Наука о сложных системах

ПЛАН Понятие сложной системы Понятие обратной связи Понятие целесообразности Кибернетика ЭВМ и персональные компьютеры Модели мира Понятие сложной системы Теория относительности, изучающая универсальные физические закономерности, относящиеся ко всей Вселенной, и квантовая меха¬ника, изучающая законы микромира, нелегки для понимания, и тем не менее они имеют дело с системами, которые с точки зрения совре¬менного естествознания считаются

простыми. Простыми в том смыс¬ле, что в них входит небольшое число переменных, и поэтому взаи¬моотношение между ними поддается математической обработке и выведению универсальных законов. Однако, помимо простых, существуют сложные системы, ко¬торые состоят из большого числа переменных и стало быть большого количества связей между ними. Чем оно больше, тем труднее подда¬ется предмет исследования достижению конечного результата — выведению закономерностей функционирования данного объекта.

Трудности изучения данных систем связаны и с тем обстоятельст¬вом, что чем сложнее система, тем больше у нее так называемых эмерджентных свойств, т. е. свойств, которых нет у ее частей и кото¬рые являются следствием эффекта целостности системы. Такие сложные системы изучает, например, метеорология — наука о климатических процессах. Именно потому, что метеороло¬гия изучает сложные системы, процессы образования погоды го¬раздо менее известны, чем гравитационные процессы, что, на пер¬вый взгляд, кажется парадоксом.

Действительно, почему мы точно можем определить, в какой точке будет находиться Земля или ка¬кое-либо другое небесное тело через миллионы лет, но не можем точно предсказать погоду на завтра? Потому, что климатические процессы представляют гораздо более сложные системы, состоя¬щие из огромного количества переменных и взаимодействий меж¬ду ними. Разделение систем на простые и сложные является фундаментальным в естествознании.

Среди всех сложных систем наи¬больший интерес представляют системы с так называемой «обрат¬ной связью». Это еще одно важное понятие современного естество¬знания. Понятие обратной связи Если мы ударим по бильярдному шару, то он полетит в том направлении, в котором мы его направили, и с той скоростью, с которой мы хотели. Полет брошенного камня тоже соответствует нашему желанию, если ничего не препятствует этому.

Сам камень совершенно индифферентен по отношению к нам. Он не сопротивляется, если только не иметь в виду закона инерции. Совсем иным будет поведение кошки, которая активно реаги¬рует на наше воздействие. Так вот, если поведение объекта (поведе¬нием будем называть любое изменение объекта по отношению к окружающей среде) зависит от воздействия на него, мы говорим, что в такой системе имеется обратная связь

— между воздействием и ее реакцией. Поведение системы может усиливать внешнее воздействие: это называется положительной обратной связью. Если же оно уменьшает внешнее воздействие, то это отрицательная обратная связь. Особый случай — гомеостатические обратные связи, которые действуют, чтобы свести внешнее воздействие к нулю. Пример: тем¬пература тела человека, которая остается постоянной благодаря гомеостатическим обратным связям. Таких механизмов в живом теле огромное количество.

Свойство системы, остающееся без изменений в потоке событий, называется инвариантом системы. В любом нашем движении с определенной целью участвуют механизмы обратной связи. Мы не замечаем их действия, потому что они включаются автоматически. Но иногда мы пользуемся ими со¬знательно. Скажем, один человек предлагает место встречи, а другой повторяет: да, мы встречаемся там-то и во столько-то. Это обратная связь, делающая договоренность более надежной.

Механизм обрат¬ной связи и призван сделать систему более устойчивой, надежной и эффективной. В широком смысле понятие обратной связи «означает, что часть выходной энергии аппарата или машины возвращается на вход Положительная обратная связь прибавляется к входным сиг¬налам, она не корректирует их. Термин «обратная связь» применя¬ется также в более узком смысле для обозначения того, что поведе¬ние объекта управляется величиной ошибки в положении объекта по

Отношению к некоторой специфической цели» (Н. Винер. Кибернетика М 1968 С.288). Механизм обратной связи делает систему принципиально иной, повышая степень ее внутренней организованности и давая возможность говорить о самоорганизации в данной системе. Итак, все системы можно разделить на системы с обратной связью и без таковой. Наличие механизма обратной связи позволяет заключить о том, что система преследует какие-то цели, т.

