Г хакен самоорганизующееся общество кратко

Обновлено: 02.07.2024

На кого работает Путин? Версия иностранных СМИ 30 июн.

Госдеп обещает "найти новую форму оплаты" российских правозащитников .

В США научились "похищать" беспилотники Ученым из США удалось перепрограммировать систему GPS-.

Американские военные тестируют новое супероружие - молнии Американские военные тестируют новое су.

-Метки

-Рубрики

  • знание (2)
  • Будущее - интеллектуализация мышления (1)
  • История Медведева (0)
  • Европа (0)
  • жизнь (0)
  • 21 век - интеллектуализация управления (0)
  • План Экологической реконструкции (0)

-Приложения

-Резюме

Элиович Илья

-Ссылки

-Музыка

-Поиск по дневнику

-Интересы

-Друзья

-Сообщества

-Статистика

Умопримечания - Самоорганизация, как основамиропонимания.


Г. Хакен. Информация и самоорганизация

". Предисловие к русскому изданию
Согласно современным научным представлениям, все живые существа обретают форму и функции с помощью самоорганизации. За последние двадцать лет или около того, стало ясно, что самоорганизация происходит и в неорганическом мире, изучением которого занимается физика и химия. Широко известным тому примером может служить реакция Белоусова-Жаботинского, открытая в Советском Союзе. В двух моих предыдущих книгах, а именно Синергетика и Синергетика. Иерархия неустойчивостей, были изложены принципы, позволяющие в рамках единого подхода рассматривать широкий класс явлений самоорганизации, происходящий как в мире живого, так и в неорганическом мире. Эти принципы опирались на микроскопическую или мезоскопическую теорию. В книге, предлагаемой вниманию читателя, я показываю, что возможен и макроскопический подход к теории процессов самоорганизации, и в качестве исходного пункта я принимаю принцип максимума информационной энтропии. Это приводит нас к центральному вопросу о той роли, которую энтропия играет в сильно неравновесных процессах, - вопросу, в решение которого фундаментальный вклад внесли работы проф. Ю.Л. Климонтовича…(Штутгарт, июль 1989. Г. Хакен)
Предисловие Сложные системы встречаются повсюду и служат предметом изучения практически всех областей науки от физики через химию и биологию до экономики и социологии. В этой книге мы намереваемся изложить понятия и методы, позволяющие рассматривать сложные системы с единой точки зрения. Именно поэтому наша книга может представить интерес для аспирантов, профессоров и научных работников, ведущих теоретические исследования в указанных выше областях науки. Основная идея нашего единого подхода восходит к основной идеи синергетики. Чтобы найти единые принципы, мы сосредоточим внимание на таких ситуациях, когда сложная система качественно изменяет свое макроскопическое поведение, или, иначе говоря, когда она изменяет свою макроскопическую пространственную, временную или функциональную структуру. До сих пор синергетика как теория начиналась с микроскопического или мезоскопического описания сложной системы. В этой книге мы излагаем подход, который начинается с макроскопических данных. В частности, мы рассмотрим системы, обретающие свою новую структуру без особого воздействия извне, т.е. самоорганизующиеся системы. Инструментом нашего анализа будет информация. Так как это слово имеет несколько совершенно различных значений и все эти значения важны для наших целей, мы обсудим различные аспекты информации. Диапазон их необычайно широк - от шенноновской информации, напрочь лишенной какой бы то ни было семантики, до воздействия информации на тех, кто ее принимает. Шенноновская информация тесно связана с введенной Больцманом статистической энтропией. Совершенно общая формулировка была дана Джейнсом в форме принципа максимума энтропии, который по причинам, излагаемым в нашей книге, мы будем называть принципом максимума информационной энтропии. Как было показано Джейнсом, этот принцип позволяет весьма изящно выводить основные соотношения термодинамики и может быть положен в основу подхода к неравновесной термодинамике. Ингарден сформулировал то, что он назвал информационной термодинамикой, вводя температуры более высоких порядков. Несмотря на успех, принцип максимума информационной энтропии был подвергнут критике за субьективность, поскольку выбор ограничений, при которых находится максимум энтропии, представляется произвольным. Но с помощью результатов синергетики эту проблему удается решить для широкого класса явлений, а именно для самоорганизующихся систем, в которых новая структура образуется посредством неравновесного фазового перехода. Таким образом, наш подход применим к многим наиболее интересным ситуациям. Мы будем иллюстрировать наш общий подход примерами из физики (лазеры, гидродинамика), компьютерных наук (распознавание образов с помощью машин) и биологии (морфогенез поведения). Последний пример особенно наглядно и убедительно демонстрирует возможность. "

  • Запись понравилась
  • 0 Процитировали
  • 0 Сохранили
    • 0Добавить в цитатник
    • 0Сохранить в ссылки









