CERTICOM    
 

Хиценко В.Е.

(Две статьи в незначительном сокращении)

Статья 1:

Несколько шагов к новой системной методологии

Первое, что следует отметить, - это неразложимость сложных систем.

Целое не является суммой частей. Главные свойства системы, определяющие ее идентичность и целостность, не присущи никакой из ее составляющих, не выводятся из свойств частей, а возникают от их соединения. Этот эффект называется эмерджентностью.

Кроме того, мир вокруг нас очевидно не состоит из систем и не похож на кирпичную кладку, но системный подход столь же очевидно полезен для размышлений о мире, как контекст и общий язык. И мы уверенно разделяем проблемы экономики, социологии, психологии, выдвигаем гипотезы, оправдывающие раздельный подход (прибавочная стоимость, рациональное поведение, совершенная конкуренция, эффективный рынок), считаем случайным шумом все, что не вписывается в красивые модели, и... тонем в шуме, получаем прогнозы с точностью "до наоборот". Математизация общественных наук, развитие междисциплинарных подходов, таких как теория систем, кибернетика и синергетика, мечта о метатеории, о синтезе научных методов и терминологий, - это попытки спасти ситуацию, где все так необратимо смешалось, где сложность и связность нарастают вместе с бумом компьютерных и коммуникационных технологий, где все чаще возникают неожиданные эффекты, не вытекающие из свойств системных составляющих. Эмерджентность мы назовем первопорядковой проблемой сложных систем, она на поверхности и осознана давно.

Проблемы второго порядка начинаются при слиянии наблюдателя и объекта наблюдения, регулятора и управляемого объекта. При изучении высшей нервной деятельности человека и в общественных науках мы в определенной мере наблюдаем за наблюдателями.

Сложность системы может проявиться в невозможности локализации ее по входу и выходу. Дело не только в трудности проведения границы между системой и средой и не столько в несовпадении когнитивных областей наблюдателя и системы, а в том, что выходная реакция необязательно связана с входным сигналом и сама влияет во многом на свое последующее изменение. Выход зачастую определяется внутренним состоянием, недоступным наблюдению, и не является реакцией на входной стимул. Это свойство называется операциональной замкнутостью. Система воспринимает и усиливает что-то незначимое с нашей точки зрения и игнорирует то, что мы считали входным сигналом, проявляет внутреннюю детерминацию, следует собственным законам. Входной толчок может запустить цепь рекурсивных изменений, но их итог зависит не от входа, а от внутренних связей и свойств системы, которые тоже могут меняться. А внешние воздействия, среда лишь модулируют эту рекурсию.

Таким рекурсивным путем "от достигнутого", по видимому, реализуются самоорганизующиеся системы. Таков механизм возникновения кристаллов, живых существ, цен, общественных формаций, законов и т.п. Это больше, чем автономия в математическом смысле, как отсутствие входных сигналов в уравнениях динамики системы. Это выборочное восприятие среды. Какие-то сигналы игнорируются, другие воспринимаются и усиливаются в контурах положительных обратных связей, но поведение системы нельзя назвать реакцией на вход. Поведение определяет в основном самообращенность и текущую внутреннюю структуру, которую сложная система меняет в целях выживания.

В действительно сложной системе самообращенность так велика, что выходной сигнал становится как бы внутренним делом, результатом циркуляции воспринятого входного толчка по конкретной конфигурации связей подсистем. Реакция системы будет свойственна этой структуре связей, будет собственной функцией.

Представьте себе такую сложную систему, как кошка, и входной сигнал типа мышиного писка. Голодное животное отреагирует адекватно и предсказуемо, а кошка сытая или озабоченная поиском самца может и проигнорировать мышь. Поведение ее будет собственным, зависящим от внутреннего состояния.

Таким образом, анализ операционально замкнутой системы сводится к распознаванию, а управление к поддержке конкретных собственных поведений, к которым ведет рекурсия. Чтобы почувствовать разницу систем, вставьте пропущенное число в предложение: "Если девять умножить на..., то получается тридцать шесть", а теперь вставьте правильное число в следующее утверждение: "Эта фраза состоит из... букв". Здесь в ходе поиска решения происходит движение к собственному значению операционально замкнутой системы. Это уже задача второго порядка сложности по сравнению с первой, легко решаемой по схеме "вход-выход" или "стимул-реакция", "посылка-следствие". Найдя путем рекурсивного уточнения нужное число, вы построите самообращенное предложение, которое означает то, что оно означает.

