Берталанфи Л. Общая теория систем - критический обзор - файл n1.doc

приобрести
Берталанфи Л. Общая теория систем - критический обзор
скачать (302 kb.)
Доступные файлы (1):
n1.doc302kb.30.05.2012 00:22скачать

n1.doc

  1   2   3   4

ОБЩАЯ ТЕОРИЯ СИСТЕМ –

КРИТИЧЕСКИЙ ОБЗОР

Л. фон Берталанфи


L. von Bertalanffy, General System Theory—A Critical Review, «General Systems», vol. VII, 1962, p. 1—20. Перевод Н. С. Юлиной

«Поскольку творческая мысль является самым важным свойством, отличающим человека от обезьяны, она должна оцениваться дороже золота и сохраняться с большой бережливостью»

(A. D. Hall, A Methodology for Systems Engineering, Princeton, Nostrand, 1962).

Прошло более 15 лет с того момента, как автор впервые представил широкой публике проект общей теории систем (Берталанфи [10; 12; 14]). С тех пор эта концепция широко обсуждалась и была применена ко многим областям науки. Если в одном из первых обзоров по общей теории систем (Эглер [30]) говорилось о «заговоре молчания» в связи с идеей этой концепции, то теперь, несмотря на наличие явных ограниченностей, различных подходов и справедливой критики, немногие смогут отрицать законность и плодотворность междисциплинарного системного исследования.

Более того, понятие системы в настоящее время не ограничивается теоретической сферой, а становится центральным в определенных областях прикладной науки. Вначале это понятие выступало преимущественно как абстрактная и дерзкая теоретическая идея. Теперь же системотехника, системное исследование, системный анализ и им подобные категории стали рабочими терминами. Многие промышленные предприятия и государственные агентства имеют соответствующие департаменты, комитеты или по крайней мере особых специалистов по этим проблемам, а многие университеты предлагают программы и курсы для изучения системных идей.

Таким образом, автора настоящей статьи, одним из первых предсказавшего, что понятие «система» станет поворотным пунктом в современной научной мысли, можно считать реабилитированным. Приведём слова Р. Акофа, специалиста прикладной науки: «В последние два десятилетия мы являемся свидетелями быстрого развития понятия «система», ставшего ключевым в научном исследовании. Конечно, системы изучались в течение многих столетий, но теперь в такое исследование добавлено нечто новое... Тенденция исследовать системы как нечто целое, а не как конгломерат частей соответствует тенденции современной науки не изолировать исследуемые явления в узко ограниченном контексте, а изучать прежде всего взаимодействия и исследовать все больше и больше различных аспектов природы. Под флагом системного исследования (и его многих синонимов) мы уже наблюдали конвергенцию многих весьма специальных современных научных движений... Эта и многие другие подобные формы исследования представляют коллективную исследовательскую деятельность, включающую постоянно расширяющийся спектр научных и технических дисциплин. Мы участвуем в том, что, вероятно, является наиболее широкой из всех до этого сделанных попыток достигнуть синтеза научного знания» [I].

Сказанное, однако, не устраняет, а скорее подразумевает, что препятствия и трудности современного развития науки могут быть преодолены не иначе как путем кардинального изменения существующей научной ориентации. Поэтому представляется своевременным еще раз обсудить задачи общей теории систем, рассмотреть ее основы и достижения, ее критику и ее перспективы.

В предисловии к VI тому «General Systems», написанном Р. Мейером [50], выдвигаются две проблемы, подлежащие обсуждению. Прежде всего это вопрос, поднимаемый многими исследователями, о «специфических положениях, характеризующих метод и значение идеи общей теории систем». Другой центральный вопрос—«организмическая точка зрения». Как один из создателей Общества по исследованию общей теории систем и основателей организмической точки зрения в биологии (см. Берталанфи [18]), автор чувствует себя обязанным ответить на этот вызов в той мере, в какой это допускают его ограниченные знания и используемая им исследовательская техника.

1. ВОЗНИКНОВЕНИЕ МЕЖДИСЦИПЛИНАРНЫХ ТЕОРИЙ

Мотивы, ведущие к выдвижению идеи общей теории систем, можно суммировать в следующих нескольких положениях.

1. До последнего времени область науки как номотетической деятельности, то есть деятельности, направленной на установление объясняющей и предикативной системы законов, практически отождествлялась с теоретической физикой. Лишь несколько попыток создания систем законов в нефизических областях получили общее признание, биолог в этой связи прежде всего вспомнит генетику. Тем не менее в последнее время биологические, бихевиоральные и социальные науки нашли свою собственную базу, и поэтому стала актуальной проблема, возможно ли распространение научных концептуальных схем на те области и проблемы, где приложение физики является недостаточным или вообще неосуществимым.

