Наука как система научных знаний (стр. 13 )

Начиная со 2-й половины XX столетия в кибернетике рас­сматриваются два направления:

практическое, занимающееся совершенствованием ЭВМ и основанных на них автоматизированных систем управ­ления; теоретическое, связанное с дальнейшим философским ос­мыслением аналогий между электронными машинами и живыми организмами (в частности, принципами работы го­ловного мозга и законов мышления): вопросов распростра­нения кибернетических идей в других областях и сферах, в частности в социальной и производственной; сходства че­ловеческой коммуникации и информационных процессов, происходящих в молекулах, телекоммуникационных систе­мах и т. д.

В результате кибернетика выходит на новый виток своего развития — на уровень кибернетики (а также информатики) вто­рого порядка в русле синергетического подхода.

1.8. Синергетический подход в информатике и кибернетике

Одним из первых идеологов новой кибернетики и информа­тики был X. фон Ферстер. Именно он ввел понятие кибернетики второго порядка. Материальным воплощением кибернетики первого порядка являются, по мнению Форстера, «тривиальные» ма­шины — устройства, работающие по заранее заданным алгорит­мам, у которых причины и следствия точно и жестко связаны.

Здесь Ферстер в качестве аналогии приводит пример лапла-совского детерминизма. Кибернетика второго порядка апеллиру­ет к «нетривиальным» машинам, более сложным устройствам, операции и действия в которых зависят от внутреннего состояния этих машин. А внутреннее состояние машин зависит от многих факторов, в том числе и от прошлого их состояния, в частности от предшествующих операций, происходящих в этих машинах. По­этому нетривиальные машины, в отличие от тривиальных, зави­сят от прошлого и в каком-то смысле непредсказуемы.

Исходя из этого, следующей чертой кибернетики второго по­рядка является ее замкнутость на самой себе, т. е. рефлексив­ность [25]. Таким образом, кибернетика второго порядка должна изучать и изучает не только внешний мир, но и саму себя, зако­ны, по которым развиваются сложные саморазвивающиеся уст­ройства. Это позволяет знать, что могут и что не могут сложные машины, где границы их работы.

На основании данных рассуждений Ферстер строит более глобальную, философско-онтологическую и эпистемологиче­скую (познавательную) модель мира (возможно, что данная мо­дель и определила кибернетику второго порядка).

Согласно философским представлениям Ферстера, изложен­ным им в работе «О самоорганизующихся системах и их окруже­нии» (1960), процесс восприятия (познания) окружающего мира есть не что иное, как создание порядка из шума, хаоса. При этом, делая акцент на конструктивном, творческом характере процесса познания, Ферстер указывает на способность нашего мышления (сознания) изобретать мир, учитывая, что субъективные когни­тивные процессы эволюционируют вместе с биологическим раз­витием человека. Человеческое познание предстает как неогра­ниченный, когнитивный процесс вычислений, производимый мозгом. И этот процесс должен подвергаться изучению.

Не менее впечатляющей по своим глубинным философским основаниям является кибернетическая концепция эволюции на­шего соотечественника 7, изложенная им в 70-х го­дах XX столетия.

излагает оригинальную теорию эволюции, ба­зируясь на современных кибернетических концепциях и на од­ной идее — метасистемного перехода как кванта эволюции. Кибернетической системой у Турчина может быть человек, жи­вой организм, клетка, амеба и т. д. При этом каждая сложная система состоит из более простых (т. е. имеет иерархическое строение). Причем переход от нижних уровней системной иерархии к верхним осуществляется за счет метасистемных пе­реходов, в результате которых возникает своя, новая система управления.

Метасистемный переход — это и есть разномасштабный пе­реход от одной системы к другой с появлением соответствующих органов управления (на уровне простейших организмов — безус­ловный рефлекс, затем условный; в случае разума функцию управления берет на себя мозг, в случае общества — коллектив­ный разум и т. д.).

При этом новая система по отношению к старым как раз и является метасистемой. Метасистемный переход является, по мнению Турчина, творческим актом. Он не может совершаться под воздействием одних лишь внутренних факторов, здесь всегда задействованы внешние обстоятельства.

«Главнейшие эволюционные сдвиги — это крупнаисаештаб-ные метасистемные переходы, происходящие в рамках естест­венного отбора как проявления общего принципа проб и оши­бок. Примеры: формирование редуплицирующих макромолекул, образование многоклеточных организмов, появление разума, об­разование человеческого общества, интеграция человечества с целью освоения космического пространства» [25].

