Наука о системах называется. «Теория систем и системный анализ

Искандер Хабибрахманов написал для рубрики «Рынок игр» материал о теории систем, принципах поведения в них, взаимосвязях и примерах самоорганизации.

Мы живем в сложном мире и не всегда понимаем, что происходит вокруг. Мы видим людей которые становятся успешными не заслужив этого и тех, кто действительно достоин успеха, но остается в безвестности. Мы не уверены в завтрашнем дне, мы все больше закрываемся.

Чтобы объяснить непонятные нам вещи, мы придумывали шаманов и гадалок, легенды и мифы, университеты, школы и онлайн-курсы, но это, кажется, не помогло. Когда мы учились в школе, нам показывали картинку ниже и спрашивали, что случится, если потянуть за нитку.

Со временем большинство из нас научались давать правильный ответ на этот вопрос. Однако затем мы выходили в открытый мир, и наши задачи начинали выглядеть так:

Это вело к фрустрации и апатии. Мы стали похожими на мудрецов из притче о слоне, каждый из которых видит лишь маленькую часть картины и не может сделать правильный вывод об объекте. У каждого из нас свое непонимание мира, нам сложно коммуницировать его друг с другом, и это делает нас еще более одинокими.

Дело в том, что мы живем в век двойного сдвига парадигмы. С одной стороны, мы отходим от механистической парадигмы общества, доставшейся нам от индустриального века. Мы понимаем, что входы, выходы и мощности не объясняют всего разнообразия мира вокруг нас, и зачастую на него гораздо сильнее влияют социокультурные аспекты общества.

С другой стороны, огромное количество информации и глобализация ведут к тому, что вместо аналитического анализа независимых величин мы должны изучать взаимозависимые объекты, неделимые на отдельные составляющие.

Кажется, что от умения работать с этими парадигмами зависит наше выживание, и для этого нам нужен инструмент, как когда-то нужны были инструменты для охоты и обработки земли.

Одним из таких инструментов является теория систем. Ниже будут примеры из теории систем и ее общие положения, будет больше вопросов чем ответов и, надеюсь, будет немного вдохновения узнать об этом больше.

Теория систем

Теория систем - это довольно молодая наука на стыке большого количества фундаментальных и прикладных наук. Это своего рода биология от математики, которая занимается описанием и объяснением поведения тех или иных систем и общего между этим поведением.

Существует множество определений понятия системы, вот одно их них. Система - множество элементов, находящихся в отношениях, которое образует определенную целостность структуры, функции и процессов.

В зависимости от целей исследований, системы классифицируют:

• по наличию взаимодействия с внешним миром - открытые и закрытые;
• по количество элементов и сложности взаимодействия между ними - простые и сложные;
• по возможности наблюдения всей системы полностью – малые и большие;
• по наличию элемента случайности - детерминированные и недетерминированные;
• по наличию у системы цели - казуальные и целенаправленные;
• по уровню организации - диффузные (случайные блуждания), организованные (наличие структуры) и адаптивные (структура подстраивается под изменения вовне).

Также у систем существуют особые состояния, изучение которых дает понимание о поведении системы.

• Устойчивый фокус. При небольших отклонениях, система снова возвращается в исходное состояния. Пример - маятник.
• Неустойчивый фокус. Небольшое отклонение выводит систему из равновесия. Пример - конус, поставленный острием на стол.
• Цикл. Некоторые состояния системы циклически повторяются. Пример - история разных стран.
• Сложное поведение. Поведение системы обладает структурой, но она настолько сложна, что предсказать будущее состояние системы не представляется возможным. Пример - цены на акции на бирже.
• Хаос. Система полностью хаотична, в ее поведении полностью отсутствует структура.

Зачастую при работе с системами, мы хотим сделать их лучше. Поэтому нужно задавать себе вопрос, в какое особое состояние мы хотим ее привести. Идеально, если интересующее нас новое состояние является устойчивым фокусом, тогда мы можем быть спокойны, что если мы достигнем успеха, то он не исчезнет на следующий день.

Сложные системы

Мы все чаще встречаем вокруг нас сложные системы. Здесь я не нашел звучащих терминов в русском языке, поэтому придется говорить на английском. Существует два принципиально разных понятия сложности.