    Таким образом, наш подход применим к многим наиболее интересным ситуациям. Мы будем иллюстрировать наш общий подход примерами из физики (лазеры, гидродинамика), компьютерных наук (распознавание образов с помощью машин) и биологии (морфогенез поведения). Последний пример особенно наглядно и убедительно демонстрирует возможность применения нашего подхода к действительно сложным системам и показывает, что поведение таких систем может быть смоделировано с помощью четко определенной процедуры…Штутгарт, январь 1988. Г. Хакен
    Далее, некоторые фрагменты из книги Цель этой книги состоит в том, чтобы изложить понятия и методы, которые позволяют нам подходить к рассмотрению сложных систем с единой точки зрения. Наша книга состоит из двух частей: в вводной главе теория сложных систем строится на качественном уровне, в то время как остальная часть книги посвящена количественным методам
    1.1. Что такое сложные системы?…Компьютеры все более выходят на тот уровень, когда их можно будет считать сложными системами. В особенности это относится к компьютерам так называемого 5-го поколения, в которых обработка информации идет на смену перемалыванию чисел, столь характерному для современных компьютеров…Системы могут быть сложными не только потому, что они состоят из большого числа частей: мы можем говорить и о сложности поведения. Так, очень сложными могут быть различные проявления человеческого поведения (а могут и не быть), например те, изучением которых занимается психология. С другой стороны, нас восхищает также высокая степень координации мышц при движении, дыхании и т.д. Наконец, современная наука сама по себе является сложной системой, что становится совершенно ясным, если принять во внимание огромное число различных областей знания. Сложные системы предназначены для выполнения определенных функций, и , как показывает тщательный анализ, эти функции могут быть выполнены только сложной системой, состоящей из многих согласованно действующих частей…С одной стороны мы имеем системы созданные человеком, спроектированные и построенные льдьми. Это машины или конструкции, предназначенные для решения определенных задач. С другой стороны, существует очень много сложных систем в природе, созданной самой природой, или, иначе говоря, возникших в результате самоорганизации. Совершенно очевидно в этой связи, что в биологии важную роль играет эволюционный подход, или дарвинизм, представляющий собой попытку понять, почему и как в ходе эволюции возникают все более и более сложные системы…По-видимому, наиболее сложной системой в мире является головной мозг человека, состоящий из 1010 или более нервных клеток…Современное определение сложной системы опирается на понятие алгебраической сложности. По крайней мере в определенных пределах систему можно описать как строку, или последовательность данных, например, флуктуирующей интенсивности света, приходящего от звезд, или температурой кривой больного, где данные представляются числами. Итак, рассмотрим какую-нибудь последовательность чисел и попробуем определить сложность такой последовательности. Если иметь в виду конкретные примеры числовых последовательностей, например последовательность 1, 4, 9, 16, 25, 36 …, то нетрудно понять, что такая последовательность может быть образована по простому закону, в нашем случае по закону n2, где n - целое число. Следовательно, если нам задана строка данных, то позволительно спросить, существует ли компьютерная программа и множества начальных данных, по которому эта программа может вычислить всю строку данных. Разумеется, длина программы может варьироваться в зависимости от конструкции компьютера. Следовательно, для того, чтобы мы смогли сравнить длину программ, нам необходим универсальный компьютер. Не вдаваясь в детали, можно утверждать, что такой универсальный компьютер может быть построен по крайней мере в мысленном эксперименте, как это было показано Тьюрингом. Далее основная идея состоит в том, чтобы сжать до минимума программу и начальное множество данных. Минимальная длина программы и множества начальных данных служит алгебраической мерой сложности. Однако у такого определения есть уязвимое место. Как показывает, знаменитая теорема Геделя, проблема нахождения минимальной программы и минимального обьема начальных данных не имеет универсального решения. Иначе говоря, не существует общего алгоритма, который позволил бы решить эту проблему. Такого рода алгоритмы удается создавать только в отдельных частных случаях. Как показывает, знаменитая теорема Геделя, проблема нахождения минимальной программы и минимального обьема начальных данных не имеет универсального решения. Иначе говоря, не существует общего алгоритма, который позволил бы решить эту проблему. Такого рода алгоритмы удается создавать только в отдельных частных случаях. Лишь изредка кому-нибудь приходит в голову остроумная идея, позволяющая неожиданно просто решить трудную задачу. Рассмотрим в качестве примера газ. Можно было попытаться проследить траектории отдельных частиц и их столкновения, а затем построить функцию распределения скоростей частиц. Если иметь в виду решение этой задачи в смысле макроскопического описания, то она так и не была решена. Но простой и изящный вывод функции распределения, известный под названием распределения Больцмана, удалось осуществить в рамках статистической механики, не прибегая к микроскопическому подходу, а используя понятие энтропии. Можно привести ряд примеров, показывающих, что существует оригинальные подходы, позволяющие найти неожиданно простое решение проблемы, первоначально казавшейся почти неприступной. Резюмируя, можно сказать, что мы отчетливо сознаем, сколь тонкое понятие сложность. Главная цель нашей книги как раз и состоит в том, чтобы предложить с единой точки зрения некоторые оригинальные подходы, позволяющие эффективно решать проблемы, связанные со сложными системами. Сложные системы можно рассматривать с различных точек зрения. Например, биологическую систему можно рассматривать на макроскопическом уровне, исследуя ее поведение, или на промежуточном уровне, изучая функционирование ее органов, или, наконец, заняться исследованием химии ДНК. Обьем данных, которые иногда бывает необходимо собирать тем, кто занимается изучением сложных систем, часто оказывается необьятно большим. Кроме, того, выбрать априори нужный аспект исследования не представляется возможным, и прежде чем построить более или менее адекватную модель сложной системы, приходится проходить соответствующий курс обучения
    1.2. Как подходить к исследованию сложных систем?…Чем больше дифференцируется наука, распадаясь на отдельные дисциплины, тем большее значение обретает поиск унифицирующих принципов… Для описание системы на микроскопическом .

