В Пушкин - Информатика, кибернетика, интеллект

Самоорганизующую активность кибернетических систем не следует отождествлять со способностью к гомеостатическим формам стабилизации в ответ на воздействия внешней среды. Самоорганизующая активность, будучи одним из факторов прогрессивного развития (саморазвития), базируется на оптимальном сочетании стабилизирующих форм самоорганизации (с преобладанием отрицательных обратных связей) с целенаправленной трансформацией систем (на основе положительной обратной связи). Поэтому такая активность выступает как необходимое и существенное внутреннее свойство самоуправляемой и саморегулируемой системы, проявляющееся не только в ее относительной самостоятельности, независимо от изменения внешних условий, но и в преодолении возмущающих воздействий среды и в подчинении последней своим внутренним целям.

Проблема активности переплетается с проблемой внутренней целесообразности (целенаправленности) больших систем. Ее решение предполагает знание внутренних механизмов технической и биологической целесообразности, а также не в меньшей мере целесообразности, присущей общественным системам. Природа активности и целенаправленности кибернетических систем - в их внутренней организованности. Важнейшим фактором целенаправленного поведения таких систем является надежность структурно-информационных отношений, позволяющая системе в целом функционировать безотказно, соблюдать правило достоверности информации в процессах приема, переработки и накопления, что, в свою очередь, служит необходимым условием эффективного решения стоящих перед системой задач.

В теории самоорганизующихся систем важное значение имеет понятие сложности. Для того, чтобы система приобрела способность к самоорганизации, самообучению, самовоспроизведению, необходим некоторый критический уровень сложности. Отсюда следует, что понятие сложности способно выражать не только количественные, но и качественные особенности систем.

При исследовании самоорганизации необходимы вероятностные представления, которые являются исходными, базисными в кибернетике. Основные идеи в теории автоматов были выдвинуты

99

и обоснованы исходя из принципов вероятностной логики. Необходимость статистического подхода в теории автоматов вытекает, например, из того факта, что практически не может быть абсолютно надежного автомата [24]. В системах высокоорганизованных (биологических, социальных) оптимальное соотношение однозначно детерминированных и вероятностных процессов находит воплощение в сочетании (единстве) централизованного управления и самоуправления частей, единстве иерархичности и автономности. Важно отметить недостаточность схемного принципа при объяснении функциональных структур мозга. Для мозга характерно сочетание упорядоченности (на уровне поведения) с определенным (функциональным) беспорядком при общей инвариантности структуры. Статистическая организация - существенный элемент самоорганизации функциональных структур мозга. Более того, это характерное свойство любой самоорганизующейся системы.

Широкое использование понятия самоорганизации в современной науке и философской методологии предполагает ответ на вопрос, какой категорией оно является - общенаучной или философской. В более общем плане возникает проблема общенаучных понятий, критериев их принадлежности к разным уровням научной методологии [25]. Понятие самоорганизации вследствие формализации в логико-математических теориях получает применение, например, как в молекулярной, так и в эволюционной биологии. С ним в биологию входят те методы, которые были развиты в формализованных теориях самоорганизации. Правда, последние обычно претерпевают необходимую модификацию. Кроме того, принцип самоорганизации, приобретя глубокое общенаучное содержание в частных теориях и конкретных науках, оказывается родственным философскому принципу самодвижения, саморазвития применительно к высшим уровням организации материи.

Итак, принцип (понятие) самоорганизации конкретизирует, уточняет на определенных уровнях методологии - логико-математическом, техническом, теоретико-биологическом и социологическом - принцип самодвижения и саморазвития материи в его диалектико-материалистической концепции. Отсюда следует не только научно-методологическое значение понятия самоорганизации в различных областях естествознания и техники, но и его философский смысл. Последний содержится, в частности, в понятии "самоорганизующаяся система", которое характеризует вполне определенный класс объектов, представляющих интерес на разных уровнях познания и практики. Философский смысл общенаучного понятия "самоорганизующаяся система" определяется его связью с диалектическим принципом саморазвития и системно-кибернетическим подходом, оказывающим значительное влияние на формирование научной картины мира. Кибернетика сближает сложившиеся области научного познания и делает возможной связь между учеными различных специальностей.

100

Диалектический подход к кибернетической проблематике самоорганизующихся систем необходим в философском рассмотрении проблемы искусственного интеллекта, которая является одной из центральных в кибернетике.

2. Самоорганизация биологических систем (кибернетический подход)

Выдвинутая диалектическим материализмом идея соединения, совмещения принципа развития с принципом единства мира получает воплощение в интегративных концепциях современной науки. Возникновение таких необычных с классической точки зрения новых научных дисциплин, как молекулярная биология, экология, генетика, биофизика, синергетика, кибернетика, выражающих стиль мышления науки XX в., ставит целый ряд философско-методологических проблем. В общем виде эти проблемы связаны с обоснованием методологического единства структуры науки, осознание которого облегчает ее развитие. Процессы математизации, кибернетизации и физикализации научного знания побуждают к исследованию природы научных теорий, к анализу путей и способов, с помощью которых наука преодолевает силу традиций как естественнонаучных, так и философских. Представляется, например, конструктивным распространение методов и идей более развитых наук о "низшем" на область менее развитых наук о "высшем". В этом процессе междисциплинарного обмена информацией "науки более развитые, описывающие относительно простые объекты, могут существенно влиять на науки, исследующие явления более сложной природы. Эта всеобщая закономерность познания проявляется в современную эпоху в процессе воздействия математики, кибернетики, физики и химии на биологию" [26].