Хиценко В.Е. Самоорганизация: элементы теории и социальные приложения - файл n1.doc

приобрести
Хиценко В.Е. Самоорганизация: элементы теории и социальные приложения
скачать (2800.5 kb.)
Доступные файлы (1):
n1.doc2801kb.24.08.2012 04:02скачать

n1.doc

1   2   3   4   5   6   7   8   9

1.7. Операциональная замкнутость
Выделение системы из среды может оказаться очень непростой задачей. Граница между ними часто условная, рыхлая и нередко, как показывают исследования последних лет, фрактальная. Теория автопоэзиса решает эту задачу феноменологически:“Посредством своей организации живая система определяет область всех взаимодействий, в которые она может вступать без утраты собственной идентичности”[47, с.99].

У.Матурана различает среду, окружение и нишу автопоэзийной системы [179, с.68]. Среда специфицируется самой системой, это фон для формирования различий, область, где система реализует свою целостность. Среда включает в себя ту часть фона, называемую окружением, которую видит наблюдатель, имеющий иные когнитивные возможности. Среда также включает и нишу, как когнитивную область системы, которая функционально определяется в каждый момент активностью системы. Текущую нишу определяют допустимые классы взаимодействий в ходе автопоэзиса, то есть, текущая структура. Иначе говоря, это та порой невидимая для наблюдателя часть среды, с которой система контактирует в рамках структурной сцепленности, подстраивая свою структуру для сохранения организации.

После различения системы и среды и выявления в системе двух сущностей: организации и структуры, задумаемся над тем, какой должна быть организация, обеспечивающая автономию в активной среде. В теории автопоэзиса утверждается, что организация должна быть операционально замкнутой. Иначе говоря, ее идентичность определяется в замкнутом цикле процессов, не выходящих за границы системы. Что это значит?

Существуют системы, работающие по принципу “вход-преобразование-выход”. Схемой функционирования таких систем служат причинно-следственные модели типа стимул-реакция, посылка-следствие и т.п. Эти системы, по крайней мере, теоретически, могут быть идентифицированы на основе наблюдений входных и выходных сигналов. Здесь действует кибернетический принцип "черного ящика". То есть, можно найти оператор преобразования F , чтобы затем, зная вход x, предсказывать выход y=F(x).

На рис.1.3 показана типичная процедура идентификации черного ящика (рис.1.3 а). Проведя серию экспериментов, изменяя вход x и измеряя соответствующий выход y (рис.1.3 б), находим оператор преобразования (в данном примере функциональную зависимость) F(x). Ящик становится прозрачным (рис.1.3 в). Входные и выходные сигналы могут представлять собой процессы x(t) и y(t), и оператором их связи может быть дифференциальное уравнение или другая модель динамики, которую следует найти в данной задаче идентификации. Такие идентифицируемые системы, однозначно реагирующие на входные воздействия, Г.фон Фёрстер назвал тривиальными [150].



а) б) в)
Рис.1.3. Идентификация тривиальной системы.
Подброшенный мяч вернется на землю - машина гравитации тривиальна. Посылка “Сократ – человек”, осмысленная в свете факта “все люди смертны”, неизбежно выдаст на выходе “Сократ смертен”. Неумолима тривиальная машина дедуктивного силлогизма.

Но существуют иные системы, проявляющие внутреннюю детерминацию, не позволяющие однозначно предсказать выход по входу. Эти системы как бы прислушиваются к своему внутреннему голосу, когда решают, как им реагировать на внешнее воздействие. Точнее говоря, их поведение определяется не столько внешней причиной, сколько фактическим характером внутренних связей, памятью о прошлых состояниях, правилами взаимодействия элементов, то есть, конкретной структурой.

К примеру, так работают конечные автоматы, известные в дискретной математике устройства с конечным числом внутренних состояний и ограниченной глубиной памяти. Пытаясь идентифицировать алгоритм работы такого автомата по входным и выходным сигналам, не учитывая внутренних состояний, которые меняются от входных сигналов и влияют на выходные, мы сталкиваемся с астрономическим объемом вычислений.