Первый (complicatedness) - означает некоторую сложность устройства, которая применяется к навороченным механизмам. Такой вид сложности зачастую порождает неустойчивость системы к малейшим изменениям в окружающей среде. Так, если на заводе остановится один из станков, он может вывести из строя весь процесс.

Второй (complexity) - означает сложность поведения, например, биологических и экономических систем (либо их эмуляций). Такое поведение напротив сохраняется даже при некоторых изменениях окружающей среды или состояния самой системы. Так, при уходе крупного игрока с рынка, игроки меньше поделят его долю между собой, и ситуация стабилизируется.

Зачастую сложные системы обладают свойствами, которые способны ввергнуть непосвященного в апатию, и сделать работу с ними трудной и интуитивно непонятной. Такими свойства являются:

• простые правила сложного поведения,
• эффект бабочки или детерминированный хаос,
• эмерджентность.

Простые правила сложного поведения

Мы привыкли, что если нечто демонстрирует сложное поведение, то оно, скорее всего, сложно устроено внутри. Поэтому мы видим закономерности в случайных событиях и пытаемся объяснить непонятные нам вещи происками злых сил.

Однако это не всегда так. Классическим примером простого внутреннего устройства и сложно внешнего поведения является игра «Жизнь». Она состоит из нескольких простых правил:

• вселенная - клетчатая плоскость, есть начальное расположение живых клеток.
• в следующий момент времени живая клетка живет, если у нее два или три соседа;
• иначе она умирает от одиночества или перенаселения;
• в пустой клетке, рядом с которой ровно три живые клетки, зарождается жизнь.

В целом, для написания программы, которая будет реализовывать эти правила, потребуется пять-шесть строчек кода.

При этом данная система может производить довольно сложные и красивые шаблоны поведения, так что не видя самих правил их сложно угадать. И уж точно сложно поверить, что это имплементируется несколькими строчками кода. Возможно, реальный мир также построен на нескольких простых законах, которые мы еще не вывели, а все безграничное многообразие порождается этим набором аксиом.

Эффект бабочки

В 1814 году Пьер-Симон Лаплас предложил мысленный эксперимент, заключающийся в существовании разумного существа, способного воспринять положение и скорость каждой частицы вселенной и знающего все законы мира. Вопрос заключался в теоретической способности такого существа предсказывать будущее вселенной.

Данный эксперимент вызвал множество споров в научных кругах. Ученые, вдохновленные прогрессом в вычислительной математике, склонялись к положительному ответу на данный вопрос.

Да, мы знаем, что принцип квантовой неопределенности исключает существование такого демона даже в теории, и предсказание положения всех частиц в мире принципиально невозможно. Но возможно ли оно в более простых детерминированных системах?

Действительно, если мы знаем состояние системы и правила, по которым они изменяются, что мешает нам вычислить следующее состояние? Нашей единственной проблемой может стать ограниченное количество памяти (мы можем хранить числа с ограниченной точностью), но все вычисления в мире так и работают, поэтому это не должно стать проблемой.

На самом деле нет.

В 1960 году Эдвард Лоренц создал упрощенную модель погоды, состоящую из нескольких параметров (температура, скорость ветра, давление) и законов, по которым из текущего состояния получается состояние в следующий момент времени, представляющих набор дифференциальных уравнений.

dt = 0,001

x0 = 3,051522

y0 = 1,582542

z 0 = 15,623880

xn+1 = xn + a(-xn + yn)dt

yn+1 = yn + (bxn - yn - znxn)dt

zn+1 = zn + (-czn + xnyn)dt

Он вычислял значения параметров, выводил их на монитор и строил графики. Получалось что-то вроде этого (график для одной переменной):

После этого Лоренц решил перестроить график, взяв некоторую промежуточную точку. Логично, что график получился бы абсолютно таким же, так как начальное состояние и правила перехода никак не изменились. Однако когда он это сделал, получилось нечто неожиданное. На графике ниже синяя линия отвечает за новый набор параметров.

То есть вначале оба графика идут очень близко, различий почти нет, но затем новая траектория все более отдаляется от старой, начиная вести себя по-другому.

