В данном разделе представлены темы и вопросы семинарских занятий в соответствии с тематическим планом курса «Концепции современного естествознания» (часть 2).

Для каждого семинарского занятия представлены вопросы для обсуждения, необходимый минимум материалов, которые могут быть использованы при подготовке к нему, а также приведен список основной и дополнительной литературы.

Семинар 5 Науки о сложных системах: синергетика ( наука о самоорганизации) и кибернетика.

Вопросы для обсуждения:

1. Сложные системы в природе. Взаимоотношения антропогенной деятельности с характеристиками природных систем.

2. Информация и кибернетика.

3. Развитие кибернетики как науки (теории программирования, управляющих систем, алгоритмов и т.д.).

4. Синергетика - основные положения. Синергетические принципы развития.

5. Развитие синергетики как науки.

С развитием естествознания при проведении научных исследований стал усложняться объект исследований. Он перестал быть простым в традиционном понимании (когда анализируется ограниченное число переменных, а следовательно взаимоотношения между ними поддаются математической обработке и подчиняются универсальным законом).

Все чаще, особенно в мультидисциплинарных исследованиях и в исследованиях на стыке наук за объект исследования принимается сложная система – система, состоящая из большого числа переменных и неограниченного числа связей между ними. Сложная система имеет эмерджентные свойства – свойства, которые отсутствуют у ее частей и появляются у системы вследствие формирования ее целостности.

Разделение систем на простые и сложные является фундаментальным аспектом современного естествознания. Сложные системы характеризуются обратной связью, которая характеризует воздействие на сложную систему, а также процессы, происходящие внутри системы. Обратные связи бывают положительными (когда реакция системы усиливает или соответствует внешнему воздействию), отрицательными (когда реакция системы уменьшает или не соответствует внешнему воздействию) и гомеостатические (сводящие внешнее воздействие к нулю). Обратные связи присутствуют фактически во всех межсистемных взаимодействиях и лишь простейшие системы лишены их.

Математик Н.Винер (1894 – 1964), считающийся основателем кибернетики, считал, что активное поведение изучаемой сложной системы может быть случайным или целесообразным. Поскольку считается, что первым применил термин «кибернетика»¹ Платон, коротко рассмотрим эволюцию понятия целесообразности. Натурфилософы считали, что существует некоторая целевая причина функционирования мира (например, Аристотель выделял ее наряду с материальной, формальной и действующей причинами). Религиозное понимание целесообразности основывается на том, что Бог создал мир с определенной целью, а следовательно мир целесообразен. Из-за того, что в Новое время наука изучала простые системы, понятие цели развития этих систем в ней глубоко не рассматривалось. И лишь в ХХ веке, с становлением представлений о сложных системах и обратных связях, стал изучаться присущий сложным системам внутренний механизм целеполагания.

Первой наукой, возникшей на стыке математики, техники и нейрофизиологии и изучающей сложные системы с обратной связью, стала кибернетика. Н.Винер², предложивший воспринимать кибернетику как «науку об управлении и связи в животном и машине», понимал кибернетику в широком общефилософском и социальном смысле. Только к 60-м годам ХХ века стало формироваться современная структура кибернетики как науки о сложных системах (причем, как и любая новая наука, кибернетика прошла на своем пути и «процесс отрицания», «процесс концентрации на деталях» и «процесс комплексного становления»).

Отметим, что современное понимание кибернетики (кроме того, что она является наукой об управлении сложными системами с обратной связью) дополнена следующими положениями:

• кибернетика изучает математическими методами управляющие системы и процессы управления;

• кибернетика изучает процессы приема, передачи, переработки и хранения информации;

• кибернетика изучает способы создания, раскрытия строения и тождественного преобразования алгоритмов, описывающих процессы управления, протекающие в объективной реальности.

Существует несколько значений кибернетики:

1. Общефилософское, связанное с тем, что кибернетика дает новое представление о мире, основанное на роли связи, управления, информации, организованности, обратной связи, целесообразности, вероятности.

2. Социальное, связанное с тем, что кибернетика формирует новое представление о социуме как об организованном целом.

3. Общенаучное, имеющее три смысла:

• кибернетика создала новые общенаучные понятия – управление, сложнодинамическая система и др.;

• кибернетика ввела в практику научного познания новые методы исследования – вероятностные, стохастические, моделирование с использованием ЭВМ (всплеск интереса к кибернетике как науке связывают во многом с созданием ЭВМ в 40-х годах ХХ века);

• кибернетика формирует на основании функционального подхода «сигнал – отклик» гипотезы о внутреннем составе и строении сложных систем, проверяемые за тем с использованием различных методов научного познания.

