Меню
Главная
Авторизация/Регистрация
 
Главная arrow Педагогика arrow Информационные технологии в науке и образовании

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 лапласовского 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» (I960), 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 В. Ф. Турчина[1], изложенная им в 70-х годах XX столетия.

В. Ф. Турчин 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 крупномасштабные 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 работе[2] 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-информа- ционные идеи присущи взглядам Д. С. Чернавского, 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 синергетической 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:

  • 1. Системы, способные сохранять информацию (упорядоченность элементов) на короткое время (газы, жидкости).
  • 2. Системы, способные в течение длительного времени сохранять информацию и передавать ее другим родственным системам (магнитные или поляризующиеся среды, кристаллы и др.).
  • 3. 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.

Общая теория систем была предложена Л. Берталанфи в 30-е годы XX в. Теория систем — специально-научная и логико-мето- дологическая концепция исследования объектов, представляющих собой системы.

Русский философ и экономист А. Богданов разработал системную теорию, которая, к сожалению, практически неизвестна за пределами России. Богданов назвал свою теорию тектологией (от греческого tekton — строитель), что можно истолковать как «наука о структурах». Основная задача Богданова заключалась в том, чтобы прояснить и обобщить принципы организации всех живых и неживых структур.

Тектология стала первой в истории науки попыткой дать систематическую формулировку принципов организации, действующих в живых и неживых системах. Она предвосхитила концептуальную структуру общей теории систем Л. Берталанфи. Она содержала также несколько важных идей, которые были сформулированы четыре десятилетия спустя Н. Винером и Р. Эшби как ключевые принципы кибернетики.

До 1940-х годов термины «система» и «системное мышление» использовались лишь некоторыми учеными, но именно концепция открытых систем Берталанфи и общая теория систем возвели системное мышление в ранг главного научного направления. Благодаря последовавшей энергичной поддержке со стороны кибернетиков понятия системного мышления и теории систем стали неотъемлемой частью общепринятого научного языка и привели к появлению многочисленных новых технологий и приложений — системотехники, системного анализа, системной динамики и т. д.

Термин «система» происходит от греческого слова systema, что означает «целое, составленное из частей или множества элементов, связанных друг с другом и образующих определенную целостность, единство».

Под системой понимается совокупность связанных между собой и с внешней средой элементов или частей, функционирование которых направлено на получение конкретного полезного результата.

Система — это любой объект, который рассматривается, с одной стороны, как единое целое, а с другой — как множество связанных между собой и взаимодействующих составных частей.

Систему определяют:

  • • структура — множество элементов системы и их взаимосвязей. Математической моделью структуры является граф;
  • • входы и выходы — материальные потоки или потоки сообщений, поступающие в систему и выводимые ею;
  • • поведение системы, описываемое неким законом.

Основные свойства системы:

  • • сложность (зависит от множества входящих в нее компонентов, их структурного взаимодействия);
  • • делимость (означает, что она состоит из ряда подсистем или элементов, выделенных по определенному признаку);
  • • целостность (означает, что функционирование множества элементов системы подчинено одной цели);
  • • многообразие элементов и различие их природы (связано с их функциональной специфичностью и автономностью);
  • • структурированность (определяет наличие установленных связей и отношений между элементами внутри системы, распределение элементов по уровням иерархии).

  • [1] Турчин В. Ф. Феномен науки: Кибернетический подход к эволюции. 2-е изд. М., 2000.
  • [2] Хакен Г. Информация и самоорганизация: Макроскопический подход к сложным системам. М., 1991.
 
Посмотреть оригинал
Если Вы заметили ошибку в тексте выделите слово и нажмите Shift + Enter
< Пред   СОДЕРЖАНИЕ ОРИГИНАЛ   След >
 
Популярные страницы