. Сто пятьдесят лет спустя в работах П.К. Анохина, Л. фон Берталанфи, У.Р. Эшби эти же идеи прозвучали как внезапное откровение.
Генология мира дает его общую картину, картину всеобщей вертикальной (вниз или вверх по системной организации) и горизонтальной (на одном уровне организации) взаимосвязи систем. Она описывает переходы от одних классов, типов, групп законов к другим и этим связывает в единую систему, единую картину все происходящее в мире.
Знания о законах, полученных с помощью механизмов генологического моделирования систем, сами по себе не не обеспечивают возможности решения прикладных задач. Кроме знания законов нужны определения конкретных параметров в конкретных реальных системах, в условия окружения, с учетом процессов в метасистеме и пр. Одно только знание законов механики не позволит сконструировать конкретный механизм, устройство. Кроме общих законов и конкретных данных, нужны приемы, методы, которые могут служить инструментом технологии проектирования. Эти методы также являются частью феноменологии.
Если генология пытается ответить на вопросы "почему" и "зачем", "с какой целью", то феноменология отвечает на прямые вопросы "что" и "как", "каким образом". Можно сказать коротко: феноменология - наука о законах взаимодействий объектов, заданных своими внешними свойствами. Она изучает сложные системы как конкретную данность, как явление (феномен - это явление), как объекты, обладающие поведением, внешними функциями, заданные формальным описанием законов взаимодействий.
Вопрос о том, почему эти законы и свойства такие, а не иные, выходит за рамки феноменологической теории. В этом смысле практически все науки классического периода являлись феноменологическими.
Источником знаний для феноменологии служит эмпирический материал, логический анализ, а в сложных случаях, когда этого недостаточно, генология изучаемых систем и имитационное моделирование на базе эмпирических знаний.
Феноменология систем входит составной частью в общую теорию систем. Она является вместе с системотехникой основным инструментом решения задач инженерного анализа и синтеза при исследовании и проектировании различных классов реальных систем и в управлении. Далее нас будут интересовать в первую очередь феноменологические подходы к сложным и/или большим динамическим системам.
В ряду феноменологических методов исследования, анализа и синтеза больших и сложных систем особое место занимают феноменологические модели. Простейшие из них - модели факторных взаимодействий - рассматриваются ниже в качестве одного из инструментов анализа общества, инструмента решения задач его построения, управления и оптимизации.
Элементы феноменологических моделей часто оказываются значительно проще тех, которые используются в генологическом моделировании не только потому, что они даны лишь своими внешними свойствами, но и потому, что описания этих свойств могут корректироваться в ходе исследования на основе текущей информации, получаемой от реальной моделируемой системы, системы-оригинала, на основе сравнения поведения модели и оригинала.
Во многих системах, относящихся к неживой природе, элементы систем связаны друг с другом незначительным числом связей, а сами эти связи просты и легко формализуются. Именно этим определяются прошлые успехи физических наук. Наука до последнего времени развивалась в тех направлениях, в которых это возможно с использованием классических математических методов. Все, что оказалось за пределами возможностей этой математики, не воспринималось формализованной наукой и вытеснялось в гуманитарную область.
Под давлением прагматических потребностей человечества наука сегодня просто вынуждена завоевывать традиционно гуманитарные области, области трудно формализуемые классическими средствами. Вот здесь генологические и феноменологические методы оказались наиболее эффективными и результативными.
Основное отличие системных феноменологических методов от феноменологии классической формализованной науки (например, механики) заключается в том, что формализация объекта исследования здесь происходит по законам больших и сложных систем. Это значит, что описание объекта исследования производится на основе математики алгоритмических процессов методами имитационного моделирования или иными модельными методами, например, методами факторных моделей.
Нередко факторы, от которых зависят состояния систем и их динамика, видны "невооруженным глазом". Например, вода в морях и океанах располагается по критерию минимума потенциальной энергии (занимает эквипотенциальную поверхность). В первом приближении это поверхность шара, в действительности, эта поверхность определяется формой земного геойда и распределением масс в объеме планеты. Практическое получение описания такой поверхности связано со значительными вычислительными и экспериментальными трудностями, но чисто логически определение такой поверхности предельно просто, примитивно. Мы в принципе можем достаточно полно аналитически или алгоритмически, в форме вычислительного процесса, описать все зависимости для решения этой задачи.
В этом случае методы системной феноменологии сближаются с методами классических наук. Здесь модель превращается в средство решения практической задачи, но значительно чаще встречаются случаи, когда даже постановка задачи классическими методами оказывается затруднительной. Методы системного анализа и синтеза, а также аппарат моделирования сложных динамических систем в этом случае оказываются вне конкуренции. Особенно наглядно это преимущество проявляется при постановке задач, при переходе от проблемы к задаче.
