Георгий Рузавин - Методология научного познания [Учебное пособие для вузов]

В рамках кибернетики впервые было ясно показано, что процесс управления с самой общей точки зрения можно рассматривать как процесс накопления, передачи и преобразования информации. Само же управление можно отобразить с помощью определенной последовательности алгоритмов, или точных предписаний, посредством которых осуществляется достижение поставленной цели. Вскоре после этого алгоритмы были использованы для решения различных других задач массового характера, например управления транспортными потоками, технологическими процессами в металлургии и машиностроении, организации снабжения и сбыта продукции, регулирования движения и т. д.

Появление быстродействующих компьютеров оказалось той необходимой технической базой, с помощью которой можно было обрабатывать разнообразные алгоритмически описанные процессы. Алгоритмизация и компьютеризация ряда производственно-технических, управленческих и других процессов стали, как известно, составными элементами современной научно-технической революции, связавшей воедино новые достижения науки с результатами развития техники.

Чтобы лучше понять сущность системного метода, необходимо с самого начала отметить, что понятия, теории и модели, на которые он опирается, применимы для исследования предметов и явлений самого конкретного различного содержания. В этих целях приходится абстрагироваться, отвлекаться от конкретного содержания отдельных, частных систем и выявить то общее, существенное, что присуще всем системам определенного рода.

Наиболее общим приемом для реализации этой цели служит математическое моделирование. С помощью математической модели отображаются наиболее существенные количественные и структурные связи между элементами некоторых родственных систем. Затем эта модель рассчитывается на компьютере, а результаты вычислений сравниваются с данными наблюдений и экспериментов. Возникающие расхождения устраняется путем внесения дополнений и изменений в первоначальную модель.

Обращение к математическим моделям диктуется самим характером системных исследований, в процессе которых приходится иметь дело с наиболее общими свойствами и отношениями разнообразных конкретных, частных систем. В отличие от традиционного подхода, оперирующего двумя или несколькими переменными, системный метод предполагает анализ целого множества переменных. Связь между этими многочисленными переменными, выраженными на языке различных уравнений и их систем, представляет собой математическую модель. Эта модель вначале выдвигается в качестве некоторой гипотезы, которая в дальнейшем должна быть проверена с помощью опыта.

Очевидно, что прежде чем построить математическую модель, какой-либо системы, необходимо выявить то общее, качественно однородное, что присуще разным видам однотипных систем. До тех пор, пока системы не будут изучены на качественном уровне, ни о какой количественной математической модели не может быть речи. Ведь для того чтобы выразить любые зависимости в математической форме, необходимо найти у разных конкретных систем предметов и явлений однородные свойства, например, размеры, объем, вес, и т. п.

С помощью выбранной единицы измерения эти свойства можно представить в виде чисел и затем выразить отношения между свойствами как зависимости между отображающими их математическими уравнениями и функциями.

Построение математической модели имеет существенное преимущество перед простым описанием систем в качественных терминах, потому что оно дает возможность делать точные прогнозы о поведении систем, которые гораздо легче проверить, чем весьма неопределенные и общие качественные предсказания. Таким образом, при математическом моделировании систем наиболее ярко проявляется эффективность единства качественных и количественных методов исследования, характеризующая магистральный путь развития современного научного познания.

Обратимся теперь к вопросу о преимуществах и перспективах системного метода исследования.

Для начала заметим, что возникновение самого системного метода и его применение в естествознании и других науках знаменуют значительно возросшую зрелость современного этапа их развития. Прежде чем наука могла перейти к этому этапу, она должна была исследовать отдельные стороны, особенности, свойства и отношения тех или иных предметов и явлений, изучать части в отвлечении от целого, простое отдельно от сложного. Такому периоду, как отмечалось в главе 1, соответствовал дисциплинарный подход, когда каждая наука сосредоточивала все внимание на исследовании специфических закономерностей изучаемого ею круга явлений. Со временем стало очевидным, что такой подход не дает возможности раскрыть более глубокие закономерности, присущие широкому классу взаимосвязанных явлений, не говоря уже о том, что он оставляет в тени взаимосвязь, существующую между разными классами явлений, каждый из которых был предметом обособленного изучения отдельной науки.

Междисциплинарный подход, сменивший дисциплинарный, стал, как мы видели, все шире применяться для установления закономерностей, присущих разным областям явлений, и получил дальнейшее развитие в различных формах системных исследований, как в процессе своего становления, так и в конкретных приложениях.

Системный метод прошел разные этапы, что отразилось на самой терминологии, которая, к сожалению, не отличается единством. С точки зрения практической значимости можно выделить:

• системотехнику, занимающуюся исследованием, проектированием и конструированием новейших технических систем, в которых учитывается не только работа механизмов, но и действия человека-оператора, управляющего ими; это направление разрабатывает некоторые принципы организации и самоорганизации, выявленные кибернетикой, и в настоящее время приобретает все большее значение в связи с внедрением человекомашинных систем, в том числе и компьютеров, работающих в режиме диалога с исследователем;

• системный анализ , который занимается изучением комплексных и многоуровневых систем; хотя такие системы обычно состоят из элементов разнородной природы, но они определенным образом связаны и взаимодействуют друг с другом и поэтому требуют целостного, системного анализа (к ним относятся, например, система организации современной фабрики или завода, в которых в единое целое объединены производство, снабжение сырьем, сбыт товаров и инфраструктура).

Особый интерес для науки представляют, конечно, системы в точном смысле слова, которые изучают специфические свойства систем, состоящих из объектов единой природы, например физические, химические, биологические и социальные системы.