    1.2. Как подходить к исследованию сложных систем?…Чем больше дифференцируется наука, распадаясь на отдельные дисциплины, тем большее значение обретает поиск унифицирующих принципов… Для описание системы на микроскопическом уровне необходимо огромное количество данных, которое в настоящее время не в состоянии обработать ни человек, ни даже общество в целом. Следовательно, сбор данных и мышление требуют своего рода экономии… При поиске универсальных законов разумно спросить, на каком уровне мы хотим их сформулировать - на микроскопическом или на макроскопическом. В зависимости от ответа мы можем прийти к совершенно различному описанию одной и той же системы. Например, на микроскопическом уровне газ совершенно беспорядочен, тогда как на макроскопическом уровне газ практически однороден., т.е. бесструктурен. В отличие от газа кристалл обладает строгой упорядоченностью на микроскопическом уровне, но на макроскопическом уровне также однороден. В биологии мы встречаемся с иерархией уровней от молекулярного уровня через уровни клеток и органов до уровня всего растения или животного. Такое разбиение на уровни может оказаться слишком грубым, и адекватный выбор уровня - задача отнюдь не тривиальная. Кроме того, микроскопичность и макроскопичность уровней становятся относительными понятиями. Например, биомолекулу можно считать макроскопической по сравнению с образующими ее атомами, но микроскопической по сравнению с клеткой. Кроме того, на каждом уровне мы сталкиваемся со специфической организацией или структурой…Чтобы иметь дело со сложными системами, нам весьма часто приходится заниматься поиском адекватных переменных или соответствующих величин для описания свойств этих систем. Во всех случаях макроскопическое описание позволяет достигать колоссального сжатия информации, поскольку мы занимаемся рассмотрением не индивидуальных микроскопических данных, а глобальных свойств. Важный шаг в исследованиях сложных систем состоит в установлении соотношений между различными макроскопическими величинами. Эти отношения являются следствием микроскопических событий, которые, однако, неизвестны или известны только частично. Примером такого рода мы находим в термодинамике, где, например, формулируется закон, связывающий давление и температуру в газе, а в статистической механике этот закон выводится из микроскопических законов. В общем случае нам остается лишь догадываться о том, какие микроскопические события приводят в конечном счете к макроскопическим данным…Одновременно мы увидим, что на достаточно абстрактном уровне между поведением сложных систем существуют глубокие аналогии, или, иначе говоря, что сложное поведение может быть реализовано на совершенно различных субстратах. Очень часто мы замечаем, что чем сложнее система, тем сильнее сходство между особенностями ее поведения и поведения человека
    1.4. Самоорганизация…Однако, различие между системами, созданными человеком, и самоорганизующими системами не является четко выраженным. Например, люди могут создавать такие системы, что при наличии определенных ограничений их специфическая функция будет осуществляться путем самоорганизации. Типичным примером такой системы может служить лазер. Устройство лазера с его зеркалами позволяет атомам активной среды испускать излучение особого рода. Совершенно очевидно, что когда-нибудь возникнет необходимость в создании компьютеров, самопрограммирующихся на основе самоорганизации

