Детерминизм и системность

Общие принципы разработки моделей нового класса строятся на учете взаимосвязи объектов, на анализе внешних отклонений в их поведении. Соответствующий научный аппарат включает в описание систем элементы неопределенности. Такие модели основаны на представлении о системе не как о совершенной детерминированной машине, но допускающей различные сбои, отказы, случайные влияния. Например, в кибернетике важную роль играет теория ошибок, основное положение которой состоит в том, что ошибка — это член статистического приближения к норме. Исходя из этого положения, кибернетика разрабатывает методы синтеза систем, способных эффективно функционировать при любом уровне возмущений.

Новый тип описания системы предполагает выявление типичной картины ее поведения, которое обусловлено как внутренним разнообразием системы, так и внешним разнообразием воздействий среды. Общей формой такого описания служат много- многозначные отношения. Их математическое выражение связано с реализацией идеи функции множества. К числу этих функций относится вероятность, трактуемая на языке математики как функция, которой ставится в соответствие мера, ограниченная значениями 0 и 1.

Математическая форма понятия вероятности служит способом выражения определенности процессов и явлений, моментом которой выступает неопределенность. Действительно, здесь вероятность рассматривается в соотношении со случайной величиной, значения которой могут изменяться непредсказуемым образом. Вместе с тем математика вводит строгие ограничения, связанные с вероятностной характеристикой случайной величины. Примером может служить применение закона больших чисел, который выполняется, если математическое ожидание случайной величины равно 0, а дисперсия имеет конечное значение.

Применение вероятных моделей для описания процессов изменения в сложных системах показывает, что отражение их определенности достигается не на уровне связи отдельных событий, но на уровне вероятностей этих событий. Тем самым преодолеваются установки классического однозначного детерминизма. Однако изучение вероятностей выводит познание на новый уровень детерминистских представлений.

Обобщение рассматриваемой ситуации связано с разработкой понятия «вероятностный детерминизм». Содержание этого понятия является предметом повышенного внимания в современной философской литературе.

Концепция вероятностного детерминизма ведет к серьезной перестройке методологического знания. Ее разработка основана на признании того обстоятельства, что вероятностное описание и объяснение становятся своеобразной методологической нормой научного мышления. Сегодня предпринимаются попытки выделить соответствующие эталоны и конструктивные средства вероятностного знания, свести их к абстрактно-общим моделям. Во многих работах, посвященных этому кругу вопросов, активно обсуждается соотношение между формулами однозначного и неоднозначного детерминизма. Первая из них утверждает, что состояние системы в определенный момент времени однозначно детерминировано ее состоянием в какой-либо другой момент. Вторая предполагает определение состояния системы через вычисление распределения вероятностей.

В современной методологической литературе анализу указанного соотношения уделяется большое внимание. Одним из результатов такого анализа стал вывод о качественной несводимости друг к другу моделей однозначного и неоднозначного описания явлений. Вместе с тем обнаружена возможность перехода от одного способа описания к другому по принципу соответствия. При этом обычно подчеркивается, что модель вероятностного описания является более общей, чем модель однозначного описания, которая рассматривается как предельный случай неоднозначной модели.

Известна также точка зрения, основанная на предположении, что вероятностное описание системы не является полным и общим. Напротив, оно трактуется как элемент, как уровень некоторой более общей модели описания системы. Согласно этому взгляду, неопределенность всегда объясняется субуровнем, не учитываемым при вероятностном описании явлений. Такой подход представлен в работах, посвященных реинтерпретации квантовой механики и связан с идеей «скрытых параметров» (Де Бройль, Бом, Вижье).

Дискуссии по рассматриваемому вопросу далеко не завершены. Какие-либо окончательные решения в этой области пока не сформулированы. В настоящее время идет процесс уточнения методологических критериев выбора моделей детерминистского описания, соответствующих тем или иным специальным теориям.

Философское обоснование концепции вероятностного детерминизма осуществляется по двум основным направлениям. Данная концепция связывается прежде всего с обновлением современной научной картины мира. В рамках этого направления учитывается, что вероятностные процессы обнаруживают свое действие на всех уровнях движения материи. Они изучаются на уровне молекулярно-тепловых явлений. Хорошо изучена их фундаментальная роль в области квантовомеханического движения, в сфере передачи наследственных признаков. С вероятностной точки зрения рассматриваются закономерности эволюции видов и популяций, проявления экономических и социологических законов в общественной жизни.

Это направление связано с разработкой представлений о структурной организации материи, о структурных переходах от одних уровней системы к другим, об относительно автономных уровнях детерминации, связь между характеристиками которых является неоднозначной, предполагает перекодирование информации⁵³.

Важным элементом современной научной картины мира является понимание вероятностных свойств объектов как особой структурной характеристики систем, отличительной чертой которых является единство иррегулярности и регулярности, автономности и взаимозависимости, упорядоченности и неупорядоченности отношений между их элементами⁵⁴.

Общим итогом применения вероятностной концепции к исследованию различных форм движения материи является представление о сложном, диалектическом характере организации материи, о гибких, подвижных связях между явлениями объективного мира, о единстве упорядоченности, определенности и неопределенности во взаимодействиях между ними.

Другое направление философского обобщения концепции вероятностного детерминизма связано с разработкой диалектико-логической проблематики, с анализом категориального аппарата материалистической диалектики. Здесь учитывается, что такой аппарат исторически формировался для отражения сложных типов взаимодействия. Хорошо известно, что диалектическая логика оперирует сетью категорий, которая способна отражать многообразие аспектов соотношения определенности и неопределенности. С этой точки зрения в ней разрабатывается содержание категорий необходимость и случайность, общее и единичное, сущность и явление и др. Она учитывает качественное разнообразие связей определения и опосредования.

Диалектика характеризует определенность как развивающееся понятие. И только на этой основе она устанавливает адекватную форму его соотношения с понятием неопределенность, вырабатывает новую, более содержательную трактовку принципа детерминизма, способную обобщить ход и результаты современного научного познания.

Философско-методологическое истолкование вероятностного детерминизма включает также попытки раскрыть его специфику с помощью новых категориальных форм. Здесь в первую очередь следует выделить постановку задачи о выработке категориального значения понятия «вероятность».

Для раскрытия категориального смысла вероятности привлекают обычно такие категории детерминизма, как возможность, необходимость, случайность. Их применение обеспечивает наиболее адекватную характеристику содержательных аспектов тех формальных средств научного исследования, которые опираются на понятие «вероятность».

Известно, что сфера возможного или круг возможностей некоторого явления определяется двояким образом. Прежде всего набор возможностей обусловливается внутренним содержанием, существенными свойствами явления. Кроме того, сфера возможного определяется сопутствующими условиями. Скажем, имея некоторый выбор элементов, правомерно связывать с ним множество возможных систем, «построенных» из этого набора. При учете только свойств самих элементов круг возможностей зависит лишь от данного типа связей между ними. Однако на реализацию того или иного типа связей в общем случае существенное влияние оказывают также свойства внешней среды, внешние условия. Здесь можно привести простой пример, когда из множества возможных электрических схем, способных нормально работать на заданных элементах, выбраковывается значительная группа из-за несоответствия, например, температурному режиму среды (недостаточная стойкость к высокой температуре некоторых элементов может привести к разрушению схемы).

Все это говорит о том, что возможность имеет как природу необходимости, так и случайности. Необходимое предполагает полноту всех моментов своего содержания, т. е. все богатство сторон действительности. В силу этого справедливо утверждение, высказанное Гегелем, что необходимое опосредуется самим собою, т. е. необходимым же⁵⁵. Между тем возможность представляет в некотором роде лишь частичную необходимость, обусловленную неполнотой, незавершенностью, неразвитостью ее собственного содержания.

Категория «возможность» позволяет отразить необходимость как весьма сложную форму детерминации. С ее помощью удается выделить разнообразные градации, плоскости и уровни реальной необходимости, связь последней со случайностью.

Исследование необходимости с этих позиций предполагает разработку особых средств для учета реального неравенства между возможностями, для оценки их вклада в действие общей необходимости. Именно в этой ситуации вводится понятие «вероятность».

Особенность этого понятия состоит в том, что оно является формой саморефлексии возможности, т. е. выражает возможное в возможном. Однородность, однопорядковость вероятности и возможности служит основанием для введения этого понятия в качестве меры самой возможности, а тем самым и перехода к конечности в данной области. Здесь складывается точно такая же ситуация, как и в случае выявления количественной стороны в любой иной сфере действительности. Скажем, в области пространственно-временных отношений мерой выступает известным образом упорядоченная пространственно-временная структура. Например, вводится представление о метрике пространства, отражаемого некоторым набором свойств.

Количественное упорядочение возможностной структуры опирается на ряд специфических идеализаций. Например, принимается посылка, что мера возможностей зависит от их числа в определении той или другой необходимости. Меньшая вероятность соответствует большему числу возможностей. В то же время признается, что рост величины вероятности характеризует уменьшение неопределенности для данной возможности. На таком понимании основано введение численных значений вероятности в интервале от 0 до 1.

Здесь следует обратить внимание на нетождественность формального и содержательного аспектов вероятности. Остановимся в данной связи на распространенном в литературе утверждении, что метрическое значение вероятности, равное единице, свидетельствует о переходе возможности в необходимость.

Уточняя смысл этого утверждения, отметим, что формальный аппарат исчисления вероятностей имеет дело с абстрактной возможностью. Если же говорить об отражении перехода от абстрактно-возможного к необходимому, то оно предполагает учет всего реального многообразия условий. Использовать формальный признак в качестве ориентира реализации этого перехода было бы допустимо, если бы совокупность условий действительно можно было формализовать полностью. Однако такое допущение не выполнимо. Соответственно, рассматриваемое утверждение не может считаться достаточно строгим.

В ряде случаев применяемые в современной науке формализмы для исчисления вероятностей не способны рационально выразить специфику изучаемой сферы возможностей. Так обстоит дело, например, при описании некоторых физических явлений, обладающих очень малой вероятностью. Отсюда возникают своеобразные парадоксы.

Скажем, с точки зрения статистической физики, вероятным является замерзание воды в сосуде, который поставлен в раскаленную печь. Вместе с тем, вероятность этого результата столь мала, событие является столь редким, что его реализация в макроскопическом виде требует невообразимого масштаба времени, несовместимого с временными масштабами протекания большинства известных макрофизических процессов. Следствием этого и является тезис о невозможности.

Вопрос о дальнейшем развитии способов возможностного описания ставится в современной науке весьма остро. Его решение предполагает отказ от ряда исходных идеализаций определения вероятностей. В частности, тех, которые связаны с представлением элементов системы с помощью абстрактно-случайных характеристик. Новые подходы конкретизируют средства описания возможностей применительно к задачам исследования сложных систем. Они трактуют связи между элементами с позиций «разумной» целостности, информационной согласованности. Отсюда проистекают, например, попытки определить вероятность через понятие информации. В рамках концепции вероятностного детерминизма особое место принадлежит идее «вероятностной причинности», разрабатываемой большой группой авторов (Л. Б. Баженов, В. С. Готт, Б. С. Украинцев, Л. П. Шарыпин и др.).

На ее основе расширяется смысл категории «причинность»— за счет признания неопределенности и неоднозначности в качестве существенного момента причинно-следственной зависимости. Однозначная причинная связь здесь трактуется как предельный случай.