Эта закрытость от среды в смысле некоторой независимости поведений от внешних раздражителей, неоднозначности реагирования и называется операциональной замкнутостью. Один и тот же раздражитель в операционально замкнутых системах приводит к разным поведениям и, наоборот, одинаковые реакции могут быть вызваны разными внешними воздействиями. В этом одна из причин разнообразия и жизнеспособности биологических видов.

Как только появляется операциональная замкнутость, получаем особую автопоэзийную организацию, идентичность и самообновление которой достигается ее собственной активностью, без вмешательства внешних факторов. В случае нарушения операциональной замкнутости исчезает целостность и топологическая граница, которая неразрывно связана с активностью самой системы.

Операциональная замкнутость нервной системы не позволяет выявить причины и следствия в динамике нейронной активности, найти исток и предсказать итог внутренних регулярностей в виде наблюдаемого поведения [180]. Реакции нервной системы обусловлены соотношением активности ее частей, которое меняется под воздействием этой же активности. Например, самопроизвольное изменение баланса между возбудимостью и спокойствием, между сенсорной активностью и мышечным тонусом определяет поведение, влияющее на этот баланс. Операциональная замкнутость, как системное свойство определяет замечательную автономию живых существ.

Рассмотрим такую систему как кошка, которая в ряде экспериментов однозначно реагировала на мышиный писк, а потом перестала замечать этот стимул. Возможно, она просто сыта или озабочена чем-то другим. Можно сказать, что изменились ее обстоятельства. Точнее, структура ее изменилась и, поддерживая организацию, селективно выбирает в среде нужные сигналы. Эта избирательная нечувствительность к среде проявляется до определенного предела, в ограниченном диапазоне входных воздействий, не разрушающих организацию. Но даже на угрожающий жест, удар кошка может отреагировать неожиданно, если она защищает котят, когда ее структура настроена на сохранение главных отношений: мать и дитя. Мехенизмы этой регуляции в основном гормональные, но мы говорим о системных аспектах поведения.

Понятно, что здесь может проявиться и несовпадение когнитивных областей наблюдателя и наблюдаемой системы. Кошка в нашем примере может чувствовать то, что нам недоступно. Нельзя забывать и о влиянии наблюдателя на объект наблюдения. Животное может реагировать на нас и наши приборы. Но даже идеальный в этом смысле наблюдатель не идентифицирует операционально замкнутую систему.

То есть, это принципиальный запрет. Его не преодолеть простым увеличением когнитивной области наблюдателя, повышением точности и расширением диапазона приборов, расширением пространства фиксируемых состояний объекта наблюдения и учетом его предыстории.

Нервная система и организм, клетки и органы которого она объединяет в автопоэзийное единство, социальные связи организмов и окружающая среда живут совместно в цепи своих взаимных структурных деформаций. Наблюдателю представляется поведение организма как ответ на изменения в среде, но фактически идет непрекращающееся и незаметное структурное сопряжение организма и среды, организма и других организмов.

Редукционизм как научный метод конкретизирует и выделяет исследуемый объект, вычленяя его из целостного мира, называет его системой и противопоставляет всему остальному миру, который называет теперь средой. Утилитаризм этого инструментального подхода как бы “зашоривает” попытки поиска закономерностей. Основные усилия направляются на разработку способов использования. Нас более волнует вопрос “как”, а не “почему”.

Представим, что из сложной сети связи факторов на рис. 1.4. а) нам доступна, наблюдаема лишь часть этой сети выше волнистой линии. Мы можем достаточно убедительно интерпретировать изменения фактора b как реакции на изменения фактора a, считая некоторые погрешности в повторяемости результатов ошибками измерений и несущественным влиянием неуправляемых и неизвестнных внешних факторов. Мы уверенно говорим о каузальной цепи, о здравом смысле причин и следствий. Так происходит привыкание к неверной модели. Но рано или поздно в нештатных, кризисных ситуациях подводная часть этого айсберга связей проявит себя и приведет к большим неприятностям. “Поплывут” параметры, которые мы считали константами. Наша причинно-следственная модель подведет нас, потеряет свой инструментальный характер. Больше того, забывая о сложности связей в мире, пользуясь примитивными моделями для достижения прагматичных целей, мы повреждаем этот мир. Наш выбор интерпретации, модели, осуществляемый в рамках радикального конструктивизма, отражающий нашу заинтересованность, оказывается небезопасным.

