Лекция: Общая теория систем Л. Берталанфи. Реферат общая теория систем берталанфи

Реферат - Общая теория систем Л. Берталанфи

Из сказанного в гл.6 следует, что обескураживающая сложность живых систем может явиться серьёзным препятствием при разработке теоретической биологии, которая обладала бы, как и физика, высокой степенью математизации. Однако история науки учит, что человек обычно находит средства для преодоления первоначально кажущихся непреодолимыми трудностей.

Некоторые крупные учёные считают, что разработка теоретической биологии в принципе возможна. Так, например, специалист в области математической логики, философ, лауреат Нобелевской премии по литературе 1950 г. Бертран Рассел (1872 – 1970) в книге «Человеческое познание, его сфера и границы» пишет: «…имеются серьёзные основания думать, что всё в поведении живой материи может теоретически быть объяснено в терминах физики и химии» [26, c. 68]. У.Р. Эшби считает, что выход из данного затруднительного положения должен заключаться в поиске способов упрощения [45, с.78]. Российский учёный Ю.А. Шрейдер считает, что при создании теории биосистем необходимо учитывать и саму познающую систему, т.е. человека с его способностью познавать, чего совершенно не требуется в теоретической физике [41, с.149 – 171]. И наконец, некоторыми учёными высказывается мнение, что современная методика мышления человека в принципе не приспособлена для понимания биосистем и необходимо разработать специальную биологику [11, с. 7].

Одной из достаточно серьёзных попыток приблизиться к решению данной проблемы можно считать разработку общей теории систем (ОТС). Основателем этой теории принято считать австрийского биолога — теоретика Людвига фон Берталанфи (1901 – 1972) [45], хотя системные идеи в неявной форме использовали и другие разработчики теоретической биологии: Э.С. Бауэр в России [1], Н. Рашевский в США [27] и др.

Первые публикации Л. Берталанфи с системными идеями в зачаточной форме появились в 1927 г. В более проработанном виде они были опубликованы в печати в конце 40-х гг. ХХ в. На русском языке основные положения ОТС Берталанфи начали печататься с 1969 г. [3, с.7 – 29]

Центральным понятием ОТС является понятие системы. Это понятие для науки не является новым. Аналоги такого понятия, наверное, использовались ещё древними учёными сотни, а то и тысячи лет назад для обозначения объектов, состоящих из нескольких частей, когда части находятся в определённом отношении друг к другу. Но до создания ОТС понятие использовалось в редких конкретных случаях. Специалисты в разных областях знания вкладывали в него свой, специфический для данной конкретной науки, смысл.

Даже в современном широком понимании понятие «система» трактуется разными учёными по-разному. Наиболее широко определяет систему У.Р. Эшби. Он считает, что система – это любая совокупность явлений, какая Вам только заблагорассудится (например, температура воздуха в данной комнате, его влажность и курс доллара в Сингапуре), лишь бы был задан принцип, позволяющий рассматривать эту совокупность как систему. Далее Эшби уточняет, что анализ на основе здравого смысла приведёт к разумному ограничению всего такого множества систем, которое в результате будет представлено только реальными системами.

Берталанфи определяет систему более конкретно, как любое множество элементов любой материальной природы, которые находятся в определённом отношении друг к другу. Недостатком такого определения можно считать, что оно ограничивается только материальными системами, а идеальные системы из него выпадают. В частности, математику мы определили как систему знаков, с помощью которой моделируются явления действительности. Это вполне строгая, определённая система, но если взять за основу определение Берталанфи, то получится, что математика к системам не относится.

Приведём ещё одно определение системы, которое даёт специалист в области кибернетики С. Бир: система – это всё, что состоит из связанных между собою частей [4]. Но в окружающем мире всё, так или иначе, связано друг с другом. Тогда, чтобы определение Бира не потеряло смысла, его следует дополнить тем, что связи внутри системы должны быть сильнее связей системы с окружающей средой.

Основной практический смысл современного подхода к понятию «система» состоит в том, что всё научное знание ставится на общую основу. Особенности современной науки таковы, что она в ходе развития естественным образом распалась на самостоятельные отрасли и стала теряться общая картина мира. Учёные разных областей не в состоянии понять друг друга. Даже математика начала разделяться на самостоятельные, плохо связанные между собой разделы. Пришлось прилагать специальные усилия для постановки математики на общую аксиоматическую базу. Этим занялась группа французских математиков, выпустившая под псевдонимом Бурбаки многотомный труд, в котором все разделы математики рассматриваются с единых позиций.

Современное естествознание также не может обойтись без понятия система в его наиболее общем смысле. По этой причине, всё что было изложено в предыдущих главах настоящей книги, по умолчанию было сделано с использованием системного подхода.

Задачей такого подхода является выявление законов строения, образования, поведения и развития любых реальных систем живой и неживой природы.

Основные принципы системного подхода

1. Принцип иерархии. Любая система есть комплекс более простых систем, называемых, в зависимости от степени сложности, либо подсистемами, либо элементами системы. Термин «элемент» предполагает, что в пределах ведущегося рассуждения данная часть системы может приниматься как более неделимая. В то же время сама система может являться частью системы более высокого ранга. В соответствии с этим принципом один из вариантов иерархии материальных систем может быть представлен такой последовательностью: …кварки → элементарные частицы → атомы → молекулы → агрегаты молекул → органоиды клеток → клетки → ткани → органы → организмы → популяции → экосистемы → биосфера → Земля → солнечная система → галактика → метагалактика… Если жизнь считать необязательным, случайным явлением, то в указанной последовательности между агрегатами молекул и Землёй может находиться иерархическая система геологических структур.

2. Принцип динамичности. Системы находятся в постоянном движении, непрерывно меняют свои характеристики: теряют одни элементы и приобретают другие, сами входят или выходят из систем более высокого уровня. Мерой изменений является энергия (см. п.2.1). Неизменность некоторых систем – явление условное, зависящее лишь от масштабов времени. Материальных систем существующих бесконечно долго, не бывает.

3. Принцип целостности (организованности, или интегративный принцип). Система не есть простая механическая сумма частей. Свойства системы не могут быть выведены из свойств её элементов. Система обладает некоторым набором свойств, которые определяются только совокупным взаимодействием её частей. Такие свойства называются эмерджентными. Причём элементы, объединяясь в систему, могут терять часть своих свойств, которые они имели в свободном состоянии. Так, например, атомы натрия и хлора в свободном состоянии являются крайне агрессивными в химическом отношении, и любой контакт с ними живых клеток приводит к сильным нарушениям структуры и гибели. Соединившись же в систему молекул хлористого натрия, они становятся крайне полезным компонентом любых клеток, совершенно не проявляя никаких вредных свойств, за исключением случаев накопления в сверхвысоких концентрациях. Из принципа целостности следует, что организацию систем невозможно изучать путём их разложения на элементы с последующим изучением свойств этих элементов. Бесперспективность такого подхода к изучению систем особенно очевидна, если учесть сказанное в п.6.2, 6.3.

Из указанных системных принципов только третий можно считать относительно новым, специфичным именно для ОТС.

Принцип иерархии использовался человеком всегда при создании любых систем классификаций больших множеств элементов (классификация живых организмов, десятичная система исчисления и пр.)( подробнее см. п. 1.4, 4.7, рис. 4.6).

Принцип динамичности является менее древним. Был период в истории науки, который можно назвать метафизическим, когда считалось, что природа вечна и неизменна. Появление идеи изменчивости принято связывать с высказыванием древнегреческого мыслителя Гераклита (520 – 470 гг. до н.э.) о том, что нельзя дважды войти в одну реку. Впоследствии эта идея стала выражаться словами: «всё течёт, всё изменяется» и в конечном итоге привела к появлению теории эволюции жизни и Вселенной.

7.2. Детерминированные и вероятностные системы

Констатация того, что мир есть множество взаимодействующих систем, ещё не является радикальным решением проблемы познания сложной природы. Окружающий мир крайне многообразен, и требуется найти способ как-то ориентироваться в этом многообразии. Поэтому в рамках ОТС были предприняты многократные попытки разработать классификацию систем, что, в общем-то, не решено и по сегодняшний день. В качестве примера можно привести классификацию С. Бира. Он предложил различать простые, сложные и очень сложные системы на основании количества входящих в них элементов и способов их взаимодействия. Было также предложено учитывать определённость или неопределённость поведения систем путём их деления на детерминированные и вероятностные (табл.7.1).

Таблица 7.1

Классификация систем по С. Биру [4]

Детерминированными называются системы, которые после строго определённого повторяемого воздействия всегда оказываются в одном и том же строго определённом состоянии.

Вероятностными являются системы, которые при одном и том же строго определённом повторяемом воздействии могут оказываться в разных состояниях. Указать, в каком состоянии они окажутся в каждом конкретном случае, невозможно. Можно только указать множество возможных состояний и вероятность каждого состояния.

Вполне понятно, что подобная классификация не является строгой. Нельзя точно определить, какие системы следует считать простыми, а какие сложными. Например, система из 10 элементов, судя по их количеству, может быть отнесена к простым. Но если взаимодействие этих элементов описывается с помощью теории графов (п.6.3), то теоретически возможное количество состояний системы определяется величиной 290 (≈ 1027).

Кроме того, даже строгое определение детерминированных и вероятностных систем может оказаться на практике не соответствующим действительности. Например, такая явно детерминированная система, как дверной замок в случае большого износа может в результате воздействия ключа не всегда переходить из состояния «открыто» в состояние «закрыто» (или наоборот). Разболтанный замок может оказаться системой вероятностной. В то же время можно теоретически допустить возможность создания механизма, который настолько точно будет подбрасывать монету, что она практически всегда будет падать на одну и ту же сторону. Здесь мы лишний раз убеждаемся, что любая строгая теория действует только в рамках определённых ограничений, в пределах которой справедливы заложенные в теорию постулаты (аксиомы).

7.2. Тектология А.А. Богданова

Как уже было отмечено, системные идеи высказывались некоторыми учёными ещё до появления трудов Л. Берталанфи. Среди этих учёных особое место принадлежит российскому учёному Александру Александровичу Малиновскому (1873 – 1928), который в российской и советской истории больше известен под псевдонимом Богданов.

Системные идеи начали формироваться у А.А. Богданова с самого начала ХХ столетия. В результате он пришёл к выводу, что в человеческом знании нужна теория, которая бы объясняла с общих позиций законы строения и функционирования любых сложных систем. Сам Богданов называл свою теорию «Всеобщая организационная наука». Сокращённое название «Тектология», от древнегреческого слова «строить, строительство».

В нашей стране внимание к этим трудам Богданова появилось лишь в 60-е гг., когда на подъёме были идеи ОТС и учёные стали интересоваться историей данного вопроса [31]. До этого момента Богданов был хорошо известен в нашей стране как крупный политик и философ с идеалистическим уклоном. С появлением марксистского движения в России в конце ХIХ в. он был его сторонником и соратником В.И. Ленина. Позднее, с 1899 по 1911 г. Богданов написал несколько философских книг, в которых подверг критике ряд положений марксизма, из-за чего сторонниками В.И. Ленина был отнесён к группе так называемых марксистов-ревизионистов. Интересно отметить, что к этой группе относили и первого народного комиссара просвещения 1917 – 1929 гг. А.В. Луначарского. До Октябрьской революции Богданов написал также ряд книг по экономике, которые были положительно оценены В.И. Лениным.

Основная идея тектологии А.А. Богданова – признание необходимости подходить к любому явлению со стороны его организации. Весь доступный нашему восприятию мир и особенно мир живого является совокупностью организованных вещей. Все природные объекты (комплексы) отличаются друг от друга степенью организованности. Под организованностью понимается свойство целого быть больше суммы своих частей (элементов). Чем более целое разнится от суммы своих частей, тем более оно организовано [5, с.31]. Тектология рассматривает все явления не как застывшие, а как непрерывные процессы организации и дезорганизации.

Элементы системы Богданов называет «активностями». Комплекс активностей оказывается больше суммы своих частей не потому, что в целом возникают новые активности, а потому, что в совокупности они по-новому взаимодействуют со средой.

Одним из решающих методов тектологии Богданов считает метод упрощения, который выражается в моделировании процессов, поскольку модель есть упрощенный аналог реального явления. Модели он делит на идеальные (мыслительные) и реальные (физические). И те, и другие всегда должны дополнять друг друга. Большое значение Богданов придаёт математике, считая её рано развившейся областью тектологии.

Целью тектологии является установление общих закономерностей организации любых явлений, процессов и систем на всех уровнях. Это необходимо для того, чтобы человеческая деятельность была в любой области наук и производства унифицирована, едина по методам, проводилась по единому плану [6, с.5 – 6].

Таким образом, основные системные идеи были сформулированы Богдановым задолго до появления общепринятых концепций Берталанфи. Неизвестность этих идей была обусловлена конкретными историческими условиями, изолированностью советской науки и философскими взглядами автора. Даже в Большой советской энциклопедии 2-го издания 50-х гг., где о Богданове имеется по энциклопедическим меркам очень большая, на целую страницу, статья, ни слова не говорится о тектологии. В заключение к сказанному интересно процитировать первую и последнюю фразы этой статьи: «Богданов (псевдоним Малиновского) Александр Александрович (1873-1928) — ревизионист; активно боролся против марксизма, извращая его с позиций реакционной махистской философии и вульгарного материализма; по профессии врач. …Богданов был организатором и с 1926 директором государственного института переливания крови и погиб в 1928, произведя на себе неудачный опыт» [7, с.343]. О некоторых интересных фактах биографии А.А. Богданова и создании тектологии можно узнать из монографии его сына А.А. Малиновского [20].

7.4. Самоорганизующиеся системы и синергетика

Для выяснения особенностей строения и функционирования живых систем весьма полезным и конструктивным оказалось разделение всех систем на изолированные, закрытые и открытые (п. 2.3). Этот подход позволил понять, что классическая термодинамика пригодна в принципе только для описания систем в состоянии термодинамического равновесия с высоким значением энтропии. Такое состояние со статистически равномерным распределением энергии между всеми частями системы принято называть хаотичным. Классическая термодинамика, утверждая, что все системы стремятся к равновесию, хаосу, не позволяла объяснить, каким образом из примитивных хаотичных систем могут возникать сложные упорядоченные системы, способные понижать свою энтропию.

В ходе решения этой проблемы бельгийским учёным русского происхождения Ильёй Романовичем Пригожиным (р. 1917) была разработана термодинамика необратимых процессов [24, 25], за которую автор был удостоен Нобелевской премии 1977 г. Эта теория позволила показать, что в открытых системах в результате возникающих флуктуаций (случайных концентраций энергии) могут возникать устойчивые, термодинамически неравновесные состояния с низкой энтропией. Такие системы при наличии потока энергии способны в дальнейшем понижать свою энтропию и увеличивать упорядоченность. Постоянное потребление энергии для поддержания антиэнтропийного состояния приводит к последующему её рассеиванию (диссипации) в тепло и к возрастанию энтропии окружающей среды. В связи с этим такие системы получили название антиэнтропийных и диссипативных структур.

Дальнейшее развитие идей И. Пригожина привело к разработке немецким физиком и математиком Германом Хакеном (р. 1927 г.) науки, названной автором синергетикой [35, 36]. Слово синергетика означает совместное кооперативное действие разнородных сил и элементов.

Основные идеи синергетики сводятся к тому, что сложные само­организующиеся системы состоят из разнородных, тесно взаимодействующих частей. В результате возникают эмерджентные свойства системы, не выводимые из свойств составных элементов и зависящие только от их определённого сочетания. Такие системы могут находиться далеко от состояния термодинамического равновесия и являются подвижными (изменчивыми). Математическое описание изменения параметров таких систем обычно требует применения нелинейных дифференциальных уравнений. Нелинейность означает, что параметры входят в эти уравнения со степенями, отличающимися от единицы, в отличие от более простых линейных физических систем.

Математический анализ нелинейных дифференциальных уравнений, описывающих диссипативные самоорганизующиеся системы, показывает, что их поведение может быть изображено графически в виде траекторий в многомерном пространстве. Такие траектории имеют тенденцию двигаться в сторону определённых областей этого многомерного пространства, в которых начинают циркулировать неопределённо долго. Такие области получили название аттракторы. При переходе от математической абстракции к конкретным реальным явлениям аттракторы означают устойчивое, но неравновесное состояние системы. Такое состояние часто проявляется в виде колебательного изменения параметров (аттрактор выглядит как замкнутый цикл) (рис.7.1).

Система с аттрактором относительно устойчива к внешним воздействиям, но только в определённых пределах. Сильные воздействия могут вывести систему из одного устойчивого состояния и перевести её в другое устойчивое состояние, которое будет свидетельствовать о наличии второго аттрактора и т.д. Могут быть и такие внешние воздействия, при которых траектория не приведёт к образованию аттрактора и система разрушится, перейдёт в состояние термодинамического равновесия (хаоса).