    1.5.1. Термодинамика…Термодинамика - одна из областей физики, позволяющая рассматривать произвольно сложные системы с единой точки зрения…Центральным понятием в термодинамике является энтропия. Это понятие, относится к системам, находящимся в тепловом равновесии, которое можно охарактеризовать температурой Т
    1.5.2. Статистическая физика В этой области физики предпринимается, в частности, попытка вывести феноменологические макроскопические законы термодинамики из микроскопической теории…Центральным понятием и в этом случае является энтропия S. Согласно Больцману, она связана с числом W различных микроскопических состояний, порождающих одно и тоже макроскопическое состояние системы соотношением S = k ln W, где k - постоянная Больцмана. Решающее значение имеет так и не получивший убедительного ответа вопрос о том, почему макроскопические явления необратимы, хотя все фундаментальные законы обратимы
    1.5.3. Синергетика…Третий подход к формулировке универсальных законов, применимых к сложным системам - синергетический. В этой области мы изучаем системы, которые могут путем самоорганизации образовывать пространственные, временные или функциональные структуры. В синергетике занимаются изучением систем, далеких от равновесия…Предполагается, что на рассматриваемую систему наложены внешние связи, такие, как вполне определенное количество энергии, подводимой к системе. При изменении этого управляющего параметра может возникнуть неустойчивость, и система переходит в новое состояние. В синергетике показано, что в такой точке потери устойчивости, неустойчивыми становятся, вообще говоря, небольшое число коллективных мод, которые служат параметрами порядка, описывающими макроскопическую структуру. В то же самое время, эти макроскопические переменные, т.е. параметры порядка, определяют поведение микроскопических частей системы в силу принципа подчинения. Так возникновение параметров порядка и их способность подчинять позволяют системе находить свою структуру. При изменении управляющих параметров в широком диапазоне, системы могут проходить через иерархию неустойчивостей и сопровождающих их структур. С одной стороны, мы всегда можем погрузить открытую систему в обьемлющую ее замкнутую систему. Но с другой стороны, любую открытую систему можно рассматривать в пределе, когда потоки вещества и энергии стремятся к нулю, и мы в конечном счете имеем дело с замкнутой системой. Следовательно, общие законы термодинамики должны получаться как предельные случаи из общих законов синергетики
    1.6. Информация Использование слова информация приводит к многим недоразумениям. Это связано с тем, что оно имеет много

    Сегодня синергетика- это новое течение в познании человеком природы, общества и самого себя, и того зачем вовсе он существует на этом свете. Новые открытия достигаются путем использования нелинейного мышления и сложения достижений различных наук при конструировании образа мироздания. Синергетический подход подразумевает нелинейное развитие по разветвленному сценарию, когда новый образ человека и общества не является результатом закономерного развития, а является следствием выбора одного из возможных версий развития под влиянием различного рода взаимодействий.

    Во второй половине ХХ века в круг развития научного знания вошли такие важнейшие задачи, как исследование сложных и самоорганизующихся систем. Самоорганизация - в самом общем понимании означает самоструктурирование, самодвижение, самодетерминацию природных, естественных систем и процессов. К таким системам стали относить информационные и биологические, социальные, физические и химические среды, головной мозг, психику человека и другие. В это время наступило осознание, что изменение физических представлений о мире вышло за пределы физических наук, перешло на уровень космологических вопросов, что изучение самоорганизации находится на стыке естествознания и философии и необходимо создание определенно новой картины мира. Этот период можно назвать эпохой в развитии естествознания и философии. Таким образом, осмысление самоорганизации стало символом перехода в XXI век.

    Объектом исследования синергетики являются сложноорганизованные неравновесные системы, переходящие от хаоса к порядку и обратно. К новому течению междисциплинарных исследований примыкают люди различных сфер научного знания, которые идут к понимаю идей синергетики с точки зрения своей специализации, будь то биология или химия, философия или социология, математика или физика и т.д.

    Основываясь на этом знании, синергетика дает следующее объяснение механизма возникновения порядка из хаоса. До тех пор пока система находится в состоянии термодинамического равновесия, все ее элементы ведут себя свободно друг от друга и на основание упорядоченных структур неспособны. В какое-то время поведение открытой системы становится неоднозначным. Та точка, в которой обнаруживается неоднозначность процессов, называется точкой бифуркации или точкой разветвления. В точке бифуркации меняется роль внешних для системы воздействий: ничтожно малое влияние приводит к существенным и даже непредсказуемым последствиям. Между системой и средой устанавливается отношение положительной обратной связи, т.е. система оказывать воздействие на окружающую среду таким образом, что развивает условия, способствующие изменениям в ней самой. Т.е. система не разрушается под влияниям среды, меняя условия своего существования.

    В своих трудах Г. Хакен разбирает, с одной стороны, физические объекты и системы, обладающие строгим математическим описанием. С другой стороны - рассматривает, в частности, биологические макросистемы, на которые принципы и выводы, полученные для физических систем можно переносить лишь по аналогии. Формулы и диаграммы являются для биологических систем образными метафорами.

    Брюссельская школа лауреата Нобелевской премии И.Р. Пригожина формирует термодинамический подход к самоорганизации с точки зрения диссипативных структур, открывающую исторические предпосылки и мировоззренческие основания теории самоорганизации.

    Термин аттрактора (от лат. attraho притягивающий к себе), фигурирующее в изучении И. Пригожина, применяется им для описания эволюции диссипативных систем; к таким, например, относится движение реального маятника, учитывающее трение. В отличие от идеального маятника (без трения), движение которого бесконечно, колебания реального постепенно прекращаются и маятник останавливается в положении равновесия: это положение и есть аттрактор.

