Контрольная работа по "Системному анализу"

Следует подчеркнуть, что различные вышеперечисленные научные подходы не являются и не должны рассматриваться как монопольные. Один из важных аспектов современного развития научной мысли состоит в том, что мы более не признаем существования уникальной и всеохватывающей картины мира. Все научные построения являются моделями, представляющими определенные аспекты, или стороны, реальности. Это относится также и к теоретической физике. Будучи далекой от того, чтобы быть метафизическим представлением последней реальности (как это провозглашалось материализмом прошлого и все еще подразумевается современным позитивизмом), она является не чем иным, как одной из этих моделей, и, как показало развитие науки в последнее время, ни в коем случае не исчерпывающей и не единственной. Различные теории систем также являются моделями различных аспектов мира. Они не исключают друг друга и часто сочетаются при их использовании. Например, некоторые явления могут быть научно исследованы кибернетикой, другие — с помощью общей теории систем, причем вполне допустимо даже, что одно и то же явление в его различных аспектах может быть описано и тем и иным путем. Кибернетика соединяет модели информации и модель обратной связи, модели нервной системы и теории информации и т. д. Это, конечно, не исключает, а скорее предполагает возможность последующих синтезов, в которые войдут и будут объединены различные современные исследования целостности и организации. И действительно, в настоящее время постепенно строится такая синтетическая концепция, объединяющая, например, термодинамику необратимых процессов и теорию информации. 
Различия между перечисленными теориями лежат в их особых модельных представлениях и в используемых математических методах. Поэтому мы переходим к вопросу о том, какими путями может быть осуществлена программа системного исследования. 

2. МЕТОДЫ  ОБЩЕЙ ТЕОРИИ СИСТЕМ

У. Росс Эшби  удачно охарактеризовал два  возможных способа, или общих  метода системного исследования: «В этой области в настоящее время ясно различаются два главных направления исследования. Первое, достаточно хорошо разработанное фон Берталанфи и его сотрудниками, принимает мир таким, каким мы его обнаруживаем: исследуются содержащиеся в нем различные системы — зоологические, физиологические и т. п., а затем делаются выводы о наблюдаемых закономерностях. Этот метод в основе своей является эмпирическим. При втором методе начинают с другого конца. Вместо того чтобы исследовать сначала одну систему, затем вторую, третью и т. д., следуют противоположному принципу—рассматривают множество «всех мыслимых систем» и потом сокращают это множество до более рациональных пределов. Этим методом с недавнего времени стал пользоваться и автор настоящей статьи».

Легко установить, что все исследования систем следуют первому или второму  методу или той или иной их комбинации. Каждый их этих подходов имеет как свои преимущества, так и ограниченности. 
(1) Первый метод является эмпирико-интуитивным, его преимущество состоит в том, что он тесно связан с реальностью и может быть легко проиллюстрирован и даже верифицирован примерами, взятыми из частных областей науки. Вместе с тем такому исследованию явно недостает математической строгости и дедуктивной силы, и с точки зрения математики этот метод может казаться наивным и несистематическим. Тем не менее не следует преуменьшать достоинства такого эмпирико-интуитивного исследования.

Автор настоящей статьи сформулировал  ряд системных принципов как  в контексте биологической теории и без явных ссылок на общую теорию систем так и в специальной общесистемной работе «Очерк общей теории систем» . Во второй работе мы стремились подчеркнуть желательность такой научной области и в сжатой, тезисной форме охарактеризовали ее, проиллюстрировав на простых примерах системный подход.