Как выяснилось, причина парадокса крылась в том, что в памяти компьютера все данные хранились с точностью до шестого знака после запятой, а выводились с точностью до третьего. То есть микроскопическое изменение параметра привело к огромному различию в траекториях системы.

Это была первая детерминированная система, обладающая таким свойством. Эдвард Лоренц дал ей название «Эффект бабочки».

Этот пример показывает нам, что иногда события, кажущиеся нам неважными, в конечном итоге имеют огромное воздействие на исходы. Поведение таких систем невозможно предсказать, но они и не являются хаотическим в прямом смысле этого слова, ведь они детерминированы.

Более того, траектории данной системы обладают структурой. В трехмерном пространстве множество всех траекторий выглядит так:

Что символично, оно похоже на бабочку.

Эмерджентность

Томас Шеллинг, американский экономист, рассматривал карты распределения расовых классов в различных городах Америки, и наблюдал следующую картину:

Это карта Чикаго и здесь разными цветами изображены места проживания людей различных национальностей. То есть в Чикаго, как и в других городах Америки, присутствует довольно сильная расовая сегрегация.

Какие выводы мы можем из этого сделать? Первыми в голову приходят: люди нетолерантны, люди не принимают и не хотят жить с людьми, которые отличаются от них. Но так ли это?

Томас Шеллинг предложил следующую модель. Представим город в виде клетчатого квадрата, в клетках живут люди двух цветов (красные и синие).

Тогда почти у каждого человека из этого города есть 8 соседей. Выглядит это как-то так:

При этом если у человека меньше 25% соседей того же цвета, то он случайным образом переезжает в другую клетку. И так продолжается до тех пор, пока каждого жителя не устраивает его положение. Жителей этого города совсем нельзя назвать нетолерантными, ведь им нужно всего лишь 25% людей таких же как они. В нашем мире их назвали бы святыми, настоящим примером терпимости.

Однако если запустить процесс переездов, то из случайного расположения жителей выше, мы получим следующую картину:

То есть мы получим расово сегрегированный город. Если же вместо 25%, каждый житель будет хотеть хотя бы половину соседей таких же как он, то мы получим практически полную сегрегацию.

При этом данная модель не учитывает такие вещи, как наличие локальных храмов, магазинов с национальной утварью и так далее, которые также увеличивают сегрегацию.

Мы привыкли объяснять свойства системы свойствами ее элементов и наоборот. Однако для сложных систем это зачастую приводит нас к неверным выводам, ведь, как мы видели, поведение системы на микро и макро уровнях может быть противоположным. Поэтому зачастую спустившись на микро уровень, мы стараемся сделать как лучше, а получается как всегда.

Такое свойство системы, когда целое не может быть объяснено суммой элементов, называется эмерджентностью.

Самоорганизация и адаптивные системы

Пожалуй, самым интересным подклассом сложных систем являются адаптивные системы, или системы, способные к самоорганизации.

Самоорганизация означает, что система меняет свое поведение и состояние, в зависимости от изменений во внешнем мире, она адаптируется к изменениям, постоянное преображаясь. Такие системы повсюду, практически любая социально-экономическая или биологическая, ровно как комьюнити любого продукта, являются примерами адаптивных систем.

А вот видео с щенками.

Сначала система находится в хаосе, но при добавлении внешнего стимула она упорядочивается и появляется довольно милое поведение.

Поведение муравьиного роя

Поведение муравьиного роя при поиске еды является прекрасным примером адаптивной системы, построенной на простых правилах. При поиске еды, каждый муравей блуждает случайным образом, пока не найдет еду. Найдя еду насекомое возвращается домой, отмечая пройденный путь феромонами.

При этом вероятность выбора направления при блуждании пропорциональна количеству феромона (силе запаха) на данном пути, а со временем феромон испаряется.

Эффективность муравьиного роя настолько высока, что похожий алгоритм используется для нахождения оптимального пути в графах в реальном времени.

При этом поведение системы, описывается простыми правилами, каждое из которых критически важно. Так случайность блуждания позволяет находить новые источники питания, а испаряемость феромона и привлекательность пути, пропорциональное силе запаха, позволяет оптимизировать длину маршрута (на коротком пути, феромон будет испаряться медленнее, поскольку новые муравьи будут добавлять свой феромон).