    Термодинамика неравновесных процессов совместно с теорией диссипативных структур, развиваемые биофизиком И. Пригожиным, Ю. Климонтовичем и другими используется теперь не только в физике, но и экологии. Есть даже удачные попытки их использования в социологии, языкознании, психологии, педагогике.

    Мы проанализировали основные концепции самоорганизации: синергетика (Г. Хакена) и теория диссипативных структур (И. Пригожина). Теория самоорганизации оказывается в самом эпицентре общечеловеческих вопросов мироосмысления, образовывая новое мировидение и философию, позволяет увидеть существенный прогресс в решении обозначенных вопросов в рамках новой парадигмы.

    Сама концепция самоорганизации - одно из самых ярких многообещающих направлений в научной жизни этого десятилетия и её теоретико-познавательный статус находятся на этапе становления.

    Самоорганизация как научное течение исследований является востребованной обществом. Ее главные концепции дают возможность продуктивно взаимодействовать ученым разных специализаций на языке системного осмысления и поиска новых решений. Обозначенные определения самоорганизации, полученные преемственным образом, могут конструктивно применяться при решении большого количества конкретных задач в разнообразных областях наук. Она может быть использована как основание междисциплинарного синтеза знания, как основание для диалога естественников и гуманитариев, для кросс-дисциплинарной коммуникации, диалога и синтеза науки и искусства, диалога науки и религии, Запада и Востока (западного и восточного миропонимания). Являясь междисциплинарной по своему характеру, самоорганизация позволяет выработать некоторые новые подходы к обучению и образованию, к действенному информационному обеспечению различных слоев общества.

    Список используемой литературы:

    1) Князева, Е.Н. Основания синергетики: человек, конструирующий себя и свое будущее / Князева, Елена Николаевна, Курдюмов, Сергей Павлович. - Издание 2-е, стереотипное. - М.: КомКнига, 2007. - 231 с.

    2) Пригожий И.Р. Переоткрытие времени // Вопр. философии. - 1989. - № 8. -С. 11.

    Стаи птиц, выстраиваясь в полете путем самоорганизации в определенные конфигурации, снижают свои энергетические затраты. Косяки рыб устрашающе воздействуют на хищников и посредством этого защищают себя. Наконец, человеческий мозг определяется не только генами, но и в своих связях весьма существенным образом опытом, накопленным в ходе развития человека.

    Всякая система подчинена внешним условиям. Эти условия описываются в форме так называемых управляющих параметров. Если управляющие параметры изменяются, то система может постоянно приспосабливаться к новым условиям. Например, когда мы нагружаем палку, она сгибается. Но если нагрузка будет слишком сильной, то она сломается. Фундаментальное понимание здесь таково: при совершенно определенных значениях управляющие параметры резко изменяют поведение системы.

    Отсюда вытекают важные следствия для осуществления контроля над системами. При обычном прямом контроле отдельным частям их поведение предзадано. При непрямом, опосредованном контроле в том виде, как оно исследуется синергетикой, на первом этапе изменяются управляющие параметры, т.е. граничные условия. На них строятся специальные параметры порядка, которые в ответ на новые управляющие параметры воспроизводят коллективное поведение системы. В таких ситуациях, для которых часто характерны нестабильности, во многих случаях возникает, как показывает синергетика, в высокой степени удивительное поведение, а именно такое, что система имеет в принципе множество вариантов, из которых она, естественно, может реализовать только один. Какой вариант будет реализован, это решает часто, по-видимому, ничтожнейшее случайное событие.
    Основываясь на этом факте, можно развить теорию революций: сначала система дестабилизируется, например, посредством террористических актов, в результате чего она теряет общее направление развития. Затем должна появиться решительная группа людей, которая подталкивает систему в новом направлении.

    Слепая вера в эффекты самоорганизации, будь то, к примеру, в самоорганизацию некой фирмы, может иметь фатальные последствия. Система внезапно начинает двигаться в совершенно неожиданном и одновременно нежелательном направлении. В то же время мы видим, что даже небольшие управляющие воздействия на систему могут подтолкнуть ее в желаемом направлении.

    Чтобы осветить аспекты самоорганизующегося общества, безусловно полезно вспомнить его прямую противоположность - советское плановое хозяйство. В нем не существовало никакой частной собственности. В нем всё было государственным. Все граждане были государственными служащими, от уборщицы в туалетах до директора крупного комбината. Не существовало никакого частного объединения, никакого частного клуба, даже такого, который хотел бы заниматься изготовлением безобидных любительских поделок.

    Знаменитый экономист Фридрих Август фон Хайек задолго до реальных событий пророчил крушение такой системы. Он осознал, что для сложной системы, такой, как народное хозяйство или государство, требуется распределенный интеллект отдельных членов общества и что такой системой невозможно управлять из центрального органа. Процессы в такой системе просто-напросто не могут быть заранее вычислены. Страны восточного блока в конце концов пропитались пониманием, что в них при усиливающихся информационных потоках с нижних уровней к центральному плановому центру однажды возникнет такой поток, который станет для этой системы смертельным, ибо создаст непроходимость в горлышке бутылки.

