Студопедия

КАТЕГОРИИ:


Архитектура-(3434)Астрономия-(809)Биология-(7483)Биотехнологии-(1457)Военное дело-(14632)Высокие технологии-(1363)География-(913)Геология-(1438)Государство-(451)Демография-(1065)Дом-(47672)Журналистика и СМИ-(912)Изобретательство-(14524)Иностранные языки-(4268)Информатика-(17799)Искусство-(1338)История-(13644)Компьютеры-(11121)Косметика-(55)Кулинария-(373)Культура-(8427)Лингвистика-(374)Литература-(1642)Маркетинг-(23702)Математика-(16968)Машиностроение-(1700)Медицина-(12668)Менеджмент-(24684)Механика-(15423)Науковедение-(506)Образование-(11852)Охрана труда-(3308)Педагогика-(5571)Полиграфия-(1312)Политика-(7869)Право-(5454)Приборостроение-(1369)Программирование-(2801)Производство-(97182)Промышленность-(8706)Психология-(18388)Религия-(3217)Связь-(10668)Сельское хозяйство-(299)Социология-(6455)Спорт-(42831)Строительство-(4793)Торговля-(5050)Транспорт-(2929)Туризм-(1568)Физика-(3942)Философия-(17015)Финансы-(26596)Химия-(22929)Экология-(12095)Экономика-(9961)Электроника-(8441)Электротехника-(4623)Энергетика-(12629)Юриспруденция-(1492)Ядерная техника-(1748)

СЛОЖНОСТЬ 3 страница




Существование информации сопряжено с двумя фундаментальными условиями:

1. Резкое нарушение пространственной симметрии, непрерывно отсеивающее другие возможности понимания.

2. Элемент непредсказуемости, связанный с раскрытием содержания данного объекта или сообщением, заранее неизвестным наблюдателю.

5.4. Сложность [44]

Понимание сложности. Неравновесное состояние систем. Возникновение сложного поведения. ô Сложное поведение и фазовое пространство. Аттрактор. Виды аттракторов. ô Специфика поведения живых и социальных систем. Приспособляемость и пластичность поведения. Эволюция и изменчивость. ô Сложность адаптивных стратегий в живом мире. Адаптация, устойчивость, стабилизирующий отбор.

 

С детства мы пользуемся понятием «сложность» в самых разнообразных контекстах, хотя, наверное, всегда существует инстинктивное ощущение, что сложность представляет собой нечто, относящееся к разнообразным проявлениям жизни. Таким образом, чаще всего явления типа свободного падения тела под действием силы тяжести или колебания маятника являются для большинства из нас в своей основе «простыми». А такие – как экономическая система, разговорный язык, мозг, или даже простейшая бактерия – сложными.

Но как быть в этом случае, например, с 1 см3 газа или жидкости, в котором находится невообразимое число хаотически движущихся молекул. Проста эта система или сложна? Скорее всего, мы определим её как «простую». Но поместим эту капельку воды в соответствующие условия и получим великолепную снежинку сложной дендритной формы. Как классифицировать эту систему теперь?

Отсюда следует, что, по меньшей мере, менее двусмысленно говорить о сложном поведении, чем о сложных системах. Можно надеяться, что изучение такого поведения позволит установить то общее, что имеется между различными классами систем и даст нам лучшее понимание сложного.

5.4.1. Понимание сложности. Неравновесное

состояние систем

С 60-х годов мы были свидетелями революционных достижений, как в математике, так и в физике, что ставит в особое положение работу связанную с описанием природы. Бывшие в течение многих лет параллельными пути развития термодинамической теории необратимых явлений, теории динамических систем и классической механики, в конце концов, сошлись. Это доказывает, что брешь между «простым» и «сложным», между «упорядоченностью» и «разупорядоченностью» гораздо уже, чем думалось раньше.

Маятник, к которому приложена периодическая возмущающая сила, на границе между вибрацией и вращением приводит к богатому разнообразию типов движения. В таких обычных системах, как слой жидкости или смесь химических продуктов, при определенных условиях могут возникать макроскопические явления самоорганизации в виде ритмически изменяющихся во времени пространственных картин. Короче, ясно, что сложность присуща не только биологии. Она вторгается в физические науки, и, похоже, что ее корни уходят глубоко в законы природы.

