КОНЦЕПЦИЯ СИСТЕМОТЕХНИКИ

        В научном познании можно выделить несколько компонентов, дополняющих друг друга:

        - эмпирико-интуитивный, вероятно, наиболее древний, основанный на наблюдениях (экспериментах) и « угадывании» взаимосвязей между ними;
        - дедуктивно-аксиоматический, принятый Евклидом в его «Началах»;
        - конструктивный, обобщенный Сократом, идущий от частного к общему и избегающий догматизма;
        - ассоциативный, более всего характерный для Максвелла и Эйнштейна, основанный на улавливании сходства между весьма отдаленными фактами и объединении разрозненных элементов при помощи новой более глубокой точки зрения.

        Конкретный акт познания невозможен без всех этих (а возможно и других) компонентов, а процесс познания всегда направлен одновременно от частей к целому и от целого к частям.

        В системотехнике на равных правах используются все компоненты, это и определяет ее научную парадигму, сближающую методологии естественных и гуманитарных наук. Классическая методология «точных» наук основана на причинно-следственных зависимостях и выражается логико-аксиоматическим отношением: «если А истинно, а из А следует Б, то Б истинно». Иначе говоря, из А следует Б, но не наоборот. В частности, понимая под А систему аксиом, а под Б множество теорем, доказанных исходя из А, мы утверждаем, что Б есть следствие, но не основание А. Эта цепочка бесконечна: на основании Б делаются выводы В и т.д., но ни одно из следствий не воспринимается как обоснование А. Фундаментом является аксиомы (в математике) и законы (в физике), либо эмпирические факты, либо предположения (в физике на предположениях основываются гипотезы, если предположения экспериментально подтверждены, гипотезы становятся теориями). Доказав Б, В и т.д., мы не узнаем ничего нового об А: процесс познания строго детерминирован и следует закону причинности. Понятия в точных науках трансформируются в переменные, множества и классы, связь между которыми устанавливается при помощи однозначных строгих формульных зависимостей.

        В описательных и гуманитарных науках дело обстоит по другому. Историческая преемственность общественных явлений не вызывает сомнений, однако познание прошлого не мыслится в отрыве от настоящего. В языковых структурах замкнутая взаимоопределяемость понятий проявляется наиболее наглядно.

        Аналогичным образом взаимоопределяемость понятий влияет на процесс познания во всех описательных и гуманитарных науках. Это касается и взаимной связи между понятиями: в отличие от строгой функциональной зависимости между однозначно определенными переменными в точных науках, в гуманитарных науках понятия и категории не вполне разделимы и неоднозначно связаны.

        Язык математики, которым пользуются точные науки, контекстно свободен, в то время как естественный и семиотические языки гуманитарных наук контекстно связаны.
        Таким образом, кордон между основными классами наук довольно ощутим. Он становится еще более серьезным препятствием к взаимопроникновению научных методов в области искусства. Возможно, это имеет биологическую основу: левое полушарие головного мозга специализировано в области аналитического мышления, правое – образного, взаимодействие между ними может осуществляться при помощи обобщенных категорий, класс которых небогат.
        В тоже время мозг мыслит обобщенно, синтетически, цельно как это происходит мы, к сожалению, не знаем, как не знаем и того, как взаимодействуют интеллектуальные уровни познания. Наши представления о процессе познания и их выражения в научной деятельности, в частности, в становлении и развитии научных методов, пока еще далеки от той изумительной разносторонности, которая характерна для человеческого мозга.
        Аксиоматический подход к элементному составу любого объекта весьма ограничен: в новом целом могут выявиться новые свойства частей, формирующих целое. Имея дело с новым объектом или с известным, но попавшем в новую среду или ситуацию, полностью полагаться на априорное знание опасно. Типовой состав переменных, которые описывают свойства компонентов объекта, может оказаться непригодным для целого объекта, более того, в различных структурах может потребоваться различный состав переменных, а как определить их – неясно. Трудности возникают и при установлении связей между переменными, поскольку число возможных связей нарастает комбинаторно по отношению к числу переменных. Части целого описываются на различных языках (проблемно-ориентированных или семиотических), если и удается перевести эти описания на язык математики, то объединить эти описания в единую математическую структуру редко удается. Все эти трудности вытекают из игнорирования многосвязности и взаимоопределяемости свойств и понятий.