    Основным вопросом будет, таким образом, следующий: где необходимо государство или организация, а где эти формы организации излишни и могут быть заменены самоорганизацией?

    В терминах экономической теории - сказать, что "невидимая рука", которая, по Адаму Смиту, приводит экономику в состояние равновесия, является параметром порядка. Если - таково часто цитируемое обоснование (или оправдание) свободного рыночного хозяйства - каждый стремится извлечь свою выгоду, то невидимая рука выполняет свою задачу. Как мы знаем сегодня, тезис о достижении равновесия является слишком узким, в развитии экономики существуют, например, циклы, и существует такое поведение, которое можно понять только в теории хаоса.

    Другая, намного более фундаментальная сторона метко разъясняется через одно происшествие, описанное в Ветхом завете. В одной общине было принято, чтобы гости на свадьбу приносили с собой вино, затем его смешивали и пили. Тогда гости подумали, что если каждый из других приглашенных принесет свое вино и я потом оттуда выпью, то будет достаточно, если я принесу с собой воду. Также поступили затем и другие, и в итоге все пили воду. Читатель, наверно, заметил, что этот пример можно использовать как аллегорию к целому ряду случаев, рассматриваемых в этой статье. Почему наблюдается взрыв расходов в страховых компаниях в здравоохранении? В особенности потому, что в соответствии с законами синергетики все возрастающее количество застрахованных в среднем хотят получать от них больше, чем они сами своими взносами оплачивают.

    Пригожинская парадигма особенно интересна тем, что она акцентирует внимание на аспектах реальности, наиболее характерных для современной стадии ускоренных социальных изменений: разупорядоченности, неустойчивости, разнообразии, неравновесности, темпоральности (повышенной чувствительности к ходу времени) нелинейных соотношениях, в которых малый сигнал на входе может вызвать сколь угодно сильный отклик на выходе.

    Идеи Брюссельской школы, существенно опирающиеся на работы Пригожина, образуют новую, всеобъемлющую теорию изменения.

    Суть теории: Некоторые части Вселенной действительно могут действовать как механизмы. Таковы замкнутые системы, но они в лучшем случае составляют лишь малую долю физической Вселенной. Большинство же систем, представляющих для нас интерес, открыты — они обмениваются энергией или веществом с окружающей средой. К числу открытых систем принадлежат биологические и социальные системы, а это означает, что любая попытка понять их в рамках механистической модели заведомо обречена на провал.

    Открытый характер подавляющего большинства систем во Вселенной в дет к тому, что, главенствующую роль в окружающем нас мире играют неустойчивость и неравновесность, а не порядок, стабильность и равновесие.

    Все системы содержат подсистемы, которые непрестанно флуктуируют. Иногда отдельная флуктуация или комбинация флуктуации может стать (в результате положительной обратной связи) настолько сильной, что существовавшая прежде организация не выдерживает и разрушается. В этот переломный момент (который авторы книги называют точкой бифуркации) принципиально невозможно предсказать, в каком направлении будет происходить дальнейшее развитие: станет ли состояние системы хаотическим или она перейдет на новый, более дифференцированный и более высокий уровень упорядоченности или организации, который авторы называют диссипативной структурой. Диссипация энергии (лат. dissipatio — рассеивание) — переход части энергии упорядоченных процессов (кинетической энергии движущегося тела, энергии электрического тока и т. д.) в энергию неупорядоченных процессов, в конечном итоге — в тепло. Усложняющиеся физические или химические структуры получили название диссипативных потому, что для их поддержания требуется больше энергии, чем для поддержания более простых структур, на смену которым они приходят. Диссипативная система — это такая система, в которой протекают необратимые процессы, связанные с ростом энтропии, превращением механической энергии в тепловую и иные формы (диффузия, теплопроводность, трение, излучение). В далекой от равновесия открытой и нелинейной диссипативной системе эффект самоорганизации может возникать лишь тогда, когда работа объемных источников энергии, наращивающих неоднородности в сплошной среде, интенсивнее фактора, рассеивающего неоднородности — диссипативного фактора.

    По аналогии с физическими и химическими процессами, закономерности диссипативных структур были перенесены на более сложноорганизованные процессы: биологические, популяционные, экологические, социальные.См. например: Капица С. П., Курдюмов С. П., Малинецкий Г. Г. "Синергетика и прогнозы будущего" [1-е изд. 1997]

    Следует, прежде всего провести различие между системами равновесными, слабо неравновесными и сильно неравновесными.