2. В биологических, бихевиоральных и социологических областях имеются кардинальные проблемы, которые игнорировались в классической науке или, скорее, просто не стали предметом ее рассмотрения. Если мы посмотрим на живой организм, то сможем наблюдать удивительный порядок, организацию, постоянство в непрерывном изменении, регулирование и явную телеологию. Подобно этому в человеческом поведении, если даже мы будем придерживаться строго бихевиористической точки зрения, мы не сможем не заметить целенаправленности, стремления к определенным целям. Тем не менее такие понятия, как организация, направленность, телеология и т. д., не использовались в классической системе науки. В так называемом механистическом мировоззрении, опирающемся на классическую физику, они рассматривались фактически как иллюзорные или метафизические. Для биолога, однако, это означало, что как раз специфические проблемы живой природы оказались вне законной области науки.

3. Охарактеризованное положение было тесно связано со структурой классической науки. Последняя занималась главным образом проблемами с двумя переменными (линейными причинными рядами, одной причиной и одним следствием) или в лучшем случае проблемами с несколькими переменными. Классическим примером этого служит механика. Она дает точное решение проблемы притяжения двух небесных тел — Солнца и планеты и благодаря этому открывает возможность для точного предсказания будущих расположений звезд и даже существования до сих пор не открытых планет. Тем не менее уже проблема трех тел в механике в принципе неразрешима и может анализироваться только методом приближений. Подобное же положение имеет место и в более современной области физики — атомной физике [75]. Здесь также проблема двух тел, например протона и электрона, вполне разрешима, но, как только мы касаемся проблемы многих тел, снова возникают трудности. Однонаправленная причинность, отношения между причиной и следствием, двумя или небольшим числом переменных—все эти механизмы действуют в широкой области научного познания. Однако множество проблем, встающих в биологии, в бихевиоральных и социальных науках, по существу, являются проблемами со многими переменными и требуют для своего решения новых понятийных средств. Уоррен Уивер, один из основателей теории информации, выразил эту мысль в часто цитируемом положении. Классическая наука, утверждал он, имела дело либо с линейными причинными рядами, то есть с проблемами двух переменных, либо с проблемами, относящимися к неорганизованной сложности. Последние могут быть разрешены статистическими методами и в конечном счете вытекают из второго начала термодинамики. В современной же физике и биологии повсюду возникают проблемы организованной сложности, то есть взаимодействия большого, но не бесконечного числа переменных, и они требуют новых понятийных средств для своего разрешения [71].

4. Сказанное выше не является метафизическим, или философским, утверждением. Мы не воздвигаем барьер между неорганической и живой природой, что, очевидно, было бы неразумно, если иметь в виду различные промежуточные формы, такие, как вирусы, нуклеопротеиды и самовоспроизводящиеся элементы вообще, которые определенным образом связывают эти два мира. Точно так же мы не декларируем, что биология в принципе «несводима к физике», что было бы неразумно ввиду колоссальных достижений в области физического и химического объяснения жизненных процессов. Подобным же образом у нас нет намерения установить барьер между биологией и бихевиоральными и социальными науками. И все же это не устраняет того факта, что в указанных областях мы" не имеем подходящих понятийных средств для объяснения и предсказания, подобных тем, какие имеются в физике и в ее различных приложениях.

5. По-видимому, существует настоятельная потребность в распространении средств науки на те области, которые выходят за рамки физики и обладают специфическими чертами биологических, бихевиоральных и социальных явлений. Это означает, что должны быть построены новые понятийные модели. Каждая наука является в широком смысле слова моделью, то есть понятийной структурой, имеющей целью отразить определенные аспекты реальности. Одной из таких весьма успешно действующих моделей является система физики. Но физика — это только одна модель, имеющая дело с определенными аспектами реальности. Она не может быть монопольной и не совпадает с самой реальностью, как это предполагали механистическая методология и метафизика. Она явно не охватывает все аспекты мира и представляет, как об этом свидетельствуют специфические проблемы в биологии и бихевиоральных науках, некоторый ограниченный аспект реальности. Вероятно, возможно "введение других моделей, имеющих дело с явлениями, находящимися вне компетенции физики.

Все эти рассуждения носят весьма абстрактный характер. Поэтому, по-видимому, следует ввести некоторый личный момент, рассказав, как автор данной работы пришел к проблемам такого рода.