Эколог Г. Хардин (Hardin) замечает: “… любое вмешательство в существующий порядок вещей, весьма вероятно, приведёт к непредвиденным последствиям; и что многие из них - возможно, большинство, возможно, и все будут противоположны нашим ожиданиям и желаниям “ [154]. Далее еще не раз будет затронута эта контринтуитивность сложных систем.

Мы начинаем “глубже копать”, изучать и уточнять эту сеть взаимодействий, пока она не станет достаточно близкой к реальной, но, увы, и достаточно сложной, проявляющей автономию и операциональную замкнутость. Так что говорить в терминах причин и следствий, целей и средств по-прежнему невозможно. В разделе 2.3. мы вернемся к анализу сетей.





а) б) в)

Рис. 1.4. Сеть связи факторов и ее операциональное замыкание.
Предположим, что a, b, c, d, ... на рис.1.4 а) есть элементы одной системы, влияющие друг на друга в соответствии с рисунком. Подадим внешний импульс на какой-нибудь из них и попытаемся проследить распространение реакций по этой сети. Мы увидим, что следствие циклично становится причиной, разветвляется и бесконечно долго циркулирует по многочисленным замкнутым контурам. Мы, в конце концов, забудем о том внешнем импульсе, а сеть может продолжать “жить” в этих циркуляциях. И нам уже не удается отличить зависимые переменные от независимых. Размотать этот клубок бесконечных “если, то” также невозможно, как и проследить путь стакана воды в разветвленной дельте реки.

Сконцентрируем внимание на одной из связей, считая ее главной, определяющей организацию, и будем отождествлять состояние системы с сигналами x, проходящими по этой связи (рис.1.4 б). Мы полагаем, что некий внешний сигнал запускает каскад смен состояний, и что изменения эти развиваются рекурсивно, то есть, “от достигнутого”. Этому соответствуют схема (рис.1.4 в) и дискретная модель динамики (1.3), показывающая как формируется последующее состояние xk+1 в момент k+1 в зависимости от предыдущего xk
xk+1 = Ф(xk), k=0,1,2,… . ( 1.3 )

Внешний сигнал можно отождествить с начальным состоянием x0 , но затем, по мере развития рекурсии, мы все более забываем о нем, и все большую роль играет структура внутренних связей, отражаемая оператором Ф. Так что можно прийти к одинаковым результатам от разных стартовых толчков.

Операциональная замкнутость при таком подходе есть утверждение, что сложная самоорганизующаяся система функционирует рекурсивно и что только такой механизм, гарантирует ее автономное существование. Затем наши усилия должны сконцентрироваться на поиске этих механизмов, циркулярно поддерживающих самосохранение систем любой природы, будь-то организм, социальная группа, климат планеты и пр.

Следует сказать, что, несмотря на замкнутость в операциональном отношении, реальные системы имеют и должны иметь неограниченное число контактов с окружением для пополнения своих ресурсов. Более того, диссипативные структуры, как основа синергетического процесса, могут существовать лишь в условиях обмена с окружающей средой. Они получают энергетическую и материальную поддержку. (Рекомендуем взглянуть на рис.1.9 в разделе 1.10.). Они открыты в плероме. Именно поэтому и не нарушается второй закон термодинамики, утверждающий, что в замкнутых, изолированных системах растет неупорядоченность (энтропия).

При внимательном рассмотрении становится ясно, что снижение энтропии в более активной системе происходит за счет роста энтропии в другой (система-донор, среда). Система сбрасывает избыток энтропии в среду как мусор. Отношения со средой становятся все более нестабильными и рискованными. Платой за эту активность в ходе повышения собственной сложности является необходимость во все более изощренных механизмах поддержки устойчивости этого неравновесия [52].