В социальных системах, где наблюдатели являются одновременно и объектами наблюдения и участниками, возникает особый вид неопределенности. Рефлексивная петля, включающая восприятие реальности, действия на основе этого восприятия, не всегда верного и всегда неполного, влияние этих действий на реальность и вновь восприятие, - вот отличие ситуации от изучения явлений природы. Дж. Сорос называет этот феномен теорией рефлексивности и анализирует его применительно к финансовым рынкам.

Участники рынков пытаются предсказать будущее, которое зависит от их сиюминутных действий на основе анализа ситуации и прогнозов ее развития. И эта концепция рефлексивности приложима ко всем экономическим, политическим и социальным реалиям. Действительной причиной развития ситуации может быть несовершенство ее понимания. Неверные ожидания могут двигать социально-экономический процесс. Ошибки неустранимы, но именно они принципиально необходимы для ориентации в процессе. Чтобы оценить степень искажения представлений участников процесса, мы должны знать точную картину ситуации. Но это невозможно из-за рефлексивной петли - мышление участников процесса влияет на его ход. Равновесие недостижимо.

Неясно, оказалось ли верным ожидание либо реальность под него подстроилась, как в случае так называемого самоисполняющегося пророчества. Наличие правдоподобной теории, догадки изменяют практику. Соответствие опубликованного прогноза и свершившегося затем факта уже не является гарантией истинности теории. А несоответствие вовсе не означает ошибку прогноза. Поэтому нередко скрывают и предельно затуманивают прогнозы. Здесь эффект вмешательства наблюдателя проявляется повсеместно, а не только на квантовой обочине предмета исследования, как в естествознании.

Бестужев-Лада И.В. предлагает конструктивно учитывать рефлексивную петлю: "...не что будет, а что может произойти при наблюдаемых тенденциях, и что надо сделать, чтобы произошло возможно более желательное?". Но скажем точнее и осторожнее: "...что надо делать, чтобы с учетом рефлексивности удерживать положительную тенденцию?".

Рефлексия активного наблюдателя это также и осознание собственной роли в управляемом процессе и корректировка ее на основе осмысления прошлого взаимодействия. В книге В. Франкла "Человек в поисках смысла" есть удивительно глубокое высказывание: "Я не только поступаю в соответствии с тем, что я есть, но и меняюсь в соответствии с тем, как поступаю".

Итак, автономия - это отсутствие влияния входов, а операциональная замкнутость есть селективное восприятие сигналов из среды, независимое от среды рекурсивное сжатие к собственным поведениям, рефлексивная петля означает процесс взаимных изменений мыслящих наблюдателей в составе системы и самой системы на основе непрерывного уточнения модели взаимодействия.

Теперь мы готовы сделать шаг к самореферентности, как особому свойству живых систем. Богатство собственных поведений, обеспеченное структурной гибкостью живых систем, позволяет им справляться с разнообразием окружающей среды. При этом они наделяют внешние возмущения какими-то признаками, находя для них внутренние аналоги, создавая модель среды в своем мозге. Происходит не "схватывание" и не игнорирование внешней среды, а поиск внутренних референтов, спецификация реальности. Среда становится внутренним миром системы, неповторимым и индивидуальным. Эту способность систем ссылаться на себя называют самореферентностью. Происходит не отражение мира, а его полагание, привнесение в него смысла.

В антропологии замечено, что "мир воспринимаемых нами вещей и событий мы творим с помощью внутренних шаблонов, которые обусловлены в основном нашим культурным опытом". Внешний сигнал, в частности зрительный образ, запускает в нашем мозге рекурсивную цепь ассоциаций, обусловленную индивидуальным жизненным опытом, настроением, контекстом, и увидим мы в основном то, что можем и хотим увидеть. Совершенно незнакомую вещь, да еще на незнакомом фоне мы вообще не заметим.

