Теория систем и системный подход / Sistemniy podkhod v sovremennoy nauke 2004

форм // Ильенковские чтения-99: Сб. тез. выступл. на Междунар. научн. конф., 18-20 февраля 1999 г. Москва-Зеленоград.

8 Шеллинг Ф. Сочинения, М., 1998. С. 255.

9 Там же. С. 154.

10 Попков В., Шипицын Е. Двойственность и золотое сечение в термодинамике II Вестник Международного института А. Богданова. М., 2001. № 3 (7).

11Румер Ю.Б., Рыбкин М.Ш. Термодинамика, статистическая физика и кинети­ ка. М., 1977.

12Павел Флоренский. Соч. в 4-х томах, т. 3 (1), М., 1999. С. 463.

13Николис Дж. Роль хаоса в коммуникативных системах // Синергетика и пси­ хология. Тексты. Вып. 2. Социальные процессы, М., 1999. С. 153.

14Стахов А Л . Коды золотой пропорции. М., 1984.

15Базаров И Л . Термодинамика. М., 1991.

16 Гамалей Ю.В. Таксономическая и экологическая специфичность структур

ифункций растений. Ботанический журнал. 1999. Т. 84. № 6.

иЭйген М., Ш устер П., Гиперциклы: принципы самоорганизации макромоле­ кул. М., 1982.

]вЭбелинг В., Энгель А., Файстель Р. Физика процессов эволюции (синергети­ ческий подход). М., 2001.

19 Там же.

В.С. Ратников

ОБНОВЛЕНИЕ МЕТОДОЛОГИЧЕСКОЙ КУЛЬТУРЫ В ПРОЦЕССЕ ОСВОЕНИЯ НАУКОЙ ФЕНОМЕНА СЛОЖНОСТИ

В 60-е годы XX в. такие понятия, как «система», «системный под­ ход», «метод системно-структурного анализа», «общая теория сис­ тем» для отечественной философии казались новыми и непривыч­ ными. Многие авторы (пока довольно осторожно) видели в них зна­ чительный эвристический потенциал. К настоящему же времени эти понятия стали настолько популярными инструментами философ­ ско-методологических исследований, что порою даже встречаются суждения об их тривиальности (за исключением, быть может, по­ следнего: есть большие сомнения в возможности построения общей теории систем). Тем не менее существуют вопросы, относящиеся

кнаучной, рациональной репрезентации сложных систем, и вообще

ксистемному освоению сложного, которые до сих пор весьма акту­ альны.

Естествознание все чаще сталкивается с необходимостью иссле­ дования сложных динамических систем, а также самоорганизующих­ ся эволюционирующих объектов1. Кроме того, специалисты, работа­ ющие в социальной и экономической сфере, политике и гуманитар­ ных науках, сознают, что основные проблемы человечества также от­ личаются сложностью, глобальностью и нелинейностью2. Тем самым в XXI в. наука вступает все настойчивее вводя в свою предметную об­ ласть сложность. Современный научный дискурс уже не избегает сложности.

Сложность стала подлинным объектом научной репрезентации сравнительно недавно. Довольно часто говорят даже о формирова­ нии цикла наук о сложном, например, о сложных эволюционирующих объектах. Сложность, как и эволюция, становится трансдисциплинар­ ным научным понятием. Г. Хакен, например, назвал активное вовле­ чение многообразия сложных систем в орбиту научных исследований своеобразным «вызовом искусству исследователя»3. Создаются да­

же специальные научные общества по изучению сложности, напри­ мер такое, какое уже около десяти лет существует в Германии4.

Однако так было не всегда. Еще не так давно наука, стремясь к простоте, относилась к сложности негативно или по крайней мере нейтрально, не видя в ней продуктивной и конструктивной значимо­ сти ни в онтологическом, ни в эпистемологическом плане.

Какие же изменения и трансформации произошли в методологи­ ческой культуре, прежде чем наука достигла современного уровня ос­ воения феномена сложности, и каковы основные характеристики это­ го уровня? Этому и посвящена данная статья.

Традиционно сложность противопоставляют простоте. Последую­ щий анализ обновления методологической культуры в процессе ос­ воения наукой феномена сложности мы представим в виде некото­ рой историко-методологической реконструкции указанного освоения, разбив динамику последнего на три качественно своеобразных и свя­ занных между собой этапа.