4. Методологическое, связанное с тем, что созданное кибернетическое моделирование рассматривает восхождение от изучения простых технических систем, на основе анализа работы которых создаются рабочие гипотезы, к изучению работы качественно более сложных систем (мышления, различных живых систем и т.п.), к которым эти гипотезы применяются. Это особенно актуально в связи с тем, что во многих отраслях науки отсутствуют математические теории и модели процессов, связанные с невозможностью их формализации.

Кибернетическое моделирование позволило расширить область применения математического моделирования, а также обосновать применение моделей, сочетаемых с другими видами исследований, например, для построения глобальных моделей, выработки сценариев развития человечества и его взаимоотношений с окружающей средой и т.п.

Таким образом, свойственная моделированию как одному из методов научного познания, трансляционная функция, способствующая синтезу знаний, с появлением кибернетики была дополнена преобразовательной функцией, способствующей уточнению целей и средств реконструкции реальности, а также позволяющей оптимизировать сложные системы.

5. Техническое – проявляющееся в создании на основе кибернетических принципов новых поколений (т.е. качественно иных) ЭВМ, роботов, нейросетей, биопроцессоров и т.п.

В настоящее время изучение процессов передачи и преобразования информации в нервной системе человека привело не только в установлении определенных показателей, демонстрирующих аналогию между последними поколениями ЭВМ и человеческим мозгом, ни и к тому, что ЭВМ во многих случаях выполняют роль центральной нервной системы для систем автоматического управления сложными процессами.

Современные ЭВМ не являются просто вычислительными машинами, заменяющими человеческий мозг при осуществлении простых функций и действующих по принципу «да – нет». Изучаются вопросы самообучения машин (самообучение для машины фактически эквивалентно воспроизводству живых систем), а также возможность ЭВМ не только осуществлять логические операции, но и творить.

Поиск новых путей развития ЭВМ (компьютеров) привел к появлению термина «искусственный интеллект»¹ в научных исследованиях уже в середине 50-х годов (начало же компьютерной эры связывают с созданием в США в 1946 г. ЭВМ ENIAC²). В СССР первая ЭВМ «МЭСМ» (малая электронная счетная машина) была создана в 1950 г.

Современное использования компьютера его пользователем основана на принципе «черного ящика», когда для пользователя не имеет значения, как происходит машинная обработка информации и решаются конкретные, поставленные как правило в диалоговом режиме, задачи.

Появление же теории нейронных сетей и нейрокибернетики связано с принципом «электронного мозга», когда осуществляется по возможности полное воспроизведение структуры человеческого мозга путем моделирования его основных элементов – нейронов (нервных клеток, которых в человеческом мозге более триллиона), связанных между собой синапсами (нитями, по которым передаются электрические импульсы различной силы и частоты). Проблема синтеза нейронных сетей начала исследоваться с середины 50-х годов, но создание самих сетей упиралась в технические возможности компьютеров того времени (хотя сам нейрон был сымитирован с использованием микросхем).

Почему так необходим нейрокомпьютер (современные российские разработки в этой области относятся к критическим технологиям и по многим параметрам опережают уровень зарубежных научных исследований) отличный по архитектуре от общеприменяемого¹? Нейрокомпьютер позволяет решать разнообразные задачи, в т.ч. связанные с распознаванием и формированием образов, основанными на нечеткой и неполной информации. Уже сегодня нейрокомпьютеры активно используются в военной (моделирование ядерных взрывов, обработка радиолокационных сигналов, обработка космической информации, управление боевыми действиями и т.п.), экономической и финансовой (прогнозы, обслуживание кредитных карт, информационная безопасность) , медицинской (диагностика) и др. сферах.

Основными научными достижениями в развитии систем искусственного интеллекта, приближающего науку к решению проблем создания «живых» систем с помощью техники стали:

- создание системы по объединению живых нейронов низших организмов с полупроводниками (кремниевыми чипами);

- выращивание живых нейронов на кремниевых пластинах;

- обнаружение «живого» механизма кратковременной и долговременной памяти, основанного на связи нейронов с помощью синапсов;

- создание чипа-биосенсора (биочипа) на базе стеклянной подложки, на которую наносится матрица из различных фрагментов ДНК, реагирующих на различные типы молекул;

- использование в качестве компьютера живой ДНК (решение проблем кодировки двоичных чисел, ввода и вывода информации за счет ферментов, рассекающих и склеивающих в определенном порядке фрагменты ДНК, управление протеинами и молекулами ДНК с помощью радиоволн, излучаемых наноантенной и т.п.).

В настоящее время можно отметить, что две ветви эволюции компьютеров, первая из которых связана с традиционной архитектурой ЭВМ, а вторая – с созданием нейрокомпьютера, находятся на пересечении, а также серьезно конкурируют между собой на последнем этапе последовательности «концепции – работающие образцы – разработка коммерческих продуктов – массовое применение».

