Кибернетика, синергетика, информатика. Учебное пособие

В.В. Губарев

КИБЕРНЕТИКА,

СИНЕРГЕТИКА,

ИНФОРМАТИКА

Новосибирск – 2008

3

ПРЕДИСЛОВИЕ

Чем больше неопределенности в нашем мире, тем больше нужны нам рассуждения.

(Э. Роу)

Исследователь осознает свое невежество тем больше, чем больше он знает.

(Р. Оппенгеймер)

Для различных научных дисциплин характерны периоды рождения, бурного развития и стабилизации или угасания интереса к ним с течением времени. В настоящее время это характерно для таких научных направлений как общая теория систем, системный анализ, кибернетика, синергетика, информатика, общая формальная технология, искусственный интеллект и т.д. В период расцвета создаются НИИ, учебные и научные специальности, целевые программы и т.п., содержащие в своем названии эти направления исследований. Но по мере угасания интереса к ним происходит обратный процесс, пока ситуация не установится сравнительно стабильной. Так в настоящее время во всех учебных специальностях вузов введена дисциплина "Информатика", хотя единого понимания, что это такое, до сих пор нет. Это отражается, в частности, в содержании федеральной части дисциплины "Информатика" в разных Государственных образовательных стандартах разных направлений высшего образования.

В связи с этим актуальным является изложение для студентов разных взглядов на то, что такое эти дисциплины. В настоящем пособии излагается взгляд автора на то, что такое кибернетика, синергетика и информатика, в чем между ними сходство и отличие. Изложение ведется на базе единого методологического подхода, принятого в науковедении, а именно в выделении объектов, предметов, методологии и понятий истинности результатов деятельности человека, относимой к соответствующей научной дисциплине.

Пособие написано в форме приглашения к дискуссии вокруг понятия «кибернетика», чтобы побудить читателя самому сориентироваться в рассматриваемых вопросах.

4

1. ВВОДНЫЕ ЗАМЕЧАНИЯ, ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ ИЛИ С ЧЕГО НАЧАТЬ

Как гласит «Ней Узин» – трактат китайской мудрости 2-го века до нашей эры – «Сохранение порядка, а не исправление беспорядка является высшим признаком мудрости». Надо сказать, эта цитата как нельзя кстати подходит к действию редколлегии журнала «Проблемы управления и информатики», решившейся на открытие дискуссии на тему «существует ли наука кибернетика» (кстати, формулировка вопроса сохранится, если заменить слово кибернетика на информатика, синергетика, история, философия и т.п.) [1-4]. Не столько факт и история устранения, ухода со сцены и победного возвращения кибернетики в стан научного познания и/или заполнения освободившегося места (если оно было там) чем-то другим, а выявление сути, места и роли кибернетики (как и других научных дисциплин, если они таковыми являются!) в теории познания, в научной и практической деятельности человечества должно быть предметом дискуссии.

Заметим, что история развития и «жизни» кибернетики сама по себе может быть интереснейшим предметом дискуссии. Но согласно содержанию первых работ [1, 2], явившихся родителями дискуссии, речь должна идти, прежде всего, о другом, в частности, о следующем:

Какую область человеческой деятельности мы называем «наукой», каким критериям она должна удовлетворять, чтобы считаться таковой?

Как отличить науку от лженауки или практической области деятельности?

Как удачно назвать нечто, что можно считать наукой, чтобы это название точно отражало существо науки?

Насколько реальными и/или полезными для человечества являются объекты и предметы исследования данной науки и, следовательно, насколько продолжительной, требуемой для жизни, а не надуманной будет данная наука (вспомним алхимию как прародительницу химии) и т.п.

5

2. ОТПРАВНЫЕ ПОЗИЦИИ

Ученый, ты объясняешь нам науки, но кто объяснит нам твое объяснение?

(Дж. Байрон)

Если мы описываем увиденное и известное по опыту на языке логики – это наука, если же представляем в формах, внутренние взаимосвязи которых недоступны сознанию, но интуитивно воспринимаются как осмысленные, – это искусство.

(А. Эйнштейн)

Интуиция более совершенный инструмент, чем логика и даже знание.

(Казимира Прунскене)

Прежде чем переходить к обсуждению дискуссионных вопросов, определим исходные позиции.