К числу феноменологических методов относятся методы оптимизации. Решение задачи оптимизации в сложных системах упирается в проблему формализации цели. Для этого нужно не только иметь формальное выражение цели, но и способ получения оценки степени ее достижения.
При проектировании и использовании автомобильного двигателя определение критерия может вызвать определенные затруднения. Приходится обращаться к системе более высокого уровня: к надсистеме двигателя, и к той системе, в которой двигатель и автомобиль используются как средство достижения цели. Пусть такой системой будет производство автомобиля, а критерием - та или иная форма прибыли. Здесь можно говорить о едином критерии, поскольку производство двигателя и производство автомобиля являются элементами одной и той же генологической системы: человеческого общества.
Феноменология не в силах преодолеть барьер эмерджентных переходов, перейти от законов элементов к законам систем и обратно. В этом не только ее слабость, но и ее сила. Благодаря этому она в состоянии разрешить любые проблемы внутри замкнутого круга представлений.
В рамках феноменологии всегда осуществлялась также классификация законов природы. Классификация законов природы по объектному признаку существовала на протяжении многих столетий. Все науки были объектно ориентированы. Единственной междисциплинарной наукой прошлого (ориентированной на метод) была математика. Только в последние десятилетия пришло понимание единства законов мира и их независимости от материальной формы объектов, в которых они реализуются. Появились исследования, направленные на изучение особых классов таких законов: кибернетика, системотехника, теория информации, теория колебаний, теория потоков в сетях, теория массового обслуживания, теория игр и многие другие.
Различие феноменологической теории реализованной в аналитической модели и математическим аппаратом теории видится в том, что модель динамической системы обладает поведением, а математический аппарат - это лишь средства описания поведения, его реализации в моделях.
Теория систем как научная идеология, философия систем в отдельных случаях может работать, может помочь найти если не решение проблемы, то хотя бы пути ее решения. Классическая философия вообще и, например, диалектический материализм в частности в подобных ситуациях оказывались совершенно беспомощными. Не известно ни одной серьезной проблемы или задачи, решение которой было бы найдено философскими методами. Теория систем и здесь исключение.
В качестве примера использования эвристической силы теории систем можно привести описание поиска природного механизма стабилизации рождаемости мальчиков и девочек в человеческом обществе. Этот поиск осуществляется исключительно на базе общих феноменологических закономерностей и самых общих экспериментальных данных. Пример удобен в силу своей краткости и результативности.
Если бы рождение мальчика или девочки было случайным и равновероятным (или характеризовалось иным фиксированным соотношением вероятностей) при любых демографических и общественных состояниях и процессах в обществе, общество оказалось бы нежизнеспособным и уже давно должно было бы погибнуть.
Без механизма управления соотношением полов вероятность того, что в обществе рано или поздно останутся либо одни мужчины, либо одни женщины, равна единице (событие достоверно). Если этого не произошло, значит механизмы регулирования отношения полов реально существуют.
Вот первое высказывание феноменологического характера. В отличие от эмоциональных утверждений, такое утверждение доказуемо феноменологическими методами.
Теперь надо исследовать факторы, влияющие на результат регулирования, и построить в самом общем виде (структурно-функционально) механизм регулирования (модель механизма).
Доля рождения мальчиков постоянна и на протяжении нескольких столетий равна примерно 50,6 процента. Это говорит о высокой устойчивости механизма, значительных возможностях стабилизации. В то же время, если естественное соотношение полов нарушается, регулирование включается практически мгновенно. После кровопролитных войн процент рождения мальчиков скачком увеличивается. Значит само соотношение полов в обществе обязательно является одним из факторов регулирования.
Теперь следует отыскать природный механизм регулирования. При просмотре списка постулатов философии систем (общей теории систем) мы найдем постулат, который выглядит примерно так: "новые механизмы реализации функций в природной сложной системе создаются тогда, и только тогда, когда не существуют готовые механизмы, способные реализовать эти функции".
Механизм, позволяющий фиксировать соотношение полов в обществе (популяции) существует. Это половой акт. Следовательно, он и должен взять на себя регулирующую функцию.
Если мужчина в среднем вступает в половые отношения чаще, чем женщина в среднем, значит мужчин в обществе больше, чем женщин, поэтому процент рождения девочек в этом обществе должен возрасти.
Среди правил (теорем) общей теории систем мы находим: "если на какое-либо регулируемое естественное состояние или процесс оказывают влияние несколько факторов, в механизме регулирования должны быть задействованы те из них, влияние которых превосходит ошибку регулирования".