Адаптивное поведение всегда находится где-то между хаосом и порядком. Если хаоса слишком много, то система реагирует на любое, даже незначимое, изменение и не может адаптироваться. Если же хаоса слишком мало, то в поведении системы наблюдается стагнация.

Я наблюдал это явление во многих командах, когда наличие четких должностных инструкций и жестко регламентированных процессов делало команду беззубой, и любой шум вовне выбивал ее из колеи. С другой стороны, отсутствие процессов приводил к тому, что команда действовала неосознанно, не накапливала знания и поэтому все ее несинхронизированные усилия не вели к результату. Поэтому построение такой системы, а именно в этом задача большинства профессионалов в любой динамической сфере, является своего рода искусством.

Для того, чтобы система была способна к адаптивному поведения необходимо (но не достаточно):

• Открытость . Закрытая система не может адаптироваться по определению, поскольку она ничего не знает о внешнем мире.
• Наличие положительных и отрицательных обратных связей . Отрицательные обратные связи позволяют системе оставаться в выгодном состоянии, так как они уменьшают реакцию на внешний шум. Однако, адаптация невозможно и без положительных обратных связей, которые помогают системе переходить в новое лучшее состояние. Если говорить об организациях, то за отрицательные обратные связи отвечают процессы, тогда как за положительные - новые проекты.
• Разнообразие элементов и связей между ними . Эмпирически, увеличение разнообразия элементов и количества связей увеличивает количество хаоса в системе, поэтому любая адаптивная система должна обладать необходимым количеством и того и другого. Также разнообразие позволяет более гладко реагировать на изменения.

Напоследок, хочется привести пример модели, подчеркивающей необходимость разнообразия элементов.

Для колонии пчел очень важно поддерживать постоянную температуру улья. При этом если температуру улья опускается ниже желаемой для данной пчелы, она начинает махать крыльями, чтобы согреть улей. У пчел нет координации и желаемая температура заложена в ДНК пчелы.

Если у всех пчел будет одинаковая желаемая температура, то при ее опускании ниже, все пчелы начнут одновременно махать крыльями, быстро согреют улей, а затем он также быстро остынет. График температуры будет выглядеть так:

А вот другой график, где желаемая температура для каждой пчелы сгенерирована случайно.

Температура улья держится на постоянном уровне, потому что пчелы подключаются к согреванию улья по очереди начиная с самых «мерзнущих».

На этом все, напоследок хочется повторить некоторые идеи, которые обсуждались выше:

• Иногда вещи не совсем такие, какими они кажутся.
• Отрицательный фидбек помогает оставаться на месте, положительный - двигаться вперед.
• Иногда, чтобы сделать лучше нужно добавить хаоса.
• Иногда для сложного поведения достаточно простых правил.
• Цените разнообразие, даже если вы не пчела.

История развития

Общая теория систем была предложена Л. фон Берталанфи в 30-е годы XX века. Идея наличия общих закономерностей при взаимодействиях большого, но не бесконечного числа физических, биологических и социальных объектов была впервые высказана Берталанфи в 1937 году на семинаре по философии в Чикагском университете . Однако первые его публикации на эту тему появились только после войны. Основной идеей Общей теории систем, предложенной Берталанфи, является признание изоморфизма законов, управляющих функционированием системных объектов.

В 50-70-е годы XX века был предложен ряд новых подходов к построению Общей теории систем такими учеными как, М. Месарович, Л. Заде , Р. Акофф , Дж. Клир , А. И. Уемов, Ю. А. Урманцев, Р. Калман, С. Бир , Э. Ласло, Г. П. Мельников и др. Общей чертой этих подходов была разработка логико-концептуального и математического аппарата системных исследований. Системно-мыследеятельностная методология , разрабатывавшаяся в Московском Методологическом Кружке Г. П. Щедровицким , его учениками и сотрудниками, является дальнейшим развитием и расширением Общей теории систем.

Фон Берталанфи также ввел понятие и исследовал открытые системы - системы, постоянно обменивающиеся веществом и энергией с внешней средой.

Предыстория

Л. фон Берталанфи возводил концепцию теории систем к философии Г.В. Лейбница и Николая Кузанского . Предшественником Берталанфи был, в частности, А. А. Богданов со своей тектологией .