Непосредственным толчком к появлению указанной идеи послужили трудности методологического и общефилософского плана, возникающие на почве квантовой механики (попытки непричинного истолкования принципиальной статистичности квантово-механического описания). Новые ее аспекты выявляются на материале исследования сложных систем.

Учет сложных ситуаций, выделение сложных систем требуют поиска новых форм фиксации определенности (с учетом случайности, возможности, субординации уровней организации и т. д.). В этом плане следует рассматривать обращение к вероятностно-статистическим формам зависимости как к важной разновидности детерминации, выходящей за рамки однозначной причинной детерминации.

Хотя понятие вероятностной причинности решает ряд методологических вопросов, связанных с описанием и объяснением неопределенностных ситуаций, тем не менее проблема его применения в современных философских и научных разработках остается дискуссионной.

Во многом это объясняется наличием нерешенных методологических проблем, касающихся истолкования природы вероятностных форм описания явлений. Так, вероятностные зависимости выводятся из предположения об автономности случайных событий, об отсутствии между ними причинной связи. Вместе с тем в ряде областей научного познания известны факты взаимозаменяемости между строго причинным и вероятностно-статистическим описанием. Такого рода факты свидетельствуют о сложном отношении между вероятностными и традиционными причинными методами научного исследования. В эмпирических исследованиях встречаются, например, попытки представить разброс количественных параметров, охватываемых вероятностной зависимостью, как результат некоторой конкретной причины. Однако простого перехода к определению этой причины, как правило, не существует.

С формальной точки зрения правомерно говорить об идентичности причин, порождающих массовые случайные явления. Тем не менее точнее было бы определить такую идентичность, как интегральное действие детерминирующих факторов.

В методологическом плане представляется важным, что тезис о вероятностной причинности обязывает реализовать дифференцированный подход к исследованию концептуальных форм, в которых отражается причинность.

Характеризуя однозначную причинность, приходится учитывать, что ее выделение возможно лишь в достаточно простых случаях, с применением целого ряда идеализаций, упрощений, абстракций.

Понятие «однозначная причинность» применимо для широкого круга явлений. Оно имеет смысл в решении познавательных задач определенного типа, образцы которых демонстрируют классическая физика, классическая механика, термодинамика и т. д. Здесь предмет исследования фиксируется с помощью ряда специфических допущений, таких как учет всех существенных причин, неограниченная точность описания условий и др. Совокупность идеализаций такого рода формирует абстракцию «абсолютно изолированной системы», описание которой поддается однозначному истолкованию.

Однозначная причинно-следственная зависимость занимает важное место в сети определений материальных явлений. Однако она не всегда выступает в качестве основного звена детерминации. Для многих ситуаций характер причинной связи существенно усложняется. Так, в исследовании сложных систем важное значение приобретает учет факторов, обусловливающих иррегулярность процессов. К ним относятся: 1) изменяющиеся и неподдающиеся полному контролю внешние условия, в которых существует данная группа явлений; 2) воздействия на такие явления со стороны независимых причинных рядов; 3) спонтанные внутренние возмущения и противоречия между явлениями. Для отражения совокупного действия такого рода детерминант имеет смысл применять понятие «вероятностная причинность».

Следует отметить, что включение понятия «вероятностная причинность» в научную методологию ставит вопрос о разработке синтетической категории причинности, которая способна учитывать сложную диалектику реального причинения, выступать адекватным средством отражения динамики сложных систем, служить надежным ориентиром обобщения процесса познания сложных явлений.

3. Стохастичность, закономерность, системность

Понятие о стохастических законах характеризует особый аспект вероятностной концепции детерминизма. Анализ этого аспекта имеет важное значение для обоснования методологии системных исследований.

Статистическое описание сложных систем позволяет выявить ряд особенностей их организаций. Общие свойства такой организации характеризуются с помощью понятия о стохастической (статистической) закономерности.

В современной науке для выражения статистических закономерностей используется язык функций множеств. Аппарат исследования таких функций дает теория вероятностей и математическая статистика. Общая форма этих функций характеризуется как вероятностное распределение.

На математическом языке статистическая закономерность описывает зависимость одних распределений от других и их изменение во времени. В рамках распределения устанавливается особый способ интеграции элементов статистической совокупности — случайных событий, для каждого из которых фиксируется устойчивая частота признаков, соотносимая с численной мерой вероятности. Вместе с тем распределение фиксирует дифференцированность элементов по группам, типам, состояниям и т. д.

Средства вероятностно-статистического описания представляют особый вид абстракции. Они связаны с отвлечением от непосредственных причин изменений отдельных статистических единиц. Здесь используется идеализация несистематического действия побочных явлений, что находит отражение в специальном способе их оценки — с позиций равновозможности. Соединение принципа несистематичности с принципом массовости позволяет переходить в процессе статистического исследования к устойчивым характеристикам массового случайного явления.

Абстрактная природа средств статистического исследования позволяет иметь дело с чрезвычайно широкой сферой приложения статистических методов. Так что их объект может быть выделен из различных целостностей и разнообразной среды, и в принципе объекты статистической совокупности могут принадлежать различным в качественном отношении уровням и областям действительности.

Однако произвольная совокупность явлений или фактов, выбранная, скажем, лишь по признаку пространственной смежности, не может служить основанием для применения статистических методов. Объединение случайных событий базируется на учете весьма общих, своего рода фундаментальных для данного случайного распределения признаков или параметров. Зачастую выбор таких признаков оказывается не простым делом и требует применения иных, нестатистических средств анализа с целью нахождения общей основы статистической совокупности (ею может быть структура объекта, общие условия, влияние природы некоторого объемлющего целого — например, типа общественной формации и т. д.).

С методологической точки зрения существенно, что применение распределений к описанию сложных многозначных процессов обеспечивает получение новых видов обобщенного знания. Методы статистического обобщения разрабатываются в рамках теорий оценки и теории испытания статистических гипотез.

Теория оценки позволяет определить показатели генеральной совокупности, к которой вероятно принадлежат параметры изучаемой совокупности, рассматриваемой как частичная выборка. Причем либо устанавливают конкретное значение параметра, что называется оценкой точки, либо оценивают интервал, в котором, как мы полагаем, заключены параметры совокупности. Это называется оценкой интервала. В настоящее время разработаны различные критерии статистических оценок⁵⁶.

Испытание гипотез связано с исследованием вопроса: принадлежит ли данная выборка некой совокупности, параметры которой определяются гипотезой. Здесь устанавливается, случайны ли отклонения между показателем выборки и параметром генеральной совокупности. Методы проверки статистических гипотез включают средства определения устойчивости массового явления. Существенно, что устойчивость выявляется здесь не в непосредственном исследовании значений некоторого признака, а на основе принципа фальсифицируемости случайной величины, характеризующей этот признак.

Поскольку интересующий исследователя признак берется в форме случайной величины, постольку в эмпирической проверке допустимы случайные колебания в его значениях. Статистический подход позволяет определить достоверность случайного характера этих колебаний. Косвенным средством подтверждения устойчивости исходной, формы случайной величины служит нефальсифицируемость соответствующей гипотезы.

Статистическая гипотеза имеет черты, свойственные любой научной гипотезе. Она возникает в итоге наблюдения за фактами. Однако способ ее выражения имеет характер теоретического допущения. В этом качестве гипотеза способна выводить знания за пределы конечных эмпирических фактов.

Смысл ее выдвижения заключается в том, чтобы доказать применимость обобщенной модели для описания наблюдаемого статистического материала. Эта модель может изучаться дедуктивными математическими приемами. Такие приемы выработаны математической статистикой на основе теории стохастических процессов и законов, управляющих случаем⁵⁷.

Уточняя логические возможности средств статистического обобщения, надо признать, что они основаны на идентификации подмножеств различной конфигурации по их функциональным характеристикам. Это обстоятельство обеспечивает применение статистического аппарата для выражения структурно-функциональных признаков сложных систем в ситуациях, когда иные методы для этой цели оказываются мало пригодными.

Структурно-функциональные основания статистических методов обобщения дают возможность углублять с их помощью различные аспекты качественного и количественного анализа сложных явлений. Показательно в этом плане, что усредненные массовые количественные характеристики статистических систем оказываются качественными, фиксируют разные уровни организации материальных систем.

Наглядным подтверждением тому является становление молекулярно-кинетической теории теплоты, в рамках которой природа термодинамических систем получила статистическое истолкование. Развитие физической теории в этом направлении показало, что некоторые интегральные характеристики термодинамических систем (температура, теплоемкость, энтропия и др.), выводимы из характеристик более глубокого уровня посредством статистического приема обобщения. Наиболее развитый аппарат такого вывода или перехода был предложен теорией так называемых «статистических ансамблей» Гиббса.

Переход к статистическим закономерностям указывает на общую методологическую тенденцию, связанную с преодолением абстрактного понимания детерминизма. Такое преодоление осуществляется в двух планах. С одной стороны, признается уровневый характер описания изучаемых процессов и явлений. С другой — детерминизм перестает трактоваться в духе строгой однозначности, строгой необходимости, освобожденной от влияния случайности. Последняя учитывается средствами статистических теорий как существенный фактор детерминации.

Применение статистических форм описания явлений связано с отказом от исследования элементарных причинных рядов. В этом нетрудно убедиться, обратившись к постановке задач статистической физики. Здесь используется ряд важных допущений: выполнимость эргодической гипотезы, конечность времени релаксации и монотонность возрастания термодинамической вероятности (осуществимость второго начала термодинамики). Принятие этих условий делает излишним прослеживание всех распределений микросостояний статистической системы, поскольку с позиций термодинамического равновесия (максимального значения энтропии) существенное значение приобретает лишь некоторое общее для каждого из этих распределений отношение к равновесному состоянию, определяемое вероятностной мерой.

Детерминистский смысл статистических методов связан с использованием категорий, фиксирующих соотношение начальных условий и результатов изменения системы. Статистическое описание характеризует начальные условия как класс недифференцированных условий. В соответствии с этим, результаты микропроцессов отражаются при статистическом подходе в рамках некоторой общей обусловленности, что оправдывает его характеристику как способа отражения сложной детерминации интегрального типа. В каком же отношении находится этот тип детерминации с причинностью? В философско-методологической литературе по данному вопросу нет единства мнений. Ряд авторов склоняются к признанию непосредственно причинного содержания статистических закономерностей (Л. Б. Баженов, В. С. Готт и др.). Для обоснования такой позиции используется представление о сложном характере реального причинения, содержащего массу различных оттенков, включая и снятие противоречия между определенностью и неопределенностью. Высказывается также утверждение о важности учета в категории причинности диалектики необходимости и случайности⁵⁸.

Противоположная точка зрения отрицает причинный смысл статистических закономерностей. В качестве основания для такого отрицания служит обычно тезис об ориентированности последних на описание случайности, неопределенности. Между тем, как полагают представители этой позиции, причинная зависимость является отражением однозначной необходимости и не выражается в вероятностно-статистической форме (Н. А. Князев, А. С. Кравец и др.).

Наличие ряда подходов, иногда исключающих друг друга, наметившихся в трактовке разбираемой проблемы, свидетельствует о ее дискуссионном характере. По-видимому, время окончательных выводов здесь еще не наступило.