В соответствии с этим правилом мы можем ожидать, что на соотношение мальчиков и девочек должна повлиять также социальная нагрузка на пол. Если роль мужчины в обществе такова, что на него приходится основная физическая и психическая нагрузка, если он в среднем более утомлен, чем женщина, если он угнетен и подавлен больше, чем женщина, мужчин должно рождаться больше, чем женщин (соответственно наоборот), для того, чтобы выровнять нагрузку на оба пола.
А теперь можно высказать гипотезу: при увеличении половой, физиологической, физической, психической нагрузки на мужской организм либо возрастает число сперматозойдов мужского типа, либо повышается активность этих сперматозойдов. При снижении нагрузки соотношение меняется в противоположном направлении. Аналогично, организм женщины меняет восприимчивость к сперматозойдам того или иного типа для регулирования соотношения полов. Остальное - дело биологов.
Такой модельный механизм не может существенно отличаться от реального. Возможно, детальные исследования приведут к необходимости корректировки некоторых деталей, но существуют соображения, позволяющие утверждать, что в основе своей этот механизм рационален и имеет большие шансы на существование.
Обратите внимание: для построения механизма нам оказалось достаточно самых общих соображений философского характера и почти не потребовалось конкретных сведений. Это свойство методологии общей теории систем.
Общая теория систем представляет собой универсальный инструмент получения нового знания. Из математики и наукологии нам известно, что чем шире возможности какого-либо метода, тем меньше его конструктивная сила. Это вроде закона рычага: выигрываешь в силе - проигрываешь в расстоянии. За универсализм тоже приходится платить низкой разрешающей способностью метода, повышенными затратами на получение результата и пр.
И все же широкие прикладные, конструктивные возможности общей теории систем ставят ее в особое положение в ряду философских теорий. Часто лучше получить плохое решение проблемы, решение не до конца, порой даже только определить направление поиска решения, чем отказаться от возможности такого решения. "По отношению к сложным явлениям "объяснение в принципе" при помощи качественных моделей предпочтительнее отсутствия объяснения вообще." (Берталанфи Л., 1969)
Общая теория систем представляет собой универсальный метод решения системных проблем, проблем, имеющих структурно-функциональный характер.
При феноменологических исследованиях больших и сложных систем используется ряд важных общесистемных характеристик и показателей, которые помогают понять поведение системы и особенности, свойства ее поведения, выразить эти свойства в измеримом, количественном виде, оценить динамические и статические возможности системы.
В теории систем, системотехнике и прикладных системных науках используется показатель эффективности. Это числовая характеристика, количественно, численно определяющая степень достижения цели исследуемой системой. Показатель эффективности - это основной показатель характеризующий качество функционирования системы. Он может измеряться в форме энергии, энтропии, температуры, вероятности какого-либо события, значением параметров (стоимости, мощности, интенсивности, производительности и др.).
Выбор показателя при конкретных исследованиях субъективен и определяется тем, что именно интересует человека в данном исследовании. Но объективно показатель эффективности сложной системы всегда связан с ее существованием и исследователь вынужден с этим считаться.
Если показатель эффективности формально определен, но получение его конкретного значения либо невозможно, либо сложно и дорого, вместо показателя эффективности приходится использовать критерий эффективности. Критерий эффективности - это такой показатель, который одновременно, совместно с показателем эффективности системы достигает максимума или минимума. Должно выполняться условие: в некоторой области
экстремальной точки оба показателя ведут себя одинаково и их значения различаются не более, чем на некоторую заданную величину. Возможны и другие способы определения и контроля степени близости показателя и критерия эффективности.
Использование критерия вместо основного показателя оправдано рядом соображений. Во-первых, всегда лучше иметь плохое решение задачи, чем не иметь никакого, если значение самого показателя определить невозможно. Во-вторых, возможные критерии часто оказываются взаимосвязанными и результат очень мало зависит от их выбора, а затраты исследования, связанные с формой критерия, могут различаться значительно.
Факторы, которые определяют значение показателя эффективности сложной системы, часто тесно взаимосвязаны между собой, зависимы друг от друга. Это позволяет в качестве критерия использовать один из главных факторов показателя или комбинацию факторов, причем на значения одного из них будут оказывать влияние другие.
Основополагающим свойством системы является эмерджентность. Она определяется как наличие у системы таких свойств, какие отсутствуют у любого из элементов, входящих в систему. Это понятие некоторые авторы кладут в основу определения системы. Оно позволяет отличать конструктивные подходы от бесплодного философствования и построения псевдотеорий. Действительно, если эмерджентность отсутствует, исследование объекта системными методами ни к чему новому, интересному не приведет.