Циклический процесс уточнения реальности ведет каждого к своему видению, но люди договариваются об устройстве окружающего мира, наиболее адекватном и безопасном для их жизни. При этом разные модели мира и модели мировосприятия имеют свои области эффективности в разных обществах и сферах человеческой деятельности.

В социальных системах идет совместная эволюция мнений индивидуумов и структур, которые они формируют, но никогда не воспринимают во всей полноте и сложности. На каждом уровне социальной иерархии свой контекст, и метаязык верхнего уровня принципиально недоступен нижнему. Сам язык коммуникативен именно потому, что слова имеют разный смысл в разных контекстах, на разных уровнях интерпретаторов языка. Известно, что аборигены какого-то острова в Полинезии не воспринимают пролетающих самолетов.

Проводимые в начале века исследования по гештальтпсихологии также доказывали преимущество синтеза над анализом при зрительном восприятии. Это ставит под сомнение субъективные описания реальности, в том числе свидетельские показания, как основной критерий истинности. Они зачастую информируют нас о наблюдателях, о различии их менталитетов и когнитивных областей более, чем об объекте наблюдений.

Самообращенность и рекурсивное уточнение, циклическая природа рефлективно-интерпретативного мышления скорее правило, чем исключение в человеческом восприятии мира. Например, смысл слова нам становится понятен из всего предложения, но ведь смысл предложения определяется словами. Так что же первично в анализе текста: слово или фраза? Равно как и смысл предложения, например, буквальный или иронический, окончательно проясняется контекстом, состоящим из предложений. Подобная непредикативность - присутствие в определении того, что определяется, все чаще заявляет о себе в современных исследованиях от клеточного до экологического уровня.

Наблюдения за наблюдателями, рост влияния информатизации и интеллектуализации в эволюции общества имеют отношение к особой характеристике современности, которую Н. Луман называет контингентностью. Это неоднозначность реального мира, признание того, что наблюдаемое может быть другим, не тем, что нам кажется, неожиданным, это неопределенность в общественных процессах, обусловленная их самообращенностью, рефлексией и самореферентностью. Все наши модели, метафоры и аналогии уступают по сложности реальному миру. Реальность богаче любого умственного построения, так как включает наши размышления и реагирует на них. Эта непредикативность и делает уникальными общественные процессы и личную жизнь. Неизбежные ошибки восприятия мира определяют ход истории, как мутации обеспечивают развитие видов. Мы творим будущее и не ведаем, что творим, но начинаем понимать, как творим. Контингентно все, что не является необходимым и не является невозможным.

Состояние непрерывного уточнения есть единственно возможный образ жизни в контингентном мире. Любое внешнее давление немедленно изменяет чувствительный механизм наблюдения за наблюдениями, исключая любой прогноз. Н. Луман находит параллели в системе юриспруденции, семье, искусстве. Принципиально непредсказуем законотворческий процесс как непрерывное совершенствование законов в ответ на выявленные практикой недочеты предыдущих изменений.

Встречая слово "хаос" в социально-экономическом контексте, замечаешь, что часто используют его как синоним беспорядка. Это неверно. Хаос может иметь неслучайное происхождение, быть детерминированным. Наблюдаемые повсеместно флуктуации природных и общественных процессов могут быть результатом нелинейного взаимодействия небольшого числа факторов в хаотическом режиме и не иметь отношения к случайным процессам. Режим детерминированного хаоса с его непредсказуемой чувствительностью к начальным условиям развития может быть единственно возможным способом реализации, уникальным собственным поведением самоорганизующихся систем. Известно, что определенная ритмичность, закономерность в хаосе энцефалограммы головного мозга свидетельствует о патологии.

Математика касается процессов детерминированного хаоса в теории динамических систем, в таких разделах как дифференциальная геометрия, символическая динамика, теория бифуркаций. Сложное и нелинейное взаимовлияние факторов реальных самоорганизующих систем как источник хаоса в принципе моделируется автономными системами дифференциальных или разностных уравнений. Но проблемы прогноза поведения систем в хаотическом режиме связаны, во-первых, с неинтегрируемостью уравнений динамики в этом режиме. Мы не имеем аналитических решений как прогнозного инструмента в виде функции времени, есть лишь неточные рекурсивные вычислительные схемы. Во-вторых, накопление ошибок происходит чаще всего с экспоненциальным ростом. Дело в том, что в хаотическом режиме система сочетает устойчивость всевозможных своих поведений, удержание их в определенном диапазоне, называемом аттрактором, с неустойчивостью конкретного поведения в смысле быстрого нарастания любой ошибки, любого малого отклонения от него. Мизерная и практически неизбежная неточность в начальных условиях или в параметрах модели быстро приводят ошибку прогноза к значениям, соизмеримым с названным диапазоном. Затем эта ошибка уменьшится и прогноз станет возможен, но никто не знает, когда это произойдет. Образно говоря, дождь непременно будет, но неизвестно когда.