Во-первых, обратим внимание на то, что тот или иной раздел знаний как область деятельности человечества может лишь тогда считаться наукой, когда в ней четко выделены: а) объекты исследования (первичное, на что направлено исследование); б) предметы исследования (вторичное в исследовании, т.е. то, что будет исследоваться в объекте); в) методология, используемые для исследования методы; г) понятие истинности, т.е. четкое понимание того, что считается в этой науке истинным, верным, а что нет. Следовательно, для кибернетики, если она наука, должны быть выделены эти четыре компонента.

Во-вторых, отметим, что операндами и результатами научной деятельности являются разнообразные познавательные (гносеологические) или прагматические (статутные, конститутивные, стандартовые) модели прошлого, настоящего или будущего исследуемого объекта. Это могут быть разные модели: материальные (вещественные, энергетические) или мысленные (информацийные); физические (реальные), виртуальные (мысленные, но допускающие реальное выполнение, реализуемые при определенных условиях) или абстрактные (физически нереализуемые мысленные); модели, замещающие реальные объекты, и те, по которым будут создаваться новые объекты, либо решаться другие задачи (образования, связи, ...) [5-7]. Но любая модель есть целевой объект – образ моделируемого (представленного моделью и заменяемого ею на время исследований, познаний, синтеза и пр.) объекта-оригинала, причем такой образ, который адекватно отображает те особенности строения, свойства, правила и условия существования и функционирования (жизни) оригинала, которые нужны субъекту (создателю, исследователю, пользователю) модели для достижения поставленной им цели моделирования, получения нужных ему результатов решения конкретной задачи в соответствующих сопутствующих условиях, окружающих его, оригинал, модель, среду [5-7].

6

Но для моделей объектов, если конечно они таковыми являются, помимо целевости характерны другие свойства, такие, например, как встроенность, дуальность, неоднозначность, финитность, динамичность и т.д. [5-7].

Свойство встроенности означает, что модель не может существовать без объекта-оригинала, без субъекта, работающего с моделью, и без ингерентной (согласованной с ней) среды. Поясним это свойство, ограничившись рассмотрением только попарных отношений. Вначале рассмотрим первичное отношение: модель – оригинал, т.е. (объект – образ) (объект – оригинал). Возможны три варианта отношений между реальностью (оригиналом) и ее моделью. Первый – когда всякий раз, когда обнаруживается неприемлемое для субъекта расхождение между моделью и объектом (реальностью) производится приближение модели к реальности или замена модели на новую, лучше отражающую реальность. Основная целевая направленность таких моделей познавательная, гносеологическая (от греч. gnösis – познание +logos – слово, учение). Поэтому такие модели называют гносеологическими, познавательными [5-7]. Примеры таких моделей – физические и химические законы, диагностические заключения о болезни и т.д. Второй вариант отношений, когда при обнаружении расхождений между реальностью (объектом) и моделью происходит корректировка реальности (объекта), т.е. его приближение к модели. Целевая направленность таких моделей – созидание, управление, решение метрологических задач. Примеры таких моделей – планы, программы действий, системные законы [7- 9], технологические задания на изделия, алгоритмы и т.п. В [5] такие модели названы (слишком обобщенно!) прагматическими. В зависимости от специфики их можно разделить на статутные (от лат. statuo – постановляю), конститутивные (от лат. constitutus – устроенный, определенный, утвердившийся, основополагающий), стандартовые (от англ. standard – образец, эталон, норматив). Наконец, третий вариант отношений, это когда рассогласование между моделью и реальностью в большинстве их качеств допускается, так как оно не носит принципиального (с точки зрения цели моделирования) характера, не является доминирующим в других отношениях, например, между моделью и субъектом, либо принимается на веру или по договоренности. Целевая направленность таких моделей – логостическая (образовательная), коммуникабельная (связь), экспериментально-имитационная или производственная. Примеры таких моделей: образовательная планетарная модель для изучения атома и глобус как модель земного шара; сигналы о пожаре; религиозные картины строения мира; модели типа черного ящика; некоторые самоорганизующиеся модели. Подобные модели можно назвать суррогатными (от лат. surrogatus – поставленный вместо другого), эрзац-моделями (от нем. ersatz – замена), лишь отчасти заменяющими оригинал, с которым они имеют некоторые общие свойства, но не обладают всеми его качествами, либо конвенциональными (от лат. conventionalis – соответствующий договору, условию) – договорными, условно принятыми согласно договоренностям, аутентичными (от греч. authentikos – подлинный, исходящий от первоисточника) (модельное толкование закона или

7

приказа как модели модели, причем, тем органом, который издал закон, приказ).