В качестве основных характеристик и показателей системы могут выступать только ее эмерджентные свойства и их оценки. Генологические переходы также являются одной из форм эмерджентности. Законы системы определяются через значения таких показателей и параметров, которые не имеют смысла применительно к отдельным элементам. Это методологическое правило генологии систем должно выполняться неукоснительно во всех случаях.
Важнейшими характеристиками системы являются показатели устойчивости. Существует гамма таких показателей, начиная от простейших: среднее время существования, вероятность существования (гибели), кончая сложными многофакторными показателями. В пространстве состояний системы можно выделить особые области (области устойчивости), в которых устойчивость системы по избранному показателю не ниже некоторой пороговой величины. Иногда цель функционирования системы может быть выражена через показатели устойчивости, а управление поведением такой системы сводится к обеспечению нахождения системы внутри некоторой области устойчивости.
Сложные самоуправляющиеся или самоорганизующиеся системы должны обладать свойствами адаптивности. Под адаптивностью понимается способность системы при изменении внутренних и внешних условий так менять свою структуру и функции, чтобы эффективность системы не убывала. Существуют показатели, определяющие количественно степень структурной или функциональной адаптивности системы.
Показатели динамичности определяют способность системы к своему саморазвитию, усложнению с целью повышения своей эффективности и устойчивости. Они характеризуются временем перехода от одного состояния до другого, интенсивностью процессов, вызывающих и реализующих перестройку, затратами ресурсов и другими факторами.
Существуют и другие группы показателей, которые используются в тех или иных специфических системах. Исследователь вводит такие показатели по необходимости.
Телеология ( из греческого teleos цель + logos наука) представляет собой науку о целях, их становлении, преобразованиях, взаимозависимостях. Вопрос о телеологии природы, о существовании свойств природы, которые могут трактоваться как телеологические, достаточно сложен и содержателен, а известные решения (включая предлагаемое) остаются во многом спорными. Все существующее в мире подчинено одной глобальной, всеобщей, универсальной цели - цели существования. Все существует исключительно для того, чтобы существовать. Все, что не подчиняется этому закону, уничтожается, уходит в небытие. В этом мир един. Различия появляются на уровне способов реализации права на существование, на уровне способов достижения глобальной цели системы.
Под объективной целью сложной динамической системы далее условимся понимать общий способ ее существования, то, что может служить измеряемой оценкой вероятности (математического ожидания) существования или какой-нибудь иной оценкой, объективной характеристикой существования системы.
Представление о том, что целью и возможностью выбора могут обладать лишь живые или искусственные системы, по меньшей мере сомнительно. Мир в целом слишком рационален, чтобы существовать без механизмов выбора.
Пусть имеется система из 100 элементов, каждый из которых может находиться в 10 различных состояниях. Тогда на каждое из возможных состояний системы всего из сотни элементов приходится 10-20 атома вселенной. Другими словами, реализована может быть лишь ничтожная часть этих возможных состояний, а отсутствие равной вероятности различных состояний будет обеспечиваться наличием в каждой реальной системе некоторого механизма управления, в какой бы малой степени это присутствие ни наблюдалось. Если это справедливо для замкнутой системы, то в еще большей степени справедливо для взаимодействующих, открытых реальных систем. В неживых системах управления часто реализуются не внутренними, а внешними механизмами через множество взаимодействий.
Процессы, происходящие в сложных неживых системах часто приводят к точкам ветвления, бифуркациям. (Здесь речь идет о самом процессе, а не свойстве его математического описания).
Процесс, ступивший на одну из ветвей бифуркации, уже никогда не сможет вернуться обратно, но в другое время и в других условиях тот же процесс может пойти по иной, альтернативной ветви. Это выбор, но выбор, который производится не самой системой, а ее окружением, надсистемой. Исследователи в последнее время стали обнаруживать в природе новые и новые бифуркации. Это точки неосознанного выбора "слепой" эволюции. Через бифуркации и "странные аттракторы" реализуется диверсификация естественных систем природы. Это простейший механизм реализации объективной цели.
Бифуркации в неживой природе выступают в роли аналогов мутаций. В сущности механизм бифуркаций - это механизм развития, образования новых систем. Далее включается механизм естественного отбора как универсальный инструмент поиска и закрепления устойчивости. Эти механизмы действуют с малой интенсивностью и крайне медленно. Только системы, имеющие возможность имманентного целесообразного выбора, реализуют действительное развитие, реальный эволюционный процесс.
