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

в) начало эксплицитного изучения организмов и других самоор­ ганизующихся систем, репрезентируемых нелинейными способами описания и нелинейными моделями.

В отношении третьего этапа отметим следующие наиболее важ­ ные особенности:

а) преобладание нелинейных способов описания, способных до­ статочно эксплицитно репрезентировать качественные преобразова­ ния сложных объектов и их возможную самоорганизацию, в резуль­ тате чего возникают новые структуры;

б) радикальные изменения в трактовке статуса флуктуации и осо­ знание фундаментального значения многоуровневости случайности, что дополняет отмеченные ранее, еще на втором этапе, многоообразие и многоликость случайности и сложности. Специфичность треть­ его этапа состоит в том, что случайность на определенном уровне мо­ жет играть «конструктивную» роль и, учитывая новый статус флукту­ ации на этом этапе, упомянутая случайность (точнее случайно веду­ щие себя объекты) приводит к образованию новых структур. Конст­ руктивная роль случайности нашла свое яркое выражение в измене­ нии традиционного понимания соотношения порядка и хаоса;

в) новый статус принципа простоты. Ранее преобладала установ­ ка на простоту способов описания простых объектов. Теперь же (хо­ тя отчасти уже со второго этапа), во-первых, наука уже не избегает с самого начала теоретически (и прежде всего математически) ис­ следовать сложность — сложные, многокомпонентные, многоуровне­ вые системы, создавая при этом новые средства упрощения (напри­ мер, средства понижения размерности в нелинейных моделях); вовторых, наукой осознано, что простые объекты могут вести себя весь­ ма сложно, и наука же, открыв это, оказалась в состоянии теперь до­ статочно просто описывать это сложное поведение и даже прогнози­ ровать его, хотя и учитывая уровень локальной непредсказуемости;

г) изменения в понимании соотношения простоты, сложности

ипредсказуемости. Классическая наука предполагает, что простота

ипредсказуемость совместимы в рамках механистической картины мира и лапласовского детерминизма. Однако на современном этапе, как отмечалось выше, формируется концепция локальной непредска­ зуемости, вырастающая из опыта применения нелинейных моделей в неравновесной термодинамике, синергетике, современной теории Динамических систем и др. Опыт обобщающих исследований пока­ зывает, что сложно то бытие, которое мало предсказуемо, плохо

предсказуемо, либо — тем более сложно то, что вообще непредска­ зуемо.

Таким образом, можно говорить об обновлении методологической культуры в процессе освоения наукой феномена сложности, об измене­ ния форм научного дискурса, которое среди прочего проявляется в ка­ чественном многообразии трактовок динамики, в тенденции к полимор­ физму, в допустимости или даже оправданности многовариантности форм поведения объектов. И все это было выявлено и понято прежде всего благодаря активному освоению нелинейных способов описания, позволяющих научно репрезентировать как поведение сложных эволю­ ционирующих объектов, так и механизмы их качественных изменений в процессе самоорганизации, что может сопровождаться — и это осо­ бенно важно — также и изменениями самой динамики поведения. При­ чем эти «механизмы» трактуются и описываются теперь уже, конечно, не с позиций механицизма, не сводя их к законам механики.

ПРИМЕЧАНИЯ

1 Отметим в этой связи такие работы последних лет: Хакен Г. Информация и самоорганизация. Макроскопический подход к сложным системам. М., 1991; Пригожин И., Стенгерс И. Время, хаос, квант. М., 1994; Kampis G. Selfmodifing sys­ tems in biology and cognitive scinces: a new framework for dynamics, information and compexity N.Y., 1991; Schroeder M. Fractals, Chaos, Power Laws — Minutes from infi­ nite paradise. N.Y., 1991; Gell-Mann M. Quark and the Jaguar — Adventures in the sim­ ple and the complex. N.Y., 1994; Hilborn R. Chaos and Nonlineor dynamics. Oxford, 1994; Katok A. Hasselblat B. Introduction to the Modern Theory of Dinamical Systems. Cambridge, 1995; M ainzerK. Thinking in Complexity. The Complex Dinamics of Matter, Mind and Mankind. Berlin, 1997.