Вторая пара отношений: субъект – модель. Первый вариант этих отношений, когда модель подстраивается под субъекта (под его цели, особенности и т.п.). Это, например, вводимый субъектом термин как модель определяемого им понятия при написании статьи, книги, отражающий взгляд субъекта на это понятие; модель представления знаний для самообучения субъектом – студентом с учетом его особенностей (левоили правополушарное развитие, предпочтение аудио или визуальной форме представления информации, лучшее усвоение материала от общего к частному или наоборот), разные прогнозные самонастраивающиеся модели, модели типа черного ящика и т.д. Подобные модели можно назвать эксклюзивными (от фр. exlusif – исключительный), индивидуальными, доступными ограниченному кругу лиц, дополняя их конкретизацией, например, выделяя тéлосные, телеологические (от греч. telos – результат, цель) модели, направленными на достижение одной конкретной конечной цели.

Второй вариант отношений, когда субъекты настраиваются на модель. Это характерно, например, для всех видов моделей реальности, рассмотренных в отношениях типа "объект – модель", излагаемых в учебнике, и субъектов – учащихся по этому учебнику, т.е. приближающих себя, свои знания об объекте (реальности) по его моделям, изложенным в учебнике. Подобные модели и моделирование можно назвать инклюзивными (от фр. inclusif – включающий в себя), доступными многим, пригодными для многих.

Третий вариант, когда в отношении "субъект – модель" нет доминирующего полюса. Это модели общего употребления, не требующие настройки на субъекта (под субъекта) или субъекта под модель, модели, принимаемые на веру. Примерами таких моделей являются многие эрзац-модели, конвенциальные (модельные представления сумм, интегралов, произведений, факториалов, доллара символами , , П, n!, $ и т.п.), религиозные модели мира. Назовем такие модели суверенными (от фр. souverain – высший, верховный), т.е. самостоятельными, независимыми от субъекта; интерстициальными (от лат. interstitium

– промежуток) – промежуточными.

Наконец, третья пара отношений – "модель – среда". Сразу заметим, что одним из требований к модели и ее свойствам является ингерентность – взаимная согласованность модели и среды. Но каким образом эта согласованность может достигаться?

Первый вариант, когда модель настраивается на среду, подстраивается под нее. Очевидные примеры подобного варианта обеспечения ингерентности: модель представляется в форме, допускающей ее удобное восприятие средой; модель настраивается или самонастраивается не только и не столько на объекторигинал как реальность, а на вторую реальность – условия экспериментирования с оригиналом (например, когда в апостериорной / построенной по опытным данным / прогнозной модели ее оптимальная сложность определяется с учетом количества и качества исходных (обучающих) экспериментальных данных и интервала прогноза, обеспечивающих наилучшую точность (достовер-

8

ность) предсказания). Подобные модели можно назвать экстравертными (от лат. extra – сверх, вне; verto – поворачиваю, обращаю) – обращенными вовне, направленными на внешние объекты; экстериоризационными (от лат. exterior – внешний) – действующими изнутри вовне, эндогенными (от греч. endon – внутри; genos – род, происхождение) – внутреннего происхождения, порожденными внутренними причинами.

Второй вариант отношений – настройка среды на модель. Яркий пример подобных отношений, когда в воспитательном процессе под модель, используемую субъектом-воспитателем для воспитания объекта-оригинала (субъекта – воспитуемого), субъект подстраивает среду, активно участвующую в воспитательном процессе, причем именно ту ее часть, которая хорошо согласована или согласуется с моделью (ингерентна ей) и становится тем ингерентнее модели, чем дольше и удачнее ее применения. Другой пример, когда при экспериментировании или имитационном моделировании субъект выбирает (устанавливает, назначает) такие условия экспериментирования или имитации, которые способствуют наилучшему применению модели. Такие модели назовем интравертными (от лат. intro – внутрь + verto – поворачиваю, обращаю) – обращенными на самого себя или интериоризационными (от лат. interior – внутренний)

– действующими извне внутрь, экзогенными (от. греч. exo – снаружи, вне; genos – род, происхождение) – внешнего происхождения, порожденных внешними причинами.

