Реферат: Наука о сложных системах

Реферат: Наука о сложных системах

ПЛАН

Понятие сложной системы

Понятие обратной связи

Понятие целесообразности

Кибернетика

ЭВМ и персональные компьютеры

Модели мира

Понятие сложной системы

Теория относительности, изучающая универсальные физические закономерности,

относящиеся ко всей Вселенной, и квантовая меха­ника, изучающая законы

микромира, нелегки для понимания, и тем не менее они имеют дело с системами,

которые с точки зрения совре­менного естествознания считаются простыми.

Простыми в том смыс­ле, что в них входит небольшое число переменных, и

поэтому взаи­моотношение между ними поддается математической обработке и

выведению универсальных законов.

Однако, помимо простых, существуют сложные системы, ко­торые состоят из

большого числа переменных и стало быть большого количества связей между ними.

Чем оно больше, тем труднее подда­ется предмет исследования достижению

конечного результата — выведению закономерностей функционирования данного

объекта. Трудности изучения данных систем связаны и с тем обстоятельст­вом, что

чем сложнее система, тем больше у нее так называемых эмерджентных

свойств, т. е. свойств, которых нет у ее частей и кото­рые являются следствием

эффекта целостности системы.

Такие сложные системы изучает, например, метеорология — наука о климатических

процессах. Именно потому, что метеороло­гия изучает сложные системы, процессы

образования погоды го­раздо менее известны, чем гравитационные процессы, что,

на пер­вый взгляд, кажется парадоксом. Действительно, почему мы точно можем

определить, в какой точке будет находиться Земля или ка­кое-либо другое

небесное тело через миллионы лет, но не можем точно предсказать погоду на

завтра? Потому, что климатические процессы представляют гораздо более сложные

системы, состоя­щие из огромного количества переменных и взаимодействий

меж­ду ними.

Разделение систем на простые и сложные является фундаментальным в

естествознании. Среди всех сложных систем наи­больший интерес представляют

системы с так называемой «обрат­ной связью». Это еще одно важное понятие

современного естество­знания.

Понятие обратной связи

Если мы ударим по бильярдному шару, то он полетит в том направлении, в

котором мы его направили, и с той скоростью, с которой мы хотели. Полет

брошенного камня тоже соответствует нашему желанию, если ничего не

препятствует этому. Сам камень совершенно индифферентен по отношению к нам.

Он не сопротивляется, если только не иметь в виду закона инерции.

Совсем иным будет поведение кошки, которая активно реаги­рует на наше

воздействие. Так вот, если поведение объекта (поведе­нием будем называть

любое изменение объекта по отношению к окружающей среде) зависит от

воздействия на него, мы говорим, что в такой системе имеется обратная связь —

между воздействием и ее реакцией.

Поведение системы может усиливать внешнее воздействие: это называется

положительной обратной связью. Если же оно уменьшает внешнее воздействие, то

это отрицательная обратная связь. Особый случай — гомеостатические

обратные связи, которые действуют, чтобы свести внешнее воздействие к нулю.

Пример: тем­пература тела человека, которая остается постоянной благодаря

гомеостатическим обратным связям. Таких механизмов в живом теле огромное

количество. Свойство системы, остающееся без изменений в потоке событий,

называется инвариантом системы.

В любом нашем движении с определенной целью участвуют механизмы обратной

связи. Мы не замечаем их действия, потому что они включаются автоматически.

Но иногда мы пользуемся ими со­знательно. Скажем, один человек предлагает

место встречи, а другой повторяет: да, мы встречаемся там-то и во столько-то.

Это обратная связь, делающая договоренность более надежной. Механизм

обрат­ной связи и призван сделать систему более устойчивой, надежной и

эффективной.