Первый этап охватывает главным образом становление и разви­ тие классической науки. Как известно, среди регулятивных принци­ пов научной картины мира, формировавшейся в эпоху Нового време­ ни, видное место занимал принцип простоты. «Почти три столетия, — отмечают Г. Николис и И. Пригожин, — вера в простоту мироздания на фундаментальном уровне являлась одной из движущих сил клас­ сической науки»5. Простота к тому же выступала и в качестве идеа­ ла научного описания природы. Утверждалось, что мир прост (по крайней мере в смысле его фундаментального устройства), описыва­ ющие его законы и модели также просты. Культ разума в Новое вре­ мя предусматривал, что мир — прост и можно постичь эту простоту, если потрудиться освоить язык, на котором написана книга природы, и уметь задавать ей корректные вопросы. Сложность рассматрива­ лась как своеобразное «инородное тело» в тогдашней картине мира. В ней доминировал принцип сведения сложного к простому, неизве­ стного и непривычного к известному и более привычному и т. п. Боль­ шую роль в утверждении такой позиции сыграли атомистические идеи и вообще аналитический подход к исследованию природы.

Среди способов описания природных объектов, которые форми­ руются в это время, наиболее эффективными становятся так назы­ ваемые динамические способы, которые вскоре приобретают парадигмапьный статус. Эти способы описания ориентируют исследова­ теля на простоту описания (прежде всего в смысле формальной про­

стоты математических средств) простых же объектов — материаль­ ных точек, идеальной жидкости, абсолютно твердого тела и т. п. Вы­ делим два принципа динамических способов описания: 1) основное уравнение движения, выражающее физический закон; 2) определен­ ные начальные условия. Предполагается, что знание основных физи­ ческих законов некоторой материальной системы и строгое и точное задание ее начальных условий в определенный момент времени поз­ воляют полностью и исчерпывающе описать (теоретически репрезен­ тировать) все изменения этой системы, включая ее прошлое и буду­ щее. При этом динамика рассматриваемой системы не приводит к ка­ чественным преобразованиям; происходит непрерывное развертыва­ ние форм лишь в количественном плане.

Ориентацию на простоту мира и простоту его описания можно рас­ сматривать в контексте концепции детерминизма, которая в методоло­ гической культуре этого периода занимает ведущее место, особенно в лапласовской его версии. Известно, что научные истоки детерминиз­ ма находятся прежде всего в астрономии, а философские — уже в кон­ цепции Демокрита и даже еще ранее в древней мифологии. Эта кон­ цепция сама становится ко второй половине XVIII в. наиболее простой и интеллигибельной моделью. Простоту, наглядность ей придавала ориентация на механику как первую эффективную физическую тео­ рию. В рамках тогдашнего детерминизма все связи и отношения ста­ рались рассматривать сквозь призму механики, т. е. имеющие строго однозначный характер. Неоднозначность и неопределенность в связях и отношениях, вообще говоря, допускалась, но истолковывалась как неполное выражение знаний об исследуемых объектах, лишь как под­ ход к истине, либо как результат некорректной постановки задачи. Од­ нозначность и необходимость почти не различались. Поэтому среди ди­ намических способов описания на первый план выдвигаются жесткодетерминированные способы описания, в которых и предполагается возможность расчета, вычисления однозначных предсказаний поведе­ ния объектов в соответствии с принципами лапласовского детерминиз­ ма. Именно определенность, упорядоченность, закономерность миро­ устройства и логическая последовательность, системность его описа­ ния, а также однозначная предсказуемость его динамики — все это со­ звучно с упоминавшимися выше идеалами простоты в ориентации на­ учного дискурса. А что же со сложностью? Каков ее статус?

Если ответить кратко, то ее считали недоступной, для познающе­ го субъекта. При этом чаще других выделяли две причины. Во-пер­

вых, это чрезмерно большое количество элементов, составляющих изучаемый объект; во-вторых, недостаток предварительной инфор­ мации об этом объекте. Сложность в таких ситуациях либо игнориро­ вали (старались не замечать), откладывая ее исследование на более позднее время, когда станут более совершенными средства исследо­ вания (например, математический аппарат, экспериментальная тех­ ника и т. п.), либо считали, что сложность такого вида вообще не по­ знаваема, непостижима. Более умеренная позиция выглядит так: сложность отражает неполноту знания некоторого числа перемен­ ных, но при этом не было сомнения в существовании простых зако­ нов, связывающих эти переменные.