Важнейшие атрибуты Вселенной: сложность, устойчивость, целенаправленность есть следствие очень простых явлений, управляемых набором не очень жёстких правил. Естественнее говорить о сложном поведении, чем о сложных системах, так как не существует абсолютного критерия сложности. Сложность присуща всем явлениям самоорганизации. Способность к возникновению сложного поведения реализуется, когда огромное количество объектов демонстрирует когерентное поведение, несмотря на случайное тепловое движение каждой из них.

Например, тепловую конвекцию можно рассматривать как прототип явлений физической самоорганизации. В принципе такие масштабные явления как, например, циркуляция атмосферы и океанов, дрейф континентов и т. д. подчиняются тем же правилам, что и поведение жидкости в эксперименте Бенара: нагрев нижней пластины при достижении критической точки приводит к сложному поведению.

Одно из существенных свойств сложного поведения - это способность осуществлять переходы между различными режимами, или сложные это те системы, в которых наблюдаемое поведение связано с их эволюцией.

Вдали от равновесия система приспосабливается к окружающему несколькими способами. Связанная с разупорядоченностью неустойчивость движения позволяет системе непрерывно прощупывать собственное пространство состояний, создавая тем самым информацию и сложность. Динамическая система, порождающая хаос, действует как селектор, отбрасывающий огромное большинство случайных последовательностей и сохраняющий последовательности только совместимые с динамическими законами.

Если физическая система находится в равновесии, знать один этот факт недостаточно, чтобы предсказать ее поведение. Необходимо выяснить устойчиво ли равновесие, то есть, нарушается оно или нет при случайных внешних воздействиях, которых в природе не избежать. В физике сталкиваются с неустойчивостями разного типа и различной природы. Поведение неустойчивых систем интересней и неожиданней поведения устойчивых систем: зачастую неустойчивость приводит не просто к потере равновесия, но к проявлению качественно новых физических эффектов - например, к переходу вещества из одного состояния в другое или к самопроизвольному зарождению порядка в хаотической среде.

Легко наблюдать развитие неустойчивости при нагревании током тонкой проволоки. Количество тепла, выделяющееся на данном участке проволоки, прямо пропорционально его сопротивлению, а сопротивление металла растет с повышением его температуры, что вызывает еще больший нагрев. Такая положительная обратная связь приводит к неравномерности накала: если в какой-то точке проволока случайно нагреется сильнее, то сопротивление там возрастет и тепла выделится больше, чем в соседних местах (общее сопротивление проволоки изменится слабо, ток через нее можно считать прежним). Дополнительное тепло еще сильней нагреет горячий участок проволоки, так что разница температур будет нарастать и нарастать.

Для того, чтобы флуктуация могла сыграть свою роль конструктора новой макросистемы, необходимо неустойчивое состояние системы. Состояние неустойчивости системы означает её чувствительность к малым возмущениям. Неустойчивость приводит к коренным перестройкам нелинейной открытой среды. Наличие неустойчивости вдали от точки равновесия гарантирует развитие.

5.4.2. Сложное поведение и фазовое пространство [45]

Так называемое «фазовое пространство» есть абстрактное математическое многомерное пространство, на осях координат которого откладываются независимые переменные движения системы. Последовательность мгновенных состояний системы образует кривую в фазовом пространстве траекторий. Фазовая траектория показывает как бы пространственную развёртку временной эволюции системы. Эти траектории называются фазовыми портретами эволюции системы. Точка соответствует достижению системой состояния равновесия, окружность или симметричный предельный цикл - выходу на незатухающий периодический режим типа колебаний математического маятника.

Поведение систем в фазовом пространстве характеризуется таким специальным понятием синергетики, как «аттрактор». Аттракторы - это геометрические структуры, характеризующие поведение в фазовом пространстве по прошествии длительного времени. Геометрически это множество точек, к которым приближается траектория после затухания переходных процессов, то есть область притяжения соседних точек (to attract англ. - притягивать). Аттрактор - близко понятию «цель». Это относительно устойчивое состояние системы, которое как бы притягивает к себе всё множество траекторий собственного движения, определяемых разными начальными условиями. Если система попадает в конус аттрактора, то она эволюционирует к этому состоянию.