На наш взгляд, во многих литературных источниках, посвященных анализу причинного содержания статистических закономерностей, недостаточно учитывается, что диалектическое истолкование причинности обязывает признавать не только процессуальный ее характер, но и опосредованность, результативность действия причинности.

Указание на данное обстоятельство может служить дополнительным аргументом в пользу тезиса о возможности существования сложных сетей причинной определенности явлений. Вместе с тем оно дает основания для утверждения, что статистическая форма выражения закономерности, ориентированная на воспроизведение результативного момента, не порывает полностью с собственно причинным описанием. В известном смысле первое есть абстракция от абстракции, если иметь в виду, что обращение к статистическим закономерностям связано с отказом от учета процессуального момента непосредственным образом. Однако косвенным образом данный момент все же присутствует, когда используют статистическую форму описания. Дело здесь заключается в ее способности выражать неопределенность, выступающую существенной стороной любого реального процесса изменения.

Идея совпадения причинного и статистического способов описания имеет важное значение для критики тезиса о чисто функциональной природе статистических закономерностей, об их ориентации на фиксацию отношений лишь между состояниями объектов совокупностей.

Если полностью игнорировать причинное содержание статистических законов, то трудно отмежеваться от тезиса об их чисто эмпирической природе. Понимая под статистическим законом количественное отношение между классами наблюдаемых значений параметров совокупности объектов, легко усмотреть в них простые классификации, описывающие, например, сосуществующие классы. Но в этом случае их существенное отличие от динамических законов проводится по линии индивидуального (отдельного) и коллективного (многого).

Мы не будем здесь специально обсуждать вопрос о правомерности использования такого основания. Заметим лишь, что количественные критерии различения статистических и динамических законов не выявляют их методологической специфики.

В силу дискретности материальных образований любой индивидуальный объект может быть представлен как некоторая совокупность (как многое) и при известных дополнительных условиях исследоваться статистически. Вместе с тем динамическая закономерность, если ее понимать как тенденцию, также имеет сферой своего действия многое.

По-видимому, опора на идею классов в статистических законах имеет иной смысл, нежели чисто количественное упорядочивание совокупности объектов. Достаточно очевидной является большая информационная емкость статистической формы описания поведения некоторой материальной системы в сравнении с соответствующей динамической формой. С гносеологической точки зрения именно в этом плане следует истолковывать, например, переход к статистическим методам в теории теплоты. В ее рамках эмпирически наблюдаемые тепловые параметры получили объяснение как возникающие на более глубоком уровне беспорядочного в известном смысле молекулярного движения. Тем самым была показана субстанциальная природа тепловых явлений, трактуемых в классической теории в феноменальном плане.

Этот же пример свидетельствует, что статистические законы могут служить средством теоретического овладения миром, поскольку они используются для построения гипотетических конструкций и вывода из них эмпирически проверяемых следствий. Так, обращение к классической статистике Максвелла-Больцмана позволяет вычислить универсальную газовую постоянную, теплоемкость газов и т. д.

Сложность обсуждаемого вопроса заключается в том, что обращение к статистическим зависимостям не дает непосредственного выражения взаимодействия причинного фактора и его результата. Эти зависимости не включают в свое содержание конкретные вещи или свойства как взаимодействующие компоненты, но берут во внимание совокупность отношений, оцениваемых метрическим значением вероятности. Можно согласиться здесь с мнением А. С. Кравца, что лишь в исключительных случаях вероятностным функциям (как формальным выражениям статистического закона) может быть придан непосредственно субстанциальный смысл. Например, при умножении вероятностных функций на некоторые нормировочные множителя они получают смысл потока энергии, интенсивности действия и т. д.⁵⁹

Однако в свете высказанных выше соображений, нам не представляется убедительным утверждение данного автора, что вероятностная зависимость в большинстве случаев имеет чисто функциональную природу. В естественнонаучной области отношение причинного и статистического описания друг к другу является более сложным, чем простое взаимоисключение либо полное совпадение. Скорее всего следует вести речь о косвенном выражении с помощью статистических законов сложного причинения. Здесь как будто налицо тот случай, когда абстрагирование, отвлечение от ряда характеристик причинной связи является таким отступлением, которое помогает полнее охватывать соответствующий аспект действительности. Соглашаясь с А. С. Кравцом в том, что в вероятностном законе учитываются не непосредственно причинные отношения между явлениями (событиями), но структурные, хотелось бы подчеркнуть, что структурно-функциональный подход, осуществляемый в рамках статистического описания, в определенном смысле совпадает с причинным подходом. Факт такого относительного совпадения обнаруживается во взаимозаменяемости этих двух форм описания, на что А. С. Кравец также указывает в своей книге⁶⁰.

Правда, А. С. Кравец не ставит вопроса о степени эквивалентности данных форм описания и границах их взаимозаменяемости. Более того, он по существу склоняется к точке зрения дополнительности причинного и вероятностного описания. При этом имеется в виду, что, находясь в рамках одного, мы вынуждены отойти от другого. Задавая, скажем, вопрос о причине отдельного явления (события), надо перестать мыслить в вероятностных категориях, поскольку в каких-то других рамках можно указать строго однозначную материальную связь, ведущую именно к этому отдельному событию⁶¹.

Но если принимать идею дополнительности в такой форме, то затруднительно найти какие-то рациональные основания отмеченной выше взаимозаменяемости причинного и вероятностного описания. Заметим также, что А. С. Кравец рассматривает вероятностное описание в качестве структурного, тогда как причинное описание он соотносит с индивидуальными событиями. Он исходит, по существу, из предположения о возможности выделения индивидуальных причинных рядов. Однако для сложного случая причинения как раз такое выделение и становится если не невозможным, то, по крайней мере, весьма затруднительным.

Уже из самого характера сложной причинности следует, что противопоставлять индивидуальную причинную цепь структуре массового явления — это значит вырывать индивидуальное событие из целостной системы взаимоопределяющих факторов и включать его в другую жестко детерминированную систему. Оставаясь же в рамках статистической системы, необходимо признать, что вероятностное описание касается индивидуальных событий, а структуру вероятностных отношений следует рассматривать в ряду детерминирующих факторов для этого события. Именно в этом и состоит основной смысл вероятностного описания как приема работы со сложными системами — найти специфическую для них форму выражения детерминации.

Исследование природы статистических закономерностей сталкивается с вопросом о правомерности приписывания закону двух атрибутов одновременно: необходимости и случайности. Проблема заключается в том, что традиционная характеристика закономерности предполагает связь последней со строгой определенностью, однозначной необходимостью. Напротив, статистическое описание состояний системы включает неопределенность, случайность.

Традиционная трактовка закона соответствует теоретическим средствам классической науки и основана на признании равнозначности параметров системы в отношении необходимости. На базе такого представления сложилась исследовательская ориентация, приводящая к тому, что в теорию включали лишь строго необходимые параметры и исключали случайные. Одновременно принимался во внимание лишь строго однозначный переход от одного параметра к другому, обосновывался тезис, что адекватной формой выражения закона может служить строгая функциональная зависимость. Таким образом, в качестве «истинной» закономерности рассматривались лишь законы предельного типа, т. е. такие, для которых при сколь угодно большом ограничении в разбросе значений переменных наблюдается сколь угодно большое ограничение колебаний в поведении системы.

Законы этого класса описываются дифференциальными уравнениями континуального характера. С их помощью отражается непрерывность изучаемых процессов, непрерывность переноса материи и движения.

Однако содержание статистических законов вряд ли можно вписать в рамки такого истолкования, поскольку им свойственна принципиально вероятностная природа. Они фиксируют необходимость как гибкую связь, которая может обладать разной степенью значимости в процессах функционирования и надежного управления системой. Здесь необходимость описывается с помощью ограничений разного уровня, в рамках которых сохраняется устойчивость сложной системы. Одновременно фиксируется распределение необходимости среди групп явлений в соответствии с их реальным значением в целокупной связи, в определении поведения сложной системы.

Тот структурный код, который базируется на понятии «вероятностное распределение», и служит способом математического выражения статистического закона, дает возможность учитывать единство необходимости и случайности. Ранее отмечалось, что вероятностные распределения позволяют отразить абстрактно-общую природу элементов, и данное обстоятельство свидетельствует в пользу наличия в такой связи момента необходимости. Одновременно, в силу самого определения вероятности, с данным понятием всегда связан момент случайности, иррегулярности, так что применимость вероятности к уровню массовости свидетельствует о соотносимости присущих ему характеристик со случайностью. Более того, даже значение вероятности, близкое к единице или равное единице, не выводит данный класс явлений за рамки влияния случайности, что и выражается, например, в принципе флуктуации, используемой в статистической физике⁶².

Применяя категории «необходимость» и «случайность» для определения природы статистических закономерностей, следует считаться с тем фактом, что указанные законы соотносятся с системами, поведение которых обусловлено как внутренней динамикой, так и внешними влияниями. Эти системы имеют множество степеней свободы и весьма чувствительны к малым возмущениям. Для них существенное значение приобретает начальное распределение значений параметров.

Такие системы принципиально не изолированы от внешних условий. Вместе с тем особую роль в определении характера их изменений играют и внутренние условия, которые включают «бесконечную» сумму малых взаимных влияний элементов. В отношении этих систем неприменимы приемы разложения на изолированные составляющие, их нельзя сводить к механической сумме элементов⁶³.

Применение системных понятий для отражения статистических закономерностей позволяет конкретизировать диалектику необходимости и случайности, выразить эту диалектику в сети специфических абстракций, учитывающих единство определенности и неопределенности.

В современной науке статистические модели и соответствующие им концептуальные средства характеризуют диффузные, нечеткие организации и системы. Они применяются к таким группам объектов, которые в классической науке не являлись объектами строгого научного знания. Их использование показывает, что наличие слабых, нечетко выраженных связей между многими элементами не является препятствием для выводов и обобщений о характере их совместного поведения, о детерминации их состояний.

В методологическом плане важно отметить, что моделирование стохастических процессов связано с упрощением неопределенностной ситуации, поскольку здесь обычно используется прием расчленения неопределенности на регулярную и случайную компоненты. Однако в ходе статистического исследования такое разделение провести до конца не удается, прежде всего потому, что случайность рассматривается как условие равновероятности событий. Но равновероятность — это уже регулярность, абстрактное выражение закономерности. В то же время, выход за рамки «случайного» процесса оценивается со статистических позиций как свидетельство влияния побочной причины. А такая причина характеризуется законом систематической погрешности.

Известно также, что статистическое описание строится на предположении о возможности случайных результатов в длинных рядах испытаний. Однако генерирование случайности не представляется здесь как основная функция статистической системы. Для обеспечения такой функции требуется самостоятельная структура. Но если она будет реализована, тогда данный процесс не может служить источником необходимого разнообразия системы, будет полностью определяемым, т. е. не случайным.

Вместе с тем статистический подход показывает, что неопределенность может быть выражена в параметрах самой системы. Статистические модели строятся таким образом, что язык описания регулярных процессов системы и неопределенного процесса по существу совпадают, но описание последнего не расшифровывается полностью на языке основных параметров системы.

Рассмотренный материал позволяет сделать вывод, что разработка идей и методов статистического описания осуществляется в русле методологической концепции, в которой закономерность и системность берутся в гибкой форме, тесно связаны с категориями взаимодействия и становления. Здесь преодолевается трактовка детерминизма как «принуждения извне», как системы жестких запретов и ограничений. Существенная сторона нового понимания детерминизма — признание фундаментального значения стохастических закономерностей в современном научном познании.