Впоследствии  выяснилось, что этот, по сути дела, интуитивный обзор теории систем оказался удивительно законченным. Предложенные в нем основные понятия и принципы, такие, как целостность, централизация, дифференциация, ведущая часть системы, закрытая и открытая системы, финальность, эквифинальность, рост во времени, относительный рост, конкуренция, стали использоваться для решения самых различных проблем (например, для общего определения понятия системы, для анализа типов роста , проблем системотехники , социальной деятельности ). Во всех этих работах при некотором разнообразии в терминологии, вызванном спецификой рассматриваемых предметов или целью упрощенного изложения, не было, однако, добавлено ни одного принципа такого же значения, хотя это, конечно, и в высшей степени желательно. Еще более поразительным является то, что эти принципы используются также в работах ряда авторов, не имеющих непосредственного отношения к нашей работе и про которых, следовательно, нельзя сказать, что на них сказалось наше влияние. Чтение работ Ст. Бира  и В. И. Кремянского , посвященных системным принципам, Д. Брэдли и М. Кальвина о сетях химических реакций, М. Хейра  о росте организаций и т. д., показывает, что они также используют «принципы Берталанфи». 
(2) По пути построения дедуктивной теории систем пошел У. Росс Эшби . Данное им в неформальное суммарное изложение своих взглядов является удобным материалом для анализа. 
Эшби задает вопрос об определении «фундаментального понятия машины» и отвечает на него, считая «машиной» вообще нечто, что ведет себя «машиноподобно», то есть «внутреннее состояние машины и состояние окружающей среды однозначно определяют последующее состояние машины» Если переменные являются непрерывными, то это определение соответствует описанию динамической системы с помощью системы обыкновенных дифференциальных уравнений, где независимой переменной является время. Однако такое описание системы с помощью дифференциальных уравнений слишком ограниченно для теории, которая должна включать биологические системы и вычислительные машины, отличительной чертой которых является их прерывность. Поэтому необходимо ввести современное определение «машина со входом». Машина со входом определяется множеством S внутренних состояний, множеством I входов и отображением f произведения множеств I х S в S.

В этом случае «организация» определяется путем спецификации состояний машины S и ее условий I. Если S— произведение множеств, скажем, S = ПiTi, то каждая часть i определяется своим множеством состояний Ti, а «организация» между этими частями определяется отображением f .Понятие самоорганизующейся системы, согласно Эшби, может иметь два значения: (1) система в начале своей работы имеет отделенные друг от друга части, а затем эти части изменяются таким образом, что между ними устанавливаются некоторые связи (пример: клетки эмбриона сначала почти не воздействуют друг на друга, а затем, с ростом дендритов и образованием синапсов, соединяются в нервную систему, в которой поведение каждой части в сильной степени зависит от других частей). Таким образом, первым значением понятия «самоорганизующаяся система» является «изменение от неорганизованной системы к организованной» .

(2) Второе  значение этого понятия — «изменение  от плохой организации к хорошей» (примеры: ребенок, организация мозга которого сначала заставляет его тянуться к огню, а затем при новой организации избегать его; автопилот и самолет, соединенные сначала положительной обратной связью, усугубляющей ошибки, и затем освобождающиеся от этого). В приведенных примерах организация сначала является несовершенной. Система оказывается «самоорганизующейся», если ее изменение происходит автоматически (например, изменение положительной обратной связи на отрицательную). Однако «никакая машина не может быть самоорганизующейся в этом смысле». Ведь адаптация (например, гомеостата или самопрограммирующейся вычислительной машины) означает, что в исходном пункте мы имеем множество S состояний и что f изменяется в g, так что организация является переменной величиной, например функцией времени a(t), которая сначала принимает значение f, а позднее—значение g. Однако это изменение «не может быть приписано какой-либо причине в множестве S; поэтому такой причиной может быть только некоторый внешний агент, воздействующий на систему S как ее вход». Другими словами, для того чтобы быть «самоорганизующейся», машина S должна быть соединена с другой машиной.

Это краткое описание метода Эшби дает возможность показать ограниченность такого подхода. Мы совершенно согласны с тем, что использование дифференциальных уравнений является не только громоздким, но в принципе и неадекватным способом для решения многих проблем организации. Автор прекрасно осознавал это, подчеркнув в целом ряде своих работ, что система дифференциальных уравнений ни в коем случае не является наиболее общим методом описания систем и была выбрана только для целей иллюстрации .