А. А. Богданов сделал попытку найти и обобщить организационные законы, проявления которых прослеживаются на неорганическом, органическом, психическом, социальном, культурном и пр. уровнях. Истоки идей самого Богданова также имеют развитую предысторию, уводящую в труды Г. Спенсера , К. Маркса и т. д. Идеи Л. фон Берталанфи в подавляющей массе случаев выступают дополнительными по отношению к идеям А. А. Богданова (например, если Богданов описывает «дегрессию» как эффект, Берталанфи исследует «механизацию» как процесс).

Общая теория систем и другие науки о системах

Сам фон Берталанфи считал , что следующие научные дисциплины имеют (отчасти) общие цели или методы с теорией систем:

1. Кибернетика , базирующаяся на принципе обратной связи.
2. Теория информации , вводящая понятие информации как некоторого измеряемого количества и развивающая принципы передачи информации.
3. Теория игр , анализирующая в рамках особого математического аппарата рациональную конкуренцию двух или более противодействующих сил с целью достижения максимального выигрыша и минимального проигрыша.
4. Теория принятия решений , анализирующая рациональные выборы внутри человеческих организаций.
5. Топология , включающая неметрические области, такие, как теория сетей и теория графов .
6. Факторный анализ , то есть процедуры выделения факторов в многопеременных явлениях в социологии и других научных областях.
7. Общая теория систем в узком смысле, пытающаяся вывести из общих определений понятия «система», ряд понятий, характерных для организованных целых, таких как взаимодействие, сумма, механизация, централизация, конкуренция, финальность и т. д., и применяющая их к конкретным явлениям.

Прикладные науки о системах

Также выделяется коррелят теории систем в прикладной науке, которые иногда называют наукой о системах, или системной наукой (англ. Systems Science). Это направление связано с автоматикой. В прикладной науке о системах выделяются следующие области:

1. Системотехника (англ. Systems Engineering), то есть научное планирование, проектирование, оценку и конструирование систем «человек - машина».
2. Исследование операций (англ. Operations research), то есть научное управление существующими системами людей, машин, материалов, денег и т. д.
3. Инженерная психология (англ. Human Engineering).
4. На основе систем Берталанфи основана Теория интегральной индивидуальности (Вольф Соломонович Мерлин).

Примечания

См. также

• Метасистематика

Wikimedia Foundation . 2010 .

Смотреть что такое "Теория систем" в других словарях:

Концепция, в соответствии с которой менеджеры должны рассматривать организацию как открытую систему взаимосвязанных частей, которая пытается достигнуть разнообразных целей в изменяющейся внешней среде … Словарь терминов антикризисного управления

См. в ст. Система, Системный подход. Экологический энциклопедический словарь. Кишинев: Главная редакция Молдавской советской энциклопедии. И.И. Дедю. 1989 … Экологический словарь

теория систем - Концепция, в соответствии с которой менеджеры должны рассматривать организацию как открытую систему взаимосвязанных частей, которая пытается достигнуть разнообразных целей в изменяющейся внешней среде. разрушает верхний уровень организации» . В структурном смысле закон означает, что «отсутствие ограничений… приводит к деструктурализации системы как целого» , что приводит к общей диверсификации системы в контексте объемлющей её среды;