В этой связи весьма показательна эволюция представлений о слу­ чайности, так как это понятие часто переплетается с понятием слож­ ности. Как и сложность, случайность в научном дискурсе этого перио­ да, игнорировали, либо чрезмерно принижали ее онтологический и эпистемологический статус. Исследователи указывали на то, что случайность слишком сложна, чтобы быть научно (т. е. рационально) постижимой. Хотя традиционно в этот период случайность интерпре­ тировалась с субъективистских позиций, однако предпосылки объек­ тивного толкования случайности можно найти уже у Эмпедокла. На­ пример, Б. Рассел пишет об этом так: «Эмпедокл рассматривал ход вещей как регулируемый скорее случайностью и необходимостью, чем целью. В этом отношении его философия была более научной, чем философия Парменида, Платона и Аристотеля»6.

Второй специфический этап на пути освоения наукой феномена сложности (и случайности) связан, во-первых, с формированием ста­ тистической физики (кинетическая теория газов, статистическая ме­ ханика) и, во-вторых, со становлением и развитием кибернетики,

атакже примыкающих к ней теории информации, теории систем

ит. п. Рассмотрим сначала первую связь и особенности тех измене­ ний методологической культуры, которые произошли при этом.

Ограниченность доминировавших ранее классических воззрений

на случайность и классических способов ее описания стали заметны­ ми при построении кинетической теории газов как специфической физической теории. Однако становление статистических представ­ лений в физике как «работающих» физических идей связано преж­ де всего с именами Р. Клаузиуса, Д. Максвелла, Л. Больцмана, У. Гиббса. Разрабатывая кинетическую теорию газов, рассматривая газ как сложный объект, состоящий («сложенный») из огромнейшего

числа частиц, Клаузиус понял, что прямыми методами механики эту задачу решить нельзя, что для этих исследований нужно видоизме­ нение методов. Именно об этом говорит введенное им понятие «сред­ них» при характеристике состояний движения молекул газа. Это да­ вало возможность перейти от механики систем частиц к исследова­ нию физического состояния систем, образованных из огромного чис­ ла молекул. По словам Максвелла, главная заслуга Клаузиуса «за­ ключалась в том, что он открыл новую область математической фи­ зики, показав, каким образом можно математически трактовать дви­ жущиеся системы бесчисленного количества молекул»7. Методоло­ гически оценка нововведений Клаузиуса крайне важна. Имеем ли мы здесь дело только с огрублением методов механики или же с зарож­ дением существенно новых методов и способов описания?

Д. Максвелл, по-видимому, первый расценил это видоизменение методов как имеющее не просто вспомогательное, а принципиальное значение. Он ясно осознал, что в ходе разработки молекулярно-кине­ тической теории газов происходит переход от строго динамических методов механики и жестко-детерминистских способов описания к новым вероятностно-статистическим способам описания.

Развивая нововведения Клаузиуса, Максвелл перешел от пред­ ставлений о средних значениях величин, характеризующих движение молекул в макросистемах, к представлениям о вероятностных рас­ пределениях значений этих величин. Для отображения свойств и за­ кономерностей материальных систем стало использоваться понятие вероятностного распределения — оно является центральным в мно­ гочисленных и разнообразных приложениях теории вероятности. Иными словами, здесь имеет место тенденция к точному описанию больших систем, состоящих из элементов, ведущих себя хаотично.

Одной из первых физико-теоретических моделей, строго и точно описывающих случайность (случайные, стохастические процессы в физическом мире), как раз и явилась модель идеального газа и свя­ занная с ней функция распределения, которая становится ядром пер­ вых вероятностно-статистических способов описания.