Итак, изучаемые системы открыты в термодинамическом смысле, далеки от статического равновесия, диссипативны и повышают свою упорядоченность, создают порядки, забирая все необходимое из среды и отдавая все ненужное. Поражает та легкость, с которой устанавливается в живой природе этот процесс самообеспечения. Чем доступнее источники ресурсов, тем более хищнической выглядит эта диссипация энергии. При этом порой настолько повышается энтропия окружения, что оно превращается в пустыню или свалку. Это с фатальной очевидностью зависит от уровня самоосмысления, культуры, цивилизованности системы, от характера ее критериев – физиологические, экономические или экологические. И совершенно понятно, что пока мы не перестанем отделять себя от среды, совершенствуя свои антиэнтропийные механизмы, опасность экологических кризисов глобального масштаба будет нарастать.

Все же ключевой элемент для объяснения сути самоорганизации это операциональная замкнутость. В организме сэра Исаака Ньютона происходили вполне предсказуемые энергетические процессы обмена веществ (уровень плеромы), но ценен этот человек для нашей цивилизации информационными процессами поиска смысла, конструирования реальности, неожиданными ходами своей мысли (уровень креатуры). Энергетический носитель информации ее уникальности не определяет.

Итак, сложная система не может быть изолированной, всегда идет энергетический обмен. Да и информационно внешние события влияют на поведение, и сама система на них влияет, но ее реакции неоднозначны и потому реакциями не являются. Это может быть компенсация среды или усиление полезного стимула с выходом на новое гомеостатическое равновесие. Замкнутость не означает невосприимчивости, но изменения системы в ответ на изменения в среде реализуются невидимым процессом смены внутренних состояний.

Даже если входной толчок сможет запустить циркуляцию сигналов по сети связей, точнее говоря, если система это позволит, воспримет его как различие, то все равно не он определяет результат этой циркуляции. Среда не определяет ни ход, ни итог структурных изменений, а может только запустить их. Итог определяется структурой, текущей или изменившейся по правилам сохранения организации, а главное правило - операциональная замкнутость. Внешняя среда, входные воздействия могут лишь модулировать этот онтогенетический процесс структурного дрейфа. Связь между причиной и следствием неочевидна, и обычная логика ощущает дискомфорт.

Таким образом, внешние обстоятельства инициируют рекурсии в структуре, если они (обстоятельства) не превышают некоего предела и не приводят к распаду автопоэзиса. Напомним, что допустимые взаимодействия системы со средой составляют когнитивную область, нишу автопоэзийной системы. Структура системы непрерывно специфицирует эту область, то есть, уточняет набор поведений, классы взаимодействий, в которые система может вступать без потери целостности. По сути, это и есть познание. Автопоэзис отождествляет процессы жизни и познания как движение в когнитивной области.

Итак, если автономия есть отсутствие входных сигналов в уравнениях динамики, то операциональная замкнутость – это отделенность от среды в смысле независимости итога рекурсивного развития и структурной адаптации от внешних воздействий. Операциональная замкнутость это системное свойство, при котором поведение системы определяется сетью процессов, действие которых невидимо за пределами этой сети.

Рассматривая нервную систему как операционально-замкнутую, описывая организацию активности нейронов как цикличную, Матурана замыкает сенсорно-двигательную активность и помещает среду между рецепторами и эффекторами. Изменение соотношения активности частей нервной системы приводит к изменениям этих соотношений. Это может быть меняющийся баланс сенсорной активности и мышечного тонуса, баланс между возбудимостью и спокойствием. Соотношения сенсорно-эффекторных корреляций меняются рекурсивно, и это также обусловливает автономию [181, с.147].

В своем анализе психологических особенностей обучения и коммуникации Бейтсон [6] также приходит к операциональной замкнутости. Разница между восприятием и действием, входом и выходом, афферентным и эфферентным не имеет большого значения для высших организмов в сложных ситуациях. Центральная нервная система получает информацию о действиях организма, и это попадает на вход нервной системы. С другой стороны, перцепция не является пассивной восприимчивостью и частично детерминируется эфферентным контролем высших центров. Перцепция меняется с опытом и об этом пойдет разговор в разделе 1.9. Не случайно многие органы чувств используются и для сигнализации. Динамическое сопряжение между рецепторами и эффекторами в нервной системе происходит от полного совпадения сенсорной и моторной поверхностей у простейших животных [181, с.135].