• «принцип моноцентризма» (А. А. Богданов), фиксирует, что устойчивая система «характеризуется одним центром, а если она сложная, цепная, то у неё есть один высший, общий центр» :273 . Полицентрические системы характеризуются дисфункцией процессов координации, дезорганизованностью, неустойчивостью и т. д. Подобного рода эффекты возникают при наложении одних координационных процессов (пульсов) на другие, чем обусловлена утрата целостности;
• «закон минимума» (А. А. Богданов), обобщающий принципы Либиха и Митчерлиха, фиксирует: «устойчивость целого зависит от наименьших относительных сопротивлений всех его частей во всякий момент » :146 . «Во всех тех случаях, когда есть хоть какие-нибудь реальные различия в устойчивости разных элементов системы по отношению к внешним воздействиям, общая устойчивость системы определяется наименьшей её частичной устойчивостью» . Именуемое также «законом наименьших относительных сопротивлений», данное положение является фиксацией проявления принципа лимитирующего фактора: темпы восстановления устойчивости комплекса после нарушающего её воздействия определяются наименьшими частичными, а так как процессы локализуются в конкретных элементах, устойчивость систем и комплексов определены устойчивостью слабейшего её звена (элемента);
• «принцип внешнего дополнения» (выведен С. Т. Биром) «сводится к тому, что в силу теоремы неполноты Гёделя любой язык управления в конечном счёте недостаточен для выполнения перед ним задач, но этот недостаток может быть устранён благодаря включению „чёрного ящика“ в цепь управления» . Непрерывность контуров координации достигается лишь посредством специфического устройства гиперструктуры, древовидность которой отражает восходящую линию суммации воздействий. Каждый координатор встроен в гиперструктуру так, что передаёт по восходящей лишь частичные воздействия от координируемых элементов (например, сенсоров). Восходящие воздействия к системному центру подвергаются своеобразному «обобщению» при суммации их в сводящих узлах ветвей гиперструктуры. Нисходящие по ветвям гиперструктуры координационные воздействия (например, к эффекторам) асимметрично восходящим подвергаются «разобобщению» локальными координаторами: дополняются воздействиями, поступающими по обратным связям от локальных процессов. Иными словами, нисходящие от системного центра координационные импульсы непрерывно специфицируются в зависимости от характера локальных процессов за счёт обратных связей от этих процессов.
• «теорема о рекурсивных структурах» (С. Т. Бир) предполагает, что в случае, «если жизнеспособная система содержит в себе жизнеспособную систему, тогда их организационные структуры должны быть рекурсивны» ;
• «закон расхождения» (Г.Спенсер), также известный как принцип цепной реакции: активность двух тождественных систем имеет тенденцию к прогрессирующему накоплению различий. При этом «расхождение исходных форм идёт „лавинообразно“, вроде того как растут величины в геометрических прогрессиях, - вообще, по типу ряда, прогрессивно восходящего» :186 . Закон имеет и весьма продолжительную историю: «как говорит Г. Спенсер, „различные части однородной агрегации неизбежно подвержены действиям разнородных сил, разнородных по качеству или по напряжённости, вследствие чего и изменяются различно“. Этот спенсеровский принцип неизбежно возникающей разнородности внутри любых систем… имеет первостепенное значение для тектологии» . Ключевая ценность данного закона заключается в понимании характера накопления «различий», резко непропорционального периодам действия экзогенных факторов среды.
• «закон опыта» (У. Р. Эшби) охватывает действие особого эффекта, частным выражением которого является то, что «информация, связанная с изменением параметра, имеет тенденцию разрушать и замещать информацию о начальном состоянии системы» :198 . Общесистемная формулировка закона, не связывающая его действие с понятием информации, утверждает, что постоянное «единообразное изменение входов некоторого множества преобразователей имеет тенденцию уменьшать разнообразие этого множества » :196 - в виде множества преобразователей может выступать как реальное множество элементов, где воздействия на вход синхронизированы, так и один элемент, воздействия на который рассредоточены в диахроническом горизонте (если линия его поведения обнаруживает тенденцию возврата к исходному состоянию, и т.