4. Телеономность как специфическая форма системной детерминации явлений

Одно из плодотворных направлений разработки системного подхода связано с изучением целесообразных форм поведения сложных объектов. Методологический базис развития этой ветви системного подхода образуют представления о целесообразной (телеономной) детерминации явлений. Вопрос о соотношении системной и телеономной детерминации имеет важное значение для разработки методологии системных исследований, и этим определяется повышенный интерес к его анализу⁶⁴.

Существует традиционное определение целесообразности, которое увязывает это понятие с деятельностью человека, с постановкой и реализацией целей разумного человечества. В данном случае целесообразность рассматривается в качестве особой формы связи объектов, представленных в соотношении с субъектом. Некоторая связь, структура объектов характеризуется как целесообразная, если она соответствует решению данной задачи, отвечает заранее поставленной цели субъекта. В такой ситуации понятие целесообразности имеет оценочный характер⁶⁵.

Наряду с этим целесообразность может выступать в форме целеустремленности, особой организации деятельности по достижению цели. В рамках организации осуществляется циклическое взаимодействие цели, средств по ее достижению и результатов деятельности.

Оба указанных аспекта категории «целесообразность» имеют важное значение для современной науки и практики и активно разрабатываются в теории деятельности. Вместе с тем они не исчерпывают универсальный смысл этой категории, не выражают в полном объеме ее диалектическую сущность. Диалектическая трактовка понятия «целесообразность» предполагает, что это понятие не только характеризует форму человеческой субъективности, но и способно служить важным методологическим средством реализации принципа объективности. Ф. Энгельс, характеризуя действие естественного отбора, отмечал, что в природе есть процессы бессознательной целесообразности⁶⁶.

Высказывания В. И. Ленина также свидетельствуют о возможности объективного определения категорий «целесообразность» и «цель»: «...цели человека порождены объективным миром и предполагают его...»⁶⁷.

В современных философских исследованиях подчеркивается, что выделение целесообразности как особого объективного отношения требует определенной методологической осторожности. Такая осторожность связана с преодолением крайностей идеалистической телеологии и механистического, метафизического объяснения функционального поведения сложных систем.

Известно, что классическая телеология ставит организацию, форму над содержанием. Она рассматривает форму как некий нематериальный принцип, влияние которого устойчивым и необходимым образом сказывается на процессах взаимодействия между вещами. Истоком телеологической концепции является учение о предсуществующих идеях Платона, понятие энтелехии Аристотеля. Принципы телеологии использовал Гегель. Для Гегеля характерна абсолютизация целесообразности мира.

Он объявил форму некой тотальностью, которая носит в самой себе принцип материи, является свободной и бесконечной. Природу этой формы он характеризовал как абсолютное понятие. Немецкий философ ведет речь о том, что способностью умозаключать, опираясь на понятия, обладает та скрытая от непосредственного взора человека объективная реальность, которую он именует абсолютной идеей. В природе он обнаруживает слабые, детские задатки к такого рода деятельности. Понятие, умозаключение как принцип движения мира воплощается у него в универсальном законе, в котором необходимость становится средством для целесообразности.

Материалистическая диалектика отрицает абсолютную целесообразность мира, однако она сохраняет действительное научное содержание целесообразного подхода к объективному миру, к изменениям и развитию материальных систем.

Понятие целесообразности разрабатывается в теории материалистической диалектики на основе последовательного проведения принципа детерминизма. При этом надо иметь в виду, что диалектическая концепция детерминизма не сводится к признанию действия в природе и обществе слепых, случайных, стихийных сил, факторов и явлений. Она учитывает существование в природе устойчивых цепей действий, упорядоченных причинных рядов. Например, упорядоченность физиологических механизмов живых организмов, в которой проявляется единство структурного и функционального аспектов существования живого, дает особую форму детерминации, воплощающуюся в новых типах законов, характеризующих организованную сложность.

Существенно, что телеономные способы описания и объяснения объективных явлений и процессов предполагают исходным пунктом определения целесообразного поведения систем указание на способность последних сохранять свою устойчивость.

В качестве условия, обеспечивающего такую устойчивость, выделяется согласованность частей системы, взаимодействие между элементами, которое служит укреплению данной системы как целого. Руководствуясь этим, М. И. Сетров подчеркивает, например, что не являются целесообразными взаимодействия, ведущие к распаду системы⁶⁸. В то же время он считает возможным применение понятия «целесообразность» не только к живым организациям, но и к процессам круговорота в неживой природе, к устойчивым формам неживых объектов, сохраняющих эту форму благодаря высокой упорядоченности элементов (кристалл и др.)⁶⁹.

На наш взгляд, опора на категории «устойчивость», «сохранение», «целостность» является необходимой предпосылкой определения целесообразности. Но содержание этих категорий само по себе не дает оснований для выявления специфических характеристик целесообразности как объективного свойства систем. Например, под признак устойчивости, взаимного согласования элементов можно подвести как их целенаправленное единство, так и соответствие друг другу на основе избирательного взаимодействия, что не одно и то же⁷⁰.

Не всякие устойчивые процессы и изменения, даже когда они закрепляются на определенное время, следует характеризовать как целесообразные. Попытки определить целесообразность как свойство, тождественное любой упорядоченности и устойчивости, приводят к схематизации и натяжкам, мало оправданным существом дела. Они не являются эффективными в отношении областей знания, которые традиционно ставят и обсуждают проблему целесообразности. Вместе с тем они ведут зачастую к удвоению терминов — понятий там, где достаточно использовать для описания систем обычные понятия причинного мышления.

Вопрос о специфическом различии между содержанием понятия «целесообразность» и родственными с ним понятиями «организация», «целостность», «единство», «устойчивость» нередко связывают с выявлением узкого значения целесообразности, которая рассматривается в этом случае как существенное свойство биологических и кибернетических систем, определяемое через широкий набор конкретных признаков. Так, в современной биологии целесообразность признается в особом строении организмов, в соответствии органов и их функций. Хорошо известна целесообразность онтогенетического развития организмов, согласованность процессов морфогенеза и регенерации.

В физиологии целесообразность рассматривается в связи со способностью функциональной системы к упорядочению, которая определяется результатом ее деятельности. Только он может через обратную связь (афферентацию) воздействовать на систему, перебирая все степени свободы и оставляя только те, которые содействуют получению данного результата. Опираясь на это понимание функциональной системы, П. К. Анохин подчеркивал, что целое есть нечто, запрограммированное в конкретных афферентных параметрах будущего результата⁷¹.

Здесь целесообразность характеризуется как особая сторона опережающего отражения действительности — активное поддержание цели в форме закодированного в ведущих параметрах системы результата.

Сложные формы целесообразности раскрывает эволюционная биология, которая изучает устойчивые приспособления живых организмов к среде, возникающие в результате естественного отбора.

На уровне генетики и молекулярной биологии целесообразность рассматривается как отношение индивидуального развития организмов к их генетической программе, которая трактуется в качестве материальной цели, кодирующей некоторое конечное состояние организма.

В более общем плане целесообразность пытаются характеризовать как один из основных атрибутов жизни (Э. Бауэр и др.). По этому поводу В. Ф. Сержантов пишет, что понятия «целесообразность», «целенаправленность», «цель» имеют не только отношение к самой биологической структуре, но являются адекватной феноменологической характеристикой органической жизни вообще, а также выражают основной способ связи между главными субстанциональными (структурными) особенностями жизни и ее основными атрибутами⁷².

Если рассматривать условия непрерывности жизни, охватываемые биосферой Земли как целостной системой, то выявляется циклическая природа жизни. Она поддерживается последовательной реализацией таких свойств, как размножение, адаптация и эволюция, благодаря которым и сохраняется постоянство жизни на Земле. Каждый из атрибутов жизни правомерно рассматривать как функцию по поддержанию универсального круговорота жизни. Здесь есть объективная целесообразность, телеономность.

Итак, отношения целесообразности включаются в биологическую детерминацию, и потому биология учитывает их при разработке основных подходов к познанию жизни.

В дополнение к сказанному отметим, что современная биология использует категориальный аппарат, который дает рациональное истолкование сложным явлениям адаптации, отбора устойчивых состояний живых систем, предетерминация их активного поведения, основанного на опережающем отражении внешних условий. Применительно к таким явлениям вводится термин «органическая целесообразность». Он характеризует комплекс процессов жизнедеятельности, фиксирует диалектическое единство устойчивости и изменчивости, отражает механизм, поддерживающий целостность материальной системы в данных условиях⁷³.

Соответствующий механизм полностью укладывается в рамки тех связей, которые описываются понятиями диалектико-материалистической концепции детерминизма. Однако сеть этих понятий существенно обогащается в сравнении с той, которая используется для механического, физического или химического описания процессов и явлений. Органический детерминизм учитывает активное преломление внешних воздействий внутренними факторами, цикличность обратных причинных связей, приспособительную направленность (предетерминированность результатов действия). По поводу последней говорят как об условной и относительной целесообразности⁷⁴.

Разработка принципа телеономной организации систем получила новый импульс в свете достижений кибернетики. Метод изучения целесообразных отношений, развиваемый в кибернетике, весьма общий. Он строится на предположении, что существуют внутренние причины направленного поведения функциональных систем, которые определяют достижение некоторого конкретного результата.

Важной стороной телеономной детерминации сложных функциональных систем является наличие программы и кода целей, конечных результатов их функционирования. Они включают также механизмы сопоставления достигнутого состояния с программируемым и средства корректировки функционирования системы в направлении, определяемом исходной программой.

Функционирование телеономных кибернетических систем свидетельствует о том, что целесообразные отношения формируются на причинной материальной основе. Они складываются не в любых случаях регуляции явлений, не тождественны простой упорядоченности и законосообразности процессов.

С кибернетической точки зрения целеосуществление возникает в рамках системы, которая разделена на управляющую и управляемую подсистемы. Причем их взаимодействие может быть целесообразным, если управляющая система обладает достаточным разнообразием для переработки информации об управляемой системе. В сложных случаях возникает также необходимость в решении задач самопрограммирования, самонастройки управляющих систем. Здесь требуется учитывать существование механизмов перестройки алгоритмов и программ, которые определяют основные особенности поведения управляемой системы.

Научный аппарат кибернетики обеспечивает разработку формальных математических моделей описания телеономного поведения сложных систем. Этим достигается переход современной науки к количественным методам изучения целесообразности, благодаря чему расширяются практические приложения принципа телеономности. Он становится достоянием инженерно-технической и социально-инженерной деятельности.

Кибернетика содействует укреплению детерминистских оснований телеономного способа мышления, обогащая категориальный аппарат, расширяя предметную и методологическую сферу исследования проблемы целесообразности. Она отражает существование класса систем, обладающих активностью особого рода, для которых характерны процессы самоорганизации и самосохранения, а также процессы выбора собственного поведения в результате переработки разнообразной информации.

Обобщая результаты исследования проблемы целесообразности в биологии и кибернетике, следует отметить соотнесенность целесообразности со способностью функциональных систем обеспечивать решение стоящих перед ними задач. Одна из существенных задач связана с сохранением устойчивости по отношению к отклонениям и возмущениям, порождаемым внутренней и внешней средой ее существования. С этой точки зрения целесообразность организации совпадает с реализацией приспособительного, адаптивного поведения системы.