Грубо говоря, аттрактор - это то, к чему система стремится прийти, к чему она притягивается. Это явление имеет общий характер: потери энергии из-за трения или, например, вязкости приводят к тому, что орбиты притягиваются к небольшому множеству фазового пространства, имеющему меньшую размерность. Всякое такое множество называется аттрактором. Грубо говоря, аттрактор отвечает установившемуся поведению системы - тому, к которому она стремится.

Самый простой тип аттрактора - неподвижная точка. Такой аттрактор соответствует поведению маятника при наличии трения; маятник всегда приходит в одно и то же положение покоя независимо от того, как он начал колебаться. Следующий, более сложный аттрактор - предельный цикл, который имеет форму замкнутой петли в фазовом пространстве. Предельный цикл описывает устойчивые колебания, такие, как движение маятника в часах или биение сердца.

Одна и та же система может иметь несколько аттракторов. Это означает, что разные начальные условия могут привести её к разным аттракторам. Множество точек, приводящих к некоторому аттрактору, называется его областью притяжения. Система с маятником имеет две такие области: при небольшом смешении маятника от точки покоя он возвращается в эту точку, однако при большом отклонении часы начинают тикать, и маятник совершает стабильные колебания.

Сложному колебанию, или квазипериодическому движению, соответствует аттрактор в форме тора. Такая форма отвечает движению, составленному из двух независимых колебаний, - так называемому квазипериодическому движению. Траектория навивается на тор в фазовом пространстве, одна частота определяется временем оборота по малому кругу тора, другая - по большому кругу. Для комбинации более чем двух вращений аттракторами могут быть многомерные торы.

Важное отличительное свойство квазипериодического движения состоит в том, что, несмотря на сложный характер, оно предсказуемо. Хотя траектория может никогда не повторяться точно (если частоты несоизмеримы), движение остается регулярным. Траектории, начинающиеся поблизости одна от другой на торе, так и остаются поблизости одна от другой, и долгосрочный прогноз гарантирован.

В теории диссипативных систем аттракторам и странным аттракторам, являющимся базисными фактами теории самоорганизации, уделяется особое внимание. Наличие странных аттракторов, приводящих к динамическому хаосу, становится причиной катастроф, где возможна внезапная смена движений, переход из хаотического состояния в упорядоченное и обратно.

До недавнего времени были известны лишь перечисленные виды аттракторов: неподвижные точки, предельные точки, предельные циклы и торы. В 1963 году Э. Лоренц из Массачусетского технологического института открыл конкретную систему со сложным поведением. Движимый желанием понять, в чем трудность с прогнозами погоды, он рассмотрел уравнения движения жидкости, (они одновременно описывают и атмосферные течения) и путем упрощений получил систему ровно с тремя степенями свободы.

Эта система вела себя случайным образом и не поддавалась адекватному описанию с помощью какого-нибудь из известных аттракторов. Обнаруженный Лоренцем аттрактор, называемый теперь его именем, стал первым примером хаотического, или странного, аттрактора.

Промоделировав свою простую систему на компьютере, Лоренц выявил основной механизм, который вызывал случайное поведение: микроскопические возмущения накапливаются и влияют на макроскопическое поведение. Две траектории с близкими начальными условиями экспоненциально расходятся в процессе эволюции, так что они проходят рядом лишь совсем недолго. В случае нехаотических аттракторов качественная картина совершенно другая. Для них близкие траектории так и остаются близкими, небольшие ошибки остаются ограниченными, а поведение предсказуемым.

С другой стороны, некоторые особенности поведения хаотических систем удается предсказать (с конечной точностью и в ограниченных по времени пределах). Язык аттракторов позволяет осмыслить явления предсказуемости и принципиальной непредсказуемости, дает понимание вероятностного, хаотического поведения систем, обусловленного не ограниченностью наших исследовательских возможностей, а самой природой нелинейных систем.