Социальные системы и процессы существенно сложнее любых моделей, они включают внешние влияния и влияния наблюдений, так что несостоятельность надежд на предсказуемость, а тем более на долгосрочный прогноз в общественных науках можно считать математически доказанной. В свете теории рефлексивности уместнее говорить не о прогнозе, а сотворении малопредсказуемого будущего. Зная возможные аттракторы нашей системы, мы можем распознать направление к конкретному будущему и принимать меры, поддерживая желательные тенденции и препятствуя негативным. Это называется эволюционным подходом к управлению.

Контингентность исключает четкую формулировку целей. Вместо поиска идеальных норм и законов, цен и структур управления нужно конструировать механизмы и условия для их оперативной и гибкой коррекции в ходе самоорганизации общественного процесса, с учетом неизбежной и сильной самоорганизации негативных тенденций в обществе.

Модель жизнеспособной системы С. Бира, его рекомендации о чутком балансировании между демократией и диктатурой, структурах, обеспечивающих при этом управляемость, о кибернетике кризиса показывают верное направление. Автономия подразделений включает самоорганизацию и всю мощь человеческого интеллекта. Множество процессов при этом организуют себя сами. В структуре грамотно организованной фирмы происходит направленное сужение разнообразия среды с одновременным расширением разнообразия управленческих возможностей и реакций, постоянно нащупывается и реализуется компромисс между автономией частей и централизмом высшего руководства, между коллегиальностью и автократией. Нужно уметь ограничивать плохую свободу, иначе элементы системы приносят ее цели в жертву эгоистическим интересам и результатом будет диктат сильнейшего.

В своем познании мира мы шли от ньютоновской механической модели к термодинамической необратимости Больцмана и кибернетическим системам, дошли до принципа неопределенности на квантовом уровне естествознания, научились учитывать вероятностный характер процессов. Недавно осознали и стали моделировать синергетические системы, удаленные от равновесия и самопроизвольно порождающие уникальные пространственные и временные структуры. Привыкаем к новой парадигме нелинейной динамики, к тому, что удивительная глубина, фрактальность и хаотическая непредсказуемость поведений может возникать в простых до удивления автономных системах.

Однако для социальных наук эти модели неадекватны и слабы, и радикальная концептуальная перестройка, которая позволит объяснить социальную самоорганизацию, все еще впереди. Биологические аналогии, так долго казавшиеся полезными и на деле приносившие пользу, все же не дотягивают до уровня сложности социальных систем, состоящих, конечно, из живых элементов, но обладающих свойствами, неприсущими их элементам, и требующих более высокого языка описания. Для них на любом уровне характерна неопределенность. Теория управления может использовать новейшие результаты естественных и общественных наук, которые связаны с эффектами самоорганизации и обогащают системную теорию новыми прозвучавшими здесь понятиями: операциональная замкнутость, рефлексивность, самореферентность, контингентность. Такому пониманию социальных систем пытается соответствовать эволюционный менеджмент.


Статья 2:

САМООРГАНИЗАЦИЯ: СТАНОВЛЕНИЕ ТЕОРИИ И ПЕРСПЕКТИВЫ СОЦИАЛЬНЫХ ПРИЛОЖЕНИЙ

Появляется теория самоорганизации, дающая новое видение механизмов спонтанного становления сложности и порядка. Это направление, проявляет междисциплинарный характер и как будто обещает нам постижение универсальных законов формирования и сосуществования систем различной природы.