Адаптация предполагает установление определенного равновесия данной системы со своими условиями. Вместе с тем она включает реакции на те или иные влияния, а также воспроизводство в известных пределах основных качественных характеристик системы.

В рамках адаптационного процесса способность к целесообразному поведению выступает особой стороной отражения. Следует подчеркнуть, что неправомерно говорить о целесообразности всей отражающей материи, но для раскрытия адаптивных форм существования материальных объектов категория «целесообразность» имеет важное значение.

Адаптация на любом уровне предполагает самоактивность, наличие внутренней регуляции системы. Даже неживые системы, сохраняющие ту или иную внешнюю функцию и обеспечивающие тем самым свое единство со средой, активно поддерживают неравновесное состояние относительно внешнего окружения за счет сложных сетей преобразования внутренней энергии, согласования внутренних реакций различных частей и т. д. Эта их способность сознательно используется при строительстве различных сооружений, при разработке конструкций машин, приборов и т. д.

Активность адаптивного поведения существенно усложняется, когда единство со средой обеспечивается деятельностью биологических систем, например в процессе жизнедеятельности организма. В общем случае можно сказать, что более глубокая и разносторонняя адаптация организма обеспечивается более глубокой дифференциацией его организации, поддержанием высокого уровня негэнтропии по сравнению с окружающей средой. Например, приспособительное поведение высших животных основано на сложной дифференциации нервной системы, закреплении приобретенного опыта, выработке опережающих моделей будущего и т. д.

По существу, адаптация имеет противоречивую природу, обнаруживая колебания вокруг некоторого устойчивого состояния системы: выход за пределы этого состояния и повторяющийся возврат к нему. Принцип телеономности применим к изучению именно этого аспекта функционирования систем. Его применение связано с выделением такой структуры, которая совпадает с циклическим механизмом действия.

Подобный механизм не всегда реализуется через обратную связь, опосредованную переработкой информации, как это имеет место в кибернетических устройствах. В природе встречаются более общие механизмы циклической регуляции процессов и более общие формы адаптивного поведения систем, нежели те, которые изучает кибернетика. В этих случаях телеономная регуляция не может быть подведена под условие телеономного управления кибернетического типа. В неживой природе, например, можно обнаружить своеобразные «задатки» телеономности. Эту способность удается выделить из организации неживых материальных систем только логическим путем, поскольку она «закодирована» в структуре взаимодействия. Показательно в этом плане движение электрона по равновесной орбите, реализуемое в бетатронах, синхротронах. Здесь поддержание равновесия обеспечивается взаимодействием центростремительной силы и силы Лоренца. Если частица отклоняется к центру, то сила Лоренца будет меньше, чем необходимая центростремительная сила, и частица получит ускорение по радиусу от центра, вследствие чего она вернется на стационарную орбиту. При отклонении от центра сила Лоренца уменьшается медленнее, чем центростремительная сила, и, следовательно, сообщает частице некоторое радикальное ускорение, возвращая ее на орбиту. Здесь нет специального механизма управления, однако существует автоматический процесс сохранения устойчивой орбиты, имеющей форму затухающих колебаний (бетатронные колебания)⁷⁵.

Напротив, на уровне живой и социальной материи телеономность систем проявляется через ярко выраженное адаптивное поведение. В этих системах возникают особые структуры отражения, представляющие собой материальную форму реализации целесообразного поведения. Так, живые организмы содержат механизмы, обеспечивающие кодирование1 и переработку разнообразной информации. Они обладают структурами, основная функция которых — фиксация цели и контроль за ее реализацией. В такие структуры как правило включаются петли обратной связи, с помощью которых реализуются принципы управления поведением систем, имеющих неопределенностную, вероятностную природу.

Социальная материя порождает системы, в которых над материальными механизмами поддержания цели надстраивается «идеальное целеполагание» и «сознательное целеосуществление». Функционирование таких систем не сводится к обычному для живых систем адаптивному поведению. Различие заключается здесь в том, что живые системы подчиняются законам так называемой программной детерминации. Тогда как в системах с идеальным целеполаганием доминируют законы планирующей детерминации. Уточняя это различие, отметим, что в системах первого типа будущие состояния определяются настоящими в соответствии со структурными кодами, материальными программами, контролирующими их адаптивное поведение. Что касается систем второго типа, они обладают способностью использовать идеальное отражение будущих состояний в качестве фактора, определяющего возможности этих систем в настоящем.

Планирующая детерминация выступает основой деятельности людей, направленной на эффективное решение тех или иных социально значимых задач. Такая деятельность имеет системно организованный характер, предполагает разнородные результаты, управляется иерархией целей, включает множество контролируемых ограничений. Она представляет собой особую форму системного подхода, вооруженного средствами изучения отдаленных перспектив экономического, культурного, технического развития, средствами формирования оптимального воздействия людей на эту перспективу. В рамках такой деятельности обеспечивается достижение некоторого конечного результата через реализацию промежуточных этапов, каждый из которых необходим для стабилизации всей системы в направлении ее генеральной цели. В общем случае можно говорить о единстве трех этапов планирования целевой деятельности: 1) выработка целей; 2) обоснование плана достижения генеральной цели системы; 3) реализация плана.

Выбор цели всегда связан с учетом внутренних и внешних условий функционирования системы. Он предполагает также возможности субъектов системы принимать решения разного ранга, реализовывать специфические управляющие воздействия.

Постановка целей связана с прогнозом, с оценкой альтернативных путей достижения намеченных целей. Итогом этого этапа является составление сценариев развития системы. Главное звено этапа обоснования плана составляют директивные указания основных деталей деятельности и распределение средств, которые необходимы и достаточны для деятельности всех органов системы.

Для реализации плана формируются контрольные центры за изменением состояния системы. Они наделяются целесообразными функциями, устанавливается надежная связь между ними и исполнительными органами системы⁷⁶.

Применение принципа системности обеспечивает здесь развитие и усиление интегративных оснований для разнородных видов деятельности, подчиненной генеральной цели. При этом весь процесс подчиняется задаче максимизации эффективности по четко определенным параметрам. Сегодня так решаются задачи в области управления производством, планирования технического прогресса.

Методологическая специфика системно-целесообразной деятельности заключается в том, что она имеет основной детерминантой активную установку субъекта, его способность предвосхищать ситуации, а также практически соединять реальные вещи в рамках организационных отношений, отвечающих социальной, технологической, экологической и т. д. потребностям и свойствам. В этом контексте важен момент определения исследовательских ценностей. Они берутся в единстве с общекультурными ценностями человечества, с судьбами и развитием передовой человеческой цивилизации. Сегодня остро стоит вопрос о рационально-системном развитии всего человечества, когда рычагами и критериями этого развития становятся прогрессивные социальные детерминанты: избавление человечества от угрозы мировой войны, решение продовольственной проблемы, всеобщее образование и культура и др.

Итак, телеономный принцип характеризует существенный аспект детерминации функциональных систем и выполняет важную методологическую роль в обосновании средств научного исследования и преобразования таких систем. Он применяется в различных модификациях. Руководствуясь телеономным принципом, научное познание и практика ориентируются на выявление инвариантов функционирования систем в отношении определенного результата. С другой стороны, телеономные методы познания ориентированы на изучении циклических, круто-оборотных изменений целого. При таком подходе охватываются разнородные группы объектов и их состояние как стороны взаимодействия, выступающие и целью, и средством существования друг друга. Наконец, применение телеономного принципа связано с обеспечением оптимальных условий функционирования подсистем и системы в целом по отношению к планомерной деятельности, решающей социально-значимые задачи.

Глава 3 МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ МОДЕЛИРОВАНИЯ ДЕТЕРМИНАЦИОННЫХ ОТНОШЕНИИ В ЗАДАЧАХ УПРАВЛЕНИЯ СЛОЖНЫМИ СИСТЕМАМИ

1. Теоретико-методологические принципы моделирования сложных систем

Особое направление системных исследований характеризуется установкой на разработку теоретического аппарата системного знания.

Формирование теоретических системных представлений тесно связано е появлением нового класса дисциплин, таких как кибернетика, теория игр, теория решений, исследование операций и т. д. В центр данного направления ставится обобщенное понятие «система», которое в рамках теории получает то или иное модельное изображение. Широкую известность, например, приобрели модели «черного ящика» и «открытой системы», которые служат теперь исходными ступенями для выработки более общих моделей в различных вариантах общей теории систем (ОТС). Сегодня идет много споров по поводу статуса ОТС, ее познавательной ценности, вокруг средств и методов ее построения. В литературе отмечаются сложности определения предметной области ОТС. Применяются различные подходы к формированию конструктивных элементов ОТС⁷⁷.

Нередко ОТС рассматривается в качестве теории в широком смысле слова. В нее включают совокупность общих идей, принципов и понятий, а также инвариантные формы, абстрактные модели, позволяющие использовать методы формального и математического исследования (Л. Берталанфи).

Другие варианты построения ОТС связаны с учетом специальных требований методологии науки в отношении формирования теорий. В этом случае ее основными компонентами являются: определение идеализированного объекта, правила логического вывода и доказательства, а также совокупность выводимых утверждений о системных объектах (А. И. Уемов).

Ряд вариантов ОТС опирается на фиксированную эмпирическую базу. Здесь общая теория систем выступает как абстрактное отражение свойств эмпирически наблюдаемых и изучаемых систем. Предлагается также путь построения ОТС, который связан с движением от представления о том, что допустимо считать системой. Конструктивная и методологическая функция такого варианта ОТС выдвигается на первый план (У. Росс Эшби).

Дискуссии вокруг проблемы формирования общей теории систем не завершены. Многие вопросы остаются открытыми. Например, вопрос о соотношении ОТС с теорией диалектики, с кибернетикой, математикой. Приходится также вести борьбу за строгость общеметодологических принципов, на которые опираются создатели тех или иных вариантов ОТС, за повышение философской культуры в применении таких принципов.

На фоне трудностей, с которыми сталкивается развитие ОТС, хотелось бы подчеркнуть, что следует соблюдать определенную осторожность в оценке ее перспектив, не преувеличивая ее претензий, но и не умаляя ее связи с общим прогрессом научного познания. А такая связь, безусловно, имеется.

Мы будем исходить из того, что ОТС формируется в рамках широкой тенденции междисциплинарных исследований, ориентированных не на субстратно-субстанциональный аспект действительности, а на отношения между вещами и явлениями. По мысли авторов большинства общесистемных концепций, ОТС призвана теоретически оформить данную тенденцию, с тем чтобы обобщить имеющиеся опыты приложения системных идей и дать в руки исследователей надежный метод познания.

Руководствуясь междисциплинарной трактовкой статуса общей теории систем, ее задачи формулируют па уровне общенаучных требований. Среди этих требований выделяют разработку принципов и методов унификации теоретического описания объектов. В данной связи указывают на возможность применения ее базовых понятий, абстрактных логико-математических моделей описания систем к решению задач интеграции научного знания. Кроме того, многие авторы считают, что общая теория систем содействует научному объяснению и становлению теоретического знания в тех областях науки, где прежде их не было. Подчеркивается также, что средства ОТС ведут к более высокой степени обобщения знаний, чем это позволяют сделать специальные науки⁷⁸.