        В системотехнике вместо классического вопроса «что происходит» на первый план выступает вопрос: «что нам нужно узнать о том, что происходит».
        Применение описательного метода в его чистом виде не годится в первую очередь потому, что практика требует точных количественных соотношений, которые этому методу недоступны. Поскольку решение современных проблем требует групповой и общественной деятельности, необходима четкая дефиниция понятий, без которой невозможно взаимопонимание и количественное описание процессов.
        Части и целое выступают в диалектическом единстве и взаимоопределяемости. Для объекта, рассматриваемого как система, снимается проблема «что из чего состоит». Декомпозиция и композиция, анализ и синтез, познание частей через целое и целое через части выступают в единстве. Главная практическая задача системотехники состоит в том, чтобы, обнаружив и описав сложность, обосновать такие дополнительные физически реализуемые связи, которые бы, будучи наложенными на сложную систему, сделали ее управляемой в требуемых пределах, сохранив при этом такие области самостоятельности (следовательно, слабой предсказуемости), которые способствуют повышению эффективности системы. Включенные в гомеостаз новые связи должны усилить благоприятные и ослабить неблагоприятные тенденции поведения системы, сохранив и укрепив ее целенаправленность, но ориентируя ее на интересы надсистемы. Таким образом, новые связи выполняют ограничительную и охранительную функцию. В пределе – благодаря наложенным связям – S нулевая –система становится S первая – системой.

        Из всех методологических концепций системотехническая наиболее близка к «естественному» человеческому мышлению – гибкому, неформальному, разноплановому. Системный подход объединяет естественно-научный метод, основанный на эксперименте, формальном выводе и количественной оценке, с умозрительным методом, опирающимся на образное восприятие окружающего мира и качественный синтез.

        В исследовании любой проблемы можно несколько главных проблем.
        1.   Выделение проблемы: учесть все, что нужно и отбросить то, что не нужно.
        2.   Описание: выразить на едином языке, разнородные по физической природе явления и факторы.
        3.   Установление критериев: определить, что значит «хорошо» и «плохо» для сравнения альтернатив.
        4.   Идеализация: ввести рациональную идеализацию проблемы, упростить ее до допустимого предела.
        5.   Декомпозиция: найти способ разделения целого на части не теряя свойств целого.
        6.   Композиция: найти способ объединения частей в целое не теряя свойств частей.
        7.   Решение: найти решение проблемы.

        Традиционно эти подпроблемы (каждая из которых может быть в свою очередь разделена на аналогичные части) рассматриваются как этапы решения; предлагается осуществить их в той или иной, но строгой последовательности и получить решение. Процедура может быть многократной, циклической, но обязательно поэтапной. Предполагается существование сходящегося алгоритма решения. Алгоритм состоит из указания последовательности и содержания процедур.

        Системотехника принимает как количественные, так и качественные оценки, однако отказывается от традиции поэтапного решения и существования последовательного (вычислительного либо невычислительного) алгоритма решения. Системотехника исходит из того, что для сложных проблем такого алгоритма может не существовать, а человеческий разум предназначен для решения именно сложных проблем.

        Системный подход состоит в многосвязности процесса решения на основе развития и уточнения исходной модели посредством взаимодействия ее составных частей. Подпроблемы рассматриваются совместно, во взаимосвязи и диалектическом единстве. Рассматривать подпроблемы изолировано и последовательно, в отрыве друг от друга и, следовательно, от среды (поскольку каждая из подпроблем является частью среды или другой подпроблемы) нерационально и неправильно. Раскрытие сущности проблемы возможно только посредством изучения диалектики взаимодействия подпроблем.

        Схема системного подхода содержит перечисленные подпроблемы, но решаются они не поочередно, а одновременно, при непрерывном взаимодействии составных частей. На первый взгляд решать семь подпроблем сразу труднее, чем поочередно, это и справедливо в том случае, если подпроблемы независимы. Если подпроблемы взаимозависимы, то придется искать для каждой множество решений, а затем подбирать такие, которые согласовывались бы между собой. Для большинства сложных проблем составляющие их подпроблемы имеют очень большое (если не бесчисленное) число решений, и процедура теряет смысл, так как приходится действовать наугад. При системном подходе, т.е. совместном решении подпроблем, они взаимно ограничивают области возможных решений, отсекая большинство неперспективных альтернатив. Это не только перспективно, но и экономно, так как упрощение может оказаться более значительным, чем усложнение за счет работы с семью подпроблемами.

        Последовательный или последовательно-циклический (инерационный) метод характерен для аксиоматических теорий, по этому методу работают вычислительные машины, если их снабдить соответствующий программой или программой для составления рабочей программы.
        Человеческий разум работает иначе, а системный анализ основан на человеческом мышлении. В частности, догадку, новую идею относительно проблемы последовательный («машинный») метод родить не может.