Наконец, третий вариант отношений, когда не происходит какой-либо существенной настройки модели на среду или среды на модель, т.е. когда модель может использоваться без каких-либо жестких требований к окружающей среде, либо, наоборот, пригодных лишь при однозначно определенном состоянии среды, когда какая-либо настройка модели и/или среды делает моделирование некорректным, неверным. Это, например, модели, в существенной степени использующие при своем построении различные типы абстракции: изолирующую, обобщающую, идеализирующую или мысленную [10], а также религиозные модели. Назовем такие модели толерантными (от лат. tolerantia – терпение) – способными не реагировать на внешнюю среду, "терпимыми" к ней, а отношения со средой – латентными (от лат. latens (latentis) – скрытый, невидимый) – внешне не проявляющимися.

Теперь рассмотрим свойство дуальности модели. Дуальность (от лат. dualis – двойственный) означает возможность двойственных, порою несовместимых при решении конкретной задачи, проявлений модели в зависимости от объекта, субъекта, целей, условий, среды моделирования. Например, модель может выступать как гносеологическая (при познании существующего объекта), стандартовой (при синтезе нового объекта) или суррогатной (при передаче имеющихся сведений о существующем или новом объекте). Второй пример, модель может быть одновременно истинной (верной) моделью оригинала (с точки зрения конкретной задачи) и неверной, если задачу изменить. "Истинной", "верной" – значит, отражающей объект-оригинал таким, каким он есть, существует вне и независимо от субъекта, всегда, безусловно или условно, т.е.

9

при определенных условиях, а "неверной", "ложной" – значит, не имеющей отношения к оригиналу, не отражающей оригинал таким, каким он есть на самом деле. Классический пример такого дуализма модели – это корпускулярноволновая модель микрообъектов, допускающих обладание ими как свойствами частиц (корпускул), так и волн [5, 7].

Свойство неоднозначности означает отсутствие взаимной однозначности между моделями и объектами (пояснения даны, например, в [5]), а тем более между всеми элементами многоместного отношения "объект – модель – субъект – среда". В силу этого допускается и на практике часто реализуется множественность моделей одного и того же объекта-оригинала в зависимости от целей, условий моделирования и т.д.

Одной из причин наличия свойства неоднозначности моделей для решения одних и тех же и, тем более, разных задач является финитность (ограниченность) моделей. Она является следствием того, что модель отображает оригинал лишь в конечном числе его главных, наиболее существенных для цели моделирования качеств (отношений, структуры, свойств, правил функционирования, …) и реализуется в условиях конечных ресурсов.

Наконец, свойство динамичности означает, что модели оригинала имеют свой жизненный цикл: "рождаются", развиваясь, сотрудничают и соперничают с другими, "умирают", уступая место более качественным, совершенным, по мнению субъекта с учетом решаемых им задач, среды и прочих факторов.

В-третьих, обратим внимание на то, что с точки зрения объектов и предметов исследования научные дисциплины можно условно разделить на две группы. Первая – редукционные (от лат. reductio – возвращение, приведение обратно; в которых сложное упрощается, сводится к более простому), анализовые (менее удачное название – аналитические). Вторая – идентичные (от лат. identicus – тождественный, одинаковый), традукционные (одинаковой общности, сложности), синтезовые (синтетические). В первых объекты представляются как физические системы, т.е. как целое, состоящее из частей и допускающее: а) рассмотрение его без обязательного учета связи с окружающей средой или даже изолированно от нее; б) наличие принципа суперпозиции; в) познание (в том числе, описание) и синтез методами анализа, т.е. расчленения целого на части, изучения (описания) и синтеза его по частям. Для вторых дисциплин обязательно системологическое (модельное системное) представление объектов, т.е. представление их как модельной системы – целевого цельного, состоящего из взаимосвязанных частей, являющегося частью надсистемы, взаимодействующего с ней как целое и проявляющего при этом системные свойства. Одно из таких важнейших свойств – свойство эмергентности1 (эмерджентности2) [5, 7] – несводимости свойств объекта, как системы, к аддитивной совокупности свойств (качеств) его элементов. Из него следует невозможность сведения сложного к простому, невозможность только анализового по-

1От лат. emergo – выныривать, являться, становиться явственным, очевидным.

2От англ. emergence – внезапное появление.

10