Заметим, что многие попытки построения общей теории систем тяготеют к истолкованию ее в качестве одной из форм фундаментального знания. В то же время ставится задача разработки в рамках ОТС специализированных средств, приспособленных для получения выводов о конкретных системах.

Мы полагаем, что стремление к синтезу указанных установок в рамках единой теории систем содержит определенное противоречие, которое свидетельствует о недостаточной развитости теоретического системного знания. Думается, что такие задачи одновременно может и должна решать не отдельная, хотя и общего порядка, теория, но целое научное направление, в состав которого могут входить теории разного уровня. Применительно к системным исследованиям это означает, что теоретико-системные разработки абстрактно всеобщего уровня должны дополняться теориями «среднего уровня», а также прикладными вариантами теории систем, наподобие того, как теоретическая механика дополняется технической, строительной механикой и т. д.

Специфика теоретико-системных разработок связана с исследованием концептуальных средств, предназначенных для определения системы как основного предмета научного познания. Вместе с тем здесь учитывается сводимость широкого круга явлений к тому или иному классу моделей систем, вырабатывается общая точка зрения на существенные свойства системности, изучаются средства упрощения реальных связей и взаимодействий, обеспечивающие переход к системному описанию объектов.

Существуют два основных способа определения предметной области ОТС. Академик Д. М. Гвишиани по этому поводу говорит, что в настоящее время под общей теорией систем понимают в той или иной степени обобщенные варианты теории систем, т. е. охватывающие некоторые классы или типы систем, или же общую теорию систем трактуют в логико-методологическом смысле как метатеорию системных теорий⁷⁹. В первом случае ОТС характеризуется ориентацией на изучение законов-аналогов. С их помощью выделяется новая область качественного определения явлений. Изучение этого типа законов опирается на представление об объектах научного познания как специфических носителях униформных отношений и способов функционирования. В основу описания таких законов кладутся модели структурного и организационного типов. С их помощью изучаются упорядоченные взаимодействия гомогенных и гетерогенных элементов систем, организация свойств, функций и т. д.

Указанная трактовка общей теории систем опирается на традиционные формы научной абстракции в ходе разработки унифицированного языка описания больших классов объектов. В этом случае переход к общим понятиям обеспечивается фиксацией весьма ограниченного круга свойств, определяемых в качестве признаков системности. Берталанфи, например, характеризует систему как комплекс взаимодействующих элементов. Некоторые авторы считают возможным использовать универсальные абстрактные определения системы, разрабатываемые на уровне моделей чистой математики. Так, М. Месарович полагает, что общая теория систем по необходимости должна изучать общие абстрактные системы. «...Нам достаточно будет понимать абстрактную систему как некоторую абстрактную аналогию или модель определенного класса реально существующих систем. Тогда общую теорию систем можно рассматривать как теорию абстрактных моделей»⁸⁰.

Неоднократно высказывалась мысль, что применение традиционных абстракций для построения ОТС ведет к серьезным логическим и гносеологическим трудностям. В частности, отмечается невозможность конструирования универсального абстрактного языка описания свойств, существенных для любых системных объектов. Тем не менее в специальных моделях, разрабатываемых теориями среднего уровня, достигается допустимая мера сводимости разнородных явлений и процессов к общим аналогам — информационным, гомеостатическим, эквифинальным и т. д. Их применение дает реальный рост емкости каналов междисциплинарного общения внутри научного знания.

Для преодоления указанных трудностей используется мета-теоретический путь построения общей теории систем. Он во многом противоположен построению ОТС как научно-технической теории обычного типа. В рамках метатеоретического подхода анализируются структура, средства выражения и методы специализированных системных теорий. При этом учитываются два уровня анализа: синтаксический и семантический.

В. Н. Садовский относит к сугубо метатеоретическим такие задачи ОТС: разработку средств представления исследуемых объектов как систем; построение обобщенных моделей систем (например, их динамики, роста, поведения); исследование концептуальной структуры системных теорий⁸¹.

Достоинство такого подхода в том, что он ведет к формированию весьма общих моделей системности. Вместе с тем здесь учитывается, что их применение должно приводить к нетривиальной постановке проблем, к построению нового предмета исследования.

Метатеоретическая концепция теории систем дает некоторую надстройку к известному массиву специализированных системных теорий. Ее средства позволяют расширить и уточнить логический базис теоретико-системных исследований. Но они не дают ответа на вопрос о месте теоретических системных концепций в формировании современной общенаучной картины мира. Тогда как без этого ответа нельзя правильно оценить воздействие системных теоретических понятий на развитие предметных областей научного знания. А такое воздействие, безусловно, имеется. В качестве примера можно указать на концепцию «системы видов», на идею биоценоза и др., которые акцентируют внимание биологов на многоуровневом характере организации объектов жизни, на определенной упорядоченности их элементов, на сложном типе взаимодействий этих элементов.

Содержательные средства системного знания все чаще становятся регулятивами построения специальных научных теорий. Эту роль выполняют представления о структурах, организации, сложности, функциях и т. д., которые составляют базовый концептуальный аппарат различных вариантов общей теории систем.

Их обобщенное значение выявляется не в области формально-логического анализа, а в соотнесении с реальными потребностями научного знания в целом. Что здесь имеется в виду? Прежде всего тот факт, что широкий круг научных дисциплин вплотную подошел к изучению объектов принципиально нового уровня сложности, в отношении которых традиционные теоретические средства оказываются недостаточными. Новое состояние науки отражается в различных формах внутринаучной рефлексии, в том числе в попытках построения общей теории систем.

Особенности теоретико-системного подхода к проблеме сложности заслуживают самостоятельного исследования. Единую методологическую базу для этого предоставляет диалектическая концепция детерминизма, категориальный аппарат которой способен отражать сложные детерминационные отношения.

Рассмотрим более подробно с этих позиций содержательный потенциал теоретико-системных обобщений. В качестве конкретных образцов анализа мы выбираем три варианта ОТС, получивших широкую известность в современной науке:

1) теорию систем Л. Берталанфи, которая исследует изоморфизм законов систем;

2) концепцию кибернетики У. Росс Эшби, связанную с теорией индуктивного обобщения;

3) ОТС в трактовке А. И. Уемова, опирающуюся на метод общесистемных параметрических размерностей.

2. Общая теория систем и проблема изоморфизма законов науки

Теоретические методы абстрактного моделирования систем активно разрабатывал Л. Берталанфи. Мы не будем давать подробного изложения его взглядов по этому вопросу. Они освещены в литературе с разных сторон⁸². Здесь имеет смысл остановиться только на некоторых аспектах отражения системной детерминации в теоретической конструкции, развиваемой Л. Берталанфи.

В качестве основных средств реализации этой конструкции можно назвать два:

1) представление о системе как определенной целостности;

2) выработка обобщений высокого уровня, позволяющих синтезировать теоретические модели специальных наук.

Л. Берталанфи отдавал отчет в том, что в науке работают теоретические модели систем лишь уровня некоторой особенности (например, модель эквифинальных систем). Однако он высказывал уверенность, что возможна разработка синтетической модели систем, которая оказалась бы способной выполнить функцию теоретического языка всей современной науки.

В своих поздних работах Л. Берталанфи принимает смягченную версию системного универсализма, отмечая способность ОТС к охвату ряда новых проблем и их решению, причем таких, которые отвергались ранее как «метафизические». Одновременно он оценивает ОТС лишь как одну из теорий, реализующих новую парадигму, концептуальную схему, совершающую сдвиг в исследуемых проблемах и правилах научной деятельности⁸³.

В своих статьях 60-х годов Берталанфи ведет речь об ОТС в двух смыслах. В широком смысле ОТС выступает как некая совокупность идей и проблем исследования и конструирования систем, в теоретическую часть которой он включает кибернетику, теорию информации, теорию игр, теорию решений, топологию, факториальный анализ.

В этот перечень системных научных дисциплин Берталанфи включает также общую теорию систем в узком смысле слова. Ее центральное звено, по мнению Берталанфи, составляет универсальное определение системы, выработанное с учетом характеристик эмпирически обнаруживаемых систем. Общая теория разрабатывает средства для перехода от универсального определения системы к системам, так сказать, низших разрядов, с которыми имеет дело эмпирическое исследование. Берталанфи ведет речь не о прямом переносе общего знания о «системе» на фактически наблюдаемые натуральные объекты. Он принимает во внимание промежуточные звенья, так сказать, средний разряд классификации систем — целую группу научных дисциплин, изучающих системы. Одновременно он отмечает, что общесистемное знание способно оказывать воздействие на уровень эмпирического описания систем только в виде изоморфных структур, гомологий и аналогий.

Это означает, что собственная функция универсального понятия системы состоит в том, чтобы служить методологическим ориентиром в разработке формально-математических средств описания систем. Эффективность данной функции определяется возможностями выбора достаточно мощных абстрактных моделей, которые должны найти применение в специализированных системных теориях.

Берталанфи разрабатывал ОТС в качестве логико-математической области исследований, задачей которой является формулирование и выведение принципов, применимых к «системам» вообще. Он использовал для построения ОТС классическую математику, считая, что на этой основе можно установить всеобщие формальные свойства систем, разработать средства для их исследования и описания. Широкая общность и приложимость классической математики служит, по его мнению, гарантией отнесения некоторых формальных системных свойств к любым объектам, которые представляют собой системы⁸⁴.

В качестве примера он называет обобщенные принципы кинетики, применимые, в частности, к популяциям молекул или биологических существ, т. е. к химическим и экологическим системам; уравнения диффузии, используемые в физической химии и в социальной психологии для анализа процессов распространения слухов и т. д.

Двигаясь по пути выявления формальных системных свойств, относящихся к любой сущности, которая является системой (здесь используется общая модель системы, которую можно выразить понятием «организованное целое»), Берталанфи формулирует ряд общесистемных законов. Например: 1. Закон оптимальных размеров системы (ограничение размеров ростом коммуникативных сетей);

2. Закон неустойчивости (отсутствие устойчивого равновесия из-за циклических флуктуаций, обусловленных взаимодействием систем);

3. Закон олигополии (имеется возможность сосуществования многих соперничающих малых систем, но при наличии лишь двух огромных конфликтующих систем происходит страшный взрыв и, возможно, самоуничтожение обеих)⁸⁵.

Установление такого рода законов Берталанфи оправдывает ценностью и плодотворностью идеи изоморфизма, играющей существенную роль в современной науке. Основное назначение этой идеи он видит в необходимости расширить наши концептуальные схемы, чтобы установить совокупность точных законов в тех сферах, где применение физико-химических законов, долгое время считавшихся эталоном «законов природы», оказывается невозможным. Согласно Берталанфи, целый ряд наук имеет дело с «системами», и поэтому обнаруживается формальное соответствие или изоморфизм их общих принципов или даже их особых законов, если условия отвечают рассматриваемым явлениям.

Надо подчеркнуть, что изоморфное описание позволяет усиливать исследование, наводить на новые и подчас неожиданные стороны того или иного фрагмента реальности. Однако оно не может считаться собственно объяснением, поскольку для этого требуется указание на действительные условия и факторы, а также на специфические законы явлений. Добавим также, что применение принципа изоморфизма законов создает условия для обобщенного описания разнокачественных явлений. Тем не менее такой подход мало содействует решению основной проблемы описания сложных процессов и объектов, с которой сталкиваются в современной науке и практике, — проблемы синтеза неоднородных качеств. Сегодня во многом открытыми остаются вопросы: насколько широко может быть распространен принцип изоморфизма законов в исследовании систем? Возможна ли в рамках ОТС информационная модель, устанавливающая соответствие законов любых качественно отличающихся систем?