Г. Хакен, введший в употребление термин «синергетика», осуществил некоторые новации в понимании смысла информа­ции. Он, в частности, отметил, что информация, по Шеннону, никак не связана со смыслом передаваемого сигнала. Между тем таковой имеет огромное значение в информационных про­цессах.

В своей работе8 Г. Хакен отмечает, что смысл сигналу при­писывает тот, кто его принимает. На этом построен процесс распознавания образов, которые можно рассматривать как про­цедуру увеличения порядка поступающего сигнала. Поэтому Хакен предпочитает трактовать энтропию Шеннона как инфор­мацию.

Оригинальные, нетрадиционные кибернетически-информа­ционные идеи присущи взглядам , который отмечает тот факт, что в теории информации остались без ответа следующие вопросы: «Что такое цель? Может ли ценность ин­формации меняться со временем и в каких пределах?»

Чернавский также отмечает, что традиционная теория ин­формации занимается преимущественно проблемами передачи, хранения и получения информации, он предпринимает попытку сформулировать понятие ценности информации.

Итак, можно отметить, что во 2-й половине XX столетия в области кибернетики и информатики возникают идеи более сложного характера, чем на этапе их становления. Эта тенден­ция усилилась в связи с проникновением в них синергетических идей. Синергетика становится одной из важнейших дисциплин современной (неклассической) науки.

Синергетика сегодня представляет собой междисциплинар­ное научное направление, изучающее универсальные закономер­ности процессов самоорганизации, эволюции и кооперации сложных систем.

Синергетический подход в информатике исходит из понима­ния сложных систем как принципиально неполных, неточных и противоречивых в смысле получаемой информации о них. При­чиной такого положения является тот факт, что в современной информатике наряду со строгими логическими, математически­ми, рациональными понятиями существует значительный объем данных, базирующихся на индивидуальных мнениях, коллектив­ных идеях. При этом нестрогие, приближенные данные, нечет­кие семантические знания и неформальные методы по их добы­ванию порой оказываются решающими при принятии решений.

Если в классической кибернетике исходят из принципа ра­боты мозга, где имеет место универсальная система формальных манипуляций конкретными символами, которая может быть достаточно четко зафиксирована (именно на этом принципе ос­нована машина Тьюринга), то в неклассической синергетиче-ской кибернетической парадигме наряду с представлениями о четких процедурах работы мозга присутствует опора на мягкие логики, в частности на интуитивные операции, которые также важны в процедуре понимания законов протекания информаци­онных процессов.

Непрерывное получение информации живыми организмами приводит к усложнению структуры живого организма, более четкой дифференциации функций различных его органов, а следовательно, к увеличению и сохранению получаемой инфор­мации.

Надежность живого организма как системы определяется ав­тономностью внутриорганизмических связей. В результате дос­тигается равновесие (гомеостазис) между организмом и окру­жающей средой. При этом процесс количественного накопления информации обязательно сопровождается качественными скач­ками в виде появления у организмов новых свойств, новых ви­дов передачи и накопления информации: синтез белков, обмен веществ и др.

С появлением жизни связан новый вид функционирования информации: циркуляция ее по замкнутым контурам с обратной связью с целенаправленным ее накоплением и увеличением, с использованием для сохранения целостности в условиях воздей­ствия окружающей среды.

Любая из систем развивается таким образом, что в ней все­гда есть информация о ее прошлом состоянии. Любая система развивается таким образом, что происходит увеличение или уменьшение ее информационной емкости. Однако если говорить об относительно небольших отрезках времени, то можно утвер­ждать, что есть системы, которые меняют лишь параметры свя­зей, и системы, способные менять структуру.

В связи с этим существует следующая классификация систем:

Системы, способные сохранять информацию (упорядо­ченность элементов) на короткое время (газы, жидкости). Системы, способные в течение длительного времени со­хранять информацию и передавать ее другим родствен­ным системам (магнитные или поляризующиеся среды, кристаллы и др.). Системы, способные не только сохранять информацию, но и осуществлять отбор и накопление информации (жи­вые организмы, биологические виды).

4. Системы, способные путем целенаправленного сопостав­ления накопленной и вновь получаемой информации со­зидать новую информацию (мыслящий человек, соци­альные группы, системы ЭВМ—человек). Итак, понятия «информация», «информатика», «информаци­онный подход» являются сегодня важнейшими категориями современной науки наряду с такими категориями, как материя, сознание, общество и др.

Система (в широком значении) — это образующая единое целое совокупность материальных и/или нематериальных объек­тов, объединенная некоторыми общими признаками, свойства­ми, назначением или условиями существования, жизнедеятель­ности, функционирования.