Тривиальная схема “вход-выход” применяемая к сложным системам выглядит порой неэтично. Известно, что, уколов икринку лягушки, можно запустить процесс развития эмбриона, и после каскада таких привычных и удивительных изменений мы получим взрослую, хотя и бесплодную лягушку. Но можно ли утверждать, что этот прыгающий и квакающий эффект есть результат нашего укола, что дерево с плодами и птицами на ветвях возникло оттого, что Вы бросили в землю горчичное зерно? Конечно, уколоть нужно правильно и создать условия для развития, но все же, все же …

Рассмотрим знакомую ситуацию начала реформ в экономической системе. Процесс пошел. Затем начинается пробуксовка реформ, истощение их энергии при столкновении с неожиданно возникшими проблемами. Начинается поиск причин неудач, внешних и внутренних врагов. Власть обвиняет изменившиеся условия, как будто они могут не меняться, особенности национального менталитета, как будто они не были известны раньше. Дальнейшие попытки оправдаться показывают, что не были учтены системные последствия реформ, и мы уже понимаем, что речь идет о самопроизвольных изменениях структур, спасающих какие-то организации определенных, неафишируемых интересов. Это уже теплее. Но истина в том, что они и не могли быть учтены с необходимой для управления точностью. Реформы запустили операционально-замкнутые механизмы самоорганизации во всех слоях общества, а эти процессы в отличие от морфогенеза лягушки практически неизвестны и малопредсказуемы.

Потоки информации в кризисные периоды захлестывают все государственные и общественные регуляторы, власть безнадежно отстает от ситуации и обречена на борьбу со следствиями. Возможно, оказался бы полезным быстрый и мощный в смысле власти и информированности мозговой центр, построенный с целью коррекции процесса точными толчками (инвестициями, изменениями законодательства, воздействиями на общественное мнение). Об этом говорит Ст.Бир в главе "Кибернетика кризиса" в книге [11], где он описывает свой уникальный опыт управления экономикой Чили в трудные времена правительства народного единства (1971-1973 гг.).

Разумеется, существуют простые системы, для которых описание по схеме “вход-выход” вполне приемлемо. Мы выбираем модель операциональной замкнутости, признавая свою слабость и границы возможностей познания, учитывая свой опыт и цели исследования. Ф. Хайек [155] замечает, что знаем мы не все, но достаточно, чтобы понять невозможность узнать все необходимое для надежной интерпретации сложных социальных явлений. Нет уверенности, что признание операциональной замкнутости единственно правильное решение, но складывается убеждение, что такие сложные системы, как нервная, иммунная, социальная, экономическая, экологическая более адекватно описываются замкнутыми сетями взаимодействий, поведение которых определяется текущей структурой, меняющейся для поддержки организации.


1.8. Собственные поведения и неподвижные точки
В ходе компьютерного моделирования автономных систем в виде сетей взаимодействий факторов, в виде коллектива связанных автоматов, нескольких популяций в среде с общим ресурсом, группы фирм, конкурирующих на общем рынке, поражает неожиданное и неотвратимое возникновение периодических или хаотических колебаний, пространственных и временных порядков, то есть эффектов самоорганизации.

Например, моделируется генная активность в виде булевых сетей - автоматов, состоящих из множества случайно связанных логических элементов [36]. Отдельный автомат можно рассматривать как модель молекулярно-генетической системы управления живой клетки, при этом каждый логический элемент интерпретируется как регулятор синтеза определенного фермента. Это моделирование приводит к устойчивым конкретным типам активности, как к различным типам клеток, убедительно напоминая результаты морфогенетической дифференциации.

Подобные эффекты наблюдаются в клеточных автоматах, в нейронных сетях с параллельной и распределенной обработкой информации, используемых для распознавания образов, поиска закономерностей и моделирования интеллекта [89] .