2 См.: Мамчур Е Л ., Овчинников Н.Ф., Уёмов А.И. Принцип простоты и меры

сложности. М., 1989; Костюк В.Н. Изменяющиеся системы. М., 1993; Разумовский О.И. Бихевиоральные системы. Новосибирск, 1993; Майнцер К. Сложность и са­ моорганизация // Вопросы философии. 1997, № 3; Сачков Ю.В. Вероятность — на путях познания сложности // Философия науки. Вып. 4. М., 1998; Князева Е.Н. Сложные системы и нелинейная динамика в природе и обществе // Вопросы философии 1998, № 4; Levin R. Complexity — Life at the Ege of of Chaos. N.Y., 1993; Casti J. Comlexification: explaining a paradoxical world through the science of surprise N.Y., 1994; Holland J. Hidden Order — How Adaption builds complexity. N.Y., 1995; Back P. How Nature works — The Science of Self-Organised Criticality. N.Y., 1996.

3 Хакен Г. Цит. соч. С. 14.

4 Майнцер К. Цит. соч. С. 49. Кроме того, издательство Academic Press уже не­ сколько лет выпукает международный журнал «The Journal of Complexity».

5 Николис Г., Пригожин И. Познание сложного. М., 1990. С. 249. 6 Рассел Б. История западной философии. М., 1959. С. 76.

7 Максвелл Д. Статьи и речи. М., 1968. С. 108.

8 Больцман Л. Лекции по теории газов. М., 1959. С, 528.

9 См., например: Хуанг. Статистическая механика. М., 1968; Синай Я.Г. Лекции по эргодической теории. М., 1974 и др.

10 Поваров Г.Н. Ступени сложности // Управление, информация, интеллект. М., 1976. С. 162.

11 Налимов В.В. Теория эксперимента. М., 1971.

12 См.: Винер Н. Кибернетика. М., 1958, гл. 1 \ Его же: Кибернетика и общество. М., 1958, Предисловие.

13Гупало Ю.П., Пионтковский А.А. Предисловие // Касти Д. Большие системы. Связность, сложность и катастрофы. М., 1982. С. 5-6.

14 Нейман Д. Общая и логическая теория автоматов // Тьюринг А. Может ли ма­ шина мыслить? М., 1960.

15 Эшби У. Введение в кибернетику. М., 1959.

16 Поваров Г.Н. Цит. соч. С. 162.

17 См.: Николис Г., Пригожин И. Цит. соч.; Бирюков Б.В. Кибернетика и методо­ логия науки. М., 1974. С. 17.

18 Ласло Э. Основания трансдисциплинарной единой теории // Вопросы фило­ софии. 1997. № 3. С. 84.

19 Пригожин И. От существующего к возникающему. М., 1985. С. 16. 20 Пригожин И., Стенгерс И. Порядок из хаоса. М., 1986. С. 82.

21 Николис Г. Пригожин И. Цит. соч. С. 8.

22 Пригожин И. Наука, цивилизация и демократия // Философия и социология науки и техники. Ежегодник. 1988-1989. М., 1989. С. 14.

23 Кравцов Ю.А. Предисловие // Пределы предсказуемости. М., 1997. С. 6. 24 Пределы предсказуемости. М., 1997.

25 См.: Уайтхед А. Избранные работы по философии. М., 1990.

О.Е. Баксанский

СИСТЕМА КОГНИТИВНЫХ НАУК

В настоящее время понятие когнитивной науки является очень ши­ роким и недостаточно строго определенным. В этой связи следует выделить основные направления ее понимания и приложения:

—некий раздел научного знания, центральными понятиями кото­ рого являются знание и его репрезентация;

—исследовательская дисциплина, изучающая функционирова­ ние человеческого сознания на базе методологии информационного подхода, используя различные способы репрезентации информации

икомпьютерную метафору;

—совокупность современных эмпирических знаний, направлен­ ных на поиск ответов на давние эпистемологические вопросы, осо­ бенно о природе знания и его адекватности.