Хаотический аттрактор имеет гораздо более сложное строение, чем предсказуемые аттракторы - точка, предельный цикл или тор. В крупном масштабе хаотический аттрактор есть неровная поверхность со складками. Это видно на примере этапов образования так называемого хаотического аттрактора Рёсслера. Сначала близкие траектории на объекте расходятся экспоненциально; расстояние между соседними траекториями увеличивается примерно вдвое. Чтобы остаться в конечной области, объект складывается поверхность сгибается и её края соединяются. Аттрактор Рёсслера наблюдался во многих системах, от потоков жидкости до химических реакций; этот факт иллюстрирует максиму Эйнштейна о том, что природа предпочитает простые структуры.

Ключ к пониманию хаотического поведения дает простая процедура растягивания и образования складок в фазовом пространстве. Экспоненциальная расходимость - локальное явление: поскольку аттрактор имеет конечные размеры, две орбиты на хаотическом аттракторе не могут экспоненциально расходиться навсегда. Это означает, что такой аттрактор должен образовывать складки внутри самого себя. И хотя орбиты расходятся и следуют совершенно разными путями, в конце концов, они должны пройти снова вблизи друг от друга. В результате орбиты на хаотическом аттракторе перемешиваются подобно тому, как, например, перетасовываются карты в колоде.

Случайность хаотических орбит есть результат этого процесса перемешивания. Вытягивание и образование складок происходит снова и снова, создавая складки внутри складок, и так до бесконечности. Иначе говоря, хаотический аттрактор является фракталом - объектом, в котором по мере увеличения выявляется все больше деталей. Фракталы, фрактальные множества - это такие объекты, которые обладают свойством самоподобия или масштабной инвариантности. То есть малый фрагмент структуры такого объекта подобен другому более крупному фрагменту или структуре в целом. Типичные фрактальные объекты - это морские волны, облака, барханы в пустыне.

Хаос перемешивает орбиты в фазовом пространстве точно так же, как пекарь месит тесто для выпечки хлеба. Представить себе, что происходит с близлежащими траекториями на хаотическом аттракторе, поможет такой эксперимент.

Добавим в тесто каплю синей пищевой краски. Вымешивание теста - это комбинация двух действий: его то раскатывают (при этом цветное пятно расширяется), то складывают. Поначалу пятно просто становится длиннее, затем образуются складки, и все это повторяется снова и снова. При ближайшем рассмотрении оказывается, что тесто состоит из многих слоев попеременно белого и голубого цвета. Уже через 20 шагов исходное пятно вытягивается более чем в 20 млн. раз по сравнению с начальной длиной, а его толщина сокращается до молекулярных размеров. Синяя краска полностью перемешалась с тестом. Хаос действует точно так же, только вместо теста он перемешивает фазовое пространство.

Вытягивание и складывание хаотического аттрактора систематически устраняет начальную информацию и заменяет ее новой: при растяжении увеличиваются мелкомасштабные неопределенности, при складывании сближаются далеко отстоящие траектории и стирается крупномасштабная информация. Таким образом, хаотические аттракторы действуют как своего рода помпа, «подкачивающая» микроскопические флуктуации в макроскопическое проявление. Отсюда ясно, что никакого точного решения, никакого кратчайшего пути для прогноза будущего быть не может. Проходит совсем немного времени, и неопределенность, возникшая при начальном измерении, покрывает весь аттрактор, лишая нас возможности делать какие бы то ни было предсказания: между прошлым и будущим уже нет никакой причинной связи.

5.4.3. Сложность поведения живых и социальных

систем

Удаленность от равновесия, нелинейность может служить причиной возникновение упорядоченности в системе. Биологическая упорядоченность, генерация когерентного света лазером, возникновения пространственной и временной упорядоченности в химических реакциях и гидродинамике, автоволны в различных средах, наконец, функционирование экосистем в животном мире или жизнь человеческого общества - все эти примеры являются поразительной иллюстрацией явлений самоорганизации, образования диссипативных структур. Эти структуры наряду с замечательными регуляторными свойствами проявляют необычайную гибкость и разнообразие.