У Берталанфи нет убедительного ответа на эти вопросы. Он считает допустимым опираться на концепт универсальной системы. Но в качестве основы обобщений в собственных системных разработках применяет достаточно ограниченные и специализированные классы системных моделей — модель открытой системы, модель эквифинальной системы.

В настоящее время большинство авторов склоняются к выводу, что не существует общесистемных предметных моделей, применимых к сколь угодно различающимся в качественном отношении системам. Это не отрицает правомерности построения обобщенных концепций теории систем, обобщенных в отношении определенных классов задач, теорий, принципов описания тех или иных типов систем.

Можно утверждать также, что логико-методологическая значимость обобщенных системных моделей заключается не в открытии способов универсального теоретического изображения объектов знания, но в уточнении особенностей конструирования абстрактных объектов, позволяющих формулировать типичные классы законов, используемых в научном познании. Как подчеркивает Л. Берталанфи, эта задача решается современной наукой на основе применения принципа системности, который отражает методологические требования изучения сложных организаций.

Их отличительным признаком Берталанфи считает наличие сильных взаимодействий между компонентами, а также нелинейность связей. Исходя из этого, он определяет процедуру системного исследования как противоположную аналитической процедуре классической науки и подчеркивает, что системный подход применяется тогда, когда невозможно реально, логически или математически «извлекать» части из целого, а затем их «собирать», восстанавливая целостную картину⁸⁶.

Представление об организованной сложности, на которое опирается Л. Берталанфи при построении общей теории систем, вносит, конечно, элементы диалектического мышления в современное научное познание. Однако эту роль ОТС не следует переоценивать. Берталанфи противопоставляет, например, возможности логико-математического определения понятий, охватывающих проблемы сложности и целостности, философскому истолкованию этих понятий. Он считает главным результатом овладения сложностью выработку математических моделей для понятий «прогрессивной сегрегации», «механизации», «централизации», «индивидуализации», «иерархического порядка», «финальности» и «эквифинальности» и др⁸⁷.

Здесь Л. Берталанфи оказывается в плену методологической иллюзии, отдавая приоритет в прогрессе научного знания его математической форме. Тогда как математизация — это только один из аспектов преобразования содержания научного знания. В сети системных понятий представлена новая исследовательская стратегия, новые детерминистские установки научного познания. В известной мере Берталанфи учитывает это обстоятельство. Но он сводит предмет ОТС к изучению законов организации координации целого и частей, исключая из сферы ее исследования законы уровневой детерминации, законы самоорганизации и ряд других. Поэтому ОТС Берталанфи имеет ограниченное методологическое значение и не вправе претендовать на статус общенаучной теории.

3. Специфика системно-кибернетических моделей исследования закономерностей сложных объектов

Важным источником системных методов и понятий является кибернетика. Многие исследователи отмечают существенное совпадение проблематики, методов, целей и задач в кибернетике и теории систем. Это совпадение отражается в определениях предмета кибернетики, который характеризуется с помощью понятия системы и различных модификаций данного понятия.

Известно, что кибернетика ориентирована на исследование объектов как сложных систем. Ее концептуальный аппарат позволяет изучать динамику сложно организованных систем. Прежде всего ее интересуют закономерности оптимального управления сложными динамическими системами.

В литературе подчеркивается, что кибернетика не равносильна частной науке естественного цикла. Развитие кибернетики породило целое научное направление, опирающееся ил свод общих идей и представлений. Ее понятия имеют обобщенный характер по отношению ко многим частным научным дисциплинам, несут определенную методологическую нагрузку. В этой связи А. Д. Урсул и Б. С. Украинцев отмечают, что по своему методологическому статусу она подобна в какой-то мере физике как целостному научному направлению, биологии как целостной отрасли знания⁸⁸.

Междисциплинарная роль кибернетики обеспечивается прежде всего применением метода информационного моделирования, который позволяет переносить результаты исследования систем одного субстрата на все информационно-эквивалентные им системы вообще⁸⁹. Отвлекаясь от изучения субстратных свойств объектов, кибернетика выявляет их общность в плане информационных свойств и свойств управления. Например, представление об информационных структурах активно применяется при изучении деятельности человеческого мозга и для моделирования механизмов психических процессов. В этой области используется язык формального описания информационных задач, решаемых мозгом, язык теории информационных процессов. Теория информационных процессов отвлекается от непосредственной связи между процессами переработки информации мозгом и работой его как физиологической системы. Предполагается, что информационные и физиологические структуры мозга непосредственно не совпадают, а также, что переработка информации головным мозгом осуществляется с помощью алгоритмов, которые объединяются в своей работе в сложные эвристические программы. Последние соединяют между собой элементарные информационные процессы.

Хотя междисциплинарный статус кибернетики широко признается, тем не менее системологи указывают обычно на специфичность объекта и методов кибернетики, связанную с ее ориентацией на исследование процессов управления.

Попытка трактовать кибернетику в качестве общей теории систем сделана У. Росс Эшби. В его работах возникновение общей теории систем рассматривается как отражение поворота науки к изучению сложностей. Методологическую специфику указанного поворота Эшби видит в преодолении аналитических тенденций прошлого, в установке на изучение целого как такового — без расчленения его на простые составляющие, на отдельные функции, стороны, свойства и т. д.⁹⁰

Решение задачи по формированию ОТС Эшби начинает с определения универсального класса систем, используя для этого теоретическое представление о системе как совокупности любых переменных. Далее он указывает на возможности выбора из этого класса так называемых «естественных систем». Основаниями для выбора служат особые свойства систем, представляющие интерес для тех или других направлений науки. Эшби останавливает выбор на информационно непроницаемых системах, которые, по его мнению, прежде всего изучаются в биологии.

Теоретики систем, считает Эшби, должны уделить этому классу систем повышенное внимание, поскольку методы их исследования могут иметь универсальное значение.

В концепции Эшби исходным является понятие «механизма», которое отражает не обычные механические вещи, но функциональный аспект вещей, способы их поведения. При этом учитывается воспроизводимый, регулярный, детерминированный характер поведения систем. Для описания такого поведения Эшби использует аппарат дискретных преобразований. Такой аппарат предполагает рассмотрение поведения дискретной машины в пространстве абстрактных возможностей. Опора на этот аппарат создает предпосылки для применения в кибернетике теории информации⁹¹.

Эшби подчеркивает, что для описания системы, которая определяется в качестве машины, требуется найти совокупность переменных, образующих замкнутое однозначное преобразование. Во многих случаях для этого приходится обращаться к обобщенной форме выражения переменных — векторам⁹². Имеется обширный класс систем, для которых однозначное преобразование и, соответственно, детерминированное описание поведения осуществимо при учете вероятностей тех или других событий⁹³.

Здесь следует указать на нечеткость методологической позиции Эшби в решении вопроса о способах определения системы. Он считает, что допустим любой набор переменных, способных описать ту или иную систему. Выбор переменных он целиком связывает с произволом исследователя. Между тем задача описания системы не исчерпывается заданием переменных. Главное заключается в нахождении способов отражения детерминированного поведения изучаемой системы. Общенаучный смысл понятия системы неразделим с представлениями о детерминированной природе системных объектов. Но, исходя из этого, мы обязаны учитывать, что тип детерминации так или иначе должен быть отражен в способах описания системы. Будучи серьезным ученым, Эшби вынужден руководствоваться этим методологическим требованием.

Эшби делает важный в методологическом плане вывод, что поведение машины становится вполне определенным при уточнении как поведения ее частей, так и всех деталей их соединений. С этих позиций он рассматривает управляемое поведение системы, раскрывает значение понятий гомеостат, обратная связь и др.

Эшби считает, что принципы, применяемые для изучения дискретных машин, отвечают задачам овладения организованной простотой, с которой сталкиваются в так называемых «приводимых системах», состоящих из ряда функционально независимых частей⁹⁴.

Однако для обширного класса систем существенное значение приобретает взаимодействие между переменными. Это случай, когда каждый шаг в изменении одной переменной сопутствует изменению другой. Здесь познание сталкивается с системами организованной сложности. Они не поддаются детальному описанию, и в их отношении требуются новые понятия и методы познания.

В разработке таких методов Эшби идет от гносеологической характеристики сложности. Он описывает познавательную ситуацию при столкновении со сложной системой, вводя представление о неопределенности ее поведения для данного наблюдателя⁹⁵. Одновременно он отмечает, что в описании сложных систем приходится мириться с известной неполнотой. Этот факт наводит на мысль об использовании в системных исследованиях статистического аппарата, который приспособлен для выводов о целом по его части.

Формулировку наиболее общего принципа изучения сложных систем Эшби связывает с реализацией в кибернетике идеи «черного ящика». Он указывает, что применение метода «черного ящика» предполагает построение моделей, с которыми можно экспериментировать. С другой стороны, отмечается гомоморфный характер моделирования в рамках метода «черного ящика»⁹⁶.

Согласно взглядам Эшби, экспериментатор и «черный ящик» вместе составляют систему с обратной связью, т. е. имеют входы и выходы. Манипулируя по своему желанию с входами и наблюдая выходы, экспериментатор стремится сделать вывод о том, что может содержаться внутри ящика. Здесь возникает задача о кодировании и перекодировании информации.

Эшби считает, что протокол, который фиксирует данные, получаемые на выходе, правомерно рассматривать как информационное сообщение о природе «черного ящика». Он полагает, что обработка протокола позволяет извлечь ряд сведений о свойствах «черного ящика». Например, установить: информационную непроницаемость, машиноподобность, функциональные связи, число параметров, однозначно определяющих поведение системы⁹⁷.

С методологической точки зрения применение метода «черного ящика» оправдано в изучении поведения сложных систем постольку, поскольку он обеспечивает выполнение требований об информационном подобии «ящика» и реального сложного механизма. При достаточном разветвлении входов и выходов изучаемая модель способна реализовать количество разнообразия такого порядка, который соответствует количеству разнообразия сложной системы.

Другое требование состоит в том, чтобы перекодирование протокола описывало поведение системы в форме канонического представления. Эшби отмечает, что такое представление задает механизм с точностью до изоморфизма⁹⁸.

Наконец, третье требование касается допустимых пределов упрощения систем, осуществляемого с помощью «черного ящика». Эшби говорит, что для этого случая требуется применение точных методов реализации гомоморфизма. Формирование таких методов он связывает с использованием алгебраической теории множеств в описании отображений и отношений⁹⁹.

Эшби учитывает также, что гомоморфное описание сложной системы только тогда достигает цели, способствует раскрытию механизма системы, когда оно сохраняет машиноподобность в изменениях состояний системы, т. е. выражает детерминированность ее поведения¹⁰⁰.

По существу, Эшби обобщает методологические приемы эмпирических наук, которые выделяют предмет своего изучения, опираясь на принцип детерминизма. В простых ситуациях системное определение предмета ограничивалось указанием на однозначную причинно-следственную зависимость как основание изменений отдельного объекта. Эшби реализует более общий подход, позволяющий учитывать сложные связи и взаимодействия объектов. Основной теоретической формой системного определения предмета познания он считает статистическую структуру. Она изоморфно воспроизводит статистическую избыточность протокола описания «черного ящика» и служит выявлению устойчивости в поведении сложной системы¹⁰¹.

