Не правда ли, очень знакомое и распространенное слово — «система»? Каждый без особого труда назовет много разных систем: система уравнений, система счисления, система передач, система образования, Солнечная система и далее.
Но стоило ученым столь привычному слову — система — прибавить другое не менее привычное — «большая» — как получилась «большая система» — понятие, отличное качественно от «просто» системы и «просто» большого.
Только что мы с вами перечислили несколько разных систем. Какая из них большая? Солнечная?
«Ну что вы, — ответит нам специалист, — какая же она большая? Разве можно ее сравнить, скажем, с заводом?»
Заметили? Уже в предполагаемом намечается отличие то системы от большой. С взгляда, с самого сопоставления видно, что большая система — не огромное, не грандиозное, не гигантское, а сложное, многообразное, «запутанное».
По общепринятому мнению завод — типичная большая система. Посмотрим и мы на знакомое понятие «завод» под новым — необычным углом зрения.
На современном заводе множество станков и другого оборудования. Все это связано в технологические линии. Их бывает не одна-две — больше. Технологические линии опять-таки связаны между собой: они сходятся, например, в сборочном цехе. Другими словами завод это система из многих взаимно связанных элементов, причем усложняющихся, «поднимающихся по иерархической лестнице»; технологическая линия сложнее станка, цех — сложнее линии и т. д.
Значит, признак большой системы — большое количество усложняющихся элементов? Да, бесспорно. Но не это самое главное.
Можно представить себе объединение элементов даже большее числом, чем на заводе. Например, тысячи станков, составленных под одной крышей. Сколько бы их ни было — это не большая система. Это просто «сумма», «собрание». И если один станок или несколько уберут, «взаимоотношения» между оставшимися не изменятся. А вот особенность большой системы именно во взаимодействии ее частей: обилие связей между множеством ее элементов, между системой и средой — отличительные черты большой системы. И необычная сложность связей, их переплетение друг с другом, влияние одной части системы на другую присущи всем большим системам, какую бы область реального мира они не представляли — техническую, социальную, экономическую или биологическую.
Для того, чтобы иметь полное представление о предмете нашего разговора, нельзя не сказать и еще об одном очень важном его свойстве — о влиянии на большую систему всяких случайных факторов, о подвижности, что ли, больших систем.
Возьмем разные примеры больших систем: управление современным промышленным предприятием, живой организм, управление атомным реактором, систему запуска и посадки космического корабля. Но всегда и везде в большой системе мы сталкиваемся (это нужно повторять — ибо важно) со множеством входящих в нее элементов и великим множеством связей между ними с беспрерывным их изменением.
Недаром их называют еще и сложными и динамическими.
«Запутанность» больших систем настолько велика, взаимодействие элементов и связей между ними настолько малообозримо, а влияние случайностей не контролируемо, что для большинства таких систем не найдены строгие и точные закономерности.
Что же, выходит, их нельзя изучать и применять практически?
Но ведь мы живем среди больших систем, и они работают, помогают нам жить? Как же выбраться нам из этого противоречия?
А очень просто. При изучений больших систем нужен необычный метод исследования, его называют теорией больших систем. Необычность новой теории в том, что она должна распутывать запутанность, разбираться в переплетении связей и частей, ни на минуту не забывая, что все это многообразие — единое целое.
По признанию специалистов, новый метод оказался очень трудным именно в силу своей противоположности привычному, когда все в изучаемом объекте раскладывается на части, а потом все отдельно изучается: производится анализ, прежде чем сформулировать окончательное мнение. При изучении же большой системы о ней нужно постоянно думать как о системе, а не думать о какой-то одной части или о каком-то отдельном аспекте проблемы.
И опять здесь нам разобраться поможет пример.
Представьте себе большой современный город, со всеми его улицами, переулками, транспортными и пешеходными магистралями, с потоками грузового и легкового транспорта, с миллионной армией пассажиров и тысячным «войском» пешеходов. Бесспорно, задачу регулирования транспортом и перевозками вы, зная теперь, что такое большая система, обнесете именно к этому классу задач.
Как ее решить? Допустим, моделированием. Мы можем взять реальный план улиц, узнать число автомобилей, автобусов, троллейбусов, трамваев. Линий метро и количество поездов на них. Мы можем, руководствуясь правилами уличного движения, передвигать картонные моделики по начерченным на плане магистралям. Но выполнимо ли такое задание? Не запутаемся ли мы во множестве движущихся моделей, идущих в определенном ритме? Даже если и не запутаемся, то, безусловно, в силу сложности моделируемой системы наша игра может сильно затянуться.
Однако попробуем предметное моделирование заменить математическим: все — и улицы, и потоки машин, и количество пассажиров — перевести на язык вычислительных машин. В закодированном виде нашу задачу легко «просчитать» на ЭВМ.
А вот еще пример.
Группе ученых пришлось исследовать работу крупного трубопрокатного стана. Это было грандиозное сооружение из четырех автоматических линий, каждая из которых состояла из 105 станков. Трубы двигались по транспортерам с высокой скоростью, через каждые 0,7 секунды с конвейера сходила труба. Стан работал, но не достигал той скорости, которую запланировали проектировщики. Как только повышали скорость до проектной, сразу в нескольких местах происходили поломки. И цех простаивал по нескольку дней.
Тогда решили смоделировать систему на электронно-вычислительной машине. И выяснили простую вещь. Оказалось, накопители, стоящие возле тех мест, где трубы переходят от одного станка к другому — их называют карманами — были недостаточного объема. Если место перед трубой занято, то специальный механизм должен ее столкнуть в карман, там она ждет своей очереди для прохода по автоматической линии. Очень важно для работы всего стана, чтобы движение ни на секунду не прерывалось.
Но если накопитель полон, трубе некуда соскользнуть. Она «наступит» на «пятки» предыдущей, обе столкнутся, произойдет поломка.
Вроде бы и очевидная ошибка в проектировании, но из-за сложности системы, из-за ее динамичности, высокой скорости работы углядеть, где же ошибка, было практически невозможно. Моделирование же на ЭВМ, быстро рассчитав все узлы, связи, «перекрестки» движения труб, точно указало уязвимое место системы.
Мы с вами разобрали два примера моделирования большой системы на ЭВМ. Если бы мы брали и другие примеры, опять обращались бы к электронно-вычислительным машинам. И это объясняется тем, что информация, которую надо обработать, под силу только молниеносным счетчикам — машинам, способным к тому же еще накапливать и хранить огромное число данных.
В заключение хотелось бы добавить совсем немного. Нашему веку любят давать названия. Его именуют кибернетическим, атомным, космическим, обобщая в определении кардинальные, главные успехи техники. И если идти дальше по такой линии, характеризуя и обобщая, то по словам советского академика В. М. Глушкова, «с наибольшей справедливостью наше время можно назвать веком больших систем».
В. КЛИМОВА