Приспособляемость и пластичность поведения - два основных свойства нелинейных динамических систем, способных на переходы вдали от равновесия - являются наиболее характерным свойством человеческих сообществ. Наиболее адекватными для социальных систем являются динамические модели, учитывающие эволюцию и изменчивость. При построении динамической модели социальной системы внутренняя структура должна учитывать жёстко заданное внешнее окружение. Уникальной спецификой социальных систем является то, что различие между желательным и действительным поведением выступает как внешнее условие нового типа, определяющее контуры динамики наряду с внешней средой. Если в систему вводится новый вид деятельности, то в дальнейшем он будет расширяться и стабилизироваться. Инновация может быть удачной или нет. Основным источником существования и обновления общества являются его адаптационные возможности.

Социальная система является нелинейной, так как взаимодействия между членами общества могут производить каталитический эффект. В каждый момент времени возникают флуктуации, которые могут подавляться или усиливаться обществом. Особенно хороший пример мощного усиления - это прирост знания. Сложная система развивается в эволюционном процессе творческих открытий, в котором играют роль как стохастические, так и детерминистические процессы. Социальные системы следует рассматривать как креативный мир с неполной информацией и изменяющимися ценностями, мир, в котором будущее может быть представлено во многих вариантах.

Социальная проблема ценностей в широких пределах может связываться с нелинейностью. Ценности - это коды, которые мы используем, чтобы удержать социальную систему на некоторой линии развития, которая выбрана историей. Системы ценностей всегда противостоят дестабилизирующим эффектам флуктуации, которые порождаются самой системой. Это и придаёт процессу черты необратимости и непредсказуемости.

5.4.4. Сложность адаптивных стратегий в живом мире

При неизменной предсказуемой среде поведение представляет собой постоянную структуру. Если же в среде происходят изменения, и она становится непредсказуемой, то поведение начинает характеризоваться интенсивностью исследований и быстрым созданием временных поведенческих структур. Любое сообщество насекомых проявляет замечательную пластичность. И первичным механизмом, лежащим в основе столь высокой эффективности поведения, является переход между различными типами поведения, вызываемый внешними условиями

Детерминистические представления о насекомых уходят в прошлое по мере изучения их поведения. Возникают представления о пластичности индивидуального поведения. В сообществе насекомых реализуются две поведенческие стратегии:

1. Случайность поведения особи.

2. Согласованность поведения в масштабе колонии.

Единый процесс развития охватывает явления живой и неживой природы и общества, поэтому естественно описывать весь процесс развития на одном языке, в рамках единой схемы, с использованием общей терминологии. В эволюционной теории для описания процессов развития используют триаду: изменчивость, наследственность, отбор. Задача состоит в том, чтобы выявить то общее содержание, которое присуще любым процессам развития.

Определяющую роль эволюционного периода развития систем играют такие понятия, как адаптация, устойчивость, стабилизирующий отбор. Необходимым условием существования живых организмов является постоянство внутренней среды. Гомеостазис (от греческого «гомео» - тот же, «стазис» - состояние) рассматривается биологами как способность биологических систем противостоять изменениям внешней среды и сохранять состояние равновесия. Например, только благодаря механизмам поддержания гомеостазиса некоторые растения могут жить на ядовитых отвалах рудников. Есть растения - концентраторы металлов - алюминия, молибдена, никеля, свинца, стронция. При этом для предотвращения отравления тканей в растениях синтезируются специфические белки (определяющие устойчивость к высоким концентрациям металлов), изменяются количество и качество корневых выделений, тяжелые металлы связываются в клетках дубильными веществами и органическими кислотами. Механизмы поддержания гомеостазиса исторически закреплены и направлены на повышение устойчивости организма в онтогенезе, что обеспечивает успех в воспроизведении потомства.

Развитие - это борьба двух противоположных тенденций - сохранение гомеостазиса и поиск новых организационных форм, уменьшающих локальную энтропию.

Согласно концепции прерывистого равновесия, разработанной американскими исследователями С. Гоулдом, Н. Элдриджем и С. Стэнли, эволюция, во всяком случае, на видовом уровне, по крайней мере, в 95% случаев идет не непрерывно, а своего рода скачками. Предполагается, что виды остаются практически неизменными на протяжении буквально миллионов лет, а затем в течение нескольких десятков или сотен лет происходит формирование новых видов. Переход от вида к виду совершается в ее свете не посредством скачка в одном поколении, а путем накопления мутации и отбора.