Однако, преодолевая эту ограниченность, Эшби ввел новую. Его «современное определение» системы как «машины со входом», как это было показано ранее, ставит на место общей модели системы специальную кибернетическую модель, то есть систему, открытую для информации, но закрытую для передачи энтропии. Это становится очевидным при применении этого определения к «самоорганизующимся системам». Характерно, что их наиболее важный вид не нашел своего места в концепции Эшби, а именно системы, самоорганизующиеся путем прогрессивной дифференциации и развивающиеся из простых состояний к состояниям высокой сложности. Вместе с тем очевидно, что это наиболее ярко выраженная форма «самоорганизации», которая хорошо видна в онтогенезе, возможна в филогенезе и определенно имеет место во многих социальных организациях. Причем в этом случае мы сталкиваемся не с вопросом о «хорошей» (то есть полезной, адаптивной) или «плохой» организации, что, как правильно подчеркивает Эшби, зависит от обстоятельств; рост дифференциации и сложности — безотносительно к полезности — является объективным критерием и по крайней мере в принципе поддается измерению (например, в терминах уменьшения энтропии, информации). Если утверждение Эшби, что «никакая машина не может быть самоорганизующейся», представляется вполне приемлемым, то его мысль, что «изменение» не может быть приписано какой-либо причине в множестве S и может происходить лишь в результате действия «некоторого внешнего агента, воздействующего на систему как ее вход», приводит, по сути дела, к отрицанию существования самодифференцирующихся систем. Причина, по которой подобные системы не допускаются в разряд «машин Эшби», достаточно очевидна. Самодифференцирующиеся системы, развивающиеся в направлении все более высокой сложности (путем уменьшения энтропии), возможны—по термодинамическим соображениям — только как открытые системы, то есть системы, в которые вещество, содержащее свободную энергию, входит в количестве, большем, чем необходимо для компенсации роста энтропии, обусловленного необратимыми процессами внутри системы («внесение отрицательной энтропии»). При этом мы не можем сказать, что изменение является результатом действия «некоторого внешнего агента, воздействующего на систему как ее вход»; дифференциация внутри развивающегося эмбриона или организма происходит согласно внутренним законам их организации, а соответствующий вход системы (например, снабжение кислородом, которое можно варьировать количественно, или пища, качественно различающаяся в широких пределах) делает такую дифференциацию возможной только энергетически.

Сказанное можно хорошо проиллюстрировать  примерами, которые приводит сам  Эшби. Предположим, что некоторая  вычислительная машина, памяти которой  заполнена случайным образом цифрами от 0 до 9, осуществляет умножение; и пусть машина работает таким образом, что цифры все время попарно перемножаются и крайняя правая цифра произведения ставится на место первого сомножителя. Такая машина будет «эволюционировать» в направлении вытеснения четными числами нечетных (поскольку произведения как четного числа на четное, так и четного числа на нечетное дают четные числа), и в конечном счете, так как среди различных четных чисел вероятность появления нулей наибольшая, «выживут» только нули .В другом примере Эшби ссылается на десятую теорему Шеннона, гласящую, что если коррекционный канал обладает пропускной способностью Н, то количество устраненной неопределенности может быть равно Н, но не может быть большим. Оба эти примера иллюстрируют функционирование закрытых систем: «эволюция» вычислительной машины идет в направлении устранения дифференциации и установления максимальной гомогенности (аналогично действию второго начала термодинамики в закрытых системах) ; теорема Шеннона также относится к закрытым системам, где негэнтропия отсутствует. По отношению к информационному содержанию («организации») живого организма вносимые в него вещества (пища и т. д.) несут не информацию, а «шум». Тем не менее их негэнтропия используется для поддержания или даже для увеличения информационного содержания системы. Такое положение вещей, очевидно, не предусмотрено в десятой теореме Шеннона, что вполне естественно, так как он не исследовал передачу информации в открытых системах, где имеет место трансформация вещества. 
Живой организм (как и другие бихевиоральные и социальные системы) не является «машиной» в смысле Эшби, поскольку он развивается в направлении увеличения дифференциации и негомогенности и может корректировать «шум» в более высокой степени, чем это имеет место в коммуникационных каналах в неживых системах. Оба эти свойства живого организма являются результатом того, что он представляет собой открытую систему.