е. что ее поведение целесообразно. Понятие целесообразности Активное поведение системы может быть случайным или целесооб¬разным, если «действие или поведение допускает истолкование как направленное на достижение некоторой цели, т. е. некоторого конеч¬ного состояния, при котором объект вступает в определенную связь в пространстве или во времени с некоторым другим объектом или со¬бытием. Нецеленаправленным поведением является такое, которое нельзя истолковать подобным образом»

(Там же С. 286). Для обозначения машин с внутренне целенаправленным пове¬дением был специально выкован термин «сервомеханизмы». Напри¬мер, торпеда, снабженная механизмом поиска цели. Всякое целена¬правленное поведение требует отрицательной обратной связи. Оно может быть предсказывающим или непредсказывающим. Предска¬зание может быть первого, второго и последующих порядков в зави¬симости от того, на сколько

параметров распространяется предска¬зание. Чем их больше, тем совершеннее система. Понятие целесообразности претерпело длительную эволю¬цию в истории человеческой культуры. Во времена господства мифо¬логического мышления деятельность любых, в том числе неживых, тел могла быть признана целесообразной на основе антропоморфиз¬ма, т. е. приписывания явлениям природы причин по аналогии с дея¬тельностью человека. Философ Аристотель в числе причин функци¬онирования мира, наряду

с материальной, формальной, действую¬щей, назвал и целевую. Религиозное понимание целесообразности основывается на представлении о том, что Бог создал мир с опреде¬ленной целью, и стало быть мир в целом целесообразен. Научное понимание целесообразности строилось на обнару¬жении в изучаемых предметах объективных механизмов целепола-гания. Поскольку в Новое время наука изучала простые системы, по¬стольку она скептически относилась

к понятию цели. Положение из¬менилось в XX веке, когда естествознание перешло к изучению сложных систем с обратной связью, так как именно в таких системах существует внутренний механизм целеполагания. Наука, которая первой начала исследование подобных систем, получила название кибернетики. Кибернетика Кибернетика (от греч. kybernetike - искусство управления) — это наука об управлении сложными системами с обратной связью. Она возникла на стыке математики, техники и нейрофизиологии, и ее интересовал

целый класс систем, как живых, так и неживых, в ко¬торых существовал механизм обратной связи. Основателем кибер¬нетики по праву считается американский математик Н. Винер (1894-1964), выпустивший в 1948 году книгу, которая так и называ¬лась «Кибернетика». Оригинальность этой науки заключается в том, что она изуча¬ет не вещественный состав систем и не их структуру (строение), а ре¬зультат работы данного класса систем.

В кибернетике впервые было сформулировано понятие «черного ящика» как устройства, которое выполняет определенную операцию над настоящим и прошлым входного потенциала, но для которого мы не обязательно располага¬ем информацией о структуре, обеспечивающей выполнение этой операции. Системы изучаются в кибернетике по их реакциям на внешние воздействия, другими словами, по тем функциям, которые они выпол¬няют. Наряду с субстратным (вещественным) и структурным подхо¬дом, кибернетика ввела

в научный обиход функциональный подход как еще один вариант системного подхода в широком смысле слова. Если XVII столетие и начало XVIII столетия — век часов, а ко¬нец XVII и все XIX столетие — век паровых машин, то настоящее время есть век связи и управления. В изучение этих процессов ки¬бернетика внесла значительный вклад. Она изучает способы связи и модели управления, и в этом исследовании ей понадобилось еще од¬но понятие,