В широком смысле понятие обратной связи «означает, что часть выходной энергии

аппарата или машины возвращается на вход... Положительная обратная связь

прибавляется к входным сиг­налам, она не корректирует их. Термин «обратная

связь» применя­ется также в более узком смысле для обозначения того, что

поведе­ние объекта управляется величиной ошибки в положении объекта по

Отношению к некоторой специфической цели» (Н. Винер. Кибернетика.-М., 1968.-

С.288). Механизм обратной связи делает систему принципиально иной, повышая

степень ее внутренней организованности и давая возможность говорить о

самоорганизации в данной системе.

Итак, все системы можно разделить на системы с обратной связью и без таковой.

Наличие механизма обратной связи позволяет заключить о том, что система

преследует какие-то цели, т. е. что ее поведение целесообразно.

Понятие целесообразности

Активное поведение системы может быть случайным или целесооб­разным, если

«действие или поведение допускает истолкование как направленное на достижение

некоторой цели, т. е. некоторого конеч­ного состояния, при котором объект

вступает в определенную связь в пространстве или во времени с некоторым

другим объектом или со­бытием. Нецеленаправленным поведением является такое,

которое нельзя истолковать подобным образом» (Там же.- С. 286).

Для обозначения машин с внутренне целенаправленным пове­дением был специально

выкован термин «сервомеханизмы». Напри­мер, торпеда, снабженная механизмом

поиска цели. Всякое целена­правленное поведение требует отрицательной

обратной связи. Оно может быть предсказывающим или непредсказывающим.

Предска­зание может быть первого, второго и последующих порядков в

зави­симости от того, на сколько параметров распространяется предска­зание.

Чем их больше, тем совершеннее система.

Понятие целесообразности претерпело длительную эволю­цию в истории

человеческой культуры. Во времена господства мифо­логического мышления

деятельность любых, в том числе неживых, тел могла быть признана

целесообразной на основе антропоморфиз­ма, т. е. приписывания явлениям

природы причин по аналогии с дея­тельностью человека. Философ Аристотель в

числе причин функци­онирования мира, наряду с материальной, формальной,

действую­щей, назвал и целевую. Религиозное понимание целесообразности

основывается на представлении о том, что Бог создал мир с опреде­ленной

целью, и стало быть мир в целом целесообразен.

Научное понимание целесообразности строилось на обнару­жении в изучаемых

предметах объективных механизмов целепола-гания. Поскольку в Новое время

наука изучала простые системы, по­стольку она скептически относилась к

понятию цели. Положение из­менилось в XX веке, когда естествознание перешло к

изучению сложных систем с обратной связью, так как именно в таких системах

существует внутренний механизм целеполагания. Наука, которая первой начала

исследование подобных систем, получила название кибернетики.

Кибернетика

Кибернетика (от греч. kybernetike - искусство управления) — это наука об

управлении сложными системами с обратной связью. Она возникла на стыке

математики, техники и нейрофизиологии, и ее интересовал целый класс систем, как

живых, так и неживых, в ко­торых существовал механизм обратной связи.

Основателем кибер­нетики по праву считается американский математик Н. Винер

(1894-1964), выпустивший в 1948 году книгу, которая так и называ­лась

«Кибернетика».

Оригинальность этой науки заключается в том, что она изуча­ет не вещественный

состав систем и не их структуру (строение), а ре­зультат работы данного

класса систем. В кибернетике впервые было сформулировано понятие «черного

ящика» как устройства, которое выполняет определенную операцию над настоящим

и прошлым входного потенциала, но для которого мы не обязательно располага­ем

информацией о структуре, обеспечивающей выполнение этой операции.

Системы изучаются в кибернетике по их реакциям на внешние воздействия,

другими словами, по тем функциям, которые они выпол­няют. Наряду с

субстратным (вещественным) и структурным подхо­дом, кибернетика ввела в

научный обиход функциональный подход как еще один вариант системного подхода

в широком смысле слова.

Если XVII столетие и начало XVIII столетия — век часов, а ко­нец XVII и все XIX

столетие — век паровых машин, то настоящее время есть век связи и управления. В

изучение этих процессов ки­бернетика внесла значительный вклад. Она изучает

способы связи и модели управления, и в этом исследовании ей понадобилось еще

од­но понятие, которое было давно известным, но впервые получило

фундаментальный статус в естествознании — понятие информации (от лат.

informatio — ознакомление, разъяснение) как меры органи­зованности системы в

противоположность понятию энтропии как меры неорганизованности.