40 лет назад, когда я начал карьеру ученого, биология была вовлечена в спор между механицизмом и витализмом. Механистическая точка зрения, по существу, заключалась в сведении живых организмов к частям и частичным процессам, организм рассматривался как агрегат клеток, клетки—как агрегат коллоидов и органических молекул, поведение—как сумма безусловных и условных рефлексов и т. д. Проблемы организации этих частей для сохранения жизнеспособности организма, проблемы регулирования после нарушений и тому подобные в то время либо полностью обходились, либо в соответствии с виталистической концепцией, объяснялись только действием таких факторов, как душа или аналогичные ей маленькие домовые, обитающие в клетке или организме, что, очевидно, было не чем иным, как провозглашением банкротства науки. В этих условиях я был вынужден стать защитником так называемой организмической точки зрения. Суть этой концепции можно выразить в одном предложении следующим образом: организмы суть организованные явления, и мы, биологи, должны проанализировать их в этом аспекте. Я пытался применить эту организмическую программу в различных исследованиях по метаболизму, росту и биофизике организма. Одним из результатов, полученных мною, оказалась так называемая теория открытых систем и состояний подвижного равновесия, которая, по существу, является расширением обычной физической химии, кинетики и термодинамики. Оказалось, однако, что я не смог остановиться на однажды избранном пути и был вынужден прийти к еще большей генерализации, которую я назвал общей теорией систем. Эта идея относится к весьма давнему времени—я выдвинул ее впервые в 1937 году на семинаре по философии, проходившем под руководством Чарлза Морриса в Чикагском университете. Но в то время теоретическое знание, как таковое, пользовалось плохой репутацией в биологии, и я опасался того, что математик Гаусс однажды называл «крикливостью, или Boeotians». Поэтому я спрятал свои наброски в ящик стола, и только после войны впервые появились мои публикации по этой теме.

Затем произошло нечто интересное и удивительное. Оказалось, что в изменившемся интеллектуальном климате стали модными построения моделей и абстрактные обобщения. Более того, значительное число ученых размышляли в том же направлении, что и я. В результате общая теория систем в конечном счете оказалась не изолированной концепцией и не личной идиосинкразией автора, как я полагал первое время, а скорее одной из многих в группе параллельно развивающихся теорий.

Разумеется, вышеперечисленные максимы могут быть сформулированы различными способами и в различных терминах. В принципе, однако, они выражают точку зрения наиболее передовых мыслителей нашего времени и общую платформу теоретиков системного исследования. Читатель может, например, сопоставить наше понимание общей теории систем с представлением этой теории Рапопортом и Хорватом [61], которые в блестящей форме дали собственное толкование задач теории систем и тем самым хорошо продемонстрировали общее согласие в этом отношении.

В настоящее время имеется ряд новых научных областей, стремящихся к осуществлению вышеуказанных целей. Мы кратко перечислим их.

(1) Кибернетика, базирующаяся на принципе обратной связи, или круговых причинных цепях, и вскрывающая механизмы целенаправленного и самоконтролируемого поведения.

(2) Теория информации, вводящая понятие информации как некоторого количества, измеряемого посредством выражения, изоморфного отрицательной энтропии в физике, и развивающая принципы передачи информации.

(3) Теория игр, анализирующая в рамках особого математического аппарата рациональную конкуренцию двух или более противодействующих сил с целью достижения максимального выигрыша и минимального проигрыша.

(4) Теория решений, анализирующая аналогично теории игр рациональные выборы внутри человеческих организаций, основываясь на рассмотрении данной ситуации и ее возможных исходов.

(5) Топология, или реляционная математика, включающая неметрические области, такие, как теория сетей и теория графов.

(6) Факторный анализ, то есть процедуры изоляции— посредством использования математического анализа — факторов в многопеременных явлениях в психологии и других научных областях.

(7) Общая теория систем в узком смысле, пытающаяся вывести из общего определения понятия «система», как комплекса взаимодействующих компонентов, ряд понятий, характерных для организованных целых, таких, как взаимодействие, сумма, механизация, централизация, конкуренция, финальность и т. д., и применяющая их к конкретным явлениям.

Поскольку теория систем в широком смысле является по своему характеру фундаментальной основополагающей наукой, она имеет свой коррелят в прикладной науке, иногда выступающий под общим названием науки о системах, или системной науки (Systems Science). Это научное движение тесно связано с современной автоматикой. В общем плане следует различить в науке о системах следующие области [2; 37].

Системотехнику (Systems Engineering), то есть научное планирование, проектирование, оценку и конструирование систем человек— машина.

Исследование операций (Operations research), то есть научное управление существующими системами людей, машин, материалов, денег и т. д.