        Основным объектом системотехники является сложные системы. Создать всеобщую теорию сложных систем, достаточно конструктивную для решения конкретных задач, не удается, трудности здесь принципиальные, гносеологические. Создать теории для каждой системы немыслимо в силу практических ограничений по времени и ресурсам, это задача неблагодарная и непосильная.
        Удельный вес сложных систем в деятельности человечества растет настолько быстро, что их создание и обслуживание становится едва ли не центральной проблемой современности. Поэтому, в отличие от ряда других прикладных наук, в системотехнике – в определенном смысле – место теории заняла модель.
        Различие между теорией и моделью условно, поскольку теория – тоже модель природы, но особо широкая и продуктивная модель. Теория основана на небольшом числе аксиом либо законов (экспериментально доказанных фактов). Границы теории лежат там, где перестают действовать исходные законы, поэтому ее аппарат работоспособен в широкой области. Вместе с тем законы действуют как обязательные ограничения, выход за пределы которых недопустим. Следствием теории являются новые, ранее не известные факты, которые теория предсказывает. Если обнаруживаются факты, расходящиеся с теорией, необходимо внести уточнения в исходные законы. При этом формируется новая более общая теория, охватывающая предшествующую как частный случай.
        Модель (в общеупотребительном значении термина) строится на основании эмпирических или предположительных данных, которые не являются ни законами, ни закономерностями, это формальное представление наблюдаемых реальных или воображаемых событий. Модель позволяет увязать воедино многочисленные процессы и проследить влияние различных условий, т.е. входных данных. Аппарат модели – многократное воспроизведение взаимодействия процессов. В ряде случаев модель помогает выявить новые закономерности, которые не усматриваются при анализе известных закономерностей и исходных данных в силу их сложности, громоздкости, несопоставимости и разноязычности.
        Проверка адекватности модели осуществляется так же как проверка теории: путем сравнения контрольных результатов с экспериментом. При несовпадении требуется уточнить модель. Способ построения модели (опыт, догадка, имитация и т.д. ) может быть различным, важен результат – получение новых сведений об объекте моделирования. Модель не имеет априорных ограничений.
        Теория, если исходные законы правильны и аппарат корректен, дает вполне надежные результаты. Относительно модели такой уверенности нет, поскольку неизвестно, исчерпывают ли исходные данные реальную ситуацию. Поэтому общность и доверительность модели ниже, чем теории. Зато модель работает оперативнее теории, а применять ее можно в слабо исследованных объектах.
        Если исходные закономерности известны, но отсутствует аппарат их объединения и получения выводов (а именно с такой ситуацией мы сталкиваемся в сложных системах, части которых описаны на языках различных теорий), модель может работать как аппарат (т.е. средство получения выводов), и это одно из главных ее достоинств с точки зрения системотехники. В модель можно ввести процессы, протекающие в различных по физической природе объектах, наблюдаемых экспериментально и не имеющих аналитического описания, - модель воспроизведет все аспекты их взаимодействия.