Субъективная цель присуща такой системе, которая в состоянии управлять своим поведением, которая может производить выбор, принимать решения, определяющие возможность своего существования. Здесь цель может оказаться ошибочной, может не соответствовать максимальной вероятности существования. Поскольку ошибка в определении цели ведет к гибели системы, существуют устойчиво и сколь угодно долго только те системы, которые в состоянии правильно определить целевой показатель. Через эту обратную связь такие системы включаются в общий механизм управления и выбора, который характерен для природы в целом.
Системы, имеющие субъективную цель, принято называть телеологическими системами. Общая (глобальная) цель может быть только одна. Если имеются другие цели, они всего лишь способы достижения этой единственной цели.
Понятие цели не принято трактовать столь расширительно, но и такая трактовка имеет право на существование. Объективная и субъективная цели имеют общие алгоритмы, правила реализации и способы определения степени ее достижения, а это уже достаточное основание для обобщения.
Любая сложная система живой или неживой природы обладает некоторой устойчивостью (иначе она не могла бы существовать). Статические системы (например, минерал) проявляют устойчивость (свойства сохранения структуры и функций элементов), сопротивляясь воздействиям окружающей среды на основе химико-физической статики. Динамические системы сохраняют себя, изменяя свою структуру и функции под влиянием непосредственных воздействий или на основе адаптации и управления. Живые системы и близкие к ним некоторые искусственные системы сохраняют себя за счет "опережающего отображения действительности" (П. Анохин), за счет предвидения, прогнозирования внешних воздействий. Это свойство предвидения может быть положено в основу функционального определения жизни. Только с появлением такого свойства можно говорить о целеполагании. Цель и целенаправленное поведение появляются тогда, когда свойство предвидения порождает свободу поведения, когда появляется выбор, появляется возможность ошибки, платой за которую часто является само существование системы (выживание). Мутации, адаптация, пробы и ошибки, существование или гибель - таковы свойства целенаправленного поведения. При таком поведении существует единственная глобальная цель: выживание. Все остальные оценочные параметры поведения элементов, которые трактуются как частные цели, в действительности представляют собой всего лишь способы достижения цели. Часто целью поведения сложной телеологической системы, системы, обладающей имманентным целеполаганием, является не собственное существование, а существование системы более высокого уровня. Это происходит в случае, когда система является способом, устройством существования надсистемы и не имеет поэтому самостоятельной цели. Может быть и иначе: надсистема формируется системой как условие, средство ее существования и ей "делегируются" цели системы для повышения собственной устойчивости.
Системотехника представляет собой инженерную прикладную науку, которая также называется "теорией проектирования систем". В рамках этой науки разработана методология и алгоритмическая структура проектирования сложных и больших систем, управления ими, а также оптимизации структуры и поведения таких систем.
Основной метод системотехники - это структурно-функциональное проектирование объекта как сложной и большой системы. Естественно, этот метод там достигает результата, где объект на самом деле представляет собой большую и сложную систему. Системотехника - это тяжелая артиллерия проектирования и ее нецелесообразно применять для стрельбы по мелким целям.
Все многообразие методов системотехники представляет собой инструментарий решения двух типов задач: анализа и синтеза сложных систем.
Задача анализа - это задача построения описания поведения системы в целом и ее внешних функций на базе информации о структуре системы, функциях элементов и функциональных взаимодействиях с метасистемой.
Задача синтеза представляет собой задачу определения структуры системы и функций ее элементов при заданных свойствах системы, ее внешних функциях, и свойствах метасистемы, взаимодействующей с синтезируемой системой. Общая системотехника подразделяется на системотехнику изделий, технологий и организаций.
Системотехника изделий используется при проектировании и создании сложных технических систем: кораблей, самолетов, компьютеров, роботов и пр. Здесь своя специфика, свои методы и приемы. Здесь она постепенно вытесняет классические методы инженерного проектирования, которые получили название методов физической технологии.
Системотехника технологий применяется при создании производств, предприятий и подсистем предприятий, например, систем управления, транспортно-складских систем, сложных технологических комплексов и пр.
Системотехника организаций - это совокупность приемов и методов создания организаций различного назначения: фирм и объединений, отдельных подсистем фирм (системы управления, системы кадров и др.), министерств и ведомств, политических организаций и др.
Системотехническое (системное) проектирование обычно предшествует традиционному (технологическому) проектированию и является для технологии инструментом формирования заданий, способом получения оценок результатов, источником данных. Системотехнические методы используются на всех стадиях технологического проектирования для управления процессом проектирования и оценки промежуточных результатов.
Разработка инструментов проектирования является одним из направлений системотехники, к нему относится и разработка моделей. Предлагаемая работа может рассматриваться в определенном смысле как изложение системотехники человеческого общества.