Математический анализ самоорганизующихся диссипативных систем показывает и то, что их поведение (траектория) за пределами аттракторов является принципиально не предсказуемым. Это проявляется в том, что в некоторых областях многомерного пространства существуют особые точки, в которых в соответствии с законами математики допустимо наличие более одного решения. При попадании в такие точки, которые получили название точек бифуркации, траектория раздваивается. Наличие точек бифуркации приводит к тому, что предсказать можно лишь определённое число возможных вариантов развития (эволюции) системы. Но какой конкретно вариант будет реализован, предсказать невозможно.

Реальным примером аттрактора можно считать нормальное состояние живого организма, когда его параметры не выходят за границы определённой области, называемой жизнью. Болезнь в таком случае можно рассматривать как выход из устойчивой области (аттрактора) в точке бифуркации, а процесс лечения как возвращение в область аттрактора.

8. КИБЕРНЕТИКА

8.1. Основные понятия и определения

Кибернетика определяется как наука, изучающая законы управления сложными системами. В дословном переводе с древнегреческого слово кибернетика означает «управление кораблём». Кибернетика возникла в результате бурного развития техники и появления очень сложных технических устройств (авианосцев, подводных лодок, ракет и т.д.) и электроники в середине ХХ столетия. Учёные, которые начали разрабатывать системы управления этими устройствами, заметили, что задачи управления, сформулированные на математическом языке, оказались практически идентичными как в случае описания систем управления сложными техническими системами, так и систем самоуправления живых организмов.

Первым научным трудом, в котором наиболее чётко были сформулированы принципы новой науки, была вышедшая в 1948 г. на английском языке книга американского математика Норберта Винера (1894 – 1964) «Кибернетика или управление и связь в животном и машине» [10].

Поскольку кибернетика тесно связана со сложными системами, многие из решаемых ею задач, оказались общими с общей теорией систем (ОТС). По мере развития обе теории настолько переплелись, что сегодня трудно указать границу между ними. Специалист в области биологической кибернетики А.Б.Коган считает, что ОТС является одним из разделов кибернетики, причём имеющим особо важное значение [15, с.10]. В то же время специалист в области системных исследований М.И. Сетров приводит высказывание, в котором Л. Берталанфи называет кибернетику составной частью ОТС [31]. Скорее всего, оба эти направления сегодня представляют одно целое, в котором они удачно дополняют друг друга и решают общие задачи.

Центральным понятием кибернетики, как и в ОТС, является понятие системы, которая в данном случае называется кибернетической. Под системой понимается объект, которым необходимо управлять. Здесь можно сразу отметить принципиальную разницу между кибернетикой и ОТС. Особенность кибернетического подхода состоит в том, что кибернетика не занимается анализом происхождения и внутреннего устройства систем. А в ОТС эти вопросы являются чуть ли не первостепенными. Кибернетика, как бы учитывая выводы ОТС о непреодолимой сложности внутреннего строения больших систем, не берётся за решение этой проблемы.

Кибернетическая система считается заданной, если указаны её параметры, воздействие на которые позволяет осуществлять управление, и параметры, по которым определяется эффективность управления. Первые принято называть входами системы и обозначать х1, х2, … хn. Вторые называются выходами системы и обозначаются у1, у2, … уm ( рис.8.1).

Выходные характеристики системы являются результатом преобразования входных воздействий внутри системы. Как это происходит, как связаны и взаимодействуют составные части (подсистемы: S1, S2, S3), кибернетику не интересует. Задачей – определить, как должны изменяться х1, х2, х3, чтобы у1, и у2 находились в заданных пределах?

Заданные значения выходов называются целью управления. Пока не найдены значения входов, соответствующие достижению цели, система называется чёрным ящиком. Если же необходимые соотношения между входами и выходами найдено, система называется белым ящиком.

Можно изготовить реальную материальную систему, соответствующую абстрактному изображению на рис.8.1. Такой моделью может быть ящик с тремя выключателями в качестве входов и двумя лампочками в качестве выходов. Тогда схема управления (белый ящик) может быть найдена путём перебора всех вариантов положений выключателей с одновременным определением вариантов включённых лампочек. Результат такого поиска может иметь вид табл. 8.1.

Таблица 8.1

Пример возможного соотношения входов и выходов кибернетической системы рис.8.1

Из этой таблицы следует, что если, например, целью управления является поддержание горящими первой и второй лампочек одновременно, то достаточно держать включенными либо только один первый, либо все три выключателя вместе.

Рассмотрим другой пример, когда имеющийся один выходной параметр представляет собой непрерывно меняющуюся количественную физическую характеристику (мощность излучения лампочки). Входом также является меняющийся физический параметр (угол поворота рукоятки). Тогда система управления может быть изображена в виде математической функции у=f(х) (рис.8.2)

В этом случае, если цель управления определена как необходимость удерживать мощность излучения в интервале 3, то из графика функции у=f(х) следует, что х должен поддерживаться либо в пределах интервала 1, либо находиться в интервале 2.

В некоторых случаях может оказаться полезным рассмотреть в качестве чёрных ящиков подсистемы S1, S2, S3. Но чаще полезна обратная процедура, когда управляемых систем много, то целесообразно рассматривать их как одну систему, поскольку основной задачей кибернетического подхода является нахождение наиболее простых способов описания систем и их поведения.

Если все входы находятся под контролем управляющей системы, то проблем с управлением не возникает за исключением начального этапа, пока не найден белый ящик. Этот этап тоже может создать проблему в случае большого количества входов, поскольку возникает уже обсуждённый в гл. 6 вопрос о числе вариантов комбинаций. Тем не менее, системы с полностью контролируемыми входами не считаются предметами особого внимания в кибернетике.

Для истинно кибернетических систем характерно то, что не все их входы являются контролируемыми, т.е. выходы меняются и под действием не контролируемых входов. В этом случае невозможно пользоваться заранее определённым планом управления. Решения по воздействию на контролируемые входы приходится принимать непосредственно в процессе работы системы. Это можно делать, только получая непрерывную информацию о состоянии выходов. Такое управление, когда изменение входов зависит от изменения выходов, получило название «управление с обратной связью».

В системах с обратной связью, как правило, выделяется часть (управляющая подсистема), задачей которой является приём сигналов о состоянии выходов, сравнение этих состояний с целью управления и посылка сигналов, которые корректируют входные воздействия (рис. 8.3).

Обратные связи бывают положительные и отрицательные. Положительная обратная связь так действует на вход, что начавшееся изменение выходных характеристик начинает происходить ещё быстрее в том же направлении. Отрицательная обратная связь, наоборот, при отклонении выходных характеристик от заданных значений так воздействует на вход, что начавшееся изменение выхода затормаживается и меняется на противоположное. Система возвращается в исходное состояние.

Основная стратегия поведения сложных технических и самоорганизующихся (биологических) систем заключается в сохранении своих характеристик в заданных пределах. Поэтому в этих системах чаще используются отрицательные обратные связи. Например, холодильник или термостат должен поддерживать строго определённую температуру и в случае отклонения её в сторону увеличения или уменьшения возвращать в прежнее состояние. Другим примером является самолёт, летящий на автопилоте. Направление его движения может измениться под действием ветра, дождя, облаков. Это отклонение будет зафиксировано управляющей системой, которая посылкой сигналов к регулировочным механизмам вернёт самолёт на прежний курс.

Системы, которые при возмущающих воздействиях среды эффективно поддерживают постоянными свои параметры, получили название гомеостатических. Устойчивое состояние таких систем называется гомеостазом.

Системы с положительной обратной связью используются реже, обычно в тех случаях, когда согласно задаче управления требуется ускорить начавшееся изменение и быстро его закончить. Примером такого процесса являются автокаталитические химические реакции. Автокатализ означает, что в результате преобразования данного вещества, образуется продукт, ускоряющий это преобразование. И чем быстрее идёт реакция, тем больше образуется катализатора, процесс ускоряется ещё сильнее. Такие процессы носят взрывной характер и часто приводят к катастрофическим явлениям. Системы резко переходят из одного состояния в другое. К таким явлениям можно отнести снежные лавины, когда случайно появившиеся небольшие комки увеличиваются в размерах и усиливают срывающее воздействие на остальную массу снега. Появляется ещё больше комьев, причём более крупных. При атомном взрыве первоначально появившееся небольшое количество нейтронов разбивает атомы урана с высвобождением ещё большего количества нейтронов и т.д.

На основании сказанного можно заключить, что кибернетика, имея много общего с ОТС, решает несколько более узкую задачу изучения систем управления, не рассматривая физические принципы их организации. Это подтверждают и слова У.Р. Эшби, который в своей книге «Введение в кибернетику» пишет: «Во всей нашей книге принимается, что внешние соображения уже определили цель, т.е. допустимые состояния … нас занимает лишь проблема того, как достичь этой цели, несмотря на помехи и трудности» [44]. Может возникнуть вопрос: «Что означают слова «внешние соображения»? Для человека, незнакомого с принципами кибернетики, ответ может быть обескураживающим. Эти слова могут означать что угодно, что Вас больше устраивает, кибернетику это не интересует. Это означает, что тот, кто занимается управлением, может не знать, откуда и как появилась управляемая система и кто задал цель её управления. В биологии, в естествознании или в ОТС эти слова могут означать «природа».

8.2. Биологические системы и кибернетика

Живые системы созданы природой по её законам. Целью этих систем является выживание. Это означает, что в меняющихся условиях окружающей среды организмы или экологические системы должны сохранять все свои основные параметры в пределах, которые соответствуют состоянию, называемому жизнью.

Входными характеристиками для живых организмов являются все факторы окружающей среды. Многие из этих факторов часто и быстро меняются, что сказывается на изменении различных параметров организмов. Эти параметры можно рассматривать как выходные характеристики.

Живые системы разного уровня организации имеют соответствующие системы регуляции, которые развивались и усложнялись в ходе эволюции жизни. Наиболее сложную и совершенную систему регуляции имеют высшие животные и человек. Эта система представлена двумя подсистемами, одна из которых называется гуморальной, а вторая нервной. В гуморальной системе управляющими сигналами являются химические вещества (гормоны, ферменты и др.). В нервной системе основными сигналами служат электрические импульсы.

Специальные нервные окончания, идущие от центральной нервной системы, контактируют с большим количеством различных рецепторов, часть которых воспринимает внешние воздействия (входы), а другая часть (интерорецепторы) – сигналы о состоянии собственных параметров организма (выходы). После сложной обработки в центральной нервной системе формируются управляющие сигналы, которые так изменяют поведение (входы) организма, что вредные воздействия уменьшаются (отрицательная обратная связь), а положительные воздействия усиливаются (положительная обратная связь).

Регуляторные возможности организмов не беспредельны. Сохранить параметры организма и выжить можно только в том случае, если параметры среды (входы) не выходят за рамки определённых значений. Каждый фактор для данного вида характеризуется определённым интервалом, в пределах которого организмы остаются живыми. Этот интервал называется экологической валентностью, или толерантностью. Эволюция жизни в целом идёт в направлении расширения пределов выживания.

Так, для человека как чисто биологического существа температурный интервал среды выживания при использовании только биохимических и биофизических механизмов терморегуляции ориентировочно находится в пределах 15 – 45оС. Но, используя такую поведенческую реакцию как изготовление одежды, человек смог несколько расширить этот интервал. А позднее, при использовании технических систем, появилась возможность находиться в среде с температурой от космического холода до сотен градусов Цельсия. Среди входных характеристик для человека, помимо уже упомянутой температуры, можно также назвать необходимое количество и качество пищи, воды, физические воздействия: свет, давление, гравитация, биологические факторы в виде инфекций, паразитов, хищников и т.д.

При этом к выходным параметрам можно отнести определённую температуру тела (36 – 37оС), кровяное давление (60 – 140 мм рт. ст.), концентрацию различных веществ в крови (сахар, соли, витамины). Все эти и многие другие параметры находятся под постоянным контролем управляющих систем организма.

Помимо организменно-видового уровня, кибернетический подход хорошо объясняет многие процессы и на других уровнях биологической организации, например, на популяционном или биогеоценотическом. В частности, по принципу отрицательной обратной связи работают гомеостатические механизмы, обеспечивающие постоянство численности особей в естественных популяциях. Классическим примером является взаимодействие популяций хищника и жертвы. Рост численности жертвы, действуя как положительная связь, способствует росту численности хищника. В свою очередь увеличивающаяся популяция хищника по обратной отрицательной связи уменьшает численность жертвы, в результате снижается и численность хищника (рис.8.4).

Для человека особенно важно эффективно управлять искусственными агроэкосистемами для обеспечения себя пищей. На сельскохозяйственном поле входными воздействиями являются обработка земли, внесение удобрений, освещённость, поступление влаги, тепла, воздействие насекомых- опылителей, вредителей, сорняков и болезней. В качестве основной выходной характеристики удобно использовать величину полученного урожая. Однако это не позволяет оперативно управлять входными характеристиками. Для оперативного управления желательно использовать такие выходы, которые можно отслеживать непрерывно, например, высоту растений, диаметр стеблей, количество листьев, величину листовой поверхности, скорость движения воды по сосудам растения, интенсивность испарения воды растениями и т.д.

Следует иметь в виду, что контроль одной, даже наиболее существенной выходной характеристики не гарантирует надёжного достижения цели – высокого урожая. Биологам хорошо известно, что при определённом сочетании входных воздействий можно добиться очень интенсивного развития листьев и зелёной биомассы, но при этом не получить плодов и семян. Поэтому, чем больше выходных характеристик используется в процессе регулирования, тем это регулирование надёжней.

Очень важно также иметь как можно больше контролируемых входов. Это обеспечивается созданием систем выращивания растений в закрытом грунте (парники, теплицы), когда можно оптимально управлять светом, теплом, питанием, орошением и более эффективно бороться с вредителями. Но стоимость урожая в таких системах заметно выше.

С развитием кибернетических идей в биологии появились попытки использовать эти идеи и для объяснения эволюционного процесса. Одним из первых это сделал советский биолог И.И. Шмальгаузен [40]. В качестве кибернетической системы Шмальгаузен рассматривает популяцию как элементарную эволюционирующую единицу, способную преобразовываться в новый биологический вид (рис.8.5).

Популяция, как сложная природная система, испытывает множество входных воздействий, часть которых можно сгруппировать в укрупнённые входы. К таким входам, имеющим наибольшее значение для эволюции, можно отнести группу мутагенных факторов (именно они меняют свойства организмов) и группу факторов которые при определённых условиях могут приводить к гибели отдельных особей. Такие факторы называются элиминирующими.

Среди наиболее важных для эволюции выходных характеристик Шмальгаузен также выделяет две основные группы: способность организмов использовать различные природные ресурсы (пища, убежища и т.д.) и способность противостоять элиминирующим факторам (холодоустойчивость, жароустойчивость, устойчивость к инфекциям, инвазиям, защищённость от хищников и т.п.).

Мутации, проявляющиеся в виде доминантных генов, будучи преимущественно вредными, приводят к появлению особей с пониженной способностью к использованию жизненных ресурсов или с пониженной устойчивостью к элиминирующим факторам. Эти отклонения выходов от нормы, действуя как отрицательные обратные связи, усиливают элиминацию (устранение) неполноценных особей, и популяция возвращается в исходное, стабильное состояние, в котором большинство особей нормально взаимодействуют со средой. Реализуется разновидность естественного отбора, которая называется стабилизирующим отбором (гомеостаз).

В случае же накопления в популяции рецессивных (не проявляющихся в виде изменённых свойств организмов) генов, в результате скрещивания начинают возникать различные комбинации, которые в редких случаях могут оказаться более удачными, чем существующие. Новые организмы приобретают способность лучше использовать ресурсы и успешней противостоять элиминирующим факторам. Эти новые свойства усиливают действие элиминирующих факторов на основную массу особей со старыми, менее удачными свойствами. Это проявляется как положительная обратная связь, которая усиливает появившееся положительное отклонение выходов от нормы. В результате особи со старыми свойствами достаточно быстро заменяются новыми, более совершенными организмами. Появляется новый вид, что можно рассматривать как действие движущего естественного отбора.

www.ronl.ru

Лекция - Общая теория систем Л. Берталанфи

Из сказанного в гл.6 следует, что обескураживающая сложность живых систем может явиться серьёзным препятствием при разработке теоретической биологии, которая обладала бы, как и физика, высокой степенью математизации. Однако история науки учит, что человек обычно находит средства для преодоления первоначально кажущихся непреодолимыми трудностей.

Некоторые крупные учёные считают, что разработка теоретической биологии в принципе возможна. Так, например, специалист в области математической логики, философ, лауреат Нобелевской премии по литературе 1950 г. Бертран Рассел (1872 – 1970) в книге «Человеческое познание, его сфера и границы» пишет: «…имеются серьёзные основания думать, что всё в поведении живой материи может теоретически быть объяснено в терминах физики и химии» [26, c. 68]. У.Р. Эшби считает, что выход из данного затруднительного положения должен заключаться в поиске способов упрощения [45, с.78]. Российский учёный Ю.А. Шрейдер считает, что при создании теории биосистем необходимо учитывать и саму познающую систему, т.е. человека с его способностью познавать, чего совершенно не требуется в теоретической физике [41, с.149 – 171]. И наконец, некоторыми учёными высказывается мнение, что современная методика мышления человека в принципе не приспособлена для понимания биосистем и необходимо разработать специальную биологику [11, с. 7].