Инженерную психологию (Human Engineering), то есть анализ приспособления систем и прежде всего машинных систем, для достижения максимума эффективности при минимуме денежных и иных затрат.
Очень простой пример, свидетельствующий о необходимости изучения систем человек — машина, — это полет на самолете. Всякий, кто пересекал континенты на реактивном самолете, летящем с огромной скоростью, и кто вынужден был проводить среди толпы в аэропорту бесполезные часы в ожидании, может легко понять, что современная техника, используемая в воздушных, путешествиях, превосходна, в то время как «организационная» техника все еще находится на примитивном уровне.

Хотя в только что названных научных дисциплинах имеется много общего, в них, однако, используются различные понятийные средства. В системотехнике, например, применяются кибернетика и теория информации, а также общая теория систем. В исследовании операций используются методы линейного программирования и теории игр. Инженерная психология, занимающаяся анализом способностей, психологических ограничений и вариабильности человеческих существ, широко использует средства биомеханики, промышленной психологии, анализ человеческих факторов и т. д.

В настоящей статье мы не ставим перед собой цель охарактеризовать прикладную науку о системах; интересующемуся читателю рекомендуем великолепный учебник по системотехнике Холла [37]. Нам лишь важно иметь в виду, что системный подход, как некоторая новая концепция в современной науке, имеет параллель в технике. Системный подход в науке нашего времени стоит в таком же отношении к так называемой механистической точке зрения, в каком системотехника находится к традиционной физической технологии.

Все перечисленные теории имеют определенные общие черты.

Во-первых, они сходятся в том, что необходимо как-то решать проблемы, характерные для бихевиоральных и биологических наук и не имеющие отношения к обычной физической теории.

Во-вторых, эти теории вводят новые по сравнению с физикой понятия и модели, например обобщенное понятие системы, понятие информации, сравнимое по значению с понятием энергии в физике.

В-третьих, эти теории, как указывалось выше, имеют дело преимущественно с проблемами со многими переменными.

В-четвертых, вводимые этими теориями модели являются междисциплинарными по своему характеру, и они далеко выходят за пределы сложившегося разделения науки. Например, если вы внимательно просмотрите ежегодники Общества исследований в области общей теории систем («General Systems»), вы легко обнаружите следующее немаловажное обстоятельство: сходные и даже тождественные по своей структуре рассуждения применяются к явлениям самых различных видов и уровней — от сетей химических реакций в клетке до популяций животных, от электротехники до социальных наук. Аналогичным образом основные понятия кибернетики вытекают из определенных специальных областей современной техники, однако, начав с простейшего случая термостата, который на основе обратной связи поддерживает определенную температуру, и переходя дальше к сервомеханизмам и автоматике в современной технике, мы обнаруживаем, что подобные же схемы применимы ко многим биологическим явлениям регулирования или поведения. Более того, во многих случаях имеется формальное соответствие, или изоморфизм, общих принципов и даже специальных законов. Одно и то же математическое описание может применяться к самым различным явлениям. Из этого, в частности, вытекает, что общая теория систем, помимо всего прочего, облегчает также научные открытия: ряд принципов может быть перенесен из одной области в. другую без необходимости дублирования работы, как это часто происходило в науке прошлого.

В-пятых и, может быть, самое важное—такие понятия, как целостность, организация, телеология и направленность движения или функционирования, за которыми в механистической науке закрепилось представление как о ненаучных или метафизических, ныне получили полные права гражданства и рассматриваются как чрезвычайно важные средства научного анализа. В настоящее время мы располагаем концептуальными и в некоторых случаях даже материальными моделями, способными воспроизводить основные свойства жизни и поведения.

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 [4] 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 [16, стр. 37— 54], так и в специальной общесистемной работе «Очерк общей теории систем» [12]. 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 [38], для анализа типов роста [45], проблем системотехники [37], социальной деятельности [41]). 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 [8] и В. И. Кремянского [47], посвященных системным принципам, Д. Брэдли и М. Кальвина [23] о сетях химических реакций, М. Хейра [36] о росте организаций и т. д., показывает, что они также используют «принципы Берталанфи».

(2) По пути построения дедуктивной теории систем пошел У. Росс Эшби [5]. Данное им в [6] 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» [6, стр. 321 русского издания]. 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 (см. [6, стр. 322 русского издания]). 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» [6, стр. 327—328 русского издания]. (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» ([6, стр. 329 русского издания]; выделено Эшби). 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» ([6, стр. 330 русского издания]; выделено мною.—Л. Б.). 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 (см. Берталанфи [11]).

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 [6, стр. 334 русского издания]. 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 [6, стр. 337 русского издания]. 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 (см. Берталанфи [16, стр. 16—20 и др.]) 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


  1   2   3   4


ОБЩАЯ ТЕОРИЯ СИСТЕМ – КРИТИЧЕСКИЙ ОБЗОР
Учебный материал
© nashaucheba.ru
При копировании укажите ссылку.
обратиться к администрации