    Рассмотрим пример, на котором во всех подробностях можно проследить за ростом флуктуаций, предшествующим образованию новой структуры:

    Пример из физиологии:

    Чем сложнее система, тем более многочисленны типы флуктуаций, угрожающих ее устойчивости. Как же в таком случае существуют такие сложные системы, какими является экологическая или социальная структура человеческого общества? Каким образом им удается избежать перманентного хаоса? В сложных системах, где отдельные виды растений, животных и индивиды вступают между собой в многочисленные и разнообразные взаимодействия, связь между различными частями системы не может не быть достаточно эффективной. Между устойчивостью, обеспечиваемой связью, и неустойчивостью из-за флуктуации имеется конкуренция. От исхода этой конкуренции зависит порог устойчивости.



    В математике, особенно при изучении динамических систем, под понятием бифуркационная диаграммаподразумевают изображение на рисунке смены возможных динамических режимов системы при изменении значения бифуркационного параметра.

    ЭФФЕКТ БАБОЧКИ

    Из книги Джеймс Глейк "Хаос: создание новой науки"

    Каждую минуту компьютер выдавал стройные ряды чисел. Оцифрованные циклоны в компьютере Лоренца медленно кружились по воображаемому глобусу.

    После нескольких проб и ошибок Лоренц выбрал двенадцать уравнений описывающих связь между температурой и атмосферным давлением, а также между давлением и скоростью ветра.

    Теоретически электронная машина позволяла метеорологам предпринять то, что астрономы проделывали с помощью карандаша и логарифмической линейки: рассчитать будущее Вселенной исходя из ее начального состояния и физических закономерностей, управляющих ее эволюцией. Уравнения, описывающие циркуляцию воздуха и воды, были так же хорошо известны, как и те, которым подчинялся ход планет.

    Ученые, вставшие под ньютоновские знамена, обычно выдвигают следующий аргумент: имея приблизительные данные о начальном состоянии системы и понимая естественный закон, которому она подчиняется, можно рассчитать ее примерное поведение. Такой подход вытекает из самой философии науки.

    Однажды, зимой 1961 г., намереваясь изучить определенную последовательность событий, Лоренц несколько сократил исследование — приступил к построению не с начальной точки, а с середины. В качестве исходных данных ученый ввел цифры из предыдущей распечатки. Когда он через час вернулся, то увидел нечто неожиданное, давшее начало новой науке.

    Новый отрезок должен был полностью повторить предыдущий, ведь Лоренц собственноручно ввел в компьютер числа, и программа оставалась неизменной. Тем не менее, график существенно расходился с ранее полученным. С таким же успехом он мог наугад выбрать две случайные модели погоды. И первое, о чем он подумал, — вышла из строя вакуумная лампа. Машина работала нормально, а разгадка заключалась в числах, заложенных им в компьютер. Машина могла хранить в памяти шесть цифр после запятой, например . 506127. На распечатку же, в целях экономии места, выдавалось всего три: . 506. Лоренц ввел укороченные, округленные значения, предположив, что разница в тысячных долях несущественна

    Небольшая числовая погрешность походила на еле уловимое дуновение ветерка. Казалось, малозаметные перемещения воздушных масс неизбежно затухнут или взаимно погасят друг друга, прежде чем вызовут крупномасштабные изменения погоды. И все-таки в системе уравнений Лоренца малые погрешности оказались катастрофическими.

    Лоренц мог предположить, что либо машина его подвела, либо модель изначально сконструирована неудачно, — он вполне мог бы так подумать. Но, руководствуясь математической интуицией, которую коллеги Лоренца оценили с запозданием, исследователь внезапно ощутил. что-то вышло из накатанной колеи! Практическая важность открытия могла оказаться огромной, и хотя уравнения Лоренца являлись лишь грубой имитацией погоды на земном шаре, он уверовал, что ему открылась сущность реальной атмосферы. И впервые понял: долгосрочное прогнозирование погоды обречено.

    Пятидесятые и шестидесятые годы XX века стали временем неоправданного оптимизма по поводу возможностей предсказания погоды. Газеты и журналы наперебой твердили о надеждах, возлагаемых на новую науку, даже не столько на прогнозирование, сколько на изменение погодных условий и управление ими. Развивались сразу две технические новации — цифровые компьютеры и искусственные спутники Земли, и оба новшества использовались в международном проекте, названном Мировой программой исследования атмосферы. Говорили даже, что человечество освободится от произвола стихий.

    Эти иллюзии были посеяны фон Нейманом, создавшим свой первый компьютер с твердым намерением использовать вычислительную машину и для управления погодой… На практике это должно было выглядеть так: если центральный комитет метеорологов считает нужным изменить погоду, в небо поднимутся самолеты, чтобы оставить за собой дымовую завесу или разогнать облака. Великолепная перспектива! Однако Нейман не обратил внимания на вероятность хаоса, при котором неустойчива каждая точка.

    Прогнозирование погоды стало отправной точкой, с которой началось использование компьютеров для моделирования сложных систем…

    Однако прогнозы, составленные более чем на два-три дня, оказывались умозрительными, более чем на неделю — просто бесполезными.