Одной из достаточно серьёзных попыток приблизиться к решению данной проблемы можно считать разработку общей теории систем (ОТС). Основателем этой теории принято считать австрийского биолога — теоретика Людвига фон Берталанфи (1901 – 1972) [45], хотя системные идеи в неявной форме использовали и другие разработчики теоретической биологии: Э.С. Бауэр в России [1], Н. Рашевский в США [27] и др.

Первые публикации Л. Берталанфи с системными идеями в зачаточной форме появились в 1927 г. В более проработанном виде они были опубликованы в печати в конце 40-х гг. ХХ в. На русском языке основные положения ОТС Берталанфи начали печататься с 1969 г. [3, с.7 – 29]

Центральным понятием ОТС является понятие системы. Это понятие для науки не является новым. Аналоги такого понятия, наверное, использовались ещё древними учёными сотни, а то и тысячи лет назад для обозначения объектов, состоящих из нескольких частей, когда части находятся в определённом отношении друг к другу. Но до создания ОТС понятие использовалось в редких конкретных случаях. Специалисты в разных областях знания вкладывали в него свой, специфический для данной конкретной науки, смысл.

Даже в современном широком понимании понятие «система» трактуется разными учёными по-разному. Наиболее широко определяет систему У.Р. Эшби. Он считает, что система – это любая совокупность явлений, какая Вам только заблагорассудится (например, температура воздуха в данной комнате, его влажность и курс доллара в Сингапуре), лишь бы был задан принцип, позволяющий рассматривать эту совокупность как систему. Далее Эшби уточняет, что анализ на основе здравого смысла приведёт к разумному ограничению всего такого множества систем, которое в результате будет представлено только реальными системами.

Берталанфи определяет систему более конкретно, как любое множество элементов любой материальной природы, которые находятся в определённом отношении друг к другу. Недостатком такого определения можно считать, что оно ограничивается только материальными системами, а идеальные системы из него выпадают. В частности, математику мы определили как систему знаков, с помощью которой моделируются явления действительности. Это вполне строгая, определённая система, но если взять за основу определение Берталанфи, то получится, что математика к системам не относится.

Приведём ещё одно определение системы, которое даёт специалист в области кибернетики С. Бир: система – это всё, что состоит из связанных между собою частей [4]. Но в окружающем мире всё, так или иначе, связано друг с другом. Тогда, чтобы определение Бира не потеряло смысла, его следует дополнить тем, что связи внутри системы должны быть сильнее связей системы с окружающей средой.

Основной практический смысл современного подхода к понятию «система» состоит в том, что всё научное знание ставится на общую основу. Особенности современной науки таковы, что она в ходе развития естественным образом распалась на самостоятельные отрасли и стала теряться общая картина мира. Учёные разных областей не в состоянии понять друг друга. Даже математика начала разделяться на самостоятельные, плохо связанные между собой разделы. Пришлось прилагать специальные усилия для постановки математики на общую аксиоматическую базу. Этим занялась группа французских математиков, выпустившая под псевдонимом Бурбаки многотомный труд, в котором все разделы математики рассматриваются с единых позиций.

Современное естествознание также не может обойтись без понятия система в его наиболее общем смысле. По этой причине, всё что было изложено в предыдущих главах настоящей книги, по умолчанию было сделано с использованием системного подхода.

Задачей такого подхода является выявление законов строения, образования, поведения и развития любых реальных систем живой и неживой природы.

Основные принципы системного подхода

1. Принцип иерархии. Любая система есть комплекс более простых систем, называемых, в зависимости от степени сложности, либо подсистемами, либо элементами системы. Термин «элемент» предполагает, что в пределах ведущегося рассуждения данная часть системы может приниматься как более неделимая. В то же время сама система может являться частью системы более высокого ранга. В соответствии с этим принципом один из вариантов иерархии материальных систем может быть представлен такой последовательностью: …кварки → элементарные частицы → атомы → молекулы → агрегаты молекул → органоиды клеток → клетки → ткани → органы → организмы → популяции → экосистемы → биосфера → Земля → солнечная система → галактика → метагалактика… Если жизнь считать необязательным, случайным явлением, то в указанной последовательности между агрегатами молекул и Землёй может находиться иерархическая система геологических структур.

2. Принцип динамичности. Системы находятся в постоянном движении, непрерывно меняют свои характеристики: теряют одни элементы и приобретают другие, сами входят или выходят из систем более высокого уровня. Мерой изменений является энергия (см. п.2.1). Неизменность некоторых систем – явление условное, зависящее лишь от масштабов времени. Материальных систем существующих бесконечно долго, не бывает.

3. Принцип целостности (организованности, или интегративный принцип). Система не есть простая механическая сумма частей. Свойства системы не могут быть выведены из свойств её элементов. Система обладает некоторым набором свойств, которые определяются только совокупным взаимодействием её частей. Такие свойства называются эмерджентными. Причём элементы, объединяясь в систему, могут терять часть своих свойств, которые они имели в свободном состоянии. Так, например, атомы натрия и хлора в свободном состоянии являются крайне агрессивными в химическом отношении, и любой контакт с ними живых клеток приводит к сильным нарушениям структуры и гибели. Соединившись же в систему молекул хлористого натрия, они становятся крайне полезным компонентом любых клеток, совершенно не проявляя никаких вредных свойств, за исключением случаев накопления в сверхвысоких концентрациях. Из принципа целостности следует, что организацию систем невозможно изучать путём их разложения на элементы с последующим изучением свойств этих элементов. Бесперспективность такого подхода к изучению систем особенно очевидна, если учесть сказанное в п.6.2, 6.3.

Из указанных системных принципов только третий можно считать относительно новым, специфичным именно для ОТС.

Принцип иерархии использовался человеком всегда при создании любых систем классификаций больших множеств элементов (классификация живых организмов, десятичная система исчисления и пр.)( подробнее см. п. 1.4, 4.7, рис. 4.6).

Принцип динамичности является менее древним. Был период в истории науки, который можно назвать метафизическим, когда считалось, что природа вечна и неизменна. Появление идеи изменчивости принято связывать с высказыванием древнегреческого мыслителя Гераклита (520 – 470 гг. до н.э.) о том, что нельзя дважды войти в одну реку. Впоследствии эта идея стала выражаться словами: «всё течёт, всё изменяется» и в конечном итоге привела к появлению теории эволюции жизни и Вселенной.

7.2. Детерминированные и вероятностные системы

Констатация того, что мир есть множество взаимодействующих систем, ещё не является радикальным решением проблемы познания сложной природы. Окружающий мир крайне многообразен, и требуется найти способ как-то ориентироваться в этом многообразии. Поэтому в рамках ОТС были предприняты многократные попытки разработать классификацию систем, что, в общем-то, не решено и по сегодняшний день. В качестве примера можно привести классификацию С. Бира. Он предложил различать простые, сложные и очень сложные системы на основании количества входящих в них элементов и способов их взаимодействия. Было также предложено учитывать определённость или неопределённость поведения систем путём их деления на детерминированные и вероятностные (табл.7.1).

Таблица 7.1

Классификация систем по С. Биру [4]

Детерминированными называются системы, которые после строго определённого повторяемого воздействия всегда оказываются в одном и том же строго определённом состоянии.

Вероятностными являются системы, которые при одном и том же строго определённом повторяемом воздействии могут оказываться в разных состояниях. Указать, в каком состоянии они окажутся в каждом конкретном случае, невозможно. Можно только указать множество возможных состояний и вероятность каждого состояния.

Вполне понятно, что подобная классификация не является строгой. Нельзя точно определить, какие системы следует считать простыми, а какие сложными. Например, система из 10 элементов, судя по их количеству, может быть отнесена к простым. Но если взаимодействие этих элементов описывается с помощью теории графов (п.6.3), то теоретически возможное количество состояний системы определяется величиной 290 (≈ 1027).

Кроме того, даже строгое определение детерминированных и вероятностных систем может оказаться на практике не соответствующим действительности. Например, такая явно детерминированная система, как дверной замок в случае большого износа может в результате воздействия ключа не всегда переходить из состояния «открыто» в состояние «закрыто» (или наоборот). Разболтанный замок может оказаться системой вероятностной. В то же время можно теоретически допустить возможность создания механизма, который настолько точно будет подбрасывать монету, что она практически всегда будет падать на одну и ту же сторону. Здесь мы лишний раз убеждаемся, что любая строгая теория действует только в рамках определённых ограничений, в пределах которой справедливы заложенные в теорию постулаты (аксиомы).

7.2. Тектология А.А. Богданова

Как уже было отмечено, системные идеи высказывались некоторыми учёными ещё до появления трудов Л. Берталанфи. Среди этих учёных особое место принадлежит российскому учёному Александру Александровичу Малиновскому (1873 – 1928), который в российской и советской истории больше известен под псевдонимом Богданов.

Системные идеи начали формироваться у А.А. Богданова с самого начала ХХ столетия. В результате он пришёл к выводу, что в человеческом знании нужна теория, которая бы объясняла с общих позиций законы строения и функционирования любых сложных систем. Сам Богданов называл свою теорию «Всеобщая организационная наука». Сокращённое название «Тектология», от древнегреческого слова «строить, строительство».

В нашей стране внимание к этим трудам Богданова появилось лишь в 60-е гг., когда на подъёме были идеи ОТС и учёные стали интересоваться историей данного вопроса [31]. До этого момента Богданов был хорошо известен в нашей стране как крупный политик и философ с идеалистическим уклоном. С появлением марксистского движения в России в конце ХIХ в. он был его сторонником и соратником В.И. Ленина. Позднее, с 1899 по 1911 г. Богданов написал несколько философских книг, в которых подверг критике ряд положений марксизма, из-за чего сторонниками В.И. Ленина был отнесён к группе так называемых марксистов-ревизионистов. Интересно отметить, что к этой группе относили и первого народного комиссара просвещения 1917 – 1929 гг. А.В. Луначарского. До Октябрьской революции Богданов написал также ряд книг по экономике, которые были положительно оценены В.И. Лениным.

Основная идея тектологии А.А. Богданова – признание необходимости подходить к любому явлению со стороны его организации. Весь доступный нашему восприятию мир и особенно мир живого является совокупностью организованных вещей. Все природные объекты (комплексы) отличаются друг от друга степенью организованности. Под организованностью понимается свойство целого быть больше суммы своих частей (элементов). Чем более целое разнится от суммы своих частей, тем более оно организовано [5, с.31]. Тектология рассматривает все явления не как застывшие, а как непрерывные процессы организации и дезорганизации.

Элементы системы Богданов называет «активностями». Комплекс активностей оказывается больше суммы своих частей не потому, что в целом возникают новые активности, а потому, что в совокупности они по-новому взаимодействуют со средой.

Одним из решающих методов тектологии Богданов считает метод упрощения, который выражается в моделировании процессов, поскольку модель есть упрощенный аналог реального явления. Модели он делит на идеальные (мыслительные) и реальные (физические). И те, и другие всегда должны дополнять друг друга. Большое значение Богданов придаёт математике, считая её рано развившейся областью тектологии.

Целью тектологии является установление общих закономерностей организации любых явлений, процессов и систем на всех уровнях. Это необходимо для того, чтобы человеческая деятельность была в любой области наук и производства унифицирована, едина по методам, проводилась по единому плану [6, с.5 – 6].

Таким образом, основные системные идеи были сформулированы Богдановым задолго до появления общепринятых концепций Берталанфи. Неизвестность этих идей была обусловлена конкретными историческими условиями, изолированностью советской науки и философскими взглядами автора. Даже в Большой советской энциклопедии 2-го издания 50-х гг., где о Богданове имеется по энциклопедическим меркам очень большая, на целую страницу, статья, ни слова не говорится о тектологии. В заключение к сказанному интересно процитировать первую и последнюю фразы этой статьи: «Богданов (псевдоним Малиновского) Александр Александрович (1873-1928) — ревизионист; активно боролся против марксизма, извращая его с позиций реакционной махистской философии и вульгарного материализма; по профессии врач. …Богданов был организатором и с 1926 директором государственного института переливания крови и погиб в 1928, произведя на себе неудачный опыт» [7, с.343]. О некоторых интересных фактах биографии А.А. Богданова и создании тектологии можно узнать из монографии его сына А.А. Малиновского [20].

7.4. Самоорганизующиеся системы и синергетика

Для выяснения особенностей строения и функционирования живых систем весьма полезным и конструктивным оказалось разделение всех систем на изолированные, закрытые и открытые (п. 2.3). Этот подход позволил понять, что классическая термодинамика пригодна в принципе только для описания систем в состоянии термодинамического равновесия с высоким значением энтропии. Такое состояние со статистически равномерным распределением энергии между всеми частями системы принято называть хаотичным. Классическая термодинамика, утверждая, что все системы стремятся к равновесию, хаосу, не позволяла объяснить, каким образом из примитивных хаотичных систем могут возникать сложные упорядоченные системы, способные понижать свою энтропию.

В ходе решения этой проблемы бельгийским учёным русского происхождения Ильёй Романовичем Пригожиным (р. 1917) была разработана термодинамика необратимых процессов [24, 25], за которую автор был удостоен Нобелевской премии 1977 г. Эта теория позволила показать, что в открытых системах в результате возникающих флуктуаций (случайных концентраций энергии) могут возникать устойчивые, термодинамически неравновесные состояния с низкой энтропией. Такие системы при наличии потока энергии способны в дальнейшем понижать свою энтропию и увеличивать упорядоченность. Постоянное потребление энергии для поддержания антиэнтропийного состояния приводит к последующему её рассеиванию (диссипации) в тепло и к возрастанию энтропии окружающей среды. В связи с этим такие системы получили название антиэнтропийных и диссипативных структур.

Дальнейшее развитие идей И. Пригожина привело к разработке немецким физиком и математиком Германом Хакеном (р. 1927 г.) науки, названной автором синергетикой [35, 36]. Слово синергетика означает совместное кооперативное действие разнородных сил и элементов.

Основные идеи синергетики сводятся к тому, что сложные само­организующиеся системы состоят из разнородных, тесно взаимодействующих частей. В результате возникают эмерджентные свойства системы, не выводимые из свойств составных элементов и зависящие только от их определённого сочетания. Такие системы могут находиться далеко от состояния термодинамического равновесия и являются подвижными (изменчивыми). Математическое описание изменения параметров таких систем обычно требует применения нелинейных дифференциальных уравнений. Нелинейность означает, что параметры входят в эти уравнения со степенями, отличающимися от единицы, в отличие от более простых линейных физических систем.

Математический анализ нелинейных дифференциальных уравнений, описывающих диссипативные самоорганизующиеся системы, показывает, что их поведение может быть изображено графически в виде траекторий в многомерном пространстве. Такие траектории имеют тенденцию двигаться в сторону определённых областей этого многомерного пространства, в которых начинают циркулировать неопределённо долго. Такие области получили название аттракторы. При переходе от математической абстракции к конкретным реальным явлениям аттракторы означают устойчивое, но неравновесное состояние системы. Такое состояние часто проявляется в виде колебательного изменения параметров (аттрактор выглядит как замкнутый цикл) (рис.7.1).

Система с аттрактором относительно устойчива к внешним воздействиям, но только в определённых пределах. Сильные воздействия могут вывести систему из одного устойчивого состояния и перевести её в другое устойчивое состояние, которое будет свидетельствовать о наличии второго аттрактора и т.д. Могут быть и такие внешние воздействия, при которых траектория не приведёт к образованию аттрактора и система разрушится, перейдёт в состояние термодинамического равновесия (хаоса).

Математический анализ самоорганизующихся диссипативных систем показывает и то, что их поведение (траектория) за пределами аттракторов является принципиально не предсказуемым. Это проявляется в том, что в некоторых областях многомерного пространства существуют особые точки, в которых в соответствии с законами математики допустимо наличие более одного решения. При попадании в такие точки, которые получили название точек бифуркации, траектория раздваивается. Наличие точек бифуркации приводит к тому, что предсказать можно лишь определённое число возможных вариантов развития (эволюции) системы. Но какой конкретно вариант будет реализован, предсказать невозможно.

Реальным примером аттрактора можно считать нормальное состояние живого организма, когда его параметры не выходят за границы определённой области, называемой жизнью. Болезнь в таком случае можно рассматривать как выход из устойчивой области (аттрактора) в точке бифуркации, а процесс лечения как возвращение в область аттрактора.

8. КИБЕРНЕТИКА

8.1. Основные понятия и определения

Кибернетика определяется как наука, изучающая законы управления сложными системами. В дословном переводе с древнегреческого слово кибернетика означает «управление кораблём». Кибернетика возникла в результате бурного развития техники и появления очень сложных технических устройств (авианосцев, подводных лодок, ракет и т.д.) и электроники в середине ХХ столетия. Учёные, которые начали разрабатывать системы управления этими устройствами, заметили, что задачи управления, сформулированные на математическом языке, оказались практически идентичными как в случае описания систем управления сложными техническими системами, так и систем самоуправления живых организмов.

Первым научным трудом, в котором наиболее чётко были сформулированы принципы новой науки, была вышедшая в 1948 г. на английском языке книга американского математика Норберта Винера (1894 – 1964) «Кибернетика или управление и связь в животном и машине» [10].

Поскольку кибернетика тесно связана со сложными системами, многие из решаемых ею задач, оказались общими с общей теорией систем (ОТС). По мере развития обе теории настолько переплелись, что сегодня трудно указать границу между ними. Специалист в области биологической кибернетики А.Б.Коган считает, что ОТС является одним из разделов кибернетики, причём имеющим особо важное значение [15, с.10]. В то же время специалист в области системных исследований М.И. Сетров приводит высказывание, в котором Л. Берталанфи называет кибернетику составной частью ОТС [31]. Скорее всего, оба эти направления сегодня представляют одно целое, в котором они удачно дополняют друг друга и решают общие задачи.

Центральным понятием кибернетики, как и в ОТС, является понятие системы, которая в данном случае называется кибернетической. Под системой понимается объект, которым необходимо управлять. Здесь можно сразу отметить принципиальную разницу между кибернетикой и ОТС. Особенность кибернетического подхода состоит в том, что кибернетика не занимается анализом происхождения и внутреннего устройства систем. А в ОТС эти вопросы являются чуть ли не первостепенными. Кибернетика, как бы учитывая выводы ОТС о непреодолимой сложности внутреннего строения больших систем, не берётся за решение этой проблемы.

Кибернетическая система считается заданной, если указаны её параметры, воздействие на которые позволяет осуществлять управление, и параметры, по которым определяется эффективность управления. Первые принято называть входами системы и обозначать х1, х2, … хn. Вторые называются выходами системы и обозначаются у1, у2, … уm ( рис.8.1).

Выходные характеристики системы являются результатом преобразования входных воздействий внутри системы. Как это происходит, как связаны и взаимодействуют составные части (подсистемы: S1, S2, S3), кибернетику не интересует. Задачей – определить, как должны изменяться х1, х2, х3, чтобы у1, и у2 находились в заданных пределах?

Заданные значения выходов называются целью управления. Пока не найдены значения входов, соответствующие достижению цели, система называется чёрным ящиком. Если же необходимые соотношения между входами и выходами найдено, система называется белым ящиком.

Можно изготовить реальную материальную систему, соответствующую абстрактному изображению на рис.8.1. Такой моделью может быть ящик с тремя выключателями в качестве входов и двумя лампочками в качестве выходов. Тогда схема управления (белый ящик) может быть найдена путём перебора всех вариантов положений выключателей с одновременным определением вариантов включённых лампочек. Результат такого поиска может иметь вид табл. 8.1.

Таблица 8.1

Пример возможного соотношения входов и выходов кибернетической системы рис.8.1

Из этой таблицы следует, что если, например, целью управления является поддержание горящими первой и второй лампочек одновременно, то достаточно держать включенными либо только один первый, либо все три выключателя вместе.

Рассмотрим другой пример, когда имеющийся один выходной параметр представляет собой непрерывно меняющуюся количественную физическую характеристику (мощность излучения лампочки). Входом также является меняющийся физический параметр (угол поворота рукоятки). Тогда система управления может быть изображена в виде математической функции у=f(х) (рис.8.2)

В этом случае, если цель управления определена как необходимость удерживать мощность излучения в интервале 3, то из графика функции у=f(х) следует, что х должен поддерживаться либо в пределах интервала 1, либо находиться в интервале 2.

В некоторых случаях может оказаться полезным рассмотреть в качестве чёрных ящиков подсистемы S1, S2, S3. Но чаще полезна обратная процедура, когда управляемых систем много, то целесообразно рассматривать их как одну систему, поскольку основной задачей кибернетического подхода является нахождение наиболее простых способов описания систем и их поведения.

Если все входы находятся под контролем управляющей системы, то проблем с управлением не возникает за исключением начального этапа, пока не найден белый ящик. Этот этап тоже может создать проблему в случае большого количества входов, поскольку возникает уже обсуждённый в гл. 6 вопрос о числе вариантов комбинаций. Тем не менее, системы с полностью контролируемыми входами не считаются предметами особого внимания в кибернетике.

Для истинно кибернетических систем характерно то, что не все их входы являются контролируемыми, т.е. выходы меняются и под действием не контролируемых входов. В этом случае невозможно пользоваться заранее определённым планом управления. Решения по воздействию на контролируемые входы приходится принимать непосредственно в процессе работы системы. Это можно делать, только получая непрерывную информацию о состоянии выходов. Такое управление, когда изменение входов зависит от изменения выходов, получило название «управление с обратной связью».

В системах с обратной связью, как правило, выделяется часть (управляющая подсистема), задачей которой является приём сигналов о состоянии выходов, сравнение этих состояний с целью управления и посылка сигналов, которые корректируют входные воздействия (рис. 8.3).

Обратные связи бывают положительные и отрицательные. Положительная обратная связь так действует на вход, что начавшееся изменение выходных характеристик начинает происходить ещё быстрее в том же направлении. Отрицательная обратная связь, наоборот, при отклонении выходных характеристик от заданных значений так воздействует на вход, что начавшееся изменение выхода затормаживается и меняется на противоположное. Система возвращается в исходное состояние.

Основная стратегия поведения сложных технических и самоорганизующихся (биологических) систем заключается в сохранении своих характеристик в заданных пределах. Поэтому в этих системах чаще используются отрицательные обратные связи. Например, холодильник или термостат должен поддерживать строго определённую температуру и в случае отклонения её в сторону увеличения или уменьшения возвращать в прежнее состояние. Другим примером является самолёт, летящий на автопилоте. Направление его движения может измениться под действием ветра, дождя, облаков. Это отклонение будет зафиксировано управляющей системой, которая посылкой сигналов к регулировочным механизмам вернёт самолёт на прежний курс.

Системы, которые при возмущающих воздействиях среды эффективно поддерживают постоянными свои параметры, получили название гомеостатических. Устойчивое состояние таких систем называется гомеостазом.

Системы с положительной обратной связью используются реже, обычно в тех случаях, когда согласно задаче управления требуется ускорить начавшееся изменение и быстро его закончить. Примером такого процесса являются автокаталитические химические реакции. Автокатализ означает, что в результате преобразования данного вещества, образуется продукт, ускоряющий это преобразование. И чем быстрее идёт реакция, тем больше образуется катализатора, процесс ускоряется ещё сильнее. Такие процессы носят взрывной характер и часто приводят к катастрофическим явлениям. Системы резко переходят из одного состояния в другое. К таким явлениям можно отнести снежные лавины, когда случайно появившиеся небольшие комки увеличиваются в размерах и усиливают срывающее воздействие на остальную массу снега. Появляется ещё больше комьев, причём более крупных. При атомном взрыве первоначально появившееся небольшое количество нейтронов разбивает атомы урана с высвобождением ещё большего количества нейтронов и т.д.

На основании сказанного можно заключить, что кибернетика, имея много общего с ОТС, решает несколько более узкую задачу изучения систем управления, не рассматривая физические принципы их организации. Это подтверждают и слова У.Р. Эшби, который в своей книге «Введение в кибернетику» пишет: «Во всей нашей книге принимается, что внешние соображения уже определили цель, т.е. допустимые состояния … нас занимает лишь проблема того, как достичь этой цели, несмотря на помехи и трудности» [44]. Может возникнуть вопрос: «Что означают слова «внешние соображения»? Для человека, незнакомого с принципами кибернетики, ответ может быть обескураживающим. Эти слова могут означать что угодно, что Вас больше устраивает, кибернетику это не интересует. Это означает, что тот, кто занимается управлением, может не знать, откуда и как появилась управляемая система и кто задал цель её управления. В биологии, в естествознании или в ОТС эти слова могут означать «природа».

8.2. Биологические системы и кибернетика

Живые системы созданы природой по её законам. Целью этих систем является выживание. Это означает, что в меняющихся условиях окружающей среды организмы или экологические системы должны сохранять все свои основные параметры в пределах, которые соответствуют состоянию, называемому жизнью.

Входными характеристиками для живых организмов являются все факторы окружающей среды. Многие из этих факторов часто и быстро меняются, что сказывается на изменении различных параметров организмов. Эти параметры можно рассматривать как выходные характеристики.

Живые системы разного уровня организации имеют соответствующие системы регуляции, которые развивались и усложнялись в ходе эволюции жизни. Наиболее сложную и совершенную систему регуляции имеют высшие животные и человек. Эта система представлена двумя подсистемами, одна из которых называется гуморальной, а вторая нервной. В гуморальной системе управляющими сигналами являются химические вещества (гормоны, ферменты и др.). В нервной системе основными сигналами служат электрические импульсы.

Специальные нервные окончания, идущие от центральной нервной системы, контактируют с большим количеством различных рецепторов, часть которых воспринимает внешние воздействия (входы), а другая часть (интерорецепторы) – сигналы о состоянии собственных параметров организма (выходы). После сложной обработки в центральной нервной системе формируются управляющие сигналы, которые так изменяют поведение (входы) организма, что вредные воздействия уменьшаются (отрицательная обратная связь), а положительные воздействия усиливаются (положительная обратная связь).

Регуляторные возможности организмов не беспредельны. Сохранить параметры организма и выжить можно только в том случае, если параметры среды (входы) не выходят за рамки определённых значений. Каждый фактор для данного вида характеризуется определённым интервалом, в пределах которого организмы остаются живыми. Этот интервал называется экологической валентностью, или толерантностью. Эволюция жизни в целом идёт в направлении расширения пределов выживания.

Так, для человека как чисто биологического существа температурный интервал среды выживания при использовании только биохимических и биофизических механизмов терморегуляции ориентировочно находится в пределах 15 – 45оС. Но, используя такую поведенческую реакцию как изготовление одежды, человек смог несколько расширить этот интервал. А позднее, при использовании технических систем, появилась возможность находиться в среде с температурой от космического холода до сотен градусов Цельсия. Среди входных характеристик для человека, помимо уже упомянутой температуры, можно также назвать необходимое количество и качество пищи, воды, физические воздействия: свет, давление, гравитация, биологические факторы в виде инфекций, паразитов, хищников и т.д.

При этом к выходным параметрам можно отнести определённую температуру тела (36 – 37оС), кровяное давление (60 – 140 мм рт. ст.), концентрацию различных веществ в крови (сахар, соли, витамины). Все эти и многие другие параметры находятся под постоянным контролем управляющих систем организма.

Помимо организменно-видового уровня, кибернетический подход хорошо объясняет многие процессы и на других уровнях биологической организации, например, на популяционном или биогеоценотическом. В частности, по принципу отрицательной обратной связи работают гомеостатические механизмы, обеспечивающие постоянство численности особей в естественных популяциях. Классическим примером является взаимодействие популяций хищника и жертвы. Рост численности жертвы, действуя как положительная связь, способствует росту численности хищника. В свою очередь увеличивающаяся популяция хищника по обратной отрицательной связи уменьшает численность жертвы, в результате снижается и численность хищника (рис.8.4).

Для человека особенно важно эффективно управлять искусственными агроэкосистемами для обеспечения себя пищей. На сельскохозяйственном поле входными воздействиями являются обработка земли, внесение удобрений, освещённость, поступление влаги, тепла, воздействие насекомых- опылителей, вредителей, сорняков и болезней. В качестве основной выходной характеристики удобно использовать величину полученного урожая. Однако это не позволяет оперативно управлять входными характеристиками. Для оперативного управления желательно использовать такие выходы, которые можно отслеживать непрерывно, например, высоту растений, диаметр стеблей, количество листьев, величину листовой поверхности, скорость движения воды по сосудам растения, интенсивность испарения воды растениями и т.д.

Следует иметь в виду, что контроль одной, даже наиболее существенной выходной характеристики не гарантирует надёжного достижения цели – высокого урожая. Биологам хорошо известно, что при определённом сочетании входных воздействий можно добиться очень интенсивного развития листьев и зелёной биомассы, но при этом не получить плодов и семян. Поэтому, чем больше выходных характеристик используется в процессе регулирования, тем это регулирование надёжней.

Очень важно также иметь как можно больше контролируемых входов. Это обеспечивается созданием систем выращивания растений в закрытом грунте (парники, теплицы), когда можно оптимально управлять светом, теплом, питанием, орошением и более эффективно бороться с вредителями. Но стоимость урожая в таких системах заметно выше.

С развитием кибернетических идей в биологии появились попытки использовать эти идеи и для объяснения эволюционного процесса. Одним из первых это сделал советский биолог И.И. Шмальгаузен [40]. В качестве кибернетической системы Шмальгаузен рассматривает популяцию как элементарную эволюционирующую единицу, способную преобразовываться в новый биологический вид (рис.8.5).

Популяция, как сложная природная система, испытывает множество входных воздействий, часть которых можно сгруппировать в укрупнённые входы. К таким входам, имеющим наибольшее значение для эволюции, можно отнести группу мутагенных факторов (именно они меняют свойства организмов) и группу факторов которые при определённых условиях могут приводить к гибели отдельных особей. Такие факторы называются элиминирующими.

Среди наиболее важных для эволюции выходных характеристик Шмальгаузен также выделяет две основные группы: способность организмов использовать различные природные ресурсы (пища, убежища и т.д.) и способность противостоять элиминирующим факторам (холодоустойчивость, жароустойчивость, устойчивость к инфекциям, инвазиям, защищённость от хищников и т.п.).

Мутации, проявляющиеся в виде доминантных генов, будучи преимущественно вредными, приводят к появлению особей с пониженной способностью к использованию жизненных ресурсов или с пониженной устойчивостью к элиминирующим факторам. Эти отклонения выходов от нормы, действуя как отрицательные обратные связи, усиливают элиминацию (устранение) неполноценных особей, и популяция возвращается в исходное, стабильное состояние, в котором большинство особей нормально взаимодействуют со средой. Реализуется разновидность естественного отбора, которая называется стабилизирующим отбором (гомеостаз).

В случае же накопления в популяции рецессивных (не проявляющихся в виде изменённых свойств организмов) генов, в результате скрещивания начинают возникать различные комбинации, которые в редких случаях могут оказаться более удачными, чем существующие. Новые организмы приобретают способность лучше использовать ресурсы и успешней противостоять элиминирующим факторам. Эти новые свойства усиливают действие элиминирующих факторов на основную массу особей со старыми, менее удачными свойствами. Это проявляется как положительная обратная связь, которая усиливает появившееся положительное отклонение выходов от нормы. В результате особи со старыми свойствами достаточно быстро заменяются новыми, более совершенными организмами. Появляется новый вид, что можно рассматривать как действие движущего естественного отбора.

www.ronl.ru

Доклад - Общая теория систем Л. Берталанфи

Из сказанного в гл.6 следует, что обескураживающая сложность живых систем может явиться серьёзным препятствием при разработке теоретической биологии, которая обладала бы, как и физика, высокой степенью математизации. Однако история науки учит, что человек обычно находит средства для преодоления первоначально кажущихся непреодолимыми трудностей.

Некоторые крупные учёные считают, что разработка теоретической биологии в принципе возможна. Так, например, специалист в области математической логики, философ, лауреат Нобелевской премии по литературе 1950 г. Бертран Рассел (1872 – 1970) в книге «Человеческое познание, его сфера и границы» пишет: «…имеются серьёзные основания думать, что всё в поведении живой материи может теоретически быть объяснено в терминах физики и химии» [26, c. 68]. У.Р. Эшби считает, что выход из данного затруднительного положения должен заключаться в поиске способов упрощения [45, с.78]. Российский учёный Ю.А. Шрейдер считает, что при создании теории биосистем необходимо учитывать и саму познающую систему, т.е. человека с его способностью познавать, чего совершенно не требуется в теоретической физике [41, с.149 – 171]. И наконец, некоторыми учёными высказывается мнение, что современная методика мышления человека в принципе не приспособлена для понимания биосистем и необходимо разработать специальную биологику [11, с. 7].

Одной из достаточно серьёзных попыток приблизиться к решению данной проблемы можно считать разработку общей теории систем (ОТС). Основателем этой теории принято считать австрийского биолога — теоретика Людвига фон Берталанфи (1901 – 1972) [45], хотя системные идеи в неявной форме использовали и другие разработчики теоретической биологии: Э.С. Бауэр в России [1], Н. Рашевский в США [27] и др.

Первые публикации Л. Берталанфи с системными идеями в зачаточной форме появились в 1927 г. В более проработанном виде они были опубликованы в печати в конце 40-х гг. ХХ в. На русском языке основные положения ОТС Берталанфи начали печататься с 1969 г. [3, с.7 – 29]

Центральным понятием ОТС является понятие системы. Это понятие для науки не является новым. Аналоги такого понятия, наверное, использовались ещё древними учёными сотни, а то и тысячи лет назад для обозначения объектов, состоящих из нескольких частей, когда части находятся в определённом отношении друг к другу. Но до создания ОТС понятие использовалось в редких конкретных случаях. Специалисты в разных областях знания вкладывали в него свой, специфический для данной конкретной науки, смысл.

Даже в современном широком понимании понятие «система» трактуется разными учёными по-разному. Наиболее широко определяет систему У.Р. Эшби. Он считает, что система – это любая совокупность явлений, какая Вам только заблагорассудится (например, температура воздуха в данной комнате, его влажность и курс доллара в Сингапуре), лишь бы был задан принцип, позволяющий рассматривать эту совокупность как систему. Далее Эшби уточняет, что анализ на основе здравого смысла приведёт к разумному ограничению всего такого множества систем, которое в результате будет представлено только реальными системами.

Берталанфи определяет систему более конкретно, как любое множество элементов любой материальной природы, которые находятся в определённом отношении друг к другу. Недостатком такого определения можно считать, что оно ограничивается только материальными системами, а идеальные системы из него выпадают. В частности, математику мы определили как систему знаков, с помощью которой моделируются явления действительности. Это вполне строгая, определённая система, но если взять за основу определение Берталанфи, то получится, что математика к системам не относится.

Приведём ещё одно определение системы, которое даёт специалист в области кибернетики С. Бир: система – это всё, что состоит из связанных между собою частей [4]. Но в окружающем мире всё, так или иначе, связано друг с другом. Тогда, чтобы определение Бира не потеряло смысла, его следует дополнить тем, что связи внутри системы должны быть сильнее связей системы с окружающей средой.

Основной практический смысл современного подхода к понятию «система» состоит в том, что всё научное знание ставится на общую основу. Особенности современной науки таковы, что она в ходе развития естественным образом распалась на самостоятельные отрасли и стала теряться общая картина мира. Учёные разных областей не в состоянии понять друг друга. Даже математика начала разделяться на самостоятельные, плохо связанные между собой разделы. Пришлось прилагать специальные усилия для постановки математики на общую аксиоматическую базу. Этим занялась группа французских математиков, выпустившая под псевдонимом Бурбаки многотомный труд, в котором все разделы математики рассматриваются с единых позиций.

Современное естествознание также не может обойтись без понятия система в его наиболее общем смысле. По этой причине, всё что было изложено в предыдущих главах настоящей книги, по умолчанию было сделано с использованием системного подхода.

Задачей такого подхода является выявление законов строения, образования, поведения и развития любых реальных систем живой и неживой природы.

Основные принципы системного подхода

1. Принцип иерархии. Любая система есть комплекс более простых систем, называемых, в зависимости от степени сложности, либо подсистемами, либо элементами системы. Термин «элемент» предполагает, что в пределах ведущегося рассуждения данная часть системы может приниматься как более неделимая. В то же время сама система может являться частью системы более высокого ранга. В соответствии с этим принципом один из вариантов иерархии материальных систем может быть представлен такой последовательностью: …кварки → элементарные частицы → атомы → молекулы → агрегаты молекул → органоиды клеток → клетки → ткани → органы → организмы → популяции → экосистемы → биосфера → Земля → солнечная система → галактика → метагалактика… Если жизнь считать необязательным, случайным явлением, то в указанной последовательности между агрегатами молекул и Землёй может находиться иерархическая система геологических структур.

2. Принцип динамичности. Системы находятся в постоянном движении, непрерывно меняют свои характеристики: теряют одни элементы и приобретают другие, сами входят или выходят из систем более высокого уровня. Мерой изменений является энергия (см. п.2.1). Неизменность некоторых систем – явление условное, зависящее лишь от масштабов времени. Материальных систем существующих бесконечно долго, не бывает.

3. Принцип целостности (организованности, или интегративный принцип). Система не есть простая механическая сумма частей. Свойства системы не могут быть выведены из свойств её элементов. Система обладает некоторым набором свойств, которые определяются только совокупным взаимодействием её частей. Такие свойства называются эмерджентными. Причём элементы, объединяясь в систему, могут терять часть своих свойств, которые они имели в свободном состоянии. Так, например, атомы натрия и хлора в свободном состоянии являются крайне агрессивными в химическом отношении, и любой контакт с ними живых клеток приводит к сильным нарушениям структуры и гибели. Соединившись же в систему молекул хлористого натрия, они становятся крайне полезным компонентом любых клеток, совершенно не проявляя никаких вредных свойств, за исключением случаев накопления в сверхвысоких концентрациях. Из принципа целостности следует, что организацию систем невозможно изучать путём их разложения на элементы с последующим изучением свойств этих элементов. Бесперспективность такого подхода к изучению систем особенно очевидна, если учесть сказанное в п.6.2, 6.3.

Из указанных системных принципов только третий можно считать относительно новым, специфичным именно для ОТС.

Принцип иерархии использовался человеком всегда при создании любых систем классификаций больших множеств элементов (классификация живых организмов, десятичная система исчисления и пр.)( подробнее см. п. 1.4, 4.7, рис. 4.6).

Принцип динамичности является менее древним. Был период в истории науки, который можно назвать метафизическим, когда считалось, что природа вечна и неизменна. Появление идеи изменчивости принято связывать с высказыванием древнегреческого мыслителя Гераклита (520 – 470 гг. до н.э.) о том, что нельзя дважды войти в одну реку. Впоследствии эта идея стала выражаться словами: «всё течёт, всё изменяется» и в конечном итоге привела к появлению теории эволюции жизни и Вселенной.

7.2. Детерминированные и вероятностные системы

Констатация того, что мир есть множество взаимодействующих систем, ещё не является радикальным решением проблемы познания сложной природы. Окружающий мир крайне многообразен, и требуется найти способ как-то ориентироваться в этом многообразии. Поэтому в рамках ОТС были предприняты многократные попытки разработать классификацию систем, что, в общем-то, не решено и по сегодняшний день. В качестве примера можно привести классификацию С. Бира. Он предложил различать простые, сложные и очень сложные системы на основании количества входящих в них элементов и способов их взаимодействия. Было также предложено учитывать определённость или неопределённость поведения систем путём их деления на детерминированные и вероятностные (табл.7.1).

Таблица 7.1

Классификация систем по С. Биру [4]

Детерминированными называются системы, которые после строго определённого повторяемого воздействия всегда оказываются в одном и том же строго определённом состоянии.

Вероятностными являются системы, которые при одном и том же строго определённом повторяемом воздействии могут оказываться в разных состояниях. Указать, в каком состоянии они окажутся в каждом конкретном случае, невозможно. Можно только указать множество возможных состояний и вероятность каждого состояния.

Вполне понятно, что подобная классификация не является строгой. Нельзя точно определить, какие системы следует считать простыми, а какие сложными. Например, система из 10 элементов, судя по их количеству, может быть отнесена к простым. Но если взаимодействие этих элементов описывается с помощью теории графов (п.6.3), то теоретически возможное количество состояний системы определяется величиной 290 (≈ 1027).

Кроме того, даже строгое определение детерминированных и вероятностных систем может оказаться на практике не соответствующим действительности. Например, такая явно детерминированная система, как дверной замок в случае большого износа может в результате воздействия ключа не всегда переходить из состояния «открыто» в состояние «закрыто» (или наоборот). Разболтанный замок может оказаться системой вероятностной. В то же время можно теоретически допустить возможность создания механизма, который настолько точно будет подбрасывать монету, что она практически всегда будет падать на одну и ту же сторону. Здесь мы лишний раз убеждаемся, что любая строгая теория действует только в рамках определённых ограничений, в пределах которой справедливы заложенные в теорию постулаты (аксиомы).

7.2. Тектология А.А. Богданова

Как уже было отмечено, системные идеи высказывались некоторыми учёными ещё до появления трудов Л. Берталанфи. Среди этих учёных особое место принадлежит российскому учёному Александру Александровичу Малиновскому (1873 – 1928), который в российской и советской истории больше известен под псевдонимом Богданов.

Системные идеи начали формироваться у А.А. Богданова с самого начала ХХ столетия. В результате он пришёл к выводу, что в человеческом знании нужна теория, которая бы объясняла с общих позиций законы строения и функционирования любых сложных систем. Сам Богданов называл свою теорию «Всеобщая организационная наука». Сокращённое название «Тектология», от древнегреческого слова «строить, строительство».

В нашей стране внимание к этим трудам Богданова появилось лишь в 60-е гг., когда на подъёме были идеи ОТС и учёные стали интересоваться историей данного вопроса [31]. До этого момента Богданов был хорошо известен в нашей стране как крупный политик и философ с идеалистическим уклоном. С появлением марксистского движения в России в конце ХIХ в. он был его сторонником и соратником В.И. Ленина. Позднее, с 1899 по 1911 г. Богданов написал несколько философских книг, в которых подверг критике ряд положений марксизма, из-за чего сторонниками В.И. Ленина был отнесён к группе так называемых марксистов-ревизионистов. Интересно отметить, что к этой группе относили и первого народного комиссара просвещения 1917 – 1929 гг. А.В. Луначарского. До Октябрьской революции Богданов написал также ряд книг по экономике, которые были положительно оценены В.И. Лениным.

Основная идея тектологии А.А. Богданова – признание необходимости подходить к любому явлению со стороны его организации. Весь доступный нашему восприятию мир и особенно мир живого является совокупностью организованных вещей. Все природные объекты (комплексы) отличаются друг от друга степенью организованности. Под организованностью понимается свойство целого быть больше суммы своих частей (элементов). Чем более целое разнится от суммы своих частей, тем более оно организовано [5, с.31]. Тектология рассматривает все явления не как застывшие, а как непрерывные процессы организации и дезорганизации.

Элементы системы Богданов называет «активностями». Комплекс активностей оказывается больше суммы своих частей не потому, что в целом возникают новые активности, а потому, что в совокупности они по-новому взаимодействуют со средой.

Одним из решающих методов тектологии Богданов считает метод упрощения, который выражается в моделировании процессов, поскольку модель есть упрощенный аналог реального явления. Модели он делит на идеальные (мыслительные) и реальные (физические). И те, и другие всегда должны дополнять друг друга. Большое значение Богданов придаёт математике, считая её рано развившейся областью тектологии.

Целью тектологии является установление общих закономерностей организации любых явлений, процессов и систем на всех уровнях. Это необходимо для того, чтобы человеческая деятельность была в любой области наук и производства унифицирована, едина по методам, проводилась по единому плану [6, с.5 – 6].

Таким образом, основные системные идеи были сформулированы Богдановым задолго до появления общепринятых концепций Берталанфи. Неизвестность этих идей была обусловлена конкретными историческими условиями, изолированностью советской науки и философскими взглядами автора. Даже в Большой советской энциклопедии 2-го издания 50-х гг., где о Богданове имеется по энциклопедическим меркам очень большая, на целую страницу, статья, ни слова не говорится о тектологии. В заключение к сказанному интересно процитировать первую и последнюю фразы этой статьи: «Богданов (псевдоним Малиновского) Александр Александрович (1873-1928) — ревизионист; активно боролся против марксизма, извращая его с позиций реакционной махистской философии и вульгарного материализма; по профессии врач. …Богданов был организатором и с 1926 директором государственного института переливания крови и погиб в 1928, произведя на себе неудачный опыт» [7, с.343]. О некоторых интересных фактах биографии А.А. Богданова и создании тектологии можно узнать из монографии его сына А.А. Малиновского [20].

7.4. Самоорганизующиеся системы и синергетика

Для выяснения особенностей строения и функционирования живых систем весьма полезным и конструктивным оказалось разделение всех систем на изолированные, закрытые и открытые (п. 2.3). Этот подход позволил понять, что классическая термодинамика пригодна в принципе только для описания систем в состоянии термодинамического равновесия с высоким значением энтропии. Такое состояние со статистически равномерным распределением энергии между всеми частями системы принято называть хаотичным. Классическая термодинамика, утверждая, что все системы стремятся к равновесию, хаосу, не позволяла объяснить, каким образом из примитивных хаотичных систем могут возникать сложные упорядоченные системы, способные понижать свою энтропию.

В ходе решения этой проблемы бельгийским учёным русского происхождения Ильёй Романовичем Пригожиным (р. 1917) была разработана термодинамика необратимых процессов [24, 25], за которую автор был удостоен Нобелевской премии 1977 г. Эта теория позволила показать, что в открытых системах в результате возникающих флуктуаций (случайных концентраций энергии) могут возникать устойчивые, термодинамически неравновесные состояния с низкой энтропией. Такие системы при наличии потока энергии способны в дальнейшем понижать свою энтропию и увеличивать упорядоченность. Постоянное потребление энергии для поддержания антиэнтропийного состояния приводит к последующему её рассеиванию (диссипации) в тепло и к возрастанию энтропии окружающей среды. В связи с этим такие системы получили название антиэнтропийных и диссипативных структур.

Дальнейшее развитие идей И. Пригожина привело к разработке немецким физиком и математиком Германом Хакеном (р. 1927 г.) науки, названной автором синергетикой [35, 36]. Слово синергетика означает совместное кооперативное действие разнородных сил и элементов.

Основные идеи синергетики сводятся к тому, что сложные само­организующиеся системы состоят из разнородных, тесно взаимодействующих частей. В результате возникают эмерджентные свойства системы, не выводимые из свойств составных элементов и зависящие только от их определённого сочетания. Такие системы могут находиться далеко от состояния термодинамического равновесия и являются подвижными (изменчивыми). Математическое описание изменения параметров таких систем обычно требует применения нелинейных дифференциальных уравнений. Нелинейность означает, что параметры входят в эти уравнения со степенями, отличающимися от единицы, в отличие от более простых линейных физических систем.

Математический анализ нелинейных дифференциальных уравнений, описывающих диссипативные самоорганизующиеся системы, показывает, что их поведение может быть изображено графически в виде траекторий в многомерном пространстве. Такие траектории имеют тенденцию двигаться в сторону определённых областей этого многомерного пространства, в которых начинают циркулировать неопределённо долго. Такие области получили название аттракторы. При переходе от математической абстракции к конкретным реальным явлениям аттракторы означают устойчивое, но неравновесное состояние системы. Такое состояние часто проявляется в виде колебательного изменения параметров (аттрактор выглядит как замкнутый цикл) (рис.7.1).

Система с аттрактором относительно устойчива к внешним воздействиям, но только в определённых пределах. Сильные воздействия могут вывести систему из одного устойчивого состояния и перевести её в другое устойчивое состояние, которое будет свидетельствовать о наличии второго аттрактора и т.д. Могут быть и такие внешние воздействия, при которых траектория не приведёт к образованию аттрактора и система разрушится, перейдёт в состояние термодинамического равновесия (хаоса).

Математический анализ самоорганизующихся диссипативных систем показывает и то, что их поведение (траектория) за пределами аттракторов является принципиально не предсказуемым. Это проявляется в том, что в некоторых областях многомерного пространства существуют особые точки, в которых в соответствии с законами математики допустимо наличие более одного решения. При попадании в такие точки, которые получили название точек бифуркации, траектория раздваивается. Наличие точек бифуркации приводит к тому, что предсказать можно лишь определённое число возможных вариантов развития (эволюции) системы. Но какой конкретно вариант будет реализован, предсказать невозможно.

Реальным примером аттрактора можно считать нормальное состояние живого организма, когда его параметры не выходят за границы определённой области, называемой жизнью. Болезнь в таком случае можно рассматривать как выход из устойчивой области (аттрактора) в точке бифуркации, а процесс лечения как возвращение в область аттрактора.

8. КИБЕРНЕТИКА

8.1. Основные понятия и определения

Кибернетика определяется как наука, изучающая законы управления сложными системами. В дословном переводе с древнегреческого слово кибернетика означает «управление кораблём». Кибернетика возникла в результате бурного развития техники и появления очень сложных технических устройств (авианосцев, подводных лодок, ракет и т.д.) и электроники в середине ХХ столетия. Учёные, которые начали разрабатывать системы управления этими устройствами, заметили, что задачи управления, сформулированные на математическом языке, оказались практически идентичными как в случае описания систем управления сложными техническими системами, так и систем самоуправления живых организмов.

Первым научным трудом, в котором наиболее чётко были сформулированы принципы новой науки, была вышедшая в 1948 г. на английском языке книга американского математика Норберта Винера (1894 – 1964) «Кибернетика или управление и связь в животном и машине» [10].

Поскольку кибернетика тесно связана со сложными системами, многие из решаемых ею задач, оказались общими с общей теорией систем (ОТС). По мере развития обе теории настолько переплелись, что сегодня трудно указать границу между ними. Специалист в области биологической кибернетики А.Б.Коган считает, что ОТС является одним из разделов кибернетики, причём имеющим особо важное значение [15, с.10]. В то же время специалист в области системных исследований М.И. Сетров приводит высказывание, в котором Л. Берталанфи называет кибернетику составной частью ОТС [31]. Скорее всего, оба эти направления сегодня представляют одно целое, в котором они удачно дополняют друг друга и решают общие задачи.

Центральным понятием кибернетики, как и в ОТС, является понятие системы, которая в данном случае называется кибернетической. Под системой понимается объект, которым необходимо управлять. Здесь можно сразу отметить принципиальную разницу между кибернетикой и ОТС. Особенность кибернетического подхода состоит в том, что кибернетика не занимается анализом происхождения и внутреннего устройства систем. А в ОТС эти вопросы являются чуть ли не первостепенными. Кибернетика, как бы учитывая выводы ОТС о непреодолимой сложности внутреннего строения больших систем, не берётся за решение этой проблемы.

Кибернетическая система считается заданной, если указаны её параметры, воздействие на которые позволяет осуществлять управление, и параметры, по которым определяется эффективность управления. Первые принято называть входами системы и обозначать х1, х2, … хn. Вторые называются выходами системы и обозначаются у1, у2, … уm ( рис.8.1).

Выходные характеристики системы являются результатом преобразования входных воздействий внутри системы. Как это происходит, как связаны и взаимодействуют составные части (подсистемы: S1, S2, S3), кибернетику не интересует. Задачей – определить, как должны изменяться х1, х2, х3, чтобы у1, и у2 находились в заданных пределах?

Заданные значения выходов называются целью управления. Пока не найдены значения входов, соответствующие достижению цели, система называется чёрным ящиком. Если же необходимые соотношения между входами и выходами найдено, система называется белым ящиком.

Можно изготовить реальную материальную систему, соответствующую абстрактному изображению на рис.8.1. Такой моделью может быть ящик с тремя выключателями в качестве входов и двумя лампочками в качестве выходов. Тогда схема управления (белый ящик) может быть найдена путём перебора всех вариантов положений выключателей с одновременным определением вариантов включённых лампочек. Результат такого поиска может иметь вид табл. 8.1.

Таблица 8.1

Пример возможного соотношения входов и выходов кибернетической системы рис.8.1

Из этой таблицы следует, что если, например, целью управления является поддержание горящими первой и второй лампочек одновременно, то достаточно держать включенными либо только один первый, либо все три выключателя вместе.

Рассмотрим другой пример, когда имеющийся один выходной параметр представляет собой непрерывно меняющуюся количественную физическую характеристику (мощность излучения лампочки). Входом также является меняющийся физический параметр (угол поворота рукоятки). Тогда система управления может быть изображена в виде математической функции у=f(х) (рис.8.2)

В этом случае, если цель управления определена как необходимость удерживать мощность излучения в интервале 3, то из графика функции у=f(х) следует, что х должен поддерживаться либо в пределах интервала 1, либо находиться в интервале 2.

В некоторых случаях может оказаться полезным рассмотреть в качестве чёрных ящиков подсистемы S1, S2, S3. Но чаще полезна обратная процедура, когда управляемых систем много, то целесообразно рассматривать их как одну систему, поскольку основной задачей кибернетического подхода является нахождение наиболее простых способов описания систем и их поведения.

Если все входы находятся под контролем управляющей системы, то проблем с управлением не возникает за исключением начального этапа, пока не найден белый ящик. Этот этап тоже может создать проблему в случае большого количества входов, поскольку возникает уже обсуждённый в гл. 6 вопрос о числе вариантов комбинаций. Тем не менее, системы с полностью контролируемыми входами не считаются предметами особого внимания в кибернетике.

Для истинно кибернетических систем характерно то, что не все их входы являются контролируемыми, т.е. выходы меняются и под действием не контролируемых входов. В этом случае невозможно пользоваться заранее определённым планом управления. Решения по воздействию на контролируемые входы приходится принимать непосредственно в процессе работы системы. Это можно делать, только получая непрерывную информацию о состоянии выходов. Такое управление, когда изменение входов зависит от изменения выходов, получило название «управление с обратной связью».

В системах с обратной связью, как правило, выделяется часть (управляющая подсистема), задачей которой является приём сигналов о состоянии выходов, сравнение этих состояний с целью управления и посылка сигналов, которые корректируют входные воздействия (рис. 8.3).

Обратные связи бывают положительные и отрицательные. Положительная обратная связь так действует на вход, что начавшееся изменение выходных характеристик начинает происходить ещё быстрее в том же направлении. Отрицательная обратная связь, наоборот, при отклонении выходных характеристик от заданных значений так воздействует на вход, что начавшееся изменение выхода затормаживается и меняется на противоположное. Система возвращается в исходное состояние.

Основная стратегия поведения сложных технических и самоорганизующихся (биологических) систем заключается в сохранении своих характеристик в заданных пределах. Поэтому в этих системах чаще используются отрицательные обратные связи. Например, холодильник или термостат должен поддерживать строго определённую температуру и в случае отклонения её в сторону увеличения или уменьшения возвращать в прежнее состояние. Другим примером является самолёт, летящий на автопилоте. Направление его движения может измениться под действием ветра, дождя, облаков. Это отклонение будет зафиксировано управляющей системой, которая посылкой сигналов к регулировочным механизмам вернёт самолёт на прежний курс.

Системы, которые при возмущающих воздействиях среды эффективно поддерживают постоянными свои параметры, получили название гомеостатических. Устойчивое состояние таких систем называется гомеостазом.

Системы с положительной обратной связью используются реже, обычно в тех случаях, когда согласно задаче управления требуется ускорить начавшееся изменение и быстро его закончить. Примером такого процесса являются автокаталитические химические реакции. Автокатализ означает, что в результате преобразования данного вещества, образуется продукт, ускоряющий это преобразование. И чем быстрее идёт реакция, тем больше образуется катализатора, процесс ускоряется ещё сильнее. Такие процессы носят взрывной характер и часто приводят к катастрофическим явлениям. Системы резко переходят из одного состояния в другое. К таким явлениям можно отнести снежные лавины, когда случайно появившиеся небольшие комки увеличиваются в размерах и усиливают срывающее воздействие на остальную массу снега. Появляется ещё больше комьев, причём более крупных. При атомном взрыве первоначально появившееся небольшое количество нейтронов разбивает атомы урана с высвобождением ещё большего количества нейтронов и т.д.

На основании сказанного можно заключить, что кибернетика, имея много общего с ОТС, решает несколько более узкую задачу изучения систем управления, не рассматривая физические принципы их организации. Это подтверждают и слова У.Р. Эшби, который в своей книге «Введение в кибернетику» пишет: «Во всей нашей книге принимается, что внешние соображения уже определили цель, т.е. допустимые состояния … нас занимает лишь проблема того, как достичь этой цели, несмотря на помехи и трудности» [44]. Может возникнуть вопрос: «Что означают слова «внешние соображения»? Для человека, незнакомого с принципами кибернетики, ответ может быть обескураживающим. Эти слова могут означать что угодно, что Вас больше устраивает, кибернетику это не интересует. Это означает, что тот, кто занимается управлением, может не знать, откуда и как появилась управляемая система и кто задал цель её управления. В биологии, в естествознании или в ОТС эти слова могут означать «природа».

8.2. Биологические системы и кибернетика

Живые системы созданы природой по её законам. Целью этих систем является выживание. Это означает, что в меняющихся условиях окружающей среды организмы или экологические системы должны сохранять все свои основные параметры в пределах, которые соответствуют состоянию, называемому жизнью.

Входными характеристиками для живых организмов являются все факторы окружающей среды. Многие из этих факторов часто и быстро меняются, что сказывается на изменении различных параметров организмов. Эти параметры можно рассматривать как выходные характеристики.

Живые системы разного уровня организации имеют соответствующие системы регуляции, которые развивались и усложнялись в ходе эволюции жизни. Наиболее сложную и совершенную систему регуляции имеют высшие животные и человек. Эта система представлена двумя подсистемами, одна из которых называется гуморальной, а вторая нервной. В гуморальной системе управляющими сигналами являются химические вещества (гормоны, ферменты и др.). В нервной системе основными сигналами служат электрические импульсы.

Специальные нервные окончания, идущие от центральной нервной системы, контактируют с большим количеством различных рецепторов, часть которых воспринимает внешние воздействия (входы), а другая часть (интерорецепторы) – сигналы о состоянии собственных параметров организма (выходы). После сложной обработки в центральной нервной системе формируются управляющие сигналы, которые так изменяют поведение (входы) организма, что вредные воздействия уменьшаются (отрицательная обратная связь), а положительные воздействия усиливаются (положительная обратная связь).

Регуляторные возможности организмов не беспредельны. Сохранить параметры организма и выжить можно только в том случае, если параметры среды (входы) не выходят за рамки определённых значений. Каждый фактор для данного вида характеризуется определённым интервалом, в пределах которого организмы остаются живыми. Этот интервал называется экологической валентностью, или толерантностью. Эволюция жизни в целом идёт в направлении расширения пределов выживания.

Так, для человека как чисто биологического существа температурный интервал среды выживания при использовании только биохимических и биофизических механизмов терморегуляции ориентировочно находится в пределах 15 – 45оС. Но, используя такую поведенческую реакцию как изготовление одежды, человек смог несколько расширить этот интервал. А позднее, при использовании технических систем, появилась возможность находиться в среде с температурой от космического холода до сотен градусов Цельсия. Среди входных характеристик для человека, помимо уже упомянутой температуры, можно также назвать необходимое количество и качество пищи, воды, физические воздействия: свет, давление, гравитация, биологические факторы в виде инфекций, паразитов, хищников и т.д.

При этом к выходным параметрам можно отнести определённую температуру тела (36 – 37оС), кровяное давление (60 – 140 мм рт. ст.), концентрацию различных веществ в крови (сахар, соли, витамины). Все эти и многие другие параметры находятся под постоянным контролем управляющих систем организма.

Помимо организменно-видового уровня, кибернетический подход хорошо объясняет многие процессы и на других уровнях биологической организации, например, на популяционном или биогеоценотическом. В частности, по принципу отрицательной обратной связи работают гомеостатические механизмы, обеспечивающие постоянство численности особей в естественных популяциях. Классическим примером является взаимодействие популяций хищника и жертвы. Рост численности жертвы, действуя как положительная связь, способствует росту численности хищника. В свою очередь увеличивающаяся популяция хищника по обратной отрицательной связи уменьшает численность жертвы, в результате снижается и численность хищника (рис.8.4).

Для человека особенно важно эффективно управлять искусственными агроэкосистемами для обеспечения себя пищей. На сельскохозяйственном поле входными воздействиями являются обработка земли, внесение удобрений, освещённость, поступление влаги, тепла, воздействие насекомых- опылителей, вредителей, сорняков и болезней. В качестве основной выходной характеристики удобно использовать величину полученного урожая. Однако это не позволяет оперативно управлять входными характеристиками. Для оперативного управления желательно использовать такие выходы, которые можно отслеживать непрерывно, например, высоту растений, диаметр стеблей, количество листьев, величину листовой поверхности, скорость движения воды по сосудам растения, интенсивность испарения воды растениями и т.д.

Следует иметь в виду, что контроль одной, даже наиболее существенной выходной характеристики не гарантирует надёжного достижения цели – высокого урожая. Биологам хорошо известно, что при определённом сочетании входных воздействий можно добиться очень интенсивного развития листьев и зелёной биомассы, но при этом не получить плодов и семян. Поэтому, чем больше выходных характеристик используется в процессе регулирования, тем это регулирование надёжней.

Очень важно также иметь как можно больше контролируемых входов. Это обеспечивается созданием систем выращивания растений в закрытом грунте (парники, теплицы), когда можно оптимально управлять светом, теплом, питанием, орошением и более эффективно бороться с вредителями. Но стоимость урожая в таких системах заметно выше.

С развитием кибернетических идей в биологии появились попытки использовать эти идеи и для объяснения эволюционного процесса. Одним из первых это сделал советский биолог И.И. Шмальгаузен [40]. В качестве кибернетической системы Шмальгаузен рассматривает популяцию как элементарную эволюционирующую единицу, способную преобразовываться в новый биологический вид (рис.8.5).

Популяция, как сложная природная система, испытывает множество входных воздействий, часть которых можно сгруппировать в укрупнённые входы. К таким входам, имеющим наибольшее значение для эволюции, можно отнести группу мутагенных факторов (именно они меняют свойства организмов) и группу факторов которые при определённых условиях могут приводить к гибели отдельных особей. Такие факторы называются элиминирующими.

Среди наиболее важных для эволюции выходных характеристик Шмальгаузен также выделяет две основные группы: способность организмов использовать различные природные ресурсы (пища, убежища и т.д.) и способность противостоять элиминирующим факторам (холодоустойчивость, жароустойчивость, устойчивость к инфекциям, инвазиям, защищённость от хищников и т.п.).

Мутации, проявляющиеся в виде доминантных генов, будучи преимущественно вредными, приводят к появлению особей с пониженной способностью к использованию жизненных ресурсов или с пониженной устойчивостью к элиминирующим факторам. Эти отклонения выходов от нормы, действуя как отрицательные обратные связи, усиливают элиминацию (устранение) неполноценных особей, и популяция возвращается в исходное, стабильное состояние, в котором большинство особей нормально взаимодействуют со средой. Реализуется разновидность естественного отбора, которая называется стабилизирующим отбором (гомеостаз).

В случае же накопления в популяции рецессивных (не проявляющихся в виде изменённых свойств организмов) генов, в результате скрещивания начинают возникать различные комбинации, которые в редких случаях могут оказаться более удачными, чем существующие. Новые организмы приобретают способность лучше использовать ресурсы и успешней противостоять элиминирующим факторам. Эти новые свойства усиливают действие элиминирующих факторов на основную массу особей со старыми, менее удачными свойствами. Это проявляется как положительная обратная связь, которая усиливает появившееся положительное отклонение выходов от нормы. В результате особи со старыми свойствами достаточно быстро заменяются новыми, более совершенными организмами. Появляется новый вид, что можно рассматривать как действие движущего естественного отбора.

www.ronl.ru

Введение. Общая теория систем Л. Берталанфи

Общая теория систем Л. Берталанфи

Появление системного подхода дало ученым некоторую надежду на то, что, наконец, "целое" из диффузной и неконструктивной формы примет четкие очертания операционального исследовательского принципа.

Термин "система" имеет весьма древнее происхождение, и едва ли есть какое-либо научное направление, которое его не употребляло. Достаточно вспомнить "систему кровообращения", "систему пищеварения" и т.д., которые до сих пор некоторыми исследователями принимаются за выражение системного подхода. Большей частью термин "система" употребляется там, где речь идет о чем-то собранном вместе, упорядоченном, организованном, но, как правило, не упоминается критерий, по которому компоненты собраны, упорядочены, организованы.

Очевидно, что ОТС не является плодом раздумий горстки мыслителей. Ее возникновению способствовало несколько научных течений. Концепции открытых систем развивались одновременно в термодинамике и биологии в 30-х годах. Понятие эквифинальности было введено Берталанфи в 1940 г. Принципиальные различия между неживой и живой природой были описаны Бриллюэном в 1949 г. Примеры открытых систем в экологии, неврологии и философии приведены Уиттекером, Кречем и Бентли в публикациях 50-х годов.

Большую роль в возникновении ОТС как науки сыграли научные направления и концепции, связанные с именами выдающихся ученых:

1. Нейман разработал к 1948 г. общую теорию автоматов и заложил основы теории искусственного интеллекта.

2. Работа Шеннона по теории информации (1948 г), в которой понятие количества информации было дано с позиций теории связи.

3. Кибернетика Винера (1948 г.), с помощью которой была найдена связь понятий энтропии, неупорядоченности, количества информации и неопределенности. Была подчеркнута особая важность этих понятий для изучения систем.

4. Эшби к 1956 г. разработал концепции саморегулирования и самоуправления, являющиеся дальнейшим развитием идей Винера и Шеннона.

Представления, вызванные к жизни в связи с развитием кибернетики и теории информации, приводят к двум отчасти противоречивым следствиям: во-первых, они позволяют аппроксимировать открытые системы замкнутыми путем введения механизма обратной связи; во-вторых, они показывают невозможность искусственного воспроизведения на модели ряда особенностей процесса автоматического регулирования в живых системах.

Ученые, идущие по первому пути, направили свои усилия на построение моделей и теорий организаций, в которых преобладают концепции, заимствованные из аналитического и механистического подходов. Привлекательной стороной этих теорий является их строгость. Однако в рамках этих теорий не поддаются определению многие специфические свойства живых систем. Второй путь оказался важным для развития поведенческой теории организаций, которая сочетает концепции экономической теории с поведенческими представлениями, вытекающими из психологии, социологии и антропологии. Последние лучше объясняют феномен поведения, чем аналитико-механистические теории, но уступают им в строгости.

Для того чтобы подчеркнуть тот факт, что общих систем не существует, а речь идет о поиске общих теорий, вероятно, более подходящей была бы какая-либо иная комбинация этих слов. Ласло указывал, что данное "семантическое недоразумение" первоначально возникло в результате перевода с немецкого, ранних работ Берталанфи. В упомянутых работах строилась "теория, применимая в различных областях науки", а не "теория того, что называется общими системами", как ошибочно было в английском варианте. Основополагающая работа Берталанфи была в английском варианте названа "Теория общей системы" лишь однажды.