Мы научились учитывать вероятностный характер процессов, связанный с наличием шумов, с невозможностью досконально учесть многочисленные влияния, связи и степени свободы системы. Недавно осознали и стали интенсивно изучать синергетические системы, удаленные от равновесия и самопроизвольно порождающие уникальные пространственные и временные структуры (самоорганизующаяся сложность). Привыкаем к новой модели нелинейной динамики, к тому, что удивительная глубина, фрактальность и хаотическая непредсказуемость поведений может возникать в сравнительно простых системах.

Однако и эти модели мало соответствуют поведению и разуму живых организмов, недостаточно приближают нас к уровню сложности общественных процессов. Даже организмические аналогии, так долго казавшиеся полезными, все же не адекватны сложности социума. Люди до сих пор не вполне осознали, что событиям, не связанным с человеческими действиями, нельзя давать “объяснений” того же рода, как те, которые могут их устроить, когда речь идет о человеческом поведении.

И.Кант видел самоорганизацию, как такое взаимодействие частей, когда каждая часть обязана своим существованием действию остальных и существует ради остальных и всего целого.
Биологи У.Матурана и Ф.Варела называют организацию живых систем автопойесисной, то есть самосотворяющейся, благодаря особой активности их частей, которые циркулярно участвуют в сети взаимного производства частей и создают эту сеть как нечто обособленное в пространстве, занимаемом частями. Например, клетка существует лишь до тех пор, пока ее молекулы связаны в цепи химических реакций и рекурсивно производят друг друга в безостановочном круговороте внутри ими же создаваемой оболочки. Таким образом, активность и взаимодействие частей организованы таким уникальным способом, чтобы обеспечить их активность и взаимодействие. Имеем парадоксальную самообращеность, предельный эгоцентризм.

Сходство этих двух представлений о самоорганизации несомненно. Признание факта, что все живые организмы операционально замкнуты в пределах некоторых границ, приводит к выводу, что их поведение может управляться извне только в очень умеренной степени.

Известный социолог Н.Луман, практически осмысливая теорию автопойесиса, подчеркивает, что части должны не только непрестанно обновляться системой этих частей. Речь идет не о приспособлении и не об обмене веществ, но о своеобразном принуждении к автономному восстановлению, самообновлению. Система перестанет существовать, если нестойкие части, из которых она состоит, станут невоспроизводимыми.

Здесь уже ощущается второй закон термодинамики, утверждающей неизбежность дезорганизации систем, неспособных активно повышать степень своего порядка. Именно термодинамика послужила мостом от плеромы к креатуре, концептуально поддерживая теорию информации. Именно из задач нелинейной термодинамики, из работ И. Пригожина в области кинетики химических реакций появился первый исток современной теории самоорганизации – диссипативные структуры. Оказалось, что формирование сложных пространственных и временных порядков происходит в термодинамически неравновесных состояниях, в системах, как бы “подвешенных” в потоках энергии.

Синергетика – наука о согласованном взаимодействии частей в их противостоянии диссипативному разрушению, взаимодействии, приводящем к самопроизвольному возникновению системных эффектов пространственного и/или временного характера.

Микрофлуктуации частиц в таких системах нарастают, и возникает когерентность, связность с более дальними соседями и в итоге макроскопический эффект. Вполне правомерно все это называют порядком из хаоса. Удается выявить небольшое число так называемых “параметров порядка”, подчиняющих остальные и управляющих становлением макроэффектов. Разделы математики, физики, изучающие фазовые переходы, изменения режимов систем, теория бифуркаций, теория катастроф, теория самоорганизованной критичности имеют прямое отношение к нашей теме.

Великий Лаплас был убежден в своем детерминизме, отрицая божественное провидение как ненужную гипотезу, но уже в начале ХХ века А.Пуанкаре, изучая неинтегрируемые динамические системы, заметил, что “совершенно ничтожная причина вызывает значительное действие, которое невозможно было предусмотреть”. Такие эффекты демонстрирует известная “задача трех тел” в небесной механике. Движение малой планеты около двух звезд с равными массами оказывается хаотическим. То есть, любая неточность в условиях “раздувается” и спустя короткое время радикально меняет траекторию. Этот режим был назван детерминированным хаосом или хаосом из порядка, хаосом неслучайного происхождения.