с. он описывается как множество). При этом вторичное, дополнительное «изменение значения параметра делает возможным уменьшение разнообразия до нового, более низкого уровня » :196 ; более того: сокращение разнообразия при каждом изменении обнаруживает прямую зависимость от длины цепи изменений значений входного параметра. Данный эффект в рассмотрении по контрасту позволяет более полным образом осмыслить закон расхождения А. А. Богданова - а именно положение, согласно которому «расхождение исходных форм идёт „лавинообразно“» :197 , то есть в прямой прогрессирующей тенденции: поскольку в случае единообразных воздействий на множество элементов (то есть «преобразователей») не происходит увеличения разнообразия проявляемых ими состояний (и оно сокращается при каждой смене входного параметра, то есть силы воздействия, качественных сторон, интенсивности и т. д.), то к первоначальным различиям уже не «присоединяются несходные изменения» :186 . В этом контексте становится понятным, почему процессы, протекающие в агрегате однородных единиц имеют силу к сокращению разнообразия состояний последних: элементы подобного агрегата «находятся в непрерывной связи и взаимодействии, в постоянной конъюгации, в обменном слиянии активностей. Именно постольку же и происходит, очевидно выравнивание развивающихся различий между частями комплекса» :187 : однородность и однотипность взаимодействий единиц поглощают какие-либо внешние возмущающие воздействия и распределяют неравномерность по площади всего агрегата.
• «принцип прогрессирующей сегрегации» (Л. фон Берталанфи ) означает прогрессирующий характер потери взаимодействий между элементами в ходе дифференциации, однако к оригинальной версии принципа следует добавить тщательно замалчиваемый Л. Фон Берталанфи момент: в ходе дифференциации происходит становление опосредованных системным центром каналов взаимодействий между элементами. Понятно, что происходит потеря лишь непосредственных взаимодействий между элементами, что существенным образом трансформирует принцип. Данный эффект оказывается потерей «совместимости» . Является немаловажным то обстоятельство, что сам процесс дифференциации в принципе нереализуем вне централистически регулируемых процессов (в противном случае координация развивающихся частей оказалась бы невозможной): «расхождение частей» с необходимость не может быть простой потерей взаимодействий, и комплекс не может превращаться в некое множество «независимых каузальных цепей» , где каждая такая цепь развивается самостоятельно вне зависимости от остальных. Непосредственные взаимодействия между элементами в ходе дифференциации действительно ослабевают, однако не иначе как по причине их опосредования центром.
• «принцип прогрессирующей механизации» (Л. фон Берталанфи) является важнейшим концептуальным моментом. В развитии систем «части становятся фиксированными по отношению к определённым механизмам» . Первичные регуляции элементов в исходном агрегате «обусловлены динамическим взаимодействием внутри единой открытой системы, которая восстанавливает свое подвижное равновесие. На них накладываются в результате прогрессирующей механизации вторичные механизмы регуляции, управляемые фиксированными структурами преимущественно типа обратной связи» . Существо этих фиксированных структур было обстоятельно рассмотрено Богдановым А. А. и наименовано «дегрессией»: в ходе развития систем формируются особые «дегрессивные комплексы», фиксирующие процессы в связанных с ними элементах (то есть ограничивающие разнообразие изменчивости, состояний и процессов). Таким образом, если закон Седова фиксирует ограничение разнообразия элементов нижних функционально-иерархических уровней системы, то принцип прогрессирующей механизации обозначает пути ограничения этого разнообразия - образование устойчивых дегрессивных комплексов: «„скелет“, связывая пластичную часть системы, стремится удержать её в рамках своей формы, а тем самым задержать её рост, ограничить её развитие» , снижение интенсивности обменных процессов, относительная дегенерация локальных системных центров и т. д. Следует заметить, что функции дегрессивных комплексов не исчерпываются механизацией (как ограничением разнообразия собственных процессов систем и комплексов), но также распространяются на ограничение разнообразия внешних процессов.
• «принцип актуализации функций» (впервые сформулировал М. И. Сетров) также фиксирует весьма нетривиальное положение. «Согласно этому принципу объект выступает как организованный лишь в том случае, если свойства его частей (элементов) проявляются как функции сохранения и развития этого объекта» , или: «подход к организации как непрерывному процессу становления функций её элементов может быть назван принципом актуализации функций» .Таким образом, принцип актуализации функций фиксирует, что тенденция развития систем есть тенденция к поступательной функционализации их элементов; само существование систем и обусловлено непрерывным становлением функций их элементов.

