Николай Амосов - Энциклопедия Амосова. Алгоритм здоровья

Австрийскому ученому Л. фон Берталанфи принадлежит идея построения общей теории систем, то есть такой теории, которая была бы применима к любым системам независимо от их качественного своеобразия. Отметим, что он — не математик, а биолог, и это отразилось на самом характере его подхода к решению задачи. Идея построения общей теории систем казалась настолько смелой, что сам Берталанфи долго не решался публиковать ее и сделал это лишь после того, как не менее смелая идея кибернетики как науки об общих законах всякого управления доказала свою жизненность, воплотившись не только в тома монографий, но и в металл компьютеров. В настоящее время существует Общество по разработке общей теории систем, проводятся международные конгрессы, издаются ежегодники и журналы. Предложено (за рубежом и у нас) уже несколько вариантов общих теорий систем. Их оценка не входит в задачи настоящей работы. Отметим лишь, что реальный вклад этих теорий и основанных на них методов в познание клетки, организма, мышления или общества пока не обнаружился в той мере, которая соответствовала бы декларациям.

В связи с развитием системных исследований многие их энтузиасты стали противопоставлять системный подход философии, считая, что он может заменить философию. Это неправомерно. Философия представляет мировоззрение, она основана на определении отношения между материей и сознанием. Эти же категории не являются категориями системного анализа, который в равной мере применим как к материи, так и к сознанию.

Среди людей, мало знакомых с системным анализом, распространено неправильное представление, будто такой анализ рассматривает явления только в статике и не может отразить развития. В действительности системное представление объекта познания относится и к его динамике, причем не только в части циклических изменений, но и в явлениях самоорганизации, т. е. коренных изменениях структуры и функции во времени и в результате деятельности, с появлением новых свойств и качеств. Такие представления будут проиллюстрированы ниже, при рассмотрении эвристических моделей.

Сейчас нас интересует само понятие модель . Существует много различных определений его, по-видимому, не меньше, чем определений понятий система. Перечень их можно найти в литературе. Большинство из них определяют не модель вообще, а лишь тот или иной специальный тип моделей. Я буду исходить из общего определения, соответствующего задачам настоящей книги: модель — это система, отражающая другую систему — объект . Как всякая система, модель имеет структуру и может иметь функцию, в частности, выраженную в изменении структуры, в передаче энергии или вещества. Можно было бы сказать, что модель — искусственная система, специально созданная ее творцом для познания другой системы. Но это неточно. Существуют естественные модели в составе естественных систем. К таким относятся набор генов (геном) в клетке и модели из нейронов в нервной системе, особенно в коре мозга. Но о них еще будет особый разговор. Сейчас же нас интересуют модели искусственные.

Несколько вариантов моделей сложной системы обобщенности показаны на рис. 9. Варианты отличаются сложностью. Видно, что модель А отражает оригинал с наибольшей полнотой, Б — более упрощенно, а В — в самых общих чертах, только крупные подсистемы, без элементов с минимумом связей.

Система имеет структуру и функцию. Изменение того и другого различно во времени. Модель в качестве системы имеет то же самое — структуру, функцию. Однако соотношения обоих атрибутов в системе, которая не является моделью, и в модели могут быть совершенно различными. Проще всего представить отражение структуры на любом рисунке или фотоснимке. Но модель в структуре может отражать функции объекта, используя для этого специальный код. Пример — запись звука или кино, когда изменение структуры во времени фиксируется на серии статичных снимков.

Вопрос о кодах : это набор условных структурных или функциональных элементов, из которых составляется модель и которые имеют структурные и функциональные аналоги в объекте. Элементарный пример: детский конструктор, его различные виды. Инструкция к нему показывает, как воспроизвести различные машины или строения. Другой пример — код рисунков. При этом внешнее сходство совсем не обязательно. Знаки кода могут не походить на элементы структуры или функции системы, например, речь — письмо. Но об этом особый разговор. Код модели (и для структуры, и для функции) может быть совершенно отличным от физической сущности объекта. Правда, он может быть и одинаковым.

Когда дело касается простой системы — например, уравнения эллипса, то модель, допустим, чертеж, может полностью отразить оригинал. Это полная модель. Другое дело, когда система сложная, насчитывающая десятки и сотни тысяч элементов, многие из которых еще точно неизвестны, и связи их не выявлены. В этом случае модель обязательно упрощает объект в различной степени — обобщает его. Впрочем, упрощение связано не столько с недостаточностью средств для моделирования, сколько с условиями создания модели или алгоритмом.

Что такое сложность? Где грань между простой и сложной системами? Каждый воспринимает сложность чего-либо в виде обилия составляющих элементов, их разнообразия, различных пространственных энергетических отношений. Кусок камня — сложный по этим критериям, компьютер — сложен для непосвященного. Пожалуй, число элементов в нем больше, чем в бактерии или в вирусе. Думаю, что сложной системой нужно считать такую, которая наделена хотя бы некоторыми признаками жизни: способностью к движению, росту, размножению или в самом общем виде — способностью к поддержанию самой себя в среде путем саморегулирования и приспособления. Ученые называют такие системы адаптивными. До недавнего времени это могли делать только живые системы, но уже скоро появятся технические устройства с элементами «жизни» — адаптации и саморегулирования.

Непременным атрибутом жизни считается обмен веществ. Мне кажется, дело не в том, что функциональные структуры в живых системах все время обновляются. Ведь некоторые молекулы, например, гены, остаются неизменными. Суть в том, что существуют заложенные программы деятельности, которые выполняются при разных условиях за счет адаптации. Это можно назвать запрограммированным целесообразным поведением, осуществляемым при наличии помех. Такое поведение возможно только когда существует подсистема управления, в которой структурно заложены эти программы в виде моделей.

Теперь, после разъяснения понятий системы и модели, мы можем использовать их для конкретизации сформулированных выше положений теории познания.