Всякое значительное изменение экологических условий влечет за собой перестройку всей организации сообщества животных. Например, у животных, ведущих одинокий образ жизни, в случае необходимости возникает строгая иерархическая структура. В период нехватки корма такая организация сообщества определяет очередность доступа к пище. Доминирование может не только разделять, но и объединять животных, оно способствует процессу локализации, образованию структуры в сообществе взамен агрессивных взаимодействий особей.

Биологические системы обладают способностью сохранять и передавать информацию в виде структур и функций, возникших в прошлом в результате длительной эволюции. Открыты подвижные генетические элементы, которые оказались замешаны в таких общебиологических явлениях, как азотфиксация, злокачественный рост клеток, работа иммунной системы и приспособление бактерий к антибиотикам, нестабильные мутации, материнская наследственность.

Нестойкое, нестабильное состояние гена, когда он начинает мутировать в десятки, сотни раз чаще обычного, связано не с изменениями внутри самого гена, а с введением в район его расположения определенного «контролирующего» элемента, способного блуждать по хромосомам. Эти элементы влияют на «включение» и «выключение» генов, то есть на темп наследственной изменчивости. В классической генетике мутации возникают случайно; им подвержены единичные особи; их частота очень мала. В «подвижной генетике» изменения не случайны, зависят от типа подвижного элемента; им подвержены много особей; их частота велика, может достигать десятка процентов.

Темп мутационного процесса непостоянный, так, время от времени популяции или виды вступают в «мутационный» период. Самое поразительное открытие в генетике за последнее время - это возможность с помощью мобильных элементов переносить гены или группы генов от одних видов к другим, то есть благодаря перемещающимся элементам генофонды всех организмов объединены в общий генофонд всего живого мира. Это особенно ярко продемонстрировали плазмиды с детерминантами устойчивости к антибиотикам в колоссальном эксперименте, невольно поставленном человеком на бактериях.

С помощью генсектицидов человек расширяет эксперимент на насекомых, и в ответ их популяции, вероятно, охватываются определенными, быстро распространяющимися генетическими элементами, повышающими устойчивость организма («генетическая экспансия»). Предполагается, что когда-то в клетках насекомых поселились бактерии - симбионты, которые постепенно передали большинство своих генов в ядро и превратились в митохондрии и пластиды. Это замечательный пример переноса генов от прокариот к эукариотам. Способность клеток одного вида воспринимать ДНК от других, иногда эволюционно далеких видов, возможность горизонтального переноса генов считается «одним из главных чудес XX века».

Классическая генетика гласит: каждый ген располагается на своей хромосоме и занимает на ней строго фиксированное положение. Сейчас известно много вариантов перемещающихся элементов, которые могут менять свое место на хромосоме и даже перемещаться с хромосомы на хромосому. Таким образом, могут рождаться новые признаки организма.

Сегодня появилась принципиально новая программа изучения неравновесных сообществ, чьи принципы организации коренным образом отличаются от тех, к которым привыкли экологи, рассматривающие сообщество как жестко организованную совокупность видов.

В этом подходе представление о прямой конкуренции за пищу подменяется сложными и динамичными информационными связями. В зависимости от условий метаболиты (продукты жизнедеятельности) данного вида либо угнетают, либо, наоборот, стимулируют размножение других видов. При этом возможны как негативные, так и позитивные межвидовые отношения. Разные виды не только не стремятся окончательно вытеснить друг друга, но как бы «удерживают» в сообществе те виды, численность которых падает ниже определенного уровня.

В прежней теории конкуренции выражена концепция детерминизма: конкуренция определяет численность, облик и эволюцию существующих видов, потребляющих одну и ту же пищу.

Новый подход гласит: близкие виды, расположенные в экосистеме на одном трофическом уровне, всегда живут среди избытка пищи, поскольку их численность эффективно ограничивается сложным комплексом причин, в том числе и конкуренцией. Согласно этой парадигме биологическое сообщество можно рассматривать как диссипативную структуру, которая, находясь в неравновесном состоянии, постоянно ведет обмен с внешней средой. В исходной неупорядоченной системе за счет последовательно реализующихся неравновесных неустойчивостей, за счет когерентного поведения элементов может возникнуть функциональная организованность.