Чтобы яснее стало значение информации, рассмотрим дея­тельность идеального

существа, получившего название «демон Мак­свелла». Идею такого существа,

нарушающего второе начало термо­динамики, Максвелл изложил в «Теории теплоты»

вышедшей в 1871 году. «Когда частица со скоростью выше средней подходит к

дверце из отделения А или частица со скоростью ниже средней подходит к дверце

из отделения В, привратник открывает дверцу и частица проходит через

отверстие; когда же частица со скоростью ниже средней подходит из отделения А

или частица со скоростью выше средней подходит из отделения В, дверца

закрывается. Таким обра­зом, частицы большей скорости сосредоточиваются в

отделении В, а в отделении А их концентрация уменьшается. Это вызывает

очевидное уменьшение энтропии, и если соединить оба отделения тепло­вым

двигателем, мы, как будто, получим вечный двигатель второго рода» (Там же.-

С. 112).

Может ли действовать «демон Максвелла»? Да, если получает от приближающихся

частиц информацию об их скорости и точке уда­ра о стенку. Это и дает

возможность связать информацию с энтропией. Возможно в живых системах

действуют аналоги таких «демонов» (на это могут претендовать, к примеру,

ферменты). Понятие информации имеет такое большое значение, что оно вошло в

заглавие нового науч­ного направления, возникшего на базе кибернетики —

информатики (название произошло из соединения слов информация и математика).

Кибернетика выявляет зависимости между информацией и другими характеристиками

систем. Работа «демона Максвелла» позволяет установить обратно

пропорциональную зависимость между информацией и энтропией. С повышением

энтропии умень­шается информация (поскольку все усредняется) и наоборот,

пони­жение энтропии увеличивает информацию. Связь информации с эн­тропией

свидетельствует и о связи информации с энергией.

Энергия (от греч. energeia — деятельность) характеризует об­щую меру

различных видов движения и взаимодействия в формах: механической, тепловой,

электромагнитной, химической, гравита­ционной, ядерной. Информация

характеризует меру разнообразия систем. Эти два фундаментальных параметра

системы (наравне с ее вещественным составом) относительно обособлены друг от

друга. Точность сигнала, передающего информацию, не зависит от количе­ства

энергии, которая используется для передачи сигнала. Тем не менее энергия и

информация связаны между собой. Винер приводит такой пример: «Кровь, оттекающая

от мозга, на долю градуса теплее, чем кровь, притекающая к нему» (Там

же.- С. 201).

Информация растет с повышением разнообразия системы, но на этом ее связь с

разнообразием не кончается. Одним из основных законов кибернетики является

закон «необходимого разнообразия». В соответствии с ним эффективное

управление какой-либо системой возможно только в том случае, когда разнообразие

управляющей си­стемы больше разнообразия управляемой системы. Учитывая связь

между разнообразием и управлением, можно сказать, что чем боль­ше мы имеем

информации о системе, которой собираемся управлять, тем эффективнее будет этот

процесс.

Общее значение кибернетики обозначается в следующих на­правлениях:

1. Философское значение, поскольку кибернетика дает новое

представление о мире, основанное на роли связи, управления, ин­формации,

организованности, обратной связи, целесообразности,

вероятности.

2. Социальное значение, поскольку киоернетика дает новое

представление об обществе как организованном целом. О пользе ки­бернетики для

изучения общества немало было сказано уже в мо­мент возникновения этой науки.