которое было давно известным, но впервые получило фундаментальный статус в естествознании — понятие информации (от лат. informatio — ознакомление, разъяснение) как меры органи¬зованности системы в противоположность понятию энтропии как меры неорганизованности. Чтобы яснее стало значение информации, рассмотрим дея¬тельность идеального существа, получившего название «демон Мак¬свелла». Идею такого существа, нарушающего второе начало термо¬динамики,

Максвелл изложил в «Теории теплоты» вышедшей в 1871 году. «Когда частица со скоростью выше средней подходит к дверце из отделения А или частица со скоростью ниже средней подходит к дверце из отделения В, привратник открывает дверцу и частица проходит через отверстие; когда же частица со скоростью ниже средней подходит из отделения А или частица со скоростью выше средней подходит из отделения В, дверца закрывается. Таким обра¬зом, частицы большей скорости сосредоточиваются в отделении

В, а в отделении А их концентрация уменьшается. Это вызывает очевидное уменьшение энтропии, и если соединить оба отделения тепло¬вым двигателем, мы, как будто, получим вечный двигатель второго рода» (Там же С. 112). Может ли действовать «демон Максвелла»? Да, если получает от приближающихся частиц информацию об их скорости и точке уда¬ра о стенку. Это и дает возможность связать информацию с энтропией. Возможно в живых системах действуют аналоги таких «демонов» (на это могут претендовать, к примеру,

ферменты). Понятие информации имеет такое большое значение, что оно вошло в заглавие нового науч¬ного направления, возникшего на базе кибернетики — информатики (название произошло из соединения слов информация и математика). Кибернетика выявляет зависимости между информацией и другими характеристиками систем. Работа «демона Максвелла» позволяет установить обратно пропорциональную зависимость между информацией и энтропией. С повышением энтропии умень¬шается информация (поскольку все усредняется) и наоборот, пони¬жение

энтропии увеличивает информацию. Связь информации с эн¬тропией свидетельствует и о связи информации с энергией. Энергия (от греч. energeia — деятельность) характеризует об¬щую меру различных видов движения и взаимодействия в формах: механической, тепловой, электромагнитной, химической, гравита¬ционной, ядерной. Информация характеризует меру разнообразия систем. Эти два фундаментальных параметра системы (наравне с ее вещественным составом) относительно обособлены

друг от друга. Точность сигнала, передающего информацию, не зависит от количе¬ства энергии, которая используется для передачи сигнала. Тем не менее энергия и информация связаны между собой. Винер приводит такой пример: «Кровь, оттекающая от мозга, на долю градуса теплее, чем кровь, притекающая к нему» (Там же С. 201). Информация растет с повышением разнообразия системы, но на этом ее связь с разнообразием не кончается. Одним из основных законов кибернетики является закон «необходимого разнообразия».

В соответствии с ним эффективное управление какой-либо системой возможно только в том случае, когда разнообразие управляющей си¬стемы больше разнообразия управляемой системы. Учитывая связь между разнообразием и управлением, можно сказать, что чем боль¬ше мы имеем информации о системе, которой собираемся управлять, тем эффективнее будет этот процесс. Общее значение кибернетики обозначается в следующих на¬правлениях:

1. Философское значение, поскольку кибернетика дает новое представление о мире, основанное на роли связи, управления, ин¬формации, организованности, обратной связи, целесообразности, вероятности. 2. Социальное значение, поскольку киоернетика дает новое представление об обществе как организованном целом. О пользе ки¬бернетики для изучения общества немало было сказано уже в мо¬мент возникновения этой науки. 3. Общенаучное значение в трех смыслах: во-первых, потому что кибернетика дает общенаучные понятия,

которые оказываются важными в других областях науки — понятия управления, сложно-динамической системы и т. п.; во-вторых, потому что дает науке но¬вые методы исследования: вероятностные, стохастические, модели¬рования на ЭВМ и т. д.; в-третьих, потому что на основе функцио¬нального подхода «сигнал — отклик» кибернетика формирует гипотезы о внутреннем составе и строении систем, которые затем могут быть проверены в процессе содержательного исследования. Например, в кибернетике выработано правило (впервые для техни¬ческих