Когнитивная наука изучает устройство и функционирование кон­ цептуальных структур в человеческом сознании, прежде всего, меха­ низмы, с помощью которых человек приобретает, преобразует, реп­ резентирует, хранит и воспроизводит информацию, обеспечивающую

специфическое взаимодействие с другими людьми и окружающим миром в целом, т. е. его психические процессы и поведение. Когни­ тивная наука возникла как реакция на господство позитивистских ус­ тановок, ратующих за обезличенную науку (например, математичес­ кая логика, в которой постулаты сложнее самих высказываний), а так­ же благодаря развитию методологии научного знания («третий мир» и принцип фальсификации К. Поппера, «парадигмы» Т. Куна, «науч­ но-исследовательские программы» И. Лакатоса, «личностное зна­ ние» М. Полани, «тематический анализ науки» Дж. Холтона, «матри­ цы понимания» Ст. Тулмина, «этос науки» Р. Мертона, «новый диалог человека с природой» И. Пригожина, «эпистемологический анар­ хизм» П. Фейерабенда, «философия не» Г. Башляра и др.). В 60-70 гг. произошла ревизия идей позитивизма в пользу реализма и учета че­ ловеческого фактора.

Принципиальное и основополагающее значение для развития когнитивной науки сыграла когнитивная психология (У. Найссер,

Дж. Брунер), представители которой выступили против господству­ ющей в психологии бихевиоральной установки при описании, объяс­ нении и предсказании активности человека, его психических процес­ сов и поведения.

Началом когнитивной науки можно считать 11 сентября 1956 г., когда в г. Кембридж штата Массачусетс открылся семинар по теории информации, где была зачитана работа Ньюэлла и Саймона «Logic Theoretic», в которой исследовались процессы принятия администра­ тивных решений (впоследствии эта работа была удостоена Нобелев­ ской премии по экономике).

Можно выделить следующие характерные черты когнитивной на­ уки:

—междисциплинарность (существует комплекс наук, которые на­ зываются когнитивными: когнитивная философия, когнитивная пси­ хология, когнитивная лингвистика, когнитология);

—использование репрезентации знаний в качестве центрального понятия:

—использование компьютерной метафоры (сначала аппарат­ ная — hardware — компьютерная метафора: человеческий мозг по­ добен компьютеру: затем программная — software — компьютерная метафора: в сознании человека существуют структуры, подобные компьютерным программам; одно из доказательств — наличие сен­ сорной, кратковременной и долговременной памяти у человека):

—обращение к когнитивным структурам (например, репрезента­ циям, скриптам, сценариям, фреймам и т. д.);

—основная методология — информационный подход, а исследо­ вательский метод — вычислительный эксперимент (термин Герберта Саймона), включая метод интроспекции, т. е. наблюдение за психи­ ческими процессами и поведением человека;

—пониженный интерес к культурным и социологическим аспек­

там функционирования знаний.

Если попытаться выделить метанаучные элементы и ценности ког­ нитивных наук, иными словами, всю совокупность представлений о предмете, которые в рамках данной научной концепции считаются истинными и не могут быть фальсифицированы (имеют статус акси­ ом — положений, принимаемых без доказательств), то схематически получается следующая картина.

В основе когнитивной науки лежит реалистическая традиция: че­ ловеческое мышление познаваемо и к нему могут быть применены

конкретные исследовательские методы. Это воплощается в понятии материально-символьная система. Она состоит из символов — мате­ риальных образований, которые могут выступать в качестве выраже­ ний. Символьная структура — набор процессов создания, модифика­ ции и операций с выражениями.

Предполагается, что существует некоторый уровень изучения пси­ хических функций человека, отличный от нейрофизиологического, — уровень концептуальных репрезентаций. Репрезентативный уровень оперирования символьными системами не зависит от материально­ го носителя информации. Он изучается с других позиций.

Вкачестве основных когнитивных единиц выступают следующие:

—концепты;

—пропозиции;

—схемы (типа гештальтов);

—динамические фреймы (сценарии).

Когнитивный подход с моделью переработки информации базиру­ ется на следующих «трех китах»:

1.Теория информации (включая теорию связи), которая постави­ ла задачу моделирования процессов обнаружения сигналов, внима­ ния.

2.Лингвистика, исследующая подходы к языку и его грамматиче­ ские структуры, а также семантические поля.

3.Компьютерная наука и кибернетика, особенно такой ее раздел как искусственный интеллект, которые заставили пересмотреть ос­ новные постулаты, касающиеся обработки и хранения информации.