3. Общенаучное значение в трех смыслах: во-первых, потому что кибернетика

дает общенаучные понятия, которые оказываются важными в других областях науки —

понятия управления, сложно-динамической системы и т. п.; во-вторых, потому что

дает науке но­вые методы исследования: вероятностные, стохастические,

модели­рования на ЭВМ и т. д.; в-третьих, потому что на основе функцио­нального

подхода «сигнал — отклик» кибернетика формирует гипотезы о внутреннем составе и

строении систем, которые затем могут быть проверены в процессе содержательного

исследования. Например, в кибернетике выработано правило (впервые для

техни­ческих систем), в соответствии с которым для того, чтобы найти ошибку в

работе системы, необходима проверка работы трех одина­ковых систем. По работе

двух находят ошибку в третьей. Возможно так действует и мозг.

4. Методологическое значение кибернетики определяется тем

обстоятельством, что изучение функционирования более простых технических систем

используется для выдвижения гипотез о меха­низме работы качественно более

сложных систем (живых организ­мов, мышления человека) с целью познания

происходящих в них процессов — воспроизводства жизни, обучения и т. п. Подобное

ки­бернетическое моделирование особенно важно в настоящее время во многих

областях науки, поскольку отсутствуют математические те­ории процессов,

протекающих в сложных системах и приходится ог­раничиваться их простыми

моделями.

5. Наиболее известно техническое значение кибернетики — создание на

основе кибернетических принципов электронно-вычис­лительных машин, роботов,

персональных компьютеров, породив­шее тенденцию кибернетизации и информатизации

не только науч­ного познания, но и всех сфер жизни.

ЭВМ и персональные компьютеры

Точно так же, как разнообразные машины и механизмы облегчают физический труд

людей, ЭВМ и персональные компьютеры облегча­ют его умственный труд, заменяя

человеческий мозг в его наиболее простых и рутинных функциях. ЭВМ действуют

по принципу «да-нет», и этого оказалось достаточно для того, чтобы создать

вычисли­тельные машины, хотя и уступающие человеческому мозгу в гибкос­ти, но

превосходящие его по быстроте выполнения вычислительных операций. Аналогия

между ЭВМ и мозгом человека дополняется тем,' что ЭВМ как бы выполняет роль

центральной нервной системы для устройств автоматического управления.

Введенное чуть позже в кибернетике понятие самообучаю­щихся машин аналогично

воспроизводству живых систем. И то, и другое есть созидание себя (в себе и в

другом), возможное в отноше­нии машин, как и живых систем. Обучение

онтогенетически есть то же, что и самовоспроизводство филогенетически.

Как бы не протекал процесс воспроизводства, «это — динами­ческий процесс,

включающий какие-то силы или их эквиваленты. Один из возможных способов

представления этих сил состоит в том, чтобы поместить активный носитель

специфики молекулы в частот­ном строении ее молекулярного излучения,

значительная часть ко­торого лежит, по-видимому, в области инфракрасных

электромаг­нитных частот или даже ниже. Может оказаться, что специфические

вещества вируса при некоторых обстоятельствах излучают инфра­красные

колебания, которые обладают способностью содействовать формированию других

молекул вируса из неопределенной магмы аминокислот и нуклеиновых кислот.

Вполне возможно, что такое яв­ление позволительно рассматривать как некоторое

притягательное взаимодействие частот» (Там же.- С. 281-282).

Такова гипотеза воспроизводства Винера, которая позволяет предложить единый

механизм самовоспроизводства для живых и неживых систем.

Современные ЭВМ значительно превосходят те, которые по­явились на заре

кибернетики. Еще 10 лет назад специалисты сомне­вались, что шахматный компьютер

когда-нибудь сможет обыграть приличного шахматиста, но теперь он почти на

равных сражается с чемпионом мира. То, что машина чуть было не выиграла у

Каспарова за счет громадной скорости перебора вариантов (100 млн. в

сек. про­тив двух у человека) остро ставит вопрос не только о возможностях ЭВМ,

но и о том, что такое человеческий разум.

Предполагалось два десятилетия назад, что ЭВМ будут с го­дами все более

мощными и массивными, но вопреки прогнозам крупнейших ученых, были созданы

персональные компьютеры, которые стали повсеместным атрибутом нашей жизни. В

перспек­тиве нас ждет всеобщая компьютеризация и создание человекопо­добных

роботов.