В молекулярно-кинетической теории, как известно, допускались два типа законов — динамические и статистические. При этом пред­ полагалось, что каждая отдельная молекула, как и вся масса газа, подчиняется динамическим законам классической механики. Вмес­ те с тем микросостояние газа в любой данный момент времени не зависит от его микросостояния в начальный момент времени. На это

еще указывал сам Л. Больцман8. Исходя из этих предположений, Больцман разработал статистическую версию второго начала тер­ модинамики и вывел важную формулу, связывающую энтропию за­ мкнутой системы с вероятностью данного ее состояния. Энтропия же, как известно, — это величина, выражающая степень неупоря­ доченности системы. Связывая энтропию с вероятностью, Больц­ ман считал, что термодинамическому равновесию системы соответ­ ствует максимум вероятности данного состояния. Он достаточно четко поставил проблему соотношения между законами, описыва­ ющими поведение отдельных частиц, и законами, описывающими поведение большой их совокупности, как проблему методологиче­ ского характера. Уже в его работах подчеркивалась принципиаль­ ная невыводимость статистических законов движения молекул га­ за из законов классической механики, которым подчинено движе­ ние каждой отдельной молекулы. Л. Больцман сформулировал по­ стулаты (например, принцип эргодичности9), выполнение которых обеспечивало возникновение статистической закономерности на фоне индивидуальных движений отдельных молекул по динамичес­ ким законам классической механики. Тем самым методологическая культура на данном этапе освоения наукой случайности (и сложно­ сти) заметно обогатилась новыми средствами, изменившими преж­ нюю парадигму.

Последующие преобразования в физической картине мира, свя­ занные с формированием СТО и квантовой механикой, не внесли ра­ дикальных изменений в методологическую культуру освоения наукой сложности. (Хотя по отношению к квантовой механике можно отме­ тить такую новацию онтологического характера — интерпретацию случайности как проявления вероятностных свойств не только на ста­ тистическом уровне, но и на уровне — и это особенно важно — инди­ видуального единичного микрообъекта.). Такие изменения внесла главным образом кибернетика и связанный с ней системно-структур­ ный подход, породивший даже свою новую (системную) методологию. В ее рамках «сложность системы определяется числом элементов си­ стемы и характером связей между ними, степенью и разнообразием их взаимодействия»10. Большие, сложные системы характеризуются большим числом (десять в четвертой — десять в седьмой степени и выше) элементов и массовым случайным их взаимодействием. Это стохастические (в кибернетическом смысле), вероятностные систе­ мы. Поведение каждого элемента в них нельзя проследить и предска­

зать полностью, но с помощью вероятностно-статистических спосо­ бов описания можно оценить совокупный эффект.

Однако естествознание впервые столкнулось с большими систе­ мами еще в молекулярно-кинетической теории и статистической тер­ модинамике. Затем стохастический подход к таким системам и веро­ ятностно-статистические способы описания утвердились в атомной физике, метеорологии, биологии и т. д. Кроме того, индуктивная ло­ гика и так называемая теория эксперимента11 обогатились метода­ ми математической статистики. Заметную роль в обогащении мето­ дологической культуры освоения феномена сложности сыграла ки­ бернетика, в предметную область которой как раз и входят большие сложные системы. Важной частью кибернетики является, как извест­ но, стохастическая концепция информации и управления. Кроме то­ го, Н. Винер указывал на связь кибернетики с новой физикой и со­ зданной ею вероятностной концепцией Вселенной12.

При этом кибернетика, так сказать, «дорисовывает» уже относи­ тельно сформировавшуюся вероятностно-статистическую картину мира, показывая условия (и отчасти механизмы) устойчивости боль­ ших систем, пути борьбы с рассеянием энергии и ростом хаоса в них. Помимо этого на формальном уровне информация была отождеств­ лена с отрицательной энтропией. А обратная связь позволяет обра­ щать причинность, формируя целенаправленное «поведение».

Механизм обратной связи призван сделать систему более устой­ чивой, надежной и эффективной. В широком смысле понятие обрат­ ной связи означает, что часть выходной энергии аппарата или маши­ ны возвращается на вход. Положительная обратная связь прибавля­ ется к входным сигналам и корректирует их. Термин «обратная связь» применяется также и в более узком смысле для обозначения того, что поведение объекта управляется величиной ошибки в положении объ­ екта по отношению к некоторой специфической цели. Механизм об­ ратной связи делает систему иной, повышая степень ее внутренней организованности и создавая возможность в перспективе говорить о самоорганизации.

Тем самым кибернетика внесла важный вклад и в общую теорию систем, обогатив и расширив ее математический аппарат. «При мате­ матическом описании достаточно сложной системы, — пишут специ­ алисты в этой области, — неправомерно говорить о модели вообще (как единственно приемлемой. — Р.Б.). Существует ряд моделей, каж­ дая из которых способна дать ответ на вполне определенный круг кон­

кретных вопросов о поведении системы, причем каждая из них имеет свою математическую структуру. Более того, нельзя говорить о слож­ ности системы в каком-то одном единственном значении этого поня­ тия. Система может быть сложной в одном смысле и «простой» в дру­ гом»13, т. е. имеет место своеобразный принцип дополнительности, связанный с относительностью к уровню организации систем.