Когнитивные модели основаны на наблюдениях и описывают структуры и процессы познания. Их построение помогает лучше по­ стичь наблюдаемое. Они представляют собой эвристические постро­ ения, используемые для организации существующего объема лите­ ратуры, стимуляции дальнейших исследований, координации иссле­ довательских усилий и облегчения коммуникации между специалис­ тами. Модель переработки информации предполагает, что процесс познания можно разложить на ряд этапов, каждый из которых пред­ ставляет собой некую гипотетическую единицу, включающую набор уникальных операций, выполняемых над входной информацией. Предполагается, что реакция на событие является результатом серии таких этапов и операций: кодирование информации, воспроизведе­ ние информации из памяти, формирование понятий, суждения и вы­ сказывания. На каждый этап поступает информация от предыдуще­

го этапа, и затем над ней выполняются свойственные данному этапу операции.

Вся жизнедеятельность человека связана с оперированием раз­ личного рода информацией. Как уже отмечалось, объектом исследо­ вания комплекса наук, объединенных термином когнитивные науки, является анализ процессов приобретения, преобразования, репре­ зентирования (представления), хранения и воспроизведения инфор­ мации индивидом, в то время как основным предметом изучения яв­ ляется выявление когнитивных стратегий человека путем анализа его вербальных паттернов и невербальных реакций, на основе чего складываются стратегии и приемы, которые могут быть использова­ ны для передачи некоторого навыка или поведенческой схемы дру­ гим людям, а также для их применения в других контекстах.

Основанием объединения совокупности определенных наук в об­ щую систему — систему когнитивных наук — является возможность выделения некой единой базовой фундаментальной методологичес­ кой системы получения соответствующего научного знания об опери­ ровании человека информацией:

—путей, способов, методов, приемов и процедур получения зна­

ний;

—лабораторного и экспериментального оборудования для его по­ лучения;

—специфического языка (совокупности понятий) для выражения

иобмена полученными результатами

Согласно существующей методологической схеме построения на­ учного знания, подходы, развиваемые современными когнитивными науками, можно подразделить на:

—фундаментальные;

—прикладные;

—практические.

Однако в историческом процессе становления когнитивных на­ ук сложилась несколько иная терминология, что в значительной ме­ ре связано с тем, что данное направление исследований развива­ лось иностранными учеными, и только в последнее время оно по­ лучило распространение в России. (Мы оставляем в стороне рас­ смотрение причин такого положения дел). В когнитивных науках различают:

— эпистемологию как систему знаний и ценностей, т. е. философ­ ские основания когнитивных наук;

—методологию как приемы и процедуры применения выделенных знаний и ценностей;

—технологию как средства, позволяющие применять эти знания

иценности.

Благодаря многоуровневой структуре когнитивных наук оказыва­ ется возможным придавать абстрактной понятийной информации о глобальных и культурных паттернах и тенденциях такую форму, ко­ торую можно было бы связать с конкретным организационным инст­ рументом или индивидуальными действиями и поведением.

В основе когнитивных наук лежит ряд базовых предположений, ко­ торые описывают взаимоотношение человека и реальности и играют важную роль во всех сферах человеческой деятельности. Рассмот­ рим и кратко прокомментируем эти предпосылки.

Карта не есть территория

Человек воспринимает реальность с помощью органов чувств, возможности которых ограничены. Индивид может лишь составлять когнитивные карты окружающей реальности на основе информации, получаемой сенсорными анализаторами, а также взаимоотношения­ ми между этой информацией и субъективными воспоминаниями

идругими переживаниями. Следовательно, человек реагирует не на реальность как таковую, а на собственные когнитивные карты этой реальности.

Этот факт является фундаментальным с точки зрения понимания

иобъяснения как познавательной активности человека, так и опре­ деляемых последней поведения, мыслей, идей, убеждений, стерео­ типов, аттитюдов. Он является развитием принципов общей семан­ тики, сформулированных А. Кожибским (1879-1950), краеугольным положением которой является представление о том, что когнитивная (ментальная) «карта не тождественна территории» (или, в иной фор­ мулировке, «карта не есть территория»). Таким образом, между са­ мим миром и его картами (репрезентациями) есть принципиальное различие.