Надо, впрочем, иметь в виду, что человек не только логически мыслящее

существо, но и творческое, и эта способность — резуль­тат всей предшествующей

эволюции. Если же будут построены не просто человекоподобные роботы, но и

превосходящие его по уму, то это повод не только для радости, но и для

беспокойства, связанного как с роботизацией самого человека, так и с

проблемой возможного «бунта машин», выхода их из-под контроля людей и даже

порабо­щения ими человека. Конечно, в XX веке это не более, чем далекая от

реальности фантастика.

Модели мира

Благодаря кибернетике и созданию ЭВМ одним из основных спосо­бов познания,

наравне с наблюдением и экспериментом, стал метод моделирования. Применяемые

модели становятся все более мас­штабными: от моделей функционирования

предприятия и экономи­ческой отрасли до комплексных моделей управления

биогеоценозами, эколого-экономических моделей рационального

природопользо­вания в пределах целых регионов, до глобальных моделей.

В 1972 году на основе метода «системной динамики» Дж. Форрестера были

построены первые так называемые «модели мира», на­целенные на выработку

сценариев развития всего человечества в его взаимоотношениях с биосферой. Их

недостатки заключались в чрез­мерно высокой степени обобщения переменных,

характеризующих процессы, протекающие в мире; отсутствии данных об

особенностях и традициях различных культур и т. д. Однако, это оказалось

очень многообещающим направлением. Постепенно указанные недостатки

преодолевались в процессе создания последующих глобальных мо­делей, которые

принимали все более конструктивный характер, ориентируясь на рассмотрение

вопросов улучшения существующе­го эколого-экономического положения на

планете.

М. Месаровичем и Э. Пестелем были построены глобальные модели на основе

теории иерархических систем, а В. Леонтьевым — на основе разработанного им в

экономике метода «затраты — вы­пуск». Дальнейший прогресс в глобальном

моделировании ожидает­ся на путях построения моделей, все более адекватных

реальности, сочетающих в себе глобальный, региональные и локальные моменты.

Споры относительно эффективности применения кибернети­ческих моделей в

глобальных исследованиях не умолкают и поныне. Создатель метода системной

динамики Дж. Форрестер выдвинул так называемый «контринтуитивный принцип», в

соответствии с ко­торым сложные системы функционируют таким образом, что это

принципиально противоречит человеческой интуиции, и таким об­разом машины

могут дать более точный прогноз их поведения, чем человек. Другие

исследователи считают, что «контринтуитивное по­ведение» свойственно тем

системам, которые находятся в критичес­кой ситуации.

Трудности формализации многих важных данных, необходи­мых для построения

глобальных моделей, а также ряд других мо­ментов свидетельствуют о том, что

значение машинного моделирования не следует абсолютизировать. Моделирование

может принес­ти наибольшую пользу в том случае, если будет сочетаться с

други­ми видами исследований.

Простираясь на изучение все более сложных систем метод мо­делирования становится

необходимым средством как познания, так и преобразования действительности. В

настоящее время можно го­ворить как об одной из основных о

преобразовательной функции мо­делирования, выполняя которую оно вносит

прямой вклад в оптими­зацию сложных систем. Преобразовательная функция

моделирова­ния способствует уточнению целей и средств реконструкции реальности.

Свойственная моделированию трансляционная функ­ция способствует синтезу

знаний — задаче, имеющей первостепен­ное значение на современном этапе изучения

мира.

Прогресс в области моделирования следует ожидать не на пу­ти противопоставления

одних типов моделей другим, а на основе их синтеза. Универсальный

характер моделирования на ЭВМ дает воз­можность синтеза самых разнообразных

знаний, а свойственный мо­делированию на ЭВМ функциональный подход служит целям

уп­равления сложными системами.

Список литературы

1. Винер Н. Кибернетика. М., 1968.

2. Кендрью Дж. Нить жизни. М., 1968.

3. Эшби У. Р. Конструкция мозга. М., 1964.

4. Эшби У. Р. Введение в кибернетику. М., 1959.