Общая теория систем и другие науки о системах

Кибернетика Винера

Тектология Богданова

А.А. Богданов «Всеобщая организационная наука (тектология)», т.1 - 1911 г., т.3 - 925 г.

Тектология должна изучать общие закономерности организации для всех уровней. Все явления - непрерывные процессы организации и дезорганизации.

Богданову принадлежит ценнейшее открытие, что уровень организации тем выше, чем сильнее свойства целого отличаются от простой суммы свойств его частей.

Особенностью тектологии Богданова является то, что основное внимание уделяется закономерностям развития организации, рассмотрению соотношений устойчивого и изменчивого, значению обратных связей, учету собственных целей организации, роли открытых систем. Он подчеркивал роли моделирования и математики как потенциальных методов решения задач тектологии.

Н. Винер «Кибернетика», 1948 г.

Наука об управлении и связи в животных и машинах.

"Кибернетика и общество‘. Н.Винер анализирует с позиций кибернетики процессы, происходящие в обществе.

Первый международный конгресс по кибернетике - Париж, 1966 г.

С кибернетикой Винера связаны такие продвижения, как типизация моделей систем, выявление особого значения обратных связей в системе, подчеркивание принципа оптимальности в управлении и синтезе систем, осознание информации как всеобщего свойства материи и возможности ее количественного описания, развитие методологии моделирования вообще и, в особенности идеи математического эксперимента с помощью ЭВМ.

Кибернетика - это наука об оптимальном управлении сложными динамическими системами (А.И. Берг)

Кибернетика - это наука о системах, воспринимающих, хранящих, перерабатывающих и использующих информацию (А.Н. Колмогоров)

Параллельно, и как бы независимо, от кибернетики прокладывался еще один подход к науке о системах - общая теория систем.

Идея построения теории, приложимой к системам любой природы, была выдвинута австрийским биологом Л. Берталанфи.

Л. Берталанфи ввел понятие открытой системы и теории, приложимой к системам любой природы. Термин «общая теория систем» употреблял устно в 30-х годах, после войны – в публикациях.

Один из путей реализации своей идеи Берталанфи видел в том, чтобы отыскивать структурное сходство законов, установленных в различных дисциплинах, и, обобщая их, выводить общесистемные закономерности.

Одним из важнейших достижений Берталанфи считается введение им понятия открытой системы.

В отличие от винеровского подхода, где изучаются внутрисистемные обратные связи, а функционирование систем рассматривается просто как отклик на внешнее воздействие, Берталанфи подчеркивает особое значение обмена веществом, энергией и информацией с открытой средой.

Отправной точкой общей теории систем как самостоятельной науки можно считать 1954г., когда было организовано общество содействия развитию общей теории систем.

Свой первый ежегодник "Общие системы" общество опубликовало в 1956г.

В статье, помещенной в первом томе ежегодника, Берталанфи указал причины появления новой отрасли знания:

· Существует общая тенденция к достижению единства различных естественных и общественных наук. Такое единство может быть предметом изучения ОТС.

· Эта теория может быть важным средством формирования строгих теорий в науках о живой природе и обществе.

Развивая объединяющие принципы, которые имеют место во всех областях знания, эта теория приблизит нас к цели - достижению единства науки.
Все это может привести к достижению необходимого единства научного образования.

Ампер - физик, Трентовский - философ, Федоров - геолог, Богданов - медик, Винер - математик, Берталанфи - биолог.

Это еще раз указывает на положение общей теории систем - в центре человеческих знаний. По степени общности Дж. ван Гиг ставит общую теорию систем на один уровень с математикой и философией.

Близко к ОТС на дереве научного знания расположены другие науки, занимающиеся изучением систем: кибернетика, телеология, теория информации, инженерная теория связи, теория ЭВМ, системотехника, исследование операций и сопряженные с ними научные и инженерные направления.

2. Определение понятия «система», предмет теории систем.

Система - множество элементов, находящихся в отношениях и связях друг с другом, которое образует определенную целостность, единство.

Все определения можно разделить на три группы.

Три группы определений:

— комплекс процессов и явлений, а также связей между ними, существующий объективно, независимо от наблюдателя;

— инструмент, способ исследования процессов и явлений;

— компромисс между двумя первыми, искусственно создаваемый комплекс элементов для решения сложной задачи.

— Первая группа

Задача наблюдателя - выделить систему из окружающей среды, выяснить механизм функционирования и, исходя из этого, воздействовать на нее в нужном направлении. Здесь система - объект исследования и управления.

— Вторая группа

Наблюдатель, имея некоторую цель, синтезирует систему, как абстрактное отображение реальных объектов. Система - совокупность взаимосвязанных переменных, представляющих характеристики объектов данной системы (совпадает с понятием модели).

— Третья группа

Наблюдатель не только выделяет систему из среды, но и синтезирует ее. Система - реальный объект и одновременно абстрактное отображение связей действительности (системотехника).