В заключении разговора о кибернетике определим основные отличия понятия «информация» в ней от понятия «информация» в информатике:

- информация (в широком смысле) представляется как определенная форма взаимодействия между двумя или несколькими объектами физической природы;

- информация (в узком смысле) представляется как определенная сторона взаимодействия, которая несет сведения о взаимодействующих объектах и используется для выработки управляющих воздействий;

- информация – мера организованности системы;

- информация классифицируется и определяет существо рассматриваемого кибернетического процесса.

Теоретическую основу кибернетики составляют: теория информации, Теория алгоритмов, теория автоматов, теория управляющих систем, теория программирования, теория кодирования, теория оптимальных систем и др.

В связи с проникновением кибернетики в различные отрасли науки выделяют биокибернетику (изучает общие закономерности управления, хранения, переработки и передачи информации в живых системах), нейрокибернетику (см. выше), медицинскую кибернетику, техническую кибернетику и др.

Другой наукой, которую можно отнести к сложным, появившейся в середине ХХ века, стала синергетика.

Синергетика¹- наука, в рамках которой изучается поведение сложных систем с точки зрения их самоорганизации, превращения из хаоса в порядок.

Исследования в области синергетики лежат на пересечении нелинейной динамики (как раздела теории дифференциальных уравнений), нелинейной физики и химии. Место синергетики в системе разделов физики представлено на схеме 6.2.

Первые шаги синергетики связаны с теорией систем, в которой в рамках системного подхода к исследованию сложных систем преодолевалось узкодисциплинарное представление об объективной реальности.

Развитие синергетики в ХХ веке тесно связаны с именами немецкого физика, представителя «штутгартской школы» Г.Хаккеном (1927 - 2001) и бельгийского ученого русского происхождения, представителя «брюссельской школы» Ильи Пригожина (р.1917), с которыми связывают два направления развития рассматриваемой науки.

Предметом синергетики являются механизмы самоорганизации систем, зависящие от конкретной природы элементов и подсистем, относящихся как живому, так и к неживому миру. В связи с этим приведем классификацию таких систем:

1. Равновесные и неравновесные системы. Неравновесная система отличается от равновесной тем, что система реагирует на внешние условия, ее поведение случайно и не зависит от начальных условий, но зависти от предыстории, состояние системы тесно связано с внешней и внутренней энтропией и др.

Одна и та же система в различные моменты времени может находиться в области равновесности или неравновесности, соотношение которых представлено ниже в таблице С.4.1.

2. Открытые и закрытые системы. Закрытые системы не получают энергию извне, а все процессы проходят внутри них без обмена какими-либо параметрами и веществами с окружающей средой. Открытые системы осуществляют процессы обмена веществом, энергией и информацией с окружающей средой.

Отметим, что при отсутствии доступа энергии извне, система в соответствии со вторым началом термодинамики стремится к состоянию равновесия. Все закрытые системы рано или поздно приходят к равновесному состоянию.

Таблица С.4.1.

Равновесная область	Неравновесная область
Единственное стационарное состояние	Множественность стационарных состояний
Структурные преобразования системы происходят из-за сильных возмущений или изменения граничных условий	Структурные преобразования системы происходят в результате ее постоянной адаптации к внешним условиям
Нечувствительность к флуктуациям	Чувствительность к флуктуациям (с эффектом усиления внутренних флуктуаций)
Элементы системы (например, молекулы) ведут себя независимо друг от друга	Неравномерность – источник порядка и сложности
Поведение системы описывается линейными зависимостями	Фундаментальная неопределенность поведения системы

3. Линейные и нелинейные системы.

Переход от исследования линейных к исследованию нелинейных систем явился одним из поворотных моментов перехода науки от науки классического типа (как правило изучающей закрытые системы без учета их взаимодействия с внешним миром, процессы в которых носят обратимый характер) к науке нового типа – нелинейной науке (изучает нелинейные, открытые и неравновесные системы). Физический смысл нелинейности состоит в том, что множеству решений нелинейного уравнения соответствует множество путей развития системы, описываемых этим уравнением. Выделим основные особенности нелинейных систем:

- в определенном диапазоне изменений внешней среды и параметров нелинейных уравнений система радикально не меняет своих характеристик, но если внешнее воздействие превысит критическое значение параметров, то режим развития системы меняется качественным образом;

- в нелинейной системе присутствует дискретность путей ее эволюции: в конкретной нелинейной системе возможны не любые пути развития, а лишь определенный их спектр, соответствующий множеству решений нелинейных дифференциальных уравнений, описывающих эту систему;

- нелинейность означает возможность спонтанных направлений изменения системы, поскольку развитие совершается посредством случайного выбора пути в момент (точке) бифуркации.