Рассмотрим упрощенные модели этих явлений. Поскольку внешнее воздействие в моделях отсутствует, то такие эффекты правомочно назвать собственными поведениями3. Собственное поведение может возникнуть в результате рекурсии. Предел xk+1 = Ф(xk), при k стремящемся к бесконечности, если он существует, является неподвижной точкой оператора, к которой стремится каскад изменений (траектория x0,x1,x2,… ), генерируемый рекурсивной схемой (1.3). Этим пределом может оказаться стационарное состояние или типичный процесс смены состояний, то есть характерное поведение, которое мы нестрого называем собственным. При этом x*= Ф(x*) , и рекурсия останавливается в неподвижной точке x*.

Рекурсию можно записать в виде композиций оператора Ф , то есть

x1=Ф(x0), x2= Ф(x1)= Ф(Ф(x0)), x3= Ф(Ф(Ф(x0))), . . . , xk= Ф(xk-1)= Ф(Ф(Ф(Ф(…(Ф(x0))…) и в пределе x*=Ф(Ф(Ф(Ф(Ф(Ф(Ф(Ф( . . . и начальный толчок x0 исчезает в бесконечной дали [150]. Так что неподвижная точка x* зависит не от x0 , а является свойством (собственностью) оператора эволюции Ф, который, как мы знаем, отражает структуру связей в системе (рис.1.3 в ), то есть x* это выбор системы, собственное поведение. Не вдаваясь в детали, отметим, что в динамических системах возможен некоторый набор, спектр собственных поведений, к которым рекурсивно пойдет развитие системы, если стартовать из различных начальных условий (см. Приложение).

Если попытаться найти собственное поведение оператора дифференцирования Ф, то решая уравнение , получим x*(t) = x (0) et , где x (0)постоянный множитель, равный здесь произвольному начальному состоянию.

Если провести каскад рекурсивных вычислений квадратного корня, то есть оператора Ф, взяв в качестве начального толчка любой x0 0 , найти x1= , затем x2= и т.д. Мы быстро убедимся, что неподвижной точкой этого оператора будет x*1= 1. И действительно, 1= . Взяв калькулятор, легко увидеть, как стабильно удерживается система в неподвижной точке, как быстро нейтрализуются отклонения от нее. Формально, решая уравнение x=, найдем еще одну неподвижную точку x*2= 0, но она оказывается неустойчивой и любое малое превышение нуля притянет рекурсию к устойчивой x*1= 1. После этого единицу можно представить конструктивно, как способ ее сотворения



как предел повторных усилий по извлечению корня из результата предыдущего извлечения. Цель при этом есть результат бесконечного рекурсивного процесса, автономно развивающегося от достигнутого значения, сужающего коридор своих возможных поведений при движении к собственному поведению конкретного оператора. И можно опять уточнить вопрос: “Каким должен быть оператор, структура системы, чтобы она устойчиво шла к желательному для нас собственному поведению?”. Речь идет о распознавании или даже синтезе структур, о конструировании или поиске оператора, собственное поведение которого совпадает с желательным.

Как было показано, подобным рекурсивным путем формируются собственные поведения в операционально замкнутых системах. В итоге каскада трансформаций получаются эффекты самоорганизации: кристаллы, организмы, организации, цены, законы, общественные порядки. Оператор Ф как генетический код управляет этим процессом развития от достигнутого.

Устойчивые, притягивающие рекурсию неподвижные точки, в том числе и характерные поведения диссипативных динамических систем называются аттракторами. Это области притяжения траекторий в пространстве состояний. Некоторые системы приводят рекурсию к хаотически чередующимся значениям из ограниченного диапазона. В 1.1 уже было сказано, что такой режим называется детерминированным хаосом и характерен непредсказуемостью из-за гиперчувствительности к точности начальных условий x0. Более детально об этом можно прочесть в Приложении.

Безусловно, сложность системных задач в новой парадигме на порядок выше. Проанализируем такое упражнение. Вставьте пропущенное число в предложение: “Если девять умножить на . . . , то получится тридцать шесть”. Это задача поиска оператора в схеме “вход-выход”. Мы легко находим правильный ответ. Теперь найдите число, которое сделает истинным высказывание4: “Эта фраза содержит . . . буквы”. Чувствуете разницу? Приходится рекурсивно подбирать числа до получения собственного значения x*=Ф(x*). Сходимость этой рекурсии к искомому неподвижному значению обеспечивает наш здравый смысл.

