2.4.1. Определение понятия "цель" и "целенаправленное действие". Стр. 2

Следует рассмотреть также иерархию эпистемологических уровней систем Джона Клира (1990). Эпистемология (теория познания) – это раздел философии, в котором изучаются природа и сфера распространения знания, его предпосылки и основы, а также критерии истинности знания (Философская энциклопедический словарь, 1983).

Подход, предложенный Д. Клиром, опирается на несколько элементарных понятий: исследователь (или наблюдатель), объект и его среда и взаимодействие между исследователем и объектом.

Самый нижний уровень в этой классификации иерархий – это так называемый уровень 0 (рис. 2.1). Это система, различаемая исследователем как система согласно определению В. Гейнса (1979). Система уровня 0 определена через множество переменных, множество потенциальных состояний (значений), выделяемых для каждой переменной, и некий способ описания смысла этих состояний и элементов в терминах проявлений свойств каждого элемента. Этот уровень еще называется уровнем исходной системы или исходной системой. В литературе по теории систем и системному анализу для этого уровня используются также названия «примитивная система» и «система без данных». Система этого уровня представляет собой простейшую стадию процесса изучения систем, в которой еще даже не используются данные о всех доступных переменных и свойствах элементов системы.

В первоначальный период многие почвенные исследования не выходили за пределы этого эпистемологического уровня: описывались почвы, почвенные горизонты, некоторые их свойства и отличия, определялись термины и т.д.

И сейчас полевой этап изучения почвы – это тоже исследование на данном эпистемологическом уровне: создание разреза, определение типа почвы, количества горизонтов и их некоторых общих свойств (влажности, сложения, насыщенности корнями, гранулометрического состава), отбор образцов горизонтов, привязка.

На более высоких уровнях системы уже отличаются друг от друга имеющимися знаниями относительно состояния переменных исходной системы. В системах более высоких уровней всегда используются все знания о системах более низкого уровня: например, данные, полученные о почве при полевом исследовании.

После дополнения исходной системы данными, то есть действительными основных переменных при определенном наборе параметров, мы получаем новую систему (исходную систему с конкретными данными). Это система эпистемологического уровня 1. Такие системы еще называют системами данных. Данные могут быть получены из наблюдений и в результате измерений (как при моделировании систем) или заданы как желательные состояния (как в задаче проектирования систем).

Если мы помимо традиционного описания почвы, ее горизонтов, определения ее классификационной принадлежности привели конкретные данные о ее физических, химических и других свойствах и их динамике, мы имеем систему исходных данных, с которой уже можно работать дальше: например, моделировать поведение ее свойств и режимов.

2.4.2. Определение понятия "цель" и "целенаправленное действие". Стр. 3

Более высокие уровни содержат знания о некоторых характеристиках отношений рассматриваемых в нашей системе переменных. Здесь, имея начальные и граничные условия, можно получать и прогнозировать данные, моделировать поведение системы и ее элементов (рис. 1).

На уровне 2 вводятся дополнительные переменные и задаются правила их преобразования относительно инвариантных параметров. Это позволяет генерировать любые переменные исходных систем, моделировать их поведение в пространстве и времени при любых начальных и граничных условиях. Этот уровень называется уровнем порождающих систем. Название уровня говорит о том, что здесь мы можем «породить» множество любых переменных, касающихся нашей системы, иными словами, если мы к данным о свойствах горизонта почвы добавили знания об их изменении (например, правила и законы переноса воды, тепла и питательных веществ), то мы вышли на уровень 2 изучения почвенного горизонта.

На эпистемологическом уровне 3 системы, определенные как порождающие системы (или иногда системы более низкого уровня), называются подсистемами общей системы. Они могут соединяться между собой, имея общие переменные, общие функции или взаимодействуя между собой как-то иначе. Системы этого уровня называются структурированными системами. К ним относятся, например, почвенные горизонты в почве, которые имеют общие переменные (поток воды, тепла, химических элементов) и образуют структурированную систему – почву. Кроме того, на этом уровне вводится так называемая структурная парадигма целенаправленных систем и дополнительное системное понятие – цель.

На уровне 4 системы состоят из набора структурированных систем и некоторой инвариантной их параметрам метахарактеристики (правила, процедуры), которая описывает поведение систем более низкого уровня. Определенные таким образом системы называются метасистемами: например, структурированные системы «почвы» объединены в метасистему «почвенный покров» по общему для функционирования и почв, и почвенного покрова правилу.

Таким же образом определяются и системы более высоких уровней. Например, почвенный покров района мы можем объединить в метасистему почвенного покрова региона, а ее, в свою очередь, в метасистему почвенного покрова страны. Аналогично объединяются и экосистемы территории.

Некоторые классификации систем приведены в монографии Ф.И. Перегудова и Ф.П. Тарасенко «Основы системного анализа» (1997).

Здесь первый уровень классификации определяется тем, входит ли управляющий блок в саму нашу систему или является внешним по отношению к ней, или системе свойственно и то, и другое. Дальнейшее разделение проводится по конкретным типам управления и регулирования. Некоторые из этих типов мы будем подробно рассматривать далее. Несомненно, почвы и экосистемы относятся к самоуправляемым системам (с управлением при помощи параметрической адаптации и самоорганизации). Почвы и экосистемы, которые вовлечены в производство, наверное, следует отнести к системам с комбинированным управлением.

Перейдем к следующему разделению систем, которое довольно часто встречается в научной литературе (Клир, 1990; Советов, Яковлев, 1985; Перегудов, Тарасенко, 1997). Оно вытекает из приведенного нами выше разделения систем по типу управления.

Нужное управление системой обычно отыскивается путем перебора всевозможных решений управления и сравнения по какому-либо критерию. Определить оптимальность управления и его последствия можно лишь в том случае, если имеется модель этой управляемой системы. Для того чтобы эта модель работала, необходимы затраты разнообразных ресурсов: энергетических, информационных, материальных и др.

Очень часто при построении моделей природных систем не хватает резервов машинной памяти, машинного времен. Это обычно связано с тем, что наша система включает в себя очень много параметров и переменных, то есть обладает большой размерностью и многими степенями свободы. Системы, моделирование которых затруднено вследствие их размерности, мы с вами будем называть большими системами (Перегудов, Тарасенко, 1997).