В режиме детерминированного хаоса система сочетает устойчивое стремление своих состояний в некую область и флуктуации в пределах этой области, называемой странным аттрактором, с неустойчивостью конкретного поведения в смысле быстрого нарастания любой ошибки, любого малого отклонения от него. Мизерная и практически неизбежная неточность в начальных условиях или в параметрах модели быстро приводят ошибку прогноза к значениям, соизмеримым с размерами области-аттрактора.

Мы по-прежнему должны пользоваться вероятностными категориями. Однако эта непредсказуемость не должна огорчать нас. Вероятность не является теперь следствием и мерой нашего незнания механизма явления. Мы получили новую базовую модель, прекрасно объясняющую возникновение всевозможных нерегулярных колебаний в окружающем нас мире. Вероятностный подход теперь обусловлен точным знанием модели явления и нашей уверенностью в хаотическом режиме его протекания.

Многие научные направления  сталкиваются с эффектом ветвления процессов, с цепочкой качественных и непредсказуемых смен поведения (бифуркаций) из-за дрейфа параметров и условий. В разных условиях система может давать похожие реакции. Это эквивалентно потере памяти процесса, что предельно усложняет восстановление предыстории развития.

Есть основания полагать, что многие динамические проявления биологической и, тем более, социальной самоорганизации носят подобный характер, и присущая этому режиму непредсказуемость, как информационная емкость, принципиально необходима для жизнеспособности систем, для проявления собственной сложности, противопоставляемой сложности окружения. Мы сталкиваемся с системой, поведение которой кажется нам случайным процессом, и отказываемся от попыток поиска ее детерминированной модели. В действительности же эти попытки могут быть перспективными и дадут нам несложный механизм формирования наблюдаемого сложного поведения. Хаотический режим демонстрирует мощный эмерджентный эффект нелинейного взаимодействия небольшого числа компонент, факторов. Редукционистская попытка изучения отдельных компонент системы, явления совершенно несостоятельна в свете этой нелинейности.

Рассмотрим геометрию странного аттрактора как некоторой области в пространстве состояний динамической системы, где бесконечно развивается никогда не повторяющееся и своенравное поведение этой системы. Мы обязательно увидим многослойность, тонкую (канторовскую) структуру и элементы самоподобия. Хаусдорфова размерность такого аттрактора неизменно оказывается дробной. Такая взаимообусловленность хаотичности и фрактальности объясняет отмеченную выше гиперчувствительность к начальным условиям. Ведь в условиях фрактальности в произвольно малой области аттрактора содержатся все варианты принципиально возможной динамики.

М.Эйген, пытаясь распространить эволюционную теорию на органические макромолекулы, изучая кинетику их реакций, обнаружил на этом добиологическом уровне элементы самоорганизации, адаптацию к среде, автокатализ, самовоспроизводство и мутации. Предпосылкой такого сложного поведения является открытость как способность к переносу вещества и энергии. Результатом этой эволюции становится замыкание нескольких автокаталитических процессов в гиперцикл с круговой поддержкой, когда каждая реакция катализирует следующую и последняя в цикле катализирует первую. По существу модель гиперцикла описывает систему каталитически взаимодействующих ферментов и полинуклеотидов как информационных последовательностей. Гиперциклы оказываются способными к исправлению ошибок, репликации, к хранению и передаче информации. Гиперциклы конкурируют между собой и стимулируют эволюцию. Слабые гиперциклы мутируют к улучшению или к распаду, и из их остатков склеиваются новые с новыми свойствами. Примечательно, что уравнения, описывающие гиперциклы Эйгена и взаимовлияние мод в лазере, оказались идентичными и похожими на давно известные модели взаимодействия популяций. Дальнейшее развитие этой аналогии было бурным: рыночные связи экономических агентов, социальное поведение, урбанистические процессы, динамика опухолей и эпидемий.

Говоря о кибернетическом вливании в этот поток научной мысли, заметим, что область интересов кибернетики - это информационный обмен, то есть мир коммуникаций, креатура. В этом символьном пространстве существует своя логика, отличающаяся от привычной. Скажем, отдав кому-то одно яблоко, Вы становитесь беднее на яблоко, но, поделившись идеей, информацией, Вы ее не теряете. В этом мире даже отсутствие информации является информацией и может запустить сложные информационные и даже энергетические процессы. Например, не поданная в налоговое управление декларация о доходах приводит к активным ответным реакциям. Начиная с работ У.Р.Эшби, то есть практически одновременно с рождением кибернетики Н.Винера, наметилась вторая линия аналогии информационных процессов в искусственных и живых системах. Гомеостаз, автономное возникновение сложных системных эффектов, устойчивых структур в таких сетях простых элементов имеют прямое отношение к теории самоорганизации.