А теперь попробуйте решить задачу синтеза Ф, придумать фразу, собственным значением которой будет, например, число x*= сорок шесть. Такие фразы означают то, что они означают, они автологичны. Системы, выведенные на собственное поведение, устойчивы к возмущениям, инвариантны к среде, автономны и уникально жизнеспособны. Речь идет о поиске структуры системы, собственным поведением которой будет желательная нам динамика. Аналогичная задача в теории автоматического управления называется синтезом регулятора.

С определенного уровня сложности мы уже не можем говорить о пределе рекурсивной смены состояний в структуре. Дело в том, что меняется и структура в ходе взаимодействия со средой. Структурная пластичность, сохраняющая организацию системы, исключает выход на какой-либо предсказуемый аттрактор. Можно говорить о движении в каком-то пространстве структур, но это не проясняет картину. Собственно говоря, процесс структурных изменений, онтогенез автопоэзийной системы, можно представить как рекурсию, как обучение и развитие от достигнутого, но предел, как остановка или выход на периодичность и предсказуемость, совершенно немыслим. Выход в ходе онтогенеза на странный аттрактор также сомнителен, как и любое ограничение структурной пластичности. Вероятнее всего существует спектр аттракторов, соответствующих собственным, хаотическим поведениям системы, гибко меняющимся под воздействием внешних и внутренних обстоятельств. Высокая степень неравновесности обеспечивает эту гибкость. Современные нейрофизиологические исследования процессов мышления [127], моделирование нейронных сетей [55] склоняют нас к таким моделям выживания сложных систем.

В социальной группе рекурсия во многом управляется ожиданиями, предвосхищениями результатов. При этом увеличивается зависимость последующих действий, возникают рамки, правила, коридор для движения к собственным поведениям. Наблюдая изменения в сложной системе, как последствия каких-то действий, распоряжений, мы можем почувствовать, догадаться к какому собственному поведению из известного нам набора она идет. Мы должны суметь найти или создать средства для такой коррекции структуры и параметров, чтобы система двигалась к желательному собственному поведению, и удерживать ее в нем пока это признается желательным. Понятно, что нужно изучать и уточнять этот набор типичных поведений, стереотипов, который, кстати, не такой уж большой у животных и социально-экономических систем [11, с.242-246]. Следует также совершенствовать механизм смены поведений системы (см. об этом в разделе 2.6).

И, поскольку в социальной системе о равновесии говорить не приходится, фокус внимания должен быть перенесен на процесс движения, а не на результат, на принципы самоорганизации, а не на ее итог. Наивно рассчитывать на достижение желательного собственного поведения сложной системы, но можно поддерживать высокую сходимость к нему, опережающую нежелательный дрейф структуры под влиянием внешних и внутренних обстоятельств. Можно представить себе задачу синтеза структуры и правил ее изменения для устойчивого развития по направлению к нужному аттрактору. При решении этих сверхзадач мы вынужденно будем полагаться на стихийные силы, создавать и поддерживать избыточные связи, запускать и оперативно поддерживать разведочные рекурсии, выявляя предрасположенность системы. Перспективы этого подхода, называемого эволюционным менеджментом, обсуждаются в главе 2.

Итак, самоорганизующаяся система с определенного уровня сложности начинает изменять структуру для спасения организации, адаптируясь к переменам в среде. Происходит смена собственных поведений по определенным правилам. Не исключено, что на следующем уровне сложности также рекурсивно уточняются эти правила. Эта эволюция, как мы уже понимаем, зависит от внутренних свойств системы, от ее опыта, ее баз данных, от ее способности осмысливать собственное поведение и внешний мир. Идет непрерывный поиск собственных поведений, постоянное планирование, поиск способов изменения структуры. Этот процесс уместно назвать естественным дрейфом структуры [207]. Характерно, что и этот поиск можно считать собственным поведением на высшем уровне (метауровне) самоорганизации.

С учетом этой сложности становится ясно, что реакции системы в реальности не такие уж и собственные, не запрограммированы ее оператором Ф. Это результат непрерывного взаимодействия системы и ее окружения, скажем, животного и других организмов, животного и среды. Это собственное поведение некоего экологического метаоператора.