Цель данной работы - рассмотреть общую теорию систем Л. Берталанфи.

Теория систем - междисциплинарная область науки и исследование природы сложных систем в природе, обществе и науке. Более конкретно, это точка отсчёта, позволяющая исследовать и/или описать любую группу взаимодействующих объектов, чтобы получить некоторый результат. Это может быть единственный организм, любая организация или общество, или любой электромеханический или информационный продукт. Поскольку понятие системы часто используется в социологии и в области знаний, часто ассоциируемой с кибернетикой, теория систем в качестве технической и обобщённой академической области знаний обычно является Общей Теорией Систем (ОТС) Людвига Берталанфи. Впоследствии Маргарет Мид и Грегори Бейтсон разработали междисциплинарные перспективы в теории систем (например, положительные и отрицательные обратные связи в социологии).

общая теория система берталанфи

fil.bobrodobro.ru

Сферы применения ОТС по Берталанфи:. Общая теория систем Л. Берталанфи

Общая теория систем Л. Берталанфи

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

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

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

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

· Топология, или реляционная математика, включающая неметрические области, такие, как теория сетей и теория графов.

· Факторный анализ, то есть процедуры изоляции - посредством использования математического анализа - факторов в многопеременных явлениях в психологии и других научных областях.

· 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:

· 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.

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.

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.

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.

fil.bobrodobro.ru

"Общая теория систем Л. Берталанфи"

Выдержка из работы

РЕФЕРАТ

на тему:

Общая теория систем Л. Берталанфи

Иркутск 2015 г.

Содержание

• Введение
• Предпосылки возникновения междисциплинарной теории
• Общие положения
• Общие исследования систем
• Кибернетика
• Сферы применения ОТС по Берталанфи:
• Основные понятия общей теории систем
• Заключение
• Список литературы

Введение

Появление системного подхода дало ученым некоторую надежду на то, что, наконец, «целое» из диффузной и неконструктивной формы примет четкие очертания операционального исследовательского принципа.

Термин «система» имеет весьма древнее происхождение, и едва ли есть какое-либо научное направление, которое его не употребляло. Достаточно вспомнить «систему кровообращения», «систему пищеварения» и т. д., которые до сих пор некоторыми исследователями принимаются за выражение системного подхода. Большей частью термин «система» употребляется там, где речь идет о чем-то собранном вместе, упорядоченном, организованном, но, как правило, не упоминается критерий, по которому компоненты собраны, упорядочены, организованы.

Очевидно, что ОТС не является плодом раздумий горстки мыслителей. Ее возникновению способствовало несколько научных течений. Концепции открытых систем развивались одновременно в термодинамике и биологии в 30-х годах. Понятие эквифинальности было введено Берталанфи в 1940 г. Принципиальные различия между неживой и живой природой были описаны Бриллюэном в 1949 г. Примеры открытых систем в экологии, неврологии и философии приведены Уиттекером, Кречем и Бентли в публикациях 50-х годов.

Большую роль в возникновении ОТС как науки сыграли научные направления и концепции, связанные с именами выдающихся ученых:

1. Нейман разработал к 1948 г. общую теорию автоматов и заложил основы теории искусственного интеллекта.

2. Работа Шеннона по теории информации (1948 г), в которой понятие количества информации было дано с позиций теории связи.

3. Кибернетика Винера (1948 г.), с помощью которой была найдена связь понятий энтропии, неупорядоченности, количества информации и неопределенности. Была подчеркнута особая важность этих понятий для изучения систем.

4. Эшби к 1956 г. разработал концепции саморегулирования и самоуправления, являющиеся дальнейшим развитием идей Винера и Шеннона.

Представления, вызванные к жизни в связи с развитием кибернетики и теории информации, приводят к двум отчасти противоречивым следствиям: во-первых, они позволяют аппроксимировать открытые системы замкнутыми путем введения механизма обратной связи; во-вторых, они показывают невозможность искусственного воспроизведения на модели ряда особенностей процесса автоматического регулирования в живых системах.

Ученые, идущие по первому пути, направили свои усилия на построение моделей и теорий организаций, в которых преобладают концепции, заимствованные из аналитического и механистического подходов. Привлекательной стороной этих теорий является их строгость. Однако в рамках этих теорий не поддаются определению многие специфические свойства живых систем. Второй путь оказался важным для развития поведенческой теории организаций, которая сочетает концепции экономической теории с поведенческими представлениями, вытекающими из психологии, социологии и антропологии. Последние лучше объясняют феномен поведения, чем аналитико-механистические теории, но уступают им в строгости.

Для того чтобы подчеркнуть тот факт, что общих систем не существует, а речь идет о поиске общих теорий, вероятно, более подходящей была бы какая-либо иная комбинация этих слов. Ласло указывал, что данное «семантическое недоразумение» первоначально возникло в результате перевода с немецкого, ранних работ Берталанфи. В упомянутых работах строилась «теория, применимая в различных областях науки», а не «теория того, что называется общими системами», как ошибочно было в английском варианте. Основополагающая работа Берталанфи была в английском варианте названа «Теория общей системы» лишь однажды.

Цель данной работы — рассмотреть общую теорию систем Л. Берталанфи.

Теория систем — междисциплинарная область науки и исследование природы сложных систем в природе, обществе и науке. Более конкретно, это точка отсчёта, позволяющая исследовать и/или описать любую группу взаимодействующих объектов, чтобы получить некоторый результат. Это может быть единственный организм, любая организация или общество, или любой электромеханический или информационный продукт. Поскольку понятие системы часто используется в социологии и в области знаний, часто ассоциируемой с кибернетикой, теория систем в качестве технической и обобщённой академической области знаний обычно является Общей Теорией Систем (ОТС) Людвига Берталанфи. Впоследствии Маргарет Мид и Грегори Бейтсон разработали междисциплинарные перспективы в теории систем (например, положительные и отрицательные обратные связи в социологии).

общая теория система берталанфи

Предпосылки возникновения междисциплинарной теории

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

1. До XX века область науки как 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 (на пример, генетика). Тем не менее 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. Классическая наука не использовала понятия и не разрешала проблем, имевшихся в биологических или социологических областях. К примеру, в живом организме наблюдается организация, регулирование, непрерывную динамику и порядок, как и в человеческом поведении, но подобные вопросы выходили за рамки классической науки, опирающейся на так называемое механистическое мировоззрение; подобные вопросы считались метафизическими.

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. 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.

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.

Общие положения

Первоначальные идеи о теории систем возникли на основе исследований в области социологии, экологии (Говард Одум, Юджин Одум и Фритьоф Капра), теории организаций именеджмента (Питер Сендж), междисциплинарных исследований в таких областях как «исследование управления персоналом» (Ричард Свансон), а также на основе интуитивных изысканий таких учёных как Дебора Хаммонд. В качестве междисциплинарного и многоперспективного поля деятельности теория систем объединяет принципы и понятия из таких наук как онтология, философия науки, физика, информатика, биология, инженерия, равно как и из следующих (но в меньшем объёме): география, социология, политология, психология, экономика и многие иные. Поэтому теория систем является некоторым связующим звеном для междисциплинарного диалога между автономными областями человеческого знания.

Исходя из этого, Л. Берталанфи заявил, что общая теория систем «должна стать важным регулирующим устройством в науке» для защиты от поверхностных аналогий, которые «бесполезны в науке и вредны на практике». Другие же остались ближе к оригинальным понятиям теории систем, которые были уже разработаны первопроходцами. Например, Илья Пригожин из Центра сложных квантовых систем Университета Техаса изучал эмергентные свойства систем, предполагая, что они дают аналогии для живых систем. Теории автопоэйзиса Франческо Варела и Гумберто Матурана являются продолжением исследований в этой области. Современными исследователями в области теории систем являются: Рассел Акофф, Бела Банати, Стэнфорд Бир, Мэнди Браун, Питер Чекланд, Роберт Флуд, Фритьоф Карпа, Вернер Ульрих и многие другие.

После Второй мировой войны на основе исследования того времени в области теории систем Эрвин Ласло в предисловии к книге Берталанфи «Перспективы общей теории систем» утверждал, что перевод немецкого термина на английский язык («general system theory») было обусловлено «гневом на некоторое количество Опустошения». В предисловии указано, что оригинальным названием теории было (нем. «Allgemeine Systemtheorie» (или Lehre)), а это подразумевает, что немецкие слова «Theorie» (теория) или «Lehre» (учение) имеют более широкий смысл, нежели английские «theory» (теория) или «science» (наука). Эти идеи указывают на то, что организованный корпус науки и «любое систематически организованное множество понятий, в котором они получены эмпирическим, аксиоматическим или философским путём», не может быть описан простым словом «теория», но является скорее всего тем, что называется «учение». Это значит, что многие базовые понятия теории систем могли потеряться во время перевода, а некоторые могли указывать на то, что учёные занялись созданием «псевдонауки». Таким образом теория систем стала номенклатурой того, что ранние исследователи называли взаимозависимостями (или отношениями) в организациях, при помощи создания нового способа мыслить о науке и научных парадигмах.

С этой точки зрения системой является множество взаимосвязанных и взаимодействующих групп элементов (действий). Например, после того, как было замечено влияние организационной психологии на системы, последние стали восприниматься как комплексные социотехнические системы; удаление из таких систем частей ведёт к снижению общей эффективности организации. Такой подход отличается от обычных моделей, которые рассматривают сотрудников, структуры, подразделения и прочие организационные единицы в качестве отдельных компонентов независимо от целого, вместо того, чтобы видеть во взаимодействии перечисленных единиц то, что позволяет организации выполнять свои функции. Ласло объяснил, что новая системная точка зрения на сложность организации прошла «один шаг от точки зрения Ньютона на простоту организации» при помощи понимания целого безотносительно его частей. Взаимосвязь между организациями и их естественным окружением стала наиболее обильным источником всевозможных сложностей и взаимозависимостей. В большинстве случаев целое имеет свойства, которые не могут быть познаны при помощи анализа частей целого по отдельности. Бела Банати высказал следующую мысль:

Системный подход является общемировым, поскольку основан на дисциплине, изучающей системы, а центральным понятием этой дисциплины является понятие Системы. В наиболее общем смысле система обозначает конфигурацию неких элементов, взаимосвязанных при помощи некоторых отношений. Первоначальная группа исследователей определила систему как «элементы во взаимосвязи».

Схожие идеи могут быть найдены в теориях обучения, которые были разработаны из тех же самых фундаментальных концепций, которые подчёркивают, что понимание результатов известных понятий должно происходить как по частям, так и в целом. Фактически, организмическая психология Берталанфи шла в параллельном развитии теории обучения Ж. Пиаже (Берталанфи, 1968 год). Междисциплинарные перспективы являются критическими в переходе от моделей и парадигм индустриального общества, в которых история является историей, математика — математикой, всё это отделено от музыки и искусства, отделено от науки и никогда не рассматриваются вместе [8]. Влиятельная современная работа Питера Сенджа [9] предоставила материал для детального обсуждения обычной критики систем обучения, основанной в согласительном предположении о том, что обучение, включая проблемы фрагментации знания и недостаток холистического обучения в процессе мышления, которые стали «моделями школы, оторванными от повседневной жизни». Таким образом учёные в области теории систем постарались развить альтернативные точки зрения от ортодоксальных теорий с такими последователями, как Макс Вебер, Эмиль Дёркхейм в социологии и Фредерик Тейлор в научном менеджменте, которые проявили твёрдость в отстаивании классических положений [10]. Теоретики разработали холистические методы при рассмотрении концепций теории систем, которые могут применяться в различных областях.

Противоречие редукционизма в обычной теории, которая рассматривает только элементы в отрыве от целого, является простым примером для того, чтобы сменить принципы рассмотрения. Теория систем перемещает взгляд исследователя с элементов на их организацию, исследуя взаимодействия элементов, которые не являются статичными и постоянными, но суть динамические процессы. Существование обычных закрытых систем было подвергнуто сомнению с разработкой перспектив теории открытых систем. Сдвиг произошёл от абсолютных и универсальных авторитарных принципов и знания к относительному и обобщённому концептуальному знанию [11], хотя все изначальные принципы были просто пересмотрены, а потому не потеряны для науки. Механистический способ мышления частично был раскритикован, особенно метафора механицизма (механика Ньютона) в эпоху индустриализации. Критика шла от философов и психологов, которые стояли у истоков современных познаний в области теории организации и менеджмента [12]. Классическая наука не была выброшена за ненадобностью, но в её рамках были поставлены вопросы, которые всегда возникали в историческом процессе развития социальных и технических наук.

Общие исследования систем

Многие ранние исследователи в области наук о системах пытались найти общую теорию систем, которая могла бы описать и объяснить произвольную систему с точки зрения науки. Термин «общая теория систем» восходит к одноимённому труду Л. Берталанфи, целью которого было собрать вместе всё, что он обнаружил в своей работе, будучи биологом. Его желанием было использовать слово «система» для описания принципов, которые являются общими для всех систем. В своей книге он писал:

«…существуют модели, принципы и законы, которые применимы к обобщённым системам или их подклассам, независимые от их особого рода, природы их компонентов, типов связей между ними. Кажется, что можно создать теорию, которая бы изучала не системы какого-то определённого рода, но дававшая понимание принципов систем в общем».

Эрвин Ласло в своём предисловии к книге Берталанфи «Перспективы общей теории систем» писал:

«Таким образом, когда Берталанфи говорит об „Allgemeine Systemtheorie“ (нем. общая теория систем), это согласуется с его подходом к созданию новой перспективы, нового взгляда на науку. Но это не всегда напрямую согласуется с интерпретациями, которые накладываются на термин „общая теория систем“, — будто бы это научная теория обобщённых систем. Такой подход не выдерживает критики. Л. Берталанфи открыл нечто более широкое и имеющее большую научную значимость, нежели просто отдельная теория (которая, как мы знаем, всегда может быть сфальсифицирована и обычно имеет эфемерную жизнь): он создал новую парадигму для разработки теорий».

Людвиг Берталанфи разграничил области исследования систем на три больших зоны: философия, наука и технология. В своей работе с группой исследователей Бела Ванати обобщил эти зоны на четыре интегрируемых друг с другом зоны (эти зоны исследований также могут называться «доменами»):

· Философия, включая онтологию, эпистемологию и аксиологию систем;

· Теория, включающая набор взаимосвязанных понятий и принципов, которые применимы к произвольным системам;

· Методология, включая набор моделей, стратегий, методов и инструментов, которые служат средством для развития теории систем и её философии;

Применение, включая взаимоприменяемость и взаимодействие самих доменов.

Всё это работает в рекурсивном взаимодействии. Интеграция Философии и Теории даёт Знание, Метод и Прикладные действия, так что исследование систем становится сознательным действием.

Кибернетика

Кибернетика изучает обратные связи и связанные понятия, такие как: коммуникации и управление в живых организмах, механизмах (машинах) и организациях. Эта наука заостряет внимание на том, как нечто (цифровое, механическое или биологическое) обрабатывает информацию, реагирует на неё и изменяется (или может быть изменено), для того чтобы лучше выполнять первые две задачи.

Термины «теория систем» и «кибернетика» часто используются как синонимы. Некоторые авторы используют термин «кибернетическая система» для обозначения определённого подмножества общих систем, а именно таких систем, в которых имеются циклы обратной связи. Однако различия циклов вечно взаимодействующих элементов, которые описал Гордон Паск, делают общие системы подмножеством кибернетических. В соответствии с Джексоном (2000 год), Берталанфи разработал начальную (эмбриональную) форму общей теории систем, которая сегодня получает всё больше и больше известности в научных кругах.

Исследования в области кибернетики начались во второй половине 1900-ых годов, что непосредственно привело к публикации нескольких работ (например, «Кибернетика» Н. Винера в 1946 году и «Общая теория систем» Л. Берталанфи в 1968 году). Кибернетика возникла из инженерных областей, а ОТС из биологии. Если обе науки оказывали и продолжают оказывать друг на друга влияние, то кибернетика оказывает такого влияния больше.Л. Берталанфи специально отметил (1969 год) влияние кибернетики, чтобы найти точку разделения двух наук:

Теория систем часто идентифицируется с кибернетикой и теорией управления. Такой подход неверен. Кибернетика может рассматриваться в качестве теории управления механизмами в технологии и природе и основана на понятиях «информации» и «обратной связи», а потому является частным случаем общей теории систем. Необходимо быть крайне осторожными, чтобы не смешивать кибернетику и теория систем в общем случае, а также расширять модели и методы кибернетики на те области, где она не применима.

Джексон указывает, что Берталанфи также был знаком с тремя томами «Тектологии» Александра Богданова, которые были опубликованы в России между 1912 и 1917 годами, а также переведены на немецкий язык в 1928 году. Он указал (со ссылкой на Горелика (1975 год)), что «концептуальная часть» ОТС была впервые проработана А. А. Богдановым. Сходную позицию занимают Маттессич (1978 год) и Карпа (1996 год). Но Л. Берталанфи никогда не упоминал А. А. Богданова в своих трудах, что Карпа находит крайне «удивительным».