Следуя информационной теории К.Шеннона, Фёрстер развивает измерение порядка и трактует самоорганизацию как возрастание упорядоченности. Это может происходить двумя независимыми путями, сосуществующими в реальных системах. Первый способ предполагает рост порядка за счет импорта его из среды, то есть поступления энергии и вещества в упорядоченном виде, в виде “строительных блоков” и расширения системы. Это можно назвать порядком из порядка. Другой путь – порядок из хаоса, когда система отбирает нужные возмущения в среде и встраивает их в свою динамику, управляя ростом внутреннего порядка для нейтрализации остальных возмущений. Это означает, что ограниченная энергия системы может лишь тогда восполняться, если системе удается превращать часть энергии в структуру, то есть запасать ее в виде порядка и тем компенсировать вмешательства среды. Такой же механизм поддержания жизни предполагал в свое время Шредингер. При его нарушении происходит распад системы. Особое место в этом ряду занимает эволюционная кибернетика, изучающая информационные аспекты биологической эволюции, становление кибернетических свойств живых организмов, феномен возникновения сознательных проявлений жизни.

Итак, принципиальное отличие процессов самоорганизации в неживой и живой природе в значимости и качестве информационного обмена, в приоритете коммуникационной составляющей. А сходство в существовании набора устойчивых поведений-аттракторов. Если мы видим какое-то явление, порядок, симметрию, что-то выделяющееся из среды, то можно считать это устойчивым собственным поведением некоторого оператора как механизма эволюции. Возникает более важная задача - найти, идентифицировать, формализовать этот оператор. Спектр собственных поведений операторов следует понимать как набор центров притяжений эволюции. К какому-то из этих поведений-аттракторов идет сложная система и, зная спектр, легче увидеть цель этой тенденции. Можно воздействовать согласованно с собственными поведениями, сдвигая эволюцию к наиболее безопасной части спектра, влияя на бифуркационную смену тенденции, постепенно сужая разброс флуктуаций.

Необходимо, постоянно уточняя характер динамики (модель) системы, удерживать ее в коридоре движения по направлению к желаемому поведению, постоянно уточняя смысл этой желательности, понимая при этом, что идеальное поведение недостижимо и что ценен и конструктивен сам процесс этой поддержки. С определенной степени сложности системы ее самоорганизацию можно отождествить со способностью моделировать среду и себя в среде, выявлять различия и уточнять границы. Равновесие в подобных системах невообразимо и, вероятно, гибельно. Идет непрерывная коррекция правил поведения, осуществляемая по неким алгоритмам, которые также корректируются и т.д. Такая иерархия типична для социальных систем. Причем эти изменения на разных уровнях могут происходить в  одинаковом темпе, постоянно нарушая некий баланс тенденций, мотивов, интересов участников системы.

Вообще говоря, и физические системы всегда находятся в динамическом равновесии, а статическое равновесие (покой) – это его частный случай, скажем, равенство нулю скоростей и высших производных в дифференциальных уравнениях, описывающих движение системы. Причем близость к нулю этих скоростей обусловлена колоссальной разницей временных масштабов биологических и физических систем. Чем больше производных состояний системы участвуют в динамическом балансе, чем он сложнее и изменчивее во времени и пространстве (могут меняться коэффициенты уравнений и даже структура), тем менее равновесна система. Можно сказать, неравновесие системы тем выше, чем дальше она от статического покоя, чем меньше у нее запас устойчивости, чем больше подвижность. В этом смысле неравновесность сложной (биологической, социальной) системы можно определить как потенциальную готовность к изменениям, к адаптации. Чем сложнее, масштабнее, “умнее” система, тем дальше она от равновесия со средой, тем более зыбкой и трудноподдерживаемой, но гибкой и приспособленной становится ее неравновесие-жизнь. Эта “устойчивая неравновесность” есть результат самоорганизации и залог выживаемости.

