Стаффорд Бир - Мозг фирмы

Теперь становится понятным, каковы вероятности всего дерева решений, определяющих включение лампочек колонки 1. В начальном положении каждый ряд обусловливает вероятность 0,5 того что загорится в конечном счете красная лампочка. Вероятность того что это так и будет, составляет, следовательно, 0,5 4= 0,0625 или одну шестнадцатую. Поскольку у нас всего 16 лампочек и исходное состояние машины равно вероятно, именно этого следовало ожидать Но после того, как мы произвели грубую алгедоническую настройку в колонке 1, вероятности стали равными: 0,6 для ряда 1, 0.6 для ряда 2, 0,7 для рядв 3 и 0,9 для ряда 4. Общая вероятность составит 0,2268 — между одной пятой и четвертой. Вероятность того, что загорится зеленая лампочка в колонке 1, составит 0,6х0,6х0 7 (поскольку порядок выбора в первых трех рядах одинаков) х0,1. Тогда результат будет 0,0252, т.е. нужная лампочка загорится однажды при сорока попытках.

Дальнейшее понимание того, что происходит, становится довольно затруднительным. Грубая алгедоническая обратная связь в колонке 2 на втором туре игры даст вероятность 9:1 зажигания нужной лампочки в ряду 4. Но, поскольку ряд 2 выбрал левую пару алгедонода в ряду 3, мы получим вероятность 0,9 правильного ответа в общем так как неважно, выберет ли ряд 3 колонку 1 или 2 в ряду 4. Более того, поскольку алгедоническая обратная связь приводит к усилению (или ослаблению) ее эффекта по всей иерархии, ряд 1 наиболее вероятно выберет левую четверку в ряду 2, а он наиболее вероятно выберет левую пару в ряду 3.

Не имеет смысла дальше описывать теоретическое изменение вероятностей в этой машине, поскольку мы уже слишком упростили это и без того простое устройство. Если алгедоническая обратная связь не очень груба (а к чему ей быть такой?), то число вариантов перемещения медных пластин может быть весьма большим Все это существенно усложнит теорию. Более того, мы не намерены в действительности ограничиваться восемью контактами в ряду: ихможет быть довольно много и как угодно произвольно- расположенных Это еще более усложнит расчет вероятностей, но это не должно нас смущать. Важно другое: математический инструмент становится довольно произвольным. Точнее, вероятностная функция преобразования для любого состояния множества этих 32 элементов в высшей степени сложна и не стоит того, чтобы в ней здесь разбираться Достаточно небольшого развития, небольшого уточнения конструкции и наша машина становится настоящим анастомотик ретикулумом. Самое странное, что она выполняет эту роль. Она сводит 10 000 комбинаций состояний на входе к 16 состояниям на выходе, так что наблюдатель, говорящий на языке Мета—1, считает результат ее работы полезным. Таким образом, машина обучается правильному поведению. Если окружающая среда изменяется (исходя из метасистемных критериев успеха), машина быстро приспосабливается к этим переменам. Но именно этого мы и хотели.

Если это понятно, то возникает следующий вопрос: как такая машина может стать полезной? Во-первых, наш искусственный пример чисто, иллюстративен, и даже в таком случае он довольно труден для понимания. Я реализовал его на картоне так, чтобы можно было подсчитывать результаты игры. Он достаточно хорошо соответствовал своему назначению, но его демонстрация занимала слишком много времени. Я пытался также сделать электрический вариант машины на тех же принципах, но здесь возникла масса трудностей механического и электрического характера. В частности, электрические цепи, как оказалось, требуют множества соединений, а для логического управления переключениями — использования диодов. Но и тогда эта простая машина, работу которой, как я по-прежнему считаю, легче понять концептуально, выглядела страшно сложной, а это губит весь ее иллюстративный смысл, хотя и дает представление о возможности управления разнообразием реакции алгедонода. Полноразмерная демонстрационная модель, весьма впечатляющая, была в конце концов построена фирмой Macnamara Ltd и Н. Гриффином из Экстерского университета. Последнему я выражаю свою благодарность.

Таково то, о чем мы должны подумать в терминах значительно более совершенной техники. Перед нами две альтернативы, и выбор между ними, как увидим позже, весьма важен. Первая связана с программированием универсальной ЭВМ, обеспечивающим именно такое ее поведение. Вторая связана с созданием специальной системы, использующей физику твердого тела. Но значительно важнее, чем все эти технические средства, признание существования алгедонодов, поскольку именно такого рода сложные перестановки производятся внутри групп управляющих — с использованием людей в качестве элементов.

ЧАСТЬ ВТОРАЯ

РАЗРАБОТКА МОДЕЛИ

Краткий обзор второй части

Прежде чем приступать к анализу второй части, было бы весьма полезным вновь перечитать обзор первой. Это помогло бы обобщить мысли, которые уже почерпнуты к данному моменту.

Теперь можно начать "разговор по существу". Нашей целью будет построение модели любой жизнеспособной организации. Фирма представляет собой нечто органическое, намеренное выжить, и я называю ее жизнеспособной системой. В природе множество примеров таких систем. Однако вместо того, чтобы использовать любую из них (о которой известно, что она работоспособна) в качестве модели фирмы, мы стараемся воспользоваться ее организационной схемой как реальной вещью, возлагая на нее ответственность за то, что что-то не так. Эти схемы указывают "ответственность" и "цепь командования" вместо механизма, который заставляет работать фирму.

С обсуждения этой проблемы мы и начинаем (гл. 6) — с самой природы модели. Модели — это больше, чем аналоги: они предназначены для того, чтобы вскрыть основные элементы структуры изучаемой системы. Тогда, если мы хотим понять принципы жизнеспособности, лучше всего в качестве модели выбрать системы, известные как жизнеспособные; по этой причине вторая часть начинается с описания того, как построен организм человека и как им управляет его нервная система. В качестве модели мы могли бы воспользоваться и другой жизнеспособной системой, такой как амеба или другой биологический вид. Результаты получаются теми же, что и должны быть, если жизнеспособность как таковая имеет свои законы и подчиняется своим принципам (как утверждают кибернетики).

Но организм человека, по-видимому, самая развитая и самая гибкая из всех жизнеспособных систем. Кроме того, здесь есть дополнительные преимущества: у всех у нас есть организм и мы неизбежно многое представляем о его внутренних свойствах. Однако большинство людей слабо представляет себе "как там все происходит". По этой причине приходится идти на пространные объяснения физиологии нервной системы. Вы поймете, почему я не слишком смущен, двигаясь этим путем. Во всяком случае любому человеку, вероятно, интересно знать о своей нейрофизиологии независимо от того, изучает он науку управления или нет. Вы обнаружите тогда, что в этой книге постоянно по ходу изложения сравнивается регулирование в организме человека с аналогичными проявлениями на фирме. Этому процессу посвящена гл. 7.