Таким образом, в соответствии с высказанными соображениями мы не можем заменить понятие «система» обобщенным понятием «машина», по Эшби. Несмотря на то что последнее понятие является, несомненно, более широким по сравнению с классическим («машина — система с фиксированным порядком частей и процессов»), возражения против «машинной теории» жизни  остаются в силе.

Сделанные замечания не имеют цели дать резкую критику метода Эшби или дедуктивного подхода вообще, они только подчеркивают, что не существует единого пути к общей теории систем. Как и всякая иная область науки, она должна развиваться при взаимодействии эмпирических, интуитивных и дедуктивных методов исследования. Если интуитивный подход оставляет желать многого в смысле своей логической точности и полноты, то дедуктивный подход сталкивается с трудностью правильного выбора основных терминов. Это не специфический недостаток данной теории или тех, кто занимается ею, скорее, это общее явление в истории наук. В качестве примера можно вспомнить долгие дебаты по поводу того, какую величину—силу или энергию—следует рассматривать как константу в физических преобразованиях, пока наконец вопрос не был решен в пользу тv²

Автор настоящей статьи мыслит общую теорию систем как рабочую гипотезу; будучи ученым-практиком, он видит главную функцию теоретических моделей в объяснении и предсказании еще не исследованных явлений и управлении ими. Другие авторы могут с равным правом подчеркивать важность аксиоматического подхода и ссылаться на такие примеры, как теория вероятностей, неевклидовы геометрии, а из более близкого времени—на теорию информации и теорию игр, которые первоначально развивались как дедуктивные математические научные области, а позднее были применены в физике или других науках. По этому вопросу не следовало бы спорить. В обоих подходах опасность состоит в слишком поспешном рассмотрении теоретической модели как завершенной и окончательной, — опасность, особенно серьезная в такой области, как общая теория систем, которая все еще ищет свои подлинные основы. 

3. ГОМЕОСТАЗИС  И ОТКРЫТЫЕ СИСТЕМЫ

Среди упомянутых теоретических моделей  кибернетическая модель гомеостазиса и модель открытой системы, развиваемая в рамках общей теории систем, претендуют на объяснение многих эмпирических явлений. Поскольку отношение этих двух теорий не всегда хорошо осознают, уместно кратко остановиться на этом вопросе. 
Простейшая схема обратной связи может быть представлена в следующем виде (рис. 1). Современные сервомеханизмы и автоматы, точно так же как и многие явления в живом организме, основаны «а действии обратных связей, причем в их гораздо более сложных—по сравнению с простой моделью (рис. 1)—формах, однако последняя является их элементарным прототипом. 
В применении к живым организмам схема обратной связи выступает в форме гомеостазиса. 
Согласно Кэннону, гомеостазис представляет собой совокупность органических регуляций для поддержания 
 

 
 
устойчивого состояния организма, причем действие регулирующих механизмов может  происходить не в одном и том же, но нередко в разных и даже противоположных направлениях — сообразно соответствующим внешним изменениям, которые подчиняются некоторым физическим законам. Простейшим примером гомеостазиса является гомеотермия. В физической химии по правилу Вант-Гоффа уменьшение температуры ведет к понижению скорости химических реакций. Именно так обстоит дело в обычных физико-химических системах, а также у холоднокровных животных. Однако у теплокровных животных понижение температуры вызывает противоположное действие, а именно увеличение скорости метаболического процесса, в результате чего поддерживается постоянная температура тела на уровне около 37° С. Это обусловлено действием механизма обратной связи. Понижение температуры стимулирует термогенические центры в таламусе мозга, которые «включают» тепло-производящие механизмы тела. Подобную же схему обратной связи можно найти в разнообразных формах физиологических регуляций. Регуляция положения и управление действиями при целеустремленной активности животных и человека точно так же осуществляется механизмом обратной связи. 
В отличие от кибернетики, занимающейся анализом механизмов обратной связи, общую теорию систем интересует динамическое взаимодействие внутри систем со многими переменными. Причем для живых организмов наибольшее значение в этой связи имеет исследование