Неравновесие обеспечено непрерывным обменом веществом и энергией с окружающей средой, иначе говоря, метаболизмом. Уникальная динамика таких устойчиво неустойчивых целостностей описывается теорией автопойесисных систем. Посмотрим на проблему с позиций термодинамики. Самоорганизация, по мнению Руденко А.П., есть “антиэнтропийный процесс, внутренняя полезная работа против равновесия”. Процесс противоположной тенденции естественно назвать дезорганизацией.

Простая динамическая система идет к странному аттрактору детерминированным путем из детерминированных состояний с нулевой энтропией (от а к б на рис.1). Тогда как сложная самоорганизующаяся система, состоящая из многих элементов и имеющая много степеней свободы, стартует в своем развитии из неупорядоченных состояний с высокой энтропией и снижает ее на бифуркационном пути к аттрактору (от в к б на рис.1). Причем неравновесность в состоянии б выше, чем в в. Этот антиэнтропийный процесс с его неравновесным итогом мы называем самоорганизацией.

Рис.1. Иллюстрация роста энтропии (слева направо) от абсолютного и безжизненного порядка к беспредельному и безжизненному хаосу.

 

Между порядком и хаосом лежит детерминированный хаос самоорганизующихся систем. Представьте себе кирпичи аккуратно сложенные (а) и рассыпанные по склону (в). Между этими равновесными состояниями помещена некая художественная кладка (б). Можно заметить, что не только неравновесность, но и сложность формы (б) выше, чем в соседних состояниях. При этом сложность естественно измерять в смысле Колмогорова, как длину описания, алгоритма, порождающего данное явление. В этом смысле описание аккуратно сложенных кирпичей будет предельно простым и коротким, также коротким будет алгоритм генерации случайных точек, который даст нам внешне неотличимую россыпь кирпичей. Подобрать компактное описание формы (б) – это трудная, творческая задача. Возможно поиск фрактальных закономерностей приведет к ее решению.

Определим самоорганизацию как самопроизвольный процесс роста и поддержания взаимокоординации элементов системы путем повышения ее сложности и неравновесности. Это движение по пути от высокоэнтропийного хаоса по направлению к порядку, но никогда его не достигающее. Система удерживает себя в неравновесности, в зыбкой гармонии динамического хаоса.

Именно в условиях высокой энтропии зарождается самоорганизация, запуская самоусиливающиеся каталитические циклы креативности, замечающие различия и накапливающие неоднородности в первоначально безжизненной равновесности. Вопреки второму закону термодинамики природа повышает порядок и сложность. Происхождение жизни – это результат спонтанного усложнения каталитических процессов в хаотической смеси химических элементов. Возникновение социальных порядков обязательно должно иметь аналогичные и специфичные черты.

Биологическая в своей основе теория автопойесисных систем прослеживает генезис инвариантных признаков жизни от клетки до общества. Кибернетический подход Г.Бейтсона к анализу процессов обучения, коммуникации, проблем культуры и экологии показывает блестящую альтернативу традиционным методам. Основные достижения упомянутых направлений связаны с эффектами самоорганизации, обогащают системную теорию новыми понятиями и убедительно показывают слабость традиционных представлений о природе сложности.


Хиценко Владимир Евгеньевич

В 1971г. закончил факультет автоматики и вычислительной техники Новосибирского электротехнического института, ныне технический университет. Работал там же на кафедре автоматики, занимался автоматизацией технологических процессов. В 1980 г. защитил диссертацию на тему "Моделирование и анализ системы маневрирования ресурсами". С 1982 года по настоящее время -- доцент кафедры автоматики, преподает различные дисциплины цикла "математические основы кибернетики". Занимается теорией самоорганизации, активно участвует в работе постоянного семинара "Самоорганизация устойчивых целостностей в природе и обществе" при Институте оптического мониторинга Сибирского отделения РАН.

© Сертиком,
2006-2012
Главная | Предлагаемые услуги | Системно-процессное управление | Практические рекомендации - ISO 9001 | Энциклопедический словарь | НАССР - пищевая отрасль | О сертификации | Наши клиенты | Интересные сайты |