        Моделирование в ряде случаев эффективнее и оперативнее аналитического аппарата, поскольку модель позволяет проще и быстрее получить количественный результат. Еще одно из главных достоинств модели состоит в том, что она проще объекта моделирования, в то время как теория – в силу своей общности – всегда сложнее. С полным основанием можно утверждать, что модель - самое эффективное средство упрощения. Простота дается дорогой ценой ограниченности: модель отражает не все, а только некоторые грани сущности, только определенные свойства объекта моделирования. Но в системотехнике это скорее достоинство, чем недостаток, поскольку практике нужны не все возможные, а конкретные, целенаправленные данные. Если возникает потребность в получении данных, связанных с другой областью применения системы, нужна новая модель. Многомодельность далеко не всегда недостаток, сравнение результатов, полученных на моделях, отражающих разные грани сущности сложной системы, могут служить важным средством исследования и познания.
        Как познание, так и создание сложной системы прежде всего требует ее упрощения путем выявления главнейших, определяющих свойств с точки зрения исследователя или инженера. Интересы и позиции последних могут быть различными, как может быть различным и их отношение к системе. Системотехника требует учета различия и модель позволяет это сделать.
        Модель воспроизводит, имитирует сложную систему в определенном диапазоне условий и требований. От теории требуется охват всех имеющихся фактов – любой достоверный факт, противоречащий теории, полностью опровергает ее. Бывает, что одна группа фактов объясняется одной теорией, а другая другой, но теории эти должны быть непротиворечивые, взаимно дополняющие (как, например, теория относительности и квантовая механика). Теория описывает только свойства системы.
        Модели могут описывать различные стороны объекта (группа свойств, отражающие соответствующие сущности или точки зрения). Несовместимость, противоречивость моделей допустима: это и показатель уровня знаний, и стимул к развитию. Это делает модель весьма прагматичной.
        Моделирование в системотехнике реализует одну из основных кибернетических идей Винера о «черном ящике» - устройстве, о котором известно состояние входов и выходов, но неизвестно внутреннее строение и принцип действия. Винер предлагал следующий способ раскрытия « черного ящика»: рядом с «черным» ставится «белый» ящик, с полностью известным и неизвестным в широком диапазоне устройством. На входы обеих ящиков подается одинаковый по свойствам белый шум, а затем устройство белого ящика изменяется до тех пор, пока выходные функции совпадут. С точки зрения исследователя ящики станут тождественными. Мы говорим « с точки зрения исследователя», поскольку физическое содержание их может быть различным: белый ящик – не копия, а модель черного (допустим, белый ящик построен на электронных, а черный – на механических компонентах).
        Оперируя сложными системами, нельзя использовать в качестве средства идентификации белый шум. Во-первых, исследуя систему, мы не можем делать с ней все, что пожелаем: систему недопустимо выводить из рабочего диапазона условий. Во-вторых, при создании новый, реально не существующей системы сами условия плохо известны; в-третьих, применительно к сложным системам трудно определить, что такое «белый шум». Поэтому вместо белого шума берется некоторый ансамбль важных для представления ситуации внешних воздействий, уточняемых в процессе моделирования.
        Тождественности модели и системы ожидать не приходится, но она не только не нужна, но и вредна, так как будет мешать тому уровню упрощения, который требуется. Поэтому модель может иметь иной физический принцип и главное : она должна быть «намного проще», но «достаточно хорошо» отражать «интересующиеся нас свойства» сложной системы. Эти три термина «намного проще», «достаточно хорошо» и «интересующие нас свойства» в системотехнике имеют вполне строгий смысл и количественное представление. Эксперимент Венера позволяет устранить субъективную сложность (незнание) по крайней мере в принципе.
        Черный ящик тем «чернее», чем новее по назначению и замыслу вновь создаваемая система. Как показал Тьюринг, при сложности системы выше некоторого уровня ее адекватная (полная) модель не может быть сделана более простой. Это положение является фундаментальным. Объективно сложные системы не поддаются исследованию с помощью эксперимента Винера. Это –«таинственные ящики», способные целенаправленно перестраивать свою деятельность. Живое существо –типичный пример такой системы. Законы, управляющие поведением таинственного ящика, зависят от ситуации.
        В раскрытии таинственных ящиков моделирование играет выдающуюся роль. Основной задачей является выявление реакций сложной системы на ситуацию и систематизация способов и форм поведения. В силу ограниченных возможностей натурного эксперимента (не говоря уже о допустимости экспериментирования в ряде случаев, например над человеком) моделирование оказывается единственным средством познания. Кроме того, что чрезвычайно важно, в моделирование можно включить неформальные, эвристические факторы, характерные для человеческого мышления. Строгие теории пока к этому не приспособлены. Относительно новой несуществующей системы обычно известны (и то – неполностью) входы (определяемые средой) и входы (определяемые назначением системы). Экспериментировать с такой системой невозможно – ее нет, в нашем распоряжении только "белый ящик" – модель, отражающая замысел, которую и требуется совершенствовать до уровня заданному назначению. Модель позволяет проверять идеи, выдвигаемые в процессе разработки, методы и средства их реализации и оценивать предполагаемый результат. Но – не только. Модель – это самостоятельно действующая система, хотя и упрощенная. Она уступает теории в общности, зато превосходит ее в конкретности и ясности получаемых данных, целенаправленности, она точнее ориентирует мысль разработчика в том направлении, которое соответствует замыслу. При использовании нескольких моделей с различной целевой ориентацией возникает потребность в интерпретации и согласовании результатов моделирования, что создает предпосылки к объединению моделей и помогает созданию теории. В этом смысле модель является предтечей теории несуществующей системы, заменяя гипотезу и недоступный исследователю эксперимент.

        Концепция системотехники состоит в представлении реальных (существующих) или воображаемых (создаваемых) сложных систем посредством упрощенных описаний, т.е. моделей, отражающих определенные, наиболее важные грани сущности сложной системы, и исследовании таких моделей. Формирование моделей осуществляется на основании тех данных, которые можно получить о сложной системе экспериментальными и интеллектуальными средствами. Теория имеет дело с идеализацией реальности, модель – с самой реальностью.
        Один из способов исследования систем состоит в том, чтобы заменить сложную систему несколькими более простыми. Такая подмена неадекватна, искусственна и может рассматриваться как сильное упрощение, допустимость которого следует каждый раз проверять. Непосредственной проверки сложная система не допускает и приходится ориентироваться на процедуры или на аналогии – путь сомнительный и редко приводящий к цели. Именно поэтому мозг человека устроен по другому и действует по другому.