Адаптация человека и животных представляет собой процесс, в течение которого организм приобретает отсутствовавшую ранее устойчивость к определенным факторам среды и в результате решает задачи, ранее несовместимые с жизнью. При всем разнообразии приспособительных процессов в них есть сходство. На первом этапе адаптации к любому новому фактору организм подходит к максимуму своих возможностей, к критической (бифуркационной) точке. Если человек или животное не погибает, а фактор по-прежнему действует, то возможности живой системы возрастают, и на смену аварийной стадии в большинстве случаев приходит стадия эффективной и устойчивой привычки (возникает диссипативная структура).

5.5. Управление

Кибернетика и теория управления. Кибернетика и синергетика. ô Управление и информация. Классический и неклассический подход к управлению. Структура целей управления. ô Эффект обратной связи. Эвристический характер основ управления социальными системами. Специфика биологического и социального управления процессами. Естественные и искусственные регуляторы управления.

 

Современное понимание управления существенно отличается от первоначальных представлений о нём. Теперь оно, прежде всего, подразумевает универсальный характер управленческих процедур. Очень просто можно сказать так, что управление – это комплекс мер, которые осуществляет любая система в целях поддержания собственного существования, которое выражено в линейной или чаще в нелинейной форме равновесия. То есть управление не является прерогативой только социальной сферы, оно, в конечном счёте, есть функция существования биосферы. Разумеется, в зависимости от характера существующих систем (неживых, живых, социальных) различается и структура их управления: она может быть внешней (иерархический контроль), внутренней (гомеостаз), статичной или динамичной и т. д. В то же время управление во всех своих разновидностях всегда будет иметь некие общие черты, выраженные, например, принципами синергетики.

5.5.1. Кибернетика и теория управления

Задачу выяснить с общих позиций закономерности процессов самоорганизации и образования структур ставит перед собой не только синергетика. Важную роль в понимании многих существенных особенностей этих процессов сыграл, например, кибернетический подход, противопоставляемый иногда как абстрагирующийся «от конкретных материальных форм» и поэтому противопоставляемый синергетическому подходу, учитывающего физические основы спонтанного формирования структур.

В этой связи небезынтересно отметить, что создатели кибернетики и современной теории автоматов могут по праву считаться творцами или предтечами синергетики. Так, Винер и Розенблют рассмотрели задачу о радиально-несимметричном распределении концентрации в сфере. А. Тьюринг в известной работе предложил одну из основных базовых моделей структурообразования и морфогенеза.

В изучении реакционно-диффузионных систем - мыслил найти решение проблемы самоорганизации и Дж. фон Нейман. По свидетельству А. Беркса, восстановившего по сохранившимся в архиве фон Неймана отрывочным записям структуру самовоспроизводящегося автомата, фон Нейман «предполагал построить непрерывную модель самовоспроизведения, основанную на нелинейных дифференциальных уравнениях в частных производных, описывающих диффузионные процессы в жидкости».

Термином «кибернетика» 2500 лет назад древнегреческий философ Платон называл «искусство управления кораблём». В начале XIX века французский физик и математик А. - М. Ампер, создавая классификацию наук, называл кибернетику наукой об управлении государством. После смерти Ампера слово это было забыто. В 1948 году американский математик Норберт Винер издал книгу «Кибернетика …», в которой определил это понятие как «науку об управлении и связи в животном и машине». До этого Н. Винер три года проработал в институте кардиологии города Мехико. Именно тогда он пришёл к мысли создать единую науку, изучающую процессы хранения информации и её переработки, управления и контроля[46]. Одна из важнейших задач кибернетики - исследование управляющих систем живой природы. Ключевым вопросом в её решении стало понятие обратной связи, влияния следствий на причины, их вызывающие и определяющие ход процесса.




Поделиться с друзьями:


Дата добавления: 2014-12-29; Просмотров: 382; Нарушение авторских прав?; Мы поможем в написании вашей работы!


Нам важно ваше мнение! Был ли полезен опубликованный материал? Да | Нет



studopedia.su - Студопедия (2013 - 2024) год. Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав! Последнее добавление




Генерация страницы за: 0.047 сек.