Теория систем, которую разрабатывает Эшби, может быть оценена как форма общенаучной рефлексии в отношении применения принципа детерминизма к эмпирическим исследованиям. Здесь этот принцип характеризуется с учетом изменений в современной научной картине мира. Он включает представления как об однозначных, так и статистических закономерностях. Системные определения предмета науки строятся в этой теории, исходя из единства указанных групп закономерностей.

Однако концепция Эшби накладывает ряд существенных ограничений на применение принципа детерминизма. Главное из них состоит в том, что способы детерминистического описания систем берутся в отвлечении от их субстратных характеристик, от содержания. Эшби делает упор на исследовании функциональной структуры. Такая абстракция является плодотворной для решения; определенного круга задач и проблем, позволяет обобщить принципы функционального исследования систем. Вместе с тем за пределами этой теории остаются вопросы внутренней динамики сложных систем, не рассматриваются внутренние факторы самоорганизации, развитие механизмов надстраивания новых функциональных элементов систем и другие существенные аспекты системного исследования. Но в таком случае кибернетика как общая теория систем не претендует на универсальное значение. Она оставляет место для разработки других специализированных системных теорий.

4. Моделирование системообразующих отношений в параметрической теории систем

Оригинальный вариант теории систем разрабатывается в трудах А. И. Уемова и его единомышленников. Методологическое своеобразие этой теории заключается в том, что в качестве эмпирического базиса здесь рассматриваются не закономерности конкретных систем, а данные, которые описывают целые классы систем. Форма, в которой представлены такие данные, выражается совокупностью реляционных и атрибутивных параметров.

Сторонники рассматриваемой концепции подчеркивают, что системные параметры — это свойства новых объектов исследования, называемых системами. Набор системных параметров позволяет выделить системы и классифицировать их¹⁰².

Такие параметры допускают ряд значений и могут иметь эмпирическую интерпретацию, служить для получения адекватной информации относительно любой системы. К их числу относятся гомогенность, элементарность, минимальность, незавершенность, изменчивость и другие характеристики систем¹⁰³.

Основное внимание в этой концепции уделяется изучению соотношений системных параметров и определению системных закономерностей. В рамках параметрического подхода установлено более 30 эмпирических системных закономерностей. Вместе с тем ставится задача их определения и выведения на основе теоретических представлений.

В частности, в работах Уемова указываются возможные направления применения аналитических методов к изучению общесистемных закономерностей¹⁰⁴.

Обобщающая функция параметрической теории систем реализуется на основе двух положений. Первое из них фиксирует понимание нового предмета современного научного знания. Его определение связано с изучением отношений, взятых в отвлечении от субстрата, являющегося носителем данных отношений. Второе положение характеризуется признанием особой роли абстрактного моделирования в исследовании системообразующих отношений.

А. И. Уемов подчеркивает, что главное в системном подходе — это анализ взаимосвязей в системе. Верность такого понимания обнаруживается применительно и к материальным, и к идеальным системам. Одновременно он указывает, что собственно системные исследования имеют своим предметом отношения, что предмет системного познания — это отношения конкретных вещей, которые и образуют систему. Очевидно, что здесь точка зрения А. И. Уемова имеет своим истоком известную мысль Ф. Энгельса о совокупной связи тел как системе.

Однако, отстаивая необходимость применения новых принципов моделирования в системных исследованиях, А. И. Уемов предлагает своеобразное определение системы, которое не совпадает с классической трактовкой. Он связывает это определение с выделением тернарного отношения. По его мнению, здесь речь идет об отношении второго порядка, которое устанавливается между вещами, свойствами и отношениями¹⁰⁵.

Стремясь к логико-методологической строгости в исследовании моделирующих функций ОТС, А. И. Уемов обращается к разработке формализованного языка тернарного описания. В качестве элементарной ячейки формального аппарата ОТС он принимает соотношение категорий «определенность» и «неопределенность». Он полагает, что применение данной пары категорий позволяет встать на более общую точку зрения, чем в случае применения категории «множество» в качестве базовой для теории систем¹⁰⁶.

Используя ряд специальных операций, А. И. Уемов дает формальные определения фундаментальным для его теории систем категориям «вещь», «свойство» и «отношение». Он указывает, что его определение вещи не отличается от определения, принятого в современной математической логике¹⁰⁷. Зато способ формализации понятия «отношение» принимается иной, нежели в теоретико-множественной концепции современной логики, в которой отношение берется как многоместный предикат, связанный с некоторой логической функцией. А. И. Уемов характеризует отношение как функцию, в которую входит некоторая вещь, а значение представляет собой вещь, отличную от первой. Аналогично определяется и категория свойства, которая характеризуется как функция, устанавливающая соотношение между одними и теми же вещами¹⁰⁸.

В концепции Уемова А. И. логическая форма понятия «система» характеризуется как обязательная схема, инвариант известных определений этого понятия. Содержательное наполнение такой формы связывается с переходом к эмпирическим данным классам свойств и отношений, изученных и известных исследователю.

Вместе с тем применение схемы или модели системы рассматривается здесь в контексте распознавательной деятельности. С этой целью А. И. Уемов вводит представление о концепте системы, с которым должно соотноситься полное определение реального объекта в качестве системы. Выбор концепта, по словам А. И. Уемова, предваряет ход исследования.

Параметрическая теория систем руководствуется представлением об относительности системного описания объекта. Таковой может быть или не быть системой в зависимости от выбора системообразующего свойства или системообразующего отношения¹⁰⁹.

Положение, что определение объекта в качестве системы зависит от выбора концепта t, иногда служит основанием для обвинения рассматриваемой теории в субъективизме. А. И. Уемов это обвинение отклоняет. Он подчеркивает, что системы должны рассматриваться не как творения разума, а как нечто существующее в объективной действительности. По А. И. Уемову, системы объективны в том смысле, в каком объективны отношения.

Оценивая позицию Уемова по данному вопросу, следует отметить, что он вводит в научный оборот две формы понятия системы. В одном случае он характеризует понятие системы как элемент современной общенаучной картины мира, рассматривает его на уровне мировоззренческих принципов. Именно в этом плане надо понимать указание на базисную роль в системном подходе принципа взаимосвязи явлений.

Во втором случае подчеркивается теоретико-методологическое содержание принципа системности. В соответствии с этим А. И. Уемов рассматривает систему как аналог объектов, как модель, образец, эталон, с которым согласуется процесс системного исследования. Отсюда проистекает специфика постановки вопроса о системах. Он звучит не в традиционной форме: что есть система? Здесь основной является другая формулировка: что следует определить в этом объекте в качестве системы?

Правомерность подобной формулировки доказана сегодня для целого ряда областей знания. Она является достаточно плодотворной и для ОТС. Но приняв ее, мы с необходимостью включаем в определение системы элемент выбора, учитываем активную позицию субъекта.

Выше говорилось, что А. И. Уемов определяет систему через установление отношения второго порядка — между вещами, свойствами и отношениями. Используя терминологию А. И. Уемова, это отношение можно отождествить по форме с операцией импликатии и выразить таким образом: если налицо системообразующее отношение (свойство), то тем самым имеем свойство (отношение), реализующее его на каких-то объектах.

По существу, здесь учитывается взаимная корреляция, детерминация системообразующих свойств и отношений. Однако для формальной теории систем нет нужды уточнять характер взаимной корреляции системообразующих свойств и отношений. Эта корреляция фиксируется как абстрактный объект. В силу чего возникают основания утверждать, что любая группа объектов может представлять собой систему. А. И. Уемов приводит ряд экстравагантных примеров подобных утверждений¹¹⁰. Они не противоречат формулам того языка, на котором строится рассматриваемая теория систем, но не могут быть перенесены в состав естественнонаучной картины мира.

Опыт научного познания выступает против случайного, произвольного соединения объектов в систему. Это обязывает общенаучную теорию систем включать разработку критериев системности по существенным основаниям. Но такое требование предполагает выход за пределы формальной конструкции. Речь идет здесь о необходимости исследования философско-категориального значения понятия системы, а также о применении этой категории к оценке предметной области современного научного познания. А. И. Уемов характеризует происходящие в этой области изменения со стороны новых принципов моделирования и классификации объектов науки. И в этом состоит реальный вклад предлагаемой им концепции в науку. Но системное моделирование есть форма, тогда как содержание новой методологии раскрывается через изучение различных аспектов сложной системной детерминации, через исследование новых типов объективных закономерностей.

В рамках содержательного подхода выявляется многоаспектность системных объектов, качественные градации системности, наличие относительно самостоятельных уровней в сложных системах, взаимопроникновение этих уровней, преобразования способов функционирования систем и т. п. Для отражения сложной системной детерминации недостаточно категорий вещь, свойство, отношение. Здесь важно привлечь широкий круг категорий диалектического детерминизма, которые могут служить надежным методологическим основанием разработки формального аппарата системной теории.

Под этим углом зрения мы будем рассматривать в следующих параграфах понятия «структура», «функция», «организация» и др., которые составляют общенаучный потенциал реализации принципа системности.

5. Структурная детерминация и моделирование функций сложных систем

Понятие «структура» и структурный подход занимают одно из центральных мест в отражении особенностей системной детерминации. Тем не менее иногда возникает сомнение в законности применения понятия «структура» для решения системных задач. Поводом к тому чаще всего служит определение структурного подхода как аналитического по своей природе¹¹¹.

Однако большинство исследователей полагают оправданным включение данного понятия и соответствующих ему методов в состав специфических средств системного подхода. Исходя из этого, многие авторы употребляют термин «системно-структурное исследование». Тем самым подчеркивается взаимодействие системного и структурного подходов в научном познании.

Новая методологическая ситуация в науке связана с применением понятия «структура» для отражения атрибута сложности, выявляемого в строении и поведении систем самой различной природы. Задача структурного исследования в классической науке сводилась к изучению элементного состава сложного объекта. Сегодня его место и роль определяются направленностью на изучение совокупности отношений между элементами системы. Н. Ф. Овчинников отмечает, что познание структуры невозможно, если не указан состав. Но структура в собственном смысле слова — это отношение¹¹². Уточняя понимание структуры, Н. Ф. Овчинников говорит, что она характеризует устойчивую картину взаимных отношений элементов целостного объекта. Если известна система, то структура предстает как некоторый аспект системы, а именно как единство ее инвариантных свойств¹¹³.

Понятие структуры активно разрабатывается в философско-методологической литературе. Оно определяется различными способами, по-разному оценивается его соотношение с другими философскими и общенаучными понятиями.

Не углубляясь в дискуссии по поводу формулировок понятия «структура», отметим, что большинству из них можно поставить в соответствие некоторый аспект системно-структурного подхода, реализующегося в практике научного исследования, и тем самым доказать их правомерность. Однако постановка фундаментальных задач системных исследований убеждает в том, что в них на первый план выдвигаются проблемы, связанные с характеристикой переходов от внешнего уровня системы к внутреннему и, наоборот, от внутреннего к внешнему. Эта сторона дела подчеркивается во многих специальных системных разработках. Б частности, этот аспект выделяется в формулировке основных задач теории конечных автоматов — анализа и синтеза¹¹⁴.