систем), в соответствии с которым для того, чтобы найти ошибку в работе системы, необходима проверка работы трех одина¬ковых систем. По работе двух находят ошибку в третьей. Возможно так действует и мозг. 4. Методологическое значение кибернетики определяется тем обстоятельством, что изучение функционирования более простых технических систем используется для выдвижения гипотез о меха¬низме работы качественно более сложных систем (живых организ¬мов, мышления человека) с целью

познания происходящих в них процессов — воспроизводства жизни, обучения и т. п. Подобное ки¬бернетическое моделирование особенно важно в настоящее время во многих областях науки, поскольку отсутствуют математические те¬ории процессов, протекающих в сложных системах и приходится ог¬раничиваться их простыми моделями. 5. Наиболее известно техническое значение кибернетики — создание на основе кибернетических принципов электронно-вычис¬лительных машин, роботов, персональных компьютеров,

породив¬шее тенденцию кибернетизации и информатизации не только науч¬ного познания, но и всех сфер жизни. ЭВМ и персональные компьютеры Точно так же, как разнообразные машины и механизмы облегчают физический труд людей, ЭВМ и персональные компьютеры облегча¬ют его умственный труд, заменяя человеческий мозг в его наиболее простых и рутинных функциях. ЭВМ действуют по принципу «да-нет», и этого оказалось достаточно для того, чтобы создать вычисли¬тельные машины, хотя и уступающие человеческому мозгу в гибкос¬ти, но

превосходящие его по быстроте выполнения вычислительных операций. Аналогия между ЭВМ и мозгом человека дополняется тем что ЭВМ как бы выполняет роль центральной нервной системы для устройств автоматического управления. Введенное чуть позже в кибернетике понятие самообучаю¬щихся машин аналогично воспроизводству живых систем. И то, и другое есть созидание себя (в себе и в другом), возможное в отноше¬нии машин, как и

живых систем. Обучение онтогенетически есть то же, что и самовоспроизводство филогенетически. Как бы не протекал процесс воспроизводства, «это — динами¬ческий процесс, включающий какие-то силы или их эквиваленты. Один из возможных способов представления этих сил состоит в том, чтобы поместить активный носитель специфики молекулы в частот¬ном строении ее молекулярного излучения, значительная часть ко¬торого лежит, по-видимому, в области инфракрасных электромаг¬нитных частот или даже ниже.

Может оказаться, что специфические вещества вируса при некоторых обстоятельствах излучают инфра¬красные колебания, которые обладают способностью содействовать формированию других молекул вируса из неопределенной магмы аминокислот и нуклеиновых кислот. Вполне возможно, что такое яв¬ление позволительно рассматривать как некоторое притягательное взаимодействие частот» (Там же С. 281-282). Такова гипотеза воспроизводства Винера, которая позволяет предложить единый механизм самовоспроизводства

для живых и неживых систем. Современные ЭВМ значительно превосходят те, которые по¬явились на заре кибернетики. Еще 10 лет назад специалисты сомне¬вались, что шахматный компьютер когда-нибудь сможет обыграть приличного шахматиста, но теперь он почти на равных сражается с чемпионом мира. То, что машина чуть было не выиграла у Каспарова за счет громадной скорости перебора вариантов (100 млн. в сек. про¬тив двух у человека) остро ставит вопрос не только о возможностях

ЭВМ, но и о том, что такое человеческий разум. Предполагалось два десятилетия назад, что ЭВМ будут с го¬дами все более мощными и массивными, но вопреки прогнозам крупнейших ученых, были созданы персональные компьютеры, которые стали повсеместным атрибутом нашей жизни. В перспек¬тиве нас ждет всеобщая компьютеризация и создание человекопо¬добных роботов. Надо, впрочем, иметь в виду, что человек не только логически мыслящее существо, но и творческое, и

эта способность — резуль¬тат всей предшествующей эволюции. Если же будут построены не просто человекоподобные роботы, но и превосходящие его по уму, то это повод не только для радости, но и для беспокойства, связанного как с роботизацией самого человека, так и с проблемой возможного «бунта машин», выхода их из-под контроля людей и даже порабо¬щения ими человека. Конечно, в XX веке это не более, чем далекая от реальности фантастика.