Поэтому в этот контекст научного дискурса следует ввести также идею уровней и понятие организации, что характеризует своеобра­ зие рассматриваемого здесь второго этапа освоения наукой феноме­ на сложности. Как известно, уже в физике твердого тела возникают комплексные исследования в связи с тем, что объект сложен и чле­ нится многопланово на разные уровни.

Соотнесение сложности и организованности часто выглядит до­ вольно условным, относительным, тем более если учесть различие уровней организации систем, хотя, например, при исследовании га­ зов об организации и об организованности говорить не приходится.

Учитывая качественное различие уровней организации, справед­ ливым оказывается утверждение о том, что одна и та же система на определенном уровне и в определенном отношении может быть сложной и организованной, а на другом уровне и в другом отноше­ нии — более простой и менее организованной. Это приводит к тому, что универсальной меры сложности и организованности, по-видимо­ му, не существует.

Проблему соотношения сложности и организованности рассмат­ ривают также на основе понятия разнообразия. Еще Д. Нейман пока­ зал, что в общем случае сложность систем есть не только функция их разнообразия, но и функция (вообще говоря, нелинейная) числа элементов и подсистем14. Далее было показано, что объективно су­ ществуют условия, при которых изменения разнообразия (сложнос­ ти) может прямо коррелировать с изменениями относительной орга­ низованности системы. А успешнее оценка того и другого будет тог­ да, когда для сравнения берут существенно различные системы.

Кроме того, было установлено, что система тем легче «справля­ ется» с разнообразием, сложностью поступающих сигналов, самим объемом информации и объемом ответных реакций, чем больше У нее степень и уровень организованности. Одним из примеров про­ явления такой ситуации является закон необходимого разнообразия Эшби15: чтобы оставаться устойчивой, система должна иметь вели­ чину внутреннего разнообразия (сложности) не ниже поступающего

извне воздействия (в том числе и разрушающего). При изучении си­ туации возможного порога минимальной сложности, было показано, что если устранить избыточную сложность (разнообразие), т. е. ми­ нимизировать сложность при той же организованности, то по изме­ нению сложности можно хотя бы приблизительно судить об измене­ нии относительной организованности сравниваемых систем. Слож­ ной считается та система, которая содержит в себе различные под­ системы, имеющие в общем случае различные уровни организации. С кибернетическо-управленческой точки зрения «средний уровень сложности системы может рассматриваться как своеобразная мера власти человека над природой, некоторый гуманитарный показатель состояния науки и техники в данное время»16.

Соотнося сложность и организованность систем, в кибернетике было развито понятие иерархической системы. Принцип иерархично­ сти, следование которому выражает также и своеобразие второго этапа освоения наукой феномена сложности, стал рассматриваться как фундаментальный принцип строения любой системы, образован­ ной на определенной ступени возрастания ее сложности17.

Помимо идеи иерархичности при изучении сложных систем (осо­ бенно среди биологических объектов) видное место отводится также концепции уровней и уровневому подходу, о которых шла речь выше. Все это во многом послужило основанием переориентации киберне­ тики на проблему самоорганизации, в том числе рассматривая по­ следнюю как разновидность сложного поведения (функционирова­ ния) систем. Здесь еще раз обратим внимание на фундаментальную значимость работ Д. Неймана в этой области.

По мере развития кибернетики, примерно к 60-м годам XX в., разработка теории самоорганизации становится одним из главных направлений в науке. Проблема самоорганизации, как и проблема организации, отмечает Н. Винер, — «это тема глубокого социологи­ ческого, равно как и биологического, значения, связанная с теори­ ей информации теснейшими узами». Важное значение в этом пла­ не сыграли разработка и применение концепции обратной связи. Было показано, насколько существенна роль последней в динами­ ке больших, сложных систем. При изучении этой динамики с необ­ ходимостью использовались вероятностно-статистические способы описания. Тем не менее традиционная модель газа, воплощающая в себе идею случайности, по-прежнему имела парадигмальный ста­ тус, хотя при анализе, например, стохастичности биологических