Сэтой точки зрения «правильных» или «неправильных» когнитив­ ных карт мира не существует. У каждого есть собственное мировоз­ зрение, основанное на индивидуальных ментальных картах. Именно эти карты в большей степени, чем сама реальность, определяют то,

как мы интерпретируем окружающий мир, как реагируем на него и ка­ ким значением наделяем собственное поведение и переживания. Та­ ким образом, человека ограничивает, сдерживает или наделяет аль­ тернативами не «внешняя» реальность, а скорее его когнитивная кар­ та этой реальности. Одно из фундаментальных допущений когнитив­ ных наук состоит в том, что чем богаче когнитивная карта мира ин­ дивида, тем больше у него возможностей адекватно адаптироваться в окружающей реальности.

Жизнь и сознание обладают системным характером

Человек является системой взаимодействий, составленной из множества подсистем, и в то же время индивид — система внутри ряда более крупных систем. Взаимодействия, имеющие место внут­ ри человека, а также между людьми и их окружением, носят систем­ ный характер и происходят согласно определенным системным прин­ ципам. Все это складывается в определенную структуру систем и под­ систем, оказывающих взаимное влияние друг на друга.

Невозможно на каком-либо уровне полностью изолировать одну часть системы от другой. Люди подвержены влиянию многих аспек­ тов окружающей их системы. Важно учитывать не только когнитив­ ные процессы, протекающие внутри человека, но и то влияние, кото­ рое оказывает на него окружающая система. В частности, индивид, успешно функционирующий в одной системе, может столкнуться с ог­ раничениями или запретами в системе другого вида. Необходимо принимать во внимание всю систему взаимодействий действитель­ ности, которая стимулирует, поощряет то или иное явление или про­ цесс либо противодействует ему.

Закон необходимого разнообразия

Этот принцип теории систем имеет большое значение для любой успешной деятельности. Суть его заключается в том, что необходи­ мо постоянно варьировать действия и процессы, с помощью которых человек пытается достичь результата. Даже эффективные в прошлом приемы могут утратить свою действенность, если изменится окруже­

ние или система. Действия, которые приносили успех прежде, могут быть успешными и впредь, но если в окружающей системе произош­ ли какие-либо изменения, старые приемы уже не будут эффективны.

В частности, закон необходимого разнообразия подразумевает, что для успешной адаптации и выживания элемент системы должен обладать определенным минимальным запасом гибкости, и эта гиб­ кость должна быть пропорциональна потенциальной вариабельности или неопределенности остальной части системы. Другими словами, если человек хочет достигнуть определенной цели, ему необходимо найти несколько способов ее достижения. Число вариантов, гаранти­ рующих получение результата, зависит от масштаба вероятных из­ менений внутри системы, в которой находится желаемая цель. Опре­ деление степени гибкости, которой требует ситуация, является ре­ зультатом оценки взаимоотношений между частями системы и самой системой.

Одними из базовых понятий когнитивных наук являются «глубин­ ная структура» и «поверхностная структура», заимствованные из теории трансформационной грамматики Ноама Хомского. Согласно последнему, мысли, понятия, идеи (глубинные структуры) не являют­ ся неразрывно связанными с каким-либо конкретным языком, но мо­ гут быть выражены различными лингвистическими средствами (по­ верхностными структурами). Английское слово house, французское chez, испанское casa относятся к одному и тому же понятию и дан­ ным опыта. Сложные идеи и мысли «выходят на поверхность» (оформляются в языке) после ряда преобразований, с помощью ко­ торых они превращаются в хорошо оформленные предложения и сло­ восочетания. Подобные преобразования выступают в роли фильтра для глубоких структур.

Как показали Дж. Гриндер и Р. Бэндлер, движение от глубинных структур к поверхностным обязательно включает процессы обобще­ ния, опущения и искажения информации1.

Обобщение представляет собой когнитивный механизм, отделяю­ щий элементы или части когнитивной карты от исходного опыта, так что они начинают представлять целую категорию, частным примером которой является этот опыт. Способность к обобщению чрезвычайно важна для взаимодействия с реальностью.

Опущение — когнитивный механизм, с помощью которого чело­ век избирательно обращает внимание на одни измерения собствен­ ного опыта, исключая при этом другие. В одних контекстах подобное