Представьте себе оператор Ф, как систему правил , которая удерживает собственное поведение системы близким к желаемому x* так, что любое отклонение x*+x быстро нейтрализуется. Затем мы можем признать необходимым определенный дрейф собственного поведения и по алгоритму начнем менять параметры оператора Ф . А где-то на следующем уровне может меняться законодательная база, параметризующая наш алгоритм изменения правил (рис.1.5). Получаем систему в виде иерархии рекурсивных контуров, где метауровень параметризует процесс поддержки и изменения собственного поведения нижних уровней. Подобным образом можно представить себе нарастание когнитивной сложности сети взаимодействий в ходе создания метамоделей, где неуправляемые константы становятся управляемыми переменными.




?(?,ж) ?


(?,?) ?




?(x,?) x*


Рис. 1.5. Уровни параметризации собственных поведений сложной системы.
Легко вообразить такую связь двух или более систем, взаимно параметризующих друг друга. А именно, состояния одной влияют на оператор другой, смещая ее собственное поведение, а, следовательно, и свое практически непредсказуемым образом, но внутри некой гомеостатической области, определяемой этим конфликтом. Такая операциональная замкнутость структуры больше походит на автопоэзис живой клетки. Так реализуется структурный онтогенез в ходе взаимодействия организмов, классов, полов, поколений и т.д. Эта “игра в жизнь” как бы модулирует социум, обусловливает его феноменальность.

Гиперцикл Эйгена – это лишь частный случай подобного замыкания, когда последний рекурсивный контур поддерживает первый. Возможно построение метацепочек из гиперциклов. Такое самоподобие, такая связь самоорганизаций в природе и в социуме кажется довольно правдоподобной в свете современного научного опыта [124]. Это отдаленно напоминает структурные сопряжения первого, второго и третьего порядков в рекурсивных онтогенетических взаимодействиях автопоэзийных систем [181].

В кибернетических исследованиях биоэволюции [85] предлагается “теория метасистемных переходов”. Необходимость в новых иерархических уровнях нарастает в ходе саморепродуцирования систем. Считается, что переходы системы на следующий высший уровень развития происходят после объединения части подсистем нижнего уровня и возникновения механизма управления этим объединением. Тогда это объединение становится одной из подсистем высшего уровня, где также возможны метасистемные переходы. Происходит накопление предпосылок для последующей координации усилий с верхнего иерархического уровня. Этот кибернетический аналог фазовых переходов применительно к социальным системам можно трактовать как результат накопления необходимости и готовности быть управляемыми с последующим качественным скачком сложности управленческой структуры.

Очевидно, гиперциклы Эйгена возникли как метасистемный переход, связавший автокаталитические системы в циклическую структуру, где последнее звено стало катализировать первое. Таким итогом закончилось сотрудничество нескольких достаточно автономных автокаталитических модулей.

Метасистемный переход - это результат накопления некоего “потенциала развития” с последующим качественным скачком уровня сложности и неравновесности. Примером цепи метасистемных переходов может служить следующий эволюционный процесс [85 с.131]: управление положением – движение; управление движением – раздражимость; управление раздражимостью - сложный рефлекс; управление рефлексами – условный рефлекс (ассоциация); управление ассоциациями – мышление; управление мышлением – культура.

Аналогично может быть формализована вложенность процессов обучения, предложенная Бейтсоном [6]. Он выделяет нулевое обучение как специфичный отклик, не подлежащий исправлению методом проб и ошибок; обучение-1, где изменяется специфичность отклика внутри набора альтернатив (контекстов); обучение-2, корректирующее изменение наборов альтернатив, то есть, изменение в ходе обучения-1; обучение-3, как корректирующее изменение в системе наборов альтернатив5. Можно продолжить, но следующая ступень как будто не встречается у земных организмов.

Иерархию контекстов различной природы также можно отразить приведенной на рис.1.5 схемой, где смысл рекурсивно определяется в заданном сверху контексте.
1   2   3   4   5   6   7   8   9


1.7. Операциональная замкнутость
Учебный материал
© nashaucheba.ru
При копировании укажите ссылку.
обратиться к администрации