Модели мира Благодаря кибернетике и созданию ЭВМ одним из основных спосо¬бов познания, наравне с наблюдением и экспериментом, стал метод моделирования. Применяемые модели становятся все более мас¬штабными: от моделей функционирования предприятия и экономи¬ческой отрасли до комплексных моделей управления биогеоценозами, эколого-экономических моделей рационального природопользо¬вания в пределах целых регионов, до глобальных моделей. В 1972 году на основе метода «системной динамики»

Дж. Форрестера были построены первые так называемые «модели мира», на¬целенные на выработку сценариев развития всего человечества в его взаимоотношениях с биосферой. Их недостатки заключались в чрез¬мерно высокой степени обобщения переменных, характеризующих процессы, протекающие в мире; отсутствии данных об особенностях и традициях различных культур и т. д. Однако, это оказалось очень многообещающим направлением.

Постепенно указанные недостатки преодолевались в процессе создания последующих глобальных мо¬делей, которые принимали все более конструктивный характер, ориентируясь на рассмотрение вопросов улучшения существующе¬го эколого-экономического положения на планете. М. Месаровичем и Э. Пестелем были построены глобальные модели на основе теории иерархических систем, а В. Леонтьевым — на основе разработанного им в экономике метода «затраты — вы¬пуск».

Дальнейший прогресс в глобальном моделировании ожидает¬ся на путях построения моделей, все более адекватных реальности, сочетающих в себе глобальный, региональные и локальные моменты. Споры относительно эффективности применения кибернети¬ческих моделей в глобальных исследованиях не умолкают и поныне. Создатель метода системной динамики Дж. Форрестер выдвинул так называемый «контринтуитивный принцип», в соответствии с ко¬торым сложные

системы функционируют таким образом, что это принципиально противоречит человеческой интуиции, и таким об¬разом машины могут дать более точный прогноз их поведения, чем человек. Другие исследователи считают, что «контринтуитивное по¬ведение» свойственно тем системам, которые находятся в критичес¬кой ситуации. Трудности формализации многих важных данных, необходи¬мых для построения глобальных моделей, а также ряд других мо¬ментов свидетельствуют о том, что значение машинного моделирования не

следует абсолютизировать. Моделирование может принес¬ти наибольшую пользу в том случае, если будет сочетаться с други¬ми видами исследований. Простираясь на изучение все более сложных систем метод мо¬делирования становится необходимым средством как познания, так и преобразования действительности. В настоящее время можно го¬ворить как об одной из основных о преобразовательной функции мо¬делирования, выполняя которую оно вносит прямой вклад в оптими¬зацию сложных систем.

Преобразовательная функция моделирова¬ния способствует уточнению целей и средств реконструкции реальности. Свойственная моделированию трансляционная функ¬ция способствует синтезу знаний — задаче, имеющей первостепен¬ное значение на современном этапе изучения мира. Прогресс в области моделирования следует ожидать не на пу¬ти противопоставления одних типов моделей другим, а на основе их синтеза. Универсальный характер моделирования на ЭВМ дает воз¬можность синтеза самых разнообразных знаний, а

свойственный мо¬делированию на ЭВМ функциональный подход служит целям уп¬равления сложными системами. Список литературы 1. Винер Н. Кибернетика. М 1968. 2. Кендрью Дж. Нить жизни. М 1968. 3. Эшби У. Р. Конструкция мозга. М 1964. 4. Эшби У. Р. Введение в кибернетику. М 1959.