Кибернетика, теория катастроф, теория хаоса и теория сложности имеют схожую цель по объяснению сущности сложных систем, состоящих из множества взаимодействующих элементов, в терминах такого взаимодействия. Клеточные автоматы, нейронные сейти, искусственный интеллект и искусственная жизнь являются связанными областями исследований, но ни одна из них не описывает общие (универсальные) комплексные системы. Лучшим контекстом для сравнения различных теорий о комплексных системах является исторический, который подчёркивает различия в инструментарии и методологии, начиная от чистой математики в начале исследований до чистой информатики сегодня. Когда в самом начале исследований по теории хаоса Э. Лоренц при помощи компьютера случайно обнаружил странный аттрактор, компьютер стал неотъемлимым инструментом для исследователей. Сегодня невозможно представить изучение комплексных систем без использования компьютера.

Сферы применения ОТС по Берталанфи:

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

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

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

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

· Топология, или реляционная математика, включающая неметрические области, такие, как теория сетей и теория графов.

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

· 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:

· 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.

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.

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.

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.

Основные понятия общей теории систем

Система — это комплекс взаимодействующих компонентов.

Система — это множество связанных действующих элементов.

И хотя понятие системы определяется по-разному, обычно все-таки имеется в виду, что система представляет собой определенное множество взаимосвязанных элементов, образующих устойчивое единство и целостность, обладающее интегральными свойствами и закономерностями.

Мы можем определить систему как нечто целое, абстрактное или реальное, состоящее из взаимозависимых частей.

Системой может являться любой объект живой и неживой природы, общества, процесс или совокупность процессов, научная теория и т. д., если в них определены элементы, образующие единство (целостность) со своими связями и взаимосвязями между ними, что создает в итоге совокупность свойств, присущих только данной системе и отличающих ее от других систем (свойство эмерджентности).

Система (от греч. SYSTEMA, означающего «целое, составленное из частей») представляет собой множество элементов, связей и взаимодействий между ними и внешней средой, образующих определенную целостность, единство и целенаправленность. Практически каждый объект может рассматриваться как система.

Система - это совокупность материальных и нематериальных объектов (элементов, подсистем), объединенных какими-либо связями (информационными, механическими и др.), предназначенных для достижения определенной цели и достигающих ее наилучшим образом. Система определяется как категория, т. е. ее раскрытие производится через выявление основных, присущих системе свойств. Для изучения системы необходимо ее упростить с удержанием основных свойств, т. е. построить модель системы.

Система может проявляться как целостный материальный объект, представляющий собой закономерно обусловленную совокупность функционально взаимодействующих элементов.

Важным средством характеристики системы являются ее свойства. Основные свойства системы проявляются через целостность, взаимодействие и взаимозависимость процессов преобразования вещества, энергии и информации, через ее функциональность, структуру, связи, внешнюю среду.

Свойство - это качество параметров объекта, т. е. внешние проявления того способа, с помощью которого получают знания об объекте. Свойства дают возможность описывать объекты системы. При этом они могут изменяться в результате функционирования системы. Свойства - это внешние проявления того процесса, с помощью которого получается знание об объекте, ведется за ним наблюдение. Свойства обеспечивают возможность описывать объекты системы количественно, выражая их в единицах, имеющих определенную размерность. Свойства объектов системы могут изменяться в результате ее действия.

Выделяют следующие основные свойства системы:

Система есть совокупность элементов. При определенных условиях элементы могут рассматриваться как системы.

Наличие существенных связей между элементами. Под существенными связями понимаются такие, которые закономерно, с необходимостью определяют интегративные свойства системы.

Наличие определенной организации, что проявляется в снижении степени неопределенности системы по сравнению с энтропией системоформирующих факторов, определяющих возможность создания системы. К этим факторам относят число элементов системы, число существенных связей, которыми может обладать элемент.

Наличие интегративных свойств, т. е. присущих системе в целом, но не свойственных ни одному из ее элементов в отдельности. Их наличие показывает, что свойства системы, хотя и зависят от свойств элементов, но не определяются ими полностью. Система не сводится к простой совокупности элементов; декомпозируя систему на отдельные части, нельзя познать все свойства системы в целом.

Эмерджентностъ — несводимость свойств отдельных элементов и свойств системы в целом.

Целостность — это общесистемное свойство, заключающееся в том, что изменение любого компонента системы оказывает воздействие на все другие ее компоненты и приводит к изменению системы в целом; и наоборот, любое изменение системы отзывается на всех компонентах системы.

Делимость — возможна декомпозиция системы на подсистемы с целью упрощения анализа системы.

Коммуникативность. Любая система функционирует в окружении среды, она испытывает на себе воздействия среды и, в свою очередь, оказывает влияние на среду. Взаимосвязь среды и системы можно считать одной из основных особенностей функционирования системы, внешней характеристикой системы, в значительной степени определяющей ее свойства.

Системе присуще свойство развиваться, адаптироваться к новым условиям путем создания новых связей, элементов со своими локальными целями и средствами их достижения. Развитие — объясняет сложные термодинамические и информационные процессы в природе и обществе.

Иерархичность. Под иерархией понимается последовательная декомпозиция исходной системы на ряд уровней с установлением отношения подчиненности нижележащих уровней вышележащим. Иерархичность системы состоит в том, что она может быть рассмотрена как элемент системы более высокого порядка, а каждый ее элемент, в свою очередь, является системой.

Важным системным свойством является системная инерция, определяющая время, необходимое для перевода системы из одного состояния в другое при заданных параметрах управления.

Многофункциональность — способность сложной системы к реализации некоторого множества функций на заданной структуре, которая проявляется в свойствах гибкости, адаптации и живучести.

Гибкость — это свойство системы изменять цель функционирования в зависимости от условий функционирования или состояния подсистем.

Адаптивность — способность системы изменять свою структуру и выбирать варианты поведения сообразно с новыми целями системы и под воздействием факторов внешней среды. Адаптивная система — такая, в которой происходит непрерывный процесс обучения или самоорганизации.

Надежность — это свойство системы реализовывать заданные функции в течение определенного периода времени с заданными параметрами качества.

Безопасность — способность системы не наносить недопустимые воздействия техническим объектам, персоналу, окружающей среде при своем функционировании.

Уязвимость — способность получать повреждения при воздействии внешних и (или) внутренних факторов.

Структурированность — поведение системы обусловлено поведением ее элементов и свойствами ее структуры.

Динамичность — это способность функционировать во времени.

Наличие обратной связи.

Любая система имеет цель и ограничения. Цель системы может быть описана целевой функцией

U1 = F (х, у, t),

где U1 — экстремальное значение одного из показателей качества функционирования системы.

Поведение системы можно описать законом Y = F (x), отражающим изменения на входе и выходе системы. Это и определяет состояние системы.

Состояние системы — это мгновенная фотография, или срез системы, остановка ее развития. Его определяют либо через входные взаимодействия или выходные сигналы (результаты), либо через макропараметры, макросвойства системы. Это совокупность состояний ее n элементов и связей между ними. Задание конкретной системы сводится к заданию ее состояний, начиная с зарождения и кончая гибелью или переходом в другую систему. Реальная система не может находиться в любом состоянии. На ее состояние накладывают ограничения — некоторые внутренние и внешние факторы (например, человек не может жить 1000 лет). Возможные состояния реальной системы образуют в пространстве состояний системы некоторую подобласть ZСД (подпространство) — множество допустимых состояний системы.

Равновесие — способность системы в отсутствие внешних возмущающих воздействий или при постоянных воздействиях сохранять свое состояние сколь угодно долго.

Устойчивость — это способность системы возвращаться в состояние равновесия после того, как она была из этого состояния выведена под влиянием внешних или внутренних возмущающих воздействий. Эта способность присуща системам, когда отклонение не превышает некоторого установленного предела.

Структура системы — совокупность элементов системы и связей между ними в виде множества. Структура системы означает строение, расположение, порядок и отражает определенные взаимосвязи, взаимоположение составных частей системы, т. е. ее устройства и не учитывает множества свойств (состояний) ее элементов.

Система может быть представлена простым перечислением элементов, однако чаще всего при исследовании объекта такого представления недостаточно, т.к. требуется выяснить, что представляет собой объект и что обеспечивает выполнение поставленных целей.

Внешняя среда

Понятие элемента системы. По определению элемент — это составная часть сложного целого. В нашем понятии сложное целое — это система, которая представляет собой целостный комплекс взаимосвязанных элементов.

Элемент - часть системы, обладающая самостоятельностью по отношению ко всей системе и неделимая при данном способе выделения частей. Неделимость элемента рассматривается как нецелесообразность учета в пределах модели данной системы его внутреннего строения.

Сам элемент характеризуется только его внешними проявлениями в виде связей и взаимосвязей с остальными элементами и внешней средой.

Понятие связи. Связь — совокупность зависимостей свойств одного элемента от свойств других элементов системы. Установить связь между двумя элементами — это значит выявить наличие зависимостей их свойств. Зависимость свойств элементов может иметь односторонний и двусторонний характер.

Взаимосвязи — совокупность двухсторонних зависимостей свойств одного элемента от свойств других элементов системы.

Взаимодействие — совокупность взаимосвязей и взаимоотношений между свойствами элементов, когда они приобретают характер взаимосодействия друг другу.

Понятие внешней среды. Система существует среди других материальных или нематериальных объектов, которые не вошли в систему и объединяются понятием «внешняя среда» — объекты внешней среды. Вход характеризует воздействие внешней среды на систему, выход — воздействие системы на внешнюю среду.

По сути дела, очерчивание или выявление системы есть разделение некоторой области материального мира на две части, одна из которых рассматривается как система — объект анализа (синтеза), а другая — как внешняя среда.

Внешняя среда — набор существующих в пространстве и во времени объектов (систем), которые, как предполагается, оказывают действие на систему.

Внешняя среда — это совокупность естественных и искусственных систем, для которых данная система не является функциональной подсистемой.

Заключение

«Система — это набор взаимодействующих элементов», сказал фон Берталанфи, подчёркивая, что система — это структура, у которой элементы каким-то образом действуют друг на друга (взаимодействуют).

Достаточно ли данного определения, чтобы отличить систему от не системы? Очевидно нет, потому что в любой структуре пассивно или активно её элементы так или иначе действуют друг на друга (давят, толкают, притягивают, индуцируют, нагревают, действуют на нервы, нервничают, обманывают, поглощают и пр.). Любой набор элементов всегда так или иначе действует и невозможно найти объект, который не совершал бы какие-либо действия. Однако эти действия могут быть случайными, без цели, хотя случайно, но не предсказуемо, они могут способствовать достижению какой-либо цели. Например, вилка, запущенная шаловливым внуком, может попасть в глаз бабушке и сорвать с него старое бельмо, но таким образом, что сам глаз не будет поврежден и его зрение будет восстановлено (случай, описанный в романе, теоретически возможен). В данном случае, хотя и был получен полезный эффект, вилка в сочетании с внуком не является системой для удаления бельма, а данное странное происшествие было случайным и не предсказуемым. Таким образом, хотя признак действия и является основным, он определяет не понятие системы, а одно из необходимых условий этого понятия.

«Система — это комплекс избирательно вовлеченных элементов, взаимосодействующих достижению заданного полезного результата, который принимается основным системно образующим фактором», сказал в своё время Анохин.

Очевидно, данное определение ближе остальных к правильному пониманию, потому что в понятие «Что может делать данный объект?» вкладывается понятие цели. Содействовать можно только лишь достижению определённой цели, а заданный полезный результат может быть только целью. Остаётся лишь выяснить, кто или что определяет полезность результата. Другими словами, кто или что ставит цель перед системой?

ОТС должна дать ответы на всё мыслимые вопросы о бытие нашего Мира и, возможно, когда-нибудь ответы на все эти вопросы и будут найдены, но не сегодня. В данной работе была осуществлена всего лишь попытка ответить на очень небольшое число этих очень сложных и спорных вопросов и в задачу автора не входило найти все ответы.

Системный анализ намного облегчает наше понимание тех процессов, которые происходят в мире. Но самое главное, системный анализ превращает науку из экспериментальной в аналитическую. Различие между ними огромное и принципиальное. Эмпирика даёт нам факты, но никак не объясняет их. Анализ в сочетании с эмпирикой может дать нам факты, их объяснение и прогноз. Практический выигрыш от этого огромный.

Мир един и знания о нём должны быть связаны одно с другим. Общая теория систем на то и «общая», потому что затрагивает все стороны нашей жизни, и связывает их в единое целое.

Список литературы

1. Общая теория систем — критический обзор, Берталанфи [Электронный ресурс] / http: //www. evolbiol. ru/

2. О принципах исследования систем, В. А. Лекторский, В. Н. Садовский [Электронный ресурс] / http: //vphil. ru.

3. Теория систем [Электронный ресурс] / http: //traditio. ru

4. Общая теория систем (системы и системный анализ), Гайдес Марк Аронович [Электронный ресурс] / http: //www. medlinks. ru

bakalavr-info.ru

Общая теория систем Берталанфи

Людвиг фон Берталанфи(1901 – 1972), австрийский биолог.

Общая теория систем (ОТС) (1930) – это логико-математическая область, задачей которой является формулирование и вывод таких общих принципов, которые применимы ко всем «системам».

Организатор «Общества общесистемных исследований» («Римский клуб») – 1954 г.

Цели этого общества:

1. Изучение изоморфности (подобия) концепций, законов и моделей в различных областях и оказание помощи в перенесении их из общей области в другую.

2. Поощрение разработки адекватных теоретических моделей в областях, их не имеющих.

3. Минимизация дублирования теоретических усилий в разных областях.

4. Содействие единству науки за счет совершенствования общения между специалистами.

Синергетика Пригожина

Илья Романович Пригожин(р. 1917), бельгийский физик, лауреат Нобелевской премии 1977 г.

Синергетика= системодинамика – теория нелинейных неравновесных систем.

Основные моменты синергетики:

1. Акцент на открытые динамические системы.

2. Источником развития (эволюции) неравновесных систем является случайность (хаос) и нелинейность.

3. Эволюция неравновесных систем необратима.

4. Скачки эволюции происходят в особых точках –  «точках бифуркации» на фазовой траектории системы.

3.Понятие модели. Классификация моделей.

Классификация моделей

Функции, которые может выполнять модель:

1. Осмысление действительности (модель – форма представления знаний).

2. Как средство общения (язык – модель).

3. Как средство обучения и тренажа.

4. Как средство прогнозирования.

5. Как средство постановки экспериментов и т.д.

Познавательные – прагматические

Познавательная модель рассматривается как форма организации и представления знаний, средство соединения новых знаний с имеющимися (отражает существующее). Прагматическая модель играет нормативную роль, роль образца, стандарта в созидательной деятельности (отражает желаемое). Например: образец, фотомодель.

Статические – динамические 

Динамическая модель– отражает процессы изменения состояний системы, то есть функционирование во времени.

Статическая модель– мгновенный «срез» (состав, структура).

Абстрактные – конкретные (материальные): по способу воплощения

Абстрактные(идеальные) – идеальные конструкции, построенные средствами мышления, сознания.

Материальные(реальные, вещественные) – в качестве модели выступает реальный объект.

Спектр моделей по уровню абстрактности:

╓─ Абстрактные (идеи)

╟─ Математические

╟─ Знаковые

╟─ Компьютерные модели

╟─ Деловые игры

╟─ Аналоговые

╟─ Масштабные

╟─ Натурные

╙─ Сам объект–оригинал

Основные виды соответствия (подобия) модели и оригинала: прямое, косвенное и условное

Прямое подобие(Рис. 1) –  фотографии, масштабные модели (кораблей, самолетов), макеты (зданий, сооружений), шаблоны, выкройки.

Рис. 1.  Прямое подобие

Косвенное подобие(аналогии) (Рис. 2)– совпадение или близость абстрактных моделей двух объектов:объекта-моделииобъекта-оригинала.

Пример: электрический ток – магнитный поток – тепловой поток – поток жидкости.

Рис. 2. Косвенное подобие

Условное подобие (кодирование) (Рис. 3) –  соотношение на основе договорённости. Характерно для знаковых систем.

Пример: деньги (модель стоимости), карты, чертежи, удостоверение личности (модель владельца).

Рис. 3. Условное подобие

studfiles.net

Смотрите также

• 
  Реферат на тему французская кухня
• 
  Реферат на тему протерозойская эра
• 
  Реферат на тему методы селекции
• 
  Реферат на тему инженер механик
• 
  Реферат информационные технологии в фармации
• 
  Реферат дыхательная гимнастика для дошкольников
• 
  Общество как объект социологии реферат
• 
  Мелиорация и рекультивация земель реферат
• 
  Лфк при травмах позвоночника реферат
• 
  Клетка элементарная единица живого реферат
• 
  Интересные факты о воде реферат