Бифуркация¹ определяется в математике как изменение числа или устойчивого решения определенного типа для модели, описывающей систему при изменении управляющих параметров. С точки зрения синергетики в момент (точке) бифуркации система делает выбор между направлениями, в рамках которых будет описываться дальнейшая эволюция объекта. В точке бифуркации происходит фактически переход системы от линейного к нелинейному состоянию.

Энергетические взаимодействия, как в термодинамике, так и в синергетике характеризуются энтропией² – формой выражения количества связанной энергии, которую имеет вещество.

Вернемся к понятию самоорганизации, в котором, по мнению современной науки, отражается общая тенденция развития природы от менее сложных к более сложным формам организации материи. Для самоорганизации системы должны существовать следующие предпосылки:

а) система должна быть неравновесной (ее состояние должно быть далеким от термодинамического равновесия);

б) система должна быть открытой (обладать способностью обмениваться веществом или энергией с окружающей средой);

в) процессы происходящие в системе как правило являются нелинейными (или говорят, что в ней наличествуют флуктуации).

Наиболее значимой с точки зрения развития науки является развитие синергетики в соответствии с теорией И. Пригожина, названной неравновесной термодинамикой.

Неравновесная термодинамика связана с понятием диссипативных структур (систем), представляющих собой структуры (системы), создающие и поддерживающие упорядоченность из хаоса, для чего требуется больше энергии по сравнению с простыми структурами, из которых оно образовались. Неустойчивость и неравновесие определяют развитие систем, т.е. системы постоянно флуктуируют. В точке бифуркации флуктуация становится максимальной, в результате чего предыдущая организация системы нарушается, а сама диссипативная система переходит на новый, более высокий уровень организации (акт самоорганизации системы).

Переход диссипативной структуры (системы) из критического состояния в устойчивое не линеен и неоднозначен. Вследствие случайности флуктуаций выбор конечного состояния системы также является случайным, причем он является одноразовым и необратимым. Общая флуктуация, результатом которой и является общий характер самоорганизации, не может быть определена с помощью законов статистической физики, так как в процессе перехода от одного состояния системы к другому все ее элементы ведут себя коррелированно, хотя до этого они находились в состоянии хаоса.

Диссипативные структуры существуют потому, что система диссипирует (рассеивает) энергию с образованием порядка, характеризующегося увеличением общей энтропии.

Значение синергетики для общего развития науки проявляется в следующем:

1) Изменение общих представлений о мире, в частности о последовательности рождения материи и о судьбах Вселенной.

2) Новое понимание эволюционных процессов, основанное на том, что природа – это иерархия открытых систем, развитие которых протекает по единому алгоритму (независимо от природы, специфики и характера систем), в основе которого лежит самоорганизация (в критических точках – точках бифуркации). Причем эволюция большинства сложных систем носит нелинейный характер, т.е. для них возможно несколько вариантов развития событий. Случайность встроена в механизм эволюции, хотя возникновение сложных структур из простых является закономерностью эволюции.

3) Синергетика подтвердила положение теории относительности о взаимопревращении вещества и энергии, а также объяснила причины образования макротел.

4) Идеи синергетики носят междисциплинарный характер. Синергетический подход к развитию социоприродных систем принципиальным образом меняет представление о формирующейся культуре как совокупности духовных, материальных и природных ценностей.

Остановимся на последнем значении более подробно. Г.Хакен определял синергетику как «некую направленность исследований» относительно систем разной природы. Например, для природных систем «точки бифуркации» являются достаточно редким явлением по отношению к истории цивилизации. Для социокультурных систем «точки бифуркации» более характерны. Исторический процесс трактуется многими учеными как последовательность бифуркаций, связанных с выбором пути развития цивилизации. После чего следует сам период развития в соответствии с заданной траекторией. «Точки бифуркации» могут называться «пассионарными толчками» (Л.Н.Гумилев), «узлами» (А.И. Солженицин (р. 1918)) и т.д.

Техногенное развитие цивилизации, не обеспечивающее необходимой безопасности как для отдельного человека, так для общества и окружающей среды, обусловило использование теории катастроф для решения важных проблем, возникающих в критических состояниях социоприродных систем. Синергетический подход позволяет существенно улучшить безопасность как всей системы в целом, так и отдельных ее элементов.

В настоящее время можно говорить о синергетическом стиле мышления¹ как синтезе исторически сложившихся форм естественно-научного и гуманитарного мышления.

В заключении коротко сформулируем значение сложных наук, а также причины их классификации в качестве таковых:

• объектом их исследования являются сложные системы, причем с развитием сложных наук прослеживается тенденция их универсальности (исследуются сложные системы различной природы, характера, специфики);

• сложные науки проникают в другие области знаний и носят междисциплинарный характер;

• с развитием сложных наук появляется соответствующий им стиль мышления, во многом определяющий философию развития науки и техники в современный период и др.