    Причина заключалась в эффекте бабочки. Стоит возникнуть небольшому и кратковременному погодному явлению, как предсказание утрачивает свою актуальность. Погрешности и случайности множатся, накладываясь каскадом…

    Мы можем изменить погоду, мы можем заставить атмосферу вести себя по-иному, не так, как она вела бы себя без нашего вмешательства. Но мы никогда не узнаем, что произойдет потом.

    Лоренц уделял все больше и больше внимания математике систем, которые никогда не находились в устойчивом состоянии, почти повторяя друг друга, но не достигая полной идентичности. Известно, что погода как раз и является такой апериодичной системой. Мир полон подобных систем, и не нужно далеко ходить за примерами: численность популяций животных растет и падает почти регулярно, эпидемии начинаются и продолжаются, вопреки людским надеждам, тоже в определенном порядке.

    Не было гвоздя — подкова пропала, Не было подковы — лошадь захромала, Лошадь захромала — командир убит, Конница разбита, армия бежит, Враг вступает в город, пленных не щадя, Оттого что в кузнице не было гвоздя. (Перевод С. Я. Маршака.)

    Как наука, так и жизнь учит, что цепь событий может иметь критическую точку, в которой небольшие изменения приобретают особую значимость. Суть хаоса в том, что такие точки находятся везде, распространяются повсюду. В системах, подобных погоде, сильная зависимость от начальных условий представляет собой неизбежное следствие пересечения малого с великим.

    Нелинейные системы в общем виде не могут быть решены. Рассматривая жидкостные и механические системы, специалисты обычно стараются исключить нелинейные элементы, к примеру трение. Если пренебречь им, можно получить простую линейную зависимость между ускорением хоккейной шайбы и силой, придающей ей это ускорение. Приняв в расчет трение, мы усложним формулу, поскольку сила будет меняться в зависимости от скорости движения шайбы. Из-за этой сложной изменчивости рассчитать нелинейность весьма непросто. Вместе с тем она порождает многообразные виды поведения объектов, не наблюдаемые в линейных системах.

    Чарльз Перси Сноу, барон Сноу, англ. Charles Percy Snow, Baron Snow (15 октября 1905, Лестер — 1 июля 1980) — английский писатель, физик и государственный деятель.

    2. Представление о людях

    Если современный человек ставит себя в центр всего происходящего в обществе, то он, очевидно, должен иметь представление о самом себе, образ самого себя. Но уже здесь возникают первые трудности, и едва ли здесь можно прийти к общему согласию. В зависимости от того, смотрим ли мы на самих себя глазами естествоиспытателей, с одной стороны, и социологов, с другой, совершенно различные факторы признаются нами в качестве определяющих, детерминирующих человеческое поведение. В первом случае в качестве определяющего фактора рассматривается генетика, а во втором - окружающая среда и передача из поколения в поколение ценностей культуры. Мы сталкиваемся здесь с постулатами, такими, например, что человек обладает свободой воли, что он строит свою жизнь сообразно идеалам; мы говорим о достоинстве человека, о том, что достоинство человека неприкосновенно. При более детальном и критическом рассмотрении стоит упомянуть о психологических экспериментах, которые показывают, что люди поддаются чужому влиянию. Известный пример - это исследования Соломона Аша, проведенные в середине прошлого века. В них испытуемые по очереди должны были сказать, какая из трех линий имеет такую же длину, как и заданная линия-образец. Последний человек был настоящим испытуемым, тогда как все другие до него были просто помощниками экспериментатора, о чем, однако, испытуемый не знал. Результат был таков: при проведении серий такого рода опытов в среднем шесть из десяти испытуемых присоединялись к мнению большинства, даже в том случае, если оно было неправильным. По-видимому, из этого эксперимента можно сделать заключение, что люди подвержены влиянию мнений окружающих их людей, и это имеет место даже в значительной мере. Результат этого эксперимента может быть использован как основа для математической модели социологического поведения. Когда рассказывают об этих результатах социологам, то получают совершенно иной ответ. Социологи говорят: в проведенных экспериментах люди хотели вести себя конформистски в социологическом плане, т.е. согласовывать свое мнение с мнением других людей, они хотели показать свою "способность к социализации", к коммуникации. Если бы они были поставлены перед необходимостью принятия действительно важных решений, например в политической жизни, то каждый из них обязательно бы выработал свое собственное мнение и не позволял бы себе подпадать под влияние извне. На это можно возразить: как раз таки при необходимости принятия сложных политических решений для отдельного человека будет не менее сложно сделать правильный выбор, и он, наверно, охотнее присоединится к мнению большинства. Я не хочу здесь далее углубляться в эту дискуссию, она призвана только показать, на каких шатких основаниях покоятся наши предположения о факторах, детерминирующих человеческое поведение.

    Читайте также: