6. Складні системи: поняття доцільності. Моделі світу

Поняття складної системи

Теорія відносності, що вивчає універсальні фізичнізакономірності, що відносяться до всього Всесвіту, і квантова механіка,що вивчає закони мікросвіту, нелегкі для розуміння, і тим не менше вони маютьсправу з системами, які з точки зору сучасного природознавствавважаються простими. Простими в тому сенсі, що в них входить невелике числозмінних, і тому взаємовідносини між ними піддається математичноїобробці і виведенню універсальних законів.

Однак, крім простих, існують складні системи, які складаються звеликого числа змінних і стало бути великої кількості зв'язків міжними. Чим воно більше, тим складніше піддається предмет дослідження досягненнюкінцевого результату - виведенню закономірностей функціонування даногооб'єкта. Труднощі вивчення даних систем пов'язані і з тією обставиною,що чим складніше система, тим більше у неї так званих емерджентнимвластивостей, тобто властивостей, яких немає у її частин і які єнаслідком ефекту цілісності системи.

Такі складні системи вивчає, наприклад, метеорологія - наука прокліматичних процесах. Саме тому, що метеорологія вивчає складнісистеми, процеси утворення погоди набагато менш відомі, ніжгравітаційні процеси, що, на перший погляд, здається парадоксом.

Дійсно, чому ми точно можемо визначити, в якій точці будезнаходитися Земля або яке-небудь інше небесне тіло через мільйони років, алене можемо точно передбачити погоду на завтра? Тому, що кліматичніпроцеси становлять набагато більш складні системи, що складаються з величезноїкількості змінних і взаємодій між ними.

Поділ систем на прості і складні є фундаментальним вприродознавстві. Серед усіх складних систем найбільший інтерес представляютьсистеми з так званої «зворотним зв'язком». Це ще одне важливе поняття сучасного природознавства.

Поняття доцільності

Активне поведінка системи може бути випадковим або за доцільне,якщо «дія або поведінка допускає тлумачення як спрямоване надосягнення певної мети, тобто деякого кінцевого стану, приякому об'єкт набуває певний зв'язок в просторі або в часіз деяким іншим об'єктом або подією. Не цілеспрямовано поведінкоює таке, яке не можна витлумачити подібним чином »(Там же .- С. 286).

Для позначення машин із внутрішньо цілеспрямованим поведінкою був спеціально викований термін «сервомеханізми». Наприклад, торпеда, забезпечена механізмом пошуку мети. Усяке цілеспрямоване поведінка вимагає негативного зворотного зв'язку. Воно може бути пророкує абонепредсказивающім. Прогноз може бути першим, другим і наступних порядків в залежності від того, на скільки параметрів поширюється пророкування. Чим їх більше, тим досконаліша система.

Поняття доцільності зазнало тривалу еволюцію в історіїлюдської культури. За часів панування міфологічного мислення діяльність будь-яких, у тому числі неживих, тел могла бути визнана доцільною на основі антропоморфізму, тобто приписування явищам природи причин за аналогією з діяльністю людини. Філософ Аристотель учислі причин функціонування світу, разом з матеріальної, формальної,діючою, назвав і цільову. Релігійне розуміння доцільності грунтується на уявленні про те, що Бог створив світ з певною метою, і стало бути світ в цілому доцільний.

Наукове розуміння доцільності будувалося на виявленні в досліджуваних предметах об'єктивних механізмів целеполаня. Оскільки в Новий час наука вивчала прості системи, остільки вона скептично ставилася до поняття мети. Положення змінилося в XX столітті, коли природознавство перейшло до вивчення складних систем зі зворотним зв'язком, тому що саме в таких системах існує внутрішній механізм ціле покладання.

Наука, яка першою почала дослідження подібних систем, отримала назва кібернетики.

Моделі світу

Завдяки кібернетиці й створенню ЕОМ одним з основних способівпізнання, нарівні зі спостереженням і експериментом, став метод моделювання.

Застосовувані моделі стають все більш масштабними: від моделейфункціонування підприємства й економічної галузі до комплексних моделейуправління біогеоценозами, еколого-економічних моделей раціональногоприродокористування в межах цілих регіонів, до глобальних моделей.

У 1972 році на основі методу «системної динаміки» Дж. Форрестера булипобудовані перші так звані "моделі світу», націлені на виробленнясценаріїв розвитку всього людства в його взаєминах з біосферою.

Їхні недоліки полягали в надмірно високому ступені узагальнення змінних,характеризують процеси, що протікають у світі; відсутності даних проособливості і традиції різних культур і т.д. Проте, це виявилосядуже багатообіцяючим напрямком. Поступово зазначені недолікидолалися в процесі створення наступних глобальних моделей, якібрали все більш конструктивний характер, орієнтуючись на розглядпитань поліпшення існуючого еколого-економічного становища напланеті.

М. Месаровічем і Е. Пестелем були побудовані глобальні моделі наоснові теорії ієрархічних систем, а В. Леонтьєвим - на основірозробленого ним в економіці методу «витрати - випуск». Подальшийпрогрес у глобальному моделюванні очікується на шляхах побудови моделей,все більш адекватних реальності, що поєднують в собі глобальний, регіональніі локальні моменти.

Спори щодо ефективності застосування кібернетичних моделей углобальних дослідженнях не замовкають і понині. Творець методу системноїдинаміки Дж. Форрестер висунув так званий «контрінтуітівний принцип»,відповідно до якого складні системи функціонують таким чином, щоце принципово суперечить людської інтуїції, і таким чиноммашини можуть дати більш точний прогноз їхньої поведінки, ніж людина. Іншідослідники вважають, що «контрінтуітівное поведінку» властиво тимсистемам, які перебувають у критичній ситуації.

Труднощі формалізації багатьох важливих даних, необхідних дляпобудови глобальних моделей, а також ряд інших моментів свідчатьпро те, що значення машинного моделювання не слід абсолютизувати.

Моделювання може принести найбільшу користь у тому випадку, якщо будепоєднуватися з іншими видами досліджень.

Простираючись на вивчення все більш складних систем метод моделюваннястає необхідним засобом як пізнання, так і перетвореннядійсності. В даний час можна говорити як про одну з основнихпро перетворювальної функції моделювання, виконуючи яку воно вноситьпрямий внесок в оптимізацію складних систем. Перетворювальна функціямоделювання сприяє уточненню цілей і засобів реконструкціїреальності. Властива моделювання трансляційна функція сприяєсинтезу знань - завданню, що має першорядне значення на сучасномуетапі вивчення світу.

Прогрес у галузі моделювання слід чекати не на шляхупротиставлення одних типів моделей іншим, а на основі їх синтезу. Універсальний характер моделювання на ЕОМ дає можливість синтезу самихрізноманітних знань, а властивий моделювання на ЕОМ функціональнийпідхід має на меті сприяння управління складними системами.