Александр Поддьяков - Исследовательское поведение. Стратегии познания, помощь, противодействие, конфликт Страница 5

Как показывает К. Глой, этот статический, инвариантный тип систем, стремящийся свести все разнообразие мира к одной единственной неизменной формуле, отвечает потребности человека в обозримости, порядке и постоянстве. Но принципиальной слабостью инвариантных систем является непреодолимый разрыв между бесконечным богатством изменяющейся реальности и идеализирующим понятийным единством, простотой и точностью. Как попытка преодоления недостатков систем статического типа возникла теория динамических систем. Аппарат теории динамических систем способен конструктивно работать с понятиями неопределенности, нестабильности, непредсказуемости и т. д. Однако решающее обоснование преимуществ подхода динамических систем тоже невозможно, поскольку упирается в свой парадокс: совокупное множество всех динамических структур есть одновременно и структура, и неструктурированная предпосылка структуры. Таким образом, проблема решающего преимущества того или иного из этих подходов, берущих свое начало еще с трудов древнегреческих философов, не имеет решения. Оба подхода отражают определенные аспекты реального мира и являются взаимодополнительными по отношению друг к другу [Глой, 1994].

В XX веке в рамках интенсивно развивающегося системно-динамического подхода были сделаны следующие научные открытия, качественно изменившие представления о мире и возможностях и ограничениях его познания.

Ограничения познания реальных сложных систем

При работе со сложными системами были выявлены принципиальные ограничения возможностей описания их актуального состояния, реконструкции их прошлого и предсказания будущего. Первые утверждения подобного рода были доказаны в термодинамике и квантовой механике. В термодинамике была показана необратимость времени и невозможность восстановить предшествующую траекторию движения системы в пространстве состояний (невозможность однозначно восстановить ее «историю»). В квантовой механике В. Гейзенберг сформулировал принцип неопределенности: невозможно определить и координаты, и импульс микрочастицы. Измеряя что-то одно, мы теряем возможность измерить другое. Н. Бор сформулировал принцип дополнительности, отражающий дуализм (двойственность) «волна – частица»: описание поведения микрочастиц как корпускул является недостаточным, оно должно быть дополнено альтернативным волновым. В течение XX века эти принципы были осмыслены философией, а также обобщены в новых и интенсивно развивающихся так называемых нелинейных науках, науках о сложном, науке о самоорганизации сложных динамических систем (синергетике).

В этих науках также было показано, что принципиальные ограничения касаются не только возможностей познания настоящего и прошлого системы. Аналогично, «существует горизонт прогноза. Это такое же серьезное препятствие в исполнении наших желаний, как скорость передачи сигналов или невозможность создания вечного двигателя» [Малинецкий, Потапов, 1998, с. 23]. В чем причины этого ограничения прогностических возможностей?

Когда система по внутренним или внешним причинам приходит в состояние неустойчивости, она становится чрезвычайно чувствительной к малейшим, ранее несущественным воздействиям. Эти системы так и называются – чувствительные [Глой, 1994]. В математических моделях этих систем бесконечно малые воздействия в точках бифуркации (точках неустойчивости и выбора дальнейшего пути) приводят к бесконечно большим отклонениям траектории движения в пространстве состояний. Так, две системы-близнецы, двигаясь по одной и той же траектории до точки бифуркации, после нее под влиянием двух бесконечно мало различающихся друг от друга воздействий отправляются по разным траекториям и расходятся на бесконечно большое расстояние.

В реальности неустойчивость и чувствительность к ранее несущественным влияниям могут приводить к принципиально непредсказуемой смене детерминант развития. В эти «трудные» периоды «происходит качественное изменение структуры прогнозируемых процессов, так что закономерность, действовавшая на предыдущем этапе и дававшая монотонный рост показателей, перестает действовать и сменяется иной закономерностью, которую необходимо изучать, описывать, учитывать с помощью принципиально иных моделей» [Венда, 1990, с. 217]. Заранее, на основе имеющихся фактов и теорий самого высокого уровня невозможно предсказать, какая новая система детерминант возникнет во вновь формирующейся области – какие признаки в ней станут существенными (системообразующими), какие потеряют свой статус существенных, и какие законы и принципы в ней станут работать. Невозможность такого прогноза объясняется несколькими причинами, связанными как с объективными свойствами реального мира, так и с ограничениями методов выводного знания. Остановимся на этом подробнее, используя аргументацию Х. Дрейфуса [1978], Ю. М. Лотмана [1992] и А. Н. Кричевца [1998].

Прогноз на основе методов выведения осуществляется с помощью модели, в которой лишь определенные свойства, связи и отношения объектов приняты в качестве основных, существенных. Другие свойства, связи и отношения считаются малосущественными, а третьи не учитываются вообще – модель абстрагируется от их существования. Без такого абстрагирования, идеализации модель невозможна [Мамчур, Овчинников, Уемов, 1989; Уемов, 1971]. Но при увеличении неустойчивости реальной системы возрастет ее чувствительность к малым, ранее несущественным внешним и внутренним воздействиям различных типов, которыми раньше можно было обоснованно пренебречь. Возникает возможность подчинения системы этим не учтенным в модели влияниям. Число этих неучтенных, потенциально существенных влияний бесконечно велико в силу бесконечного разнообразия мира. Но чем точнее и строже модель, тем более строго она устанавливает границы и условия перехода между: а) возможным, существующим, существенным и б) невозможным, несуществующим и несущественным. В предельных случаях модель действует по принципу жесткой, однозначной дихотомии, подразделяя все реальные свойства и связи на две группы. Переход между этими группами либо прямо объявляется невозможным, либо неявно подразумевается таковым. Первая группа – это абсолютно существенные свойства и связи, представленные в модели. Вторая группа – все остальные свойства, связи и отношения, совершенно несущественные, в модель не входящие и для нее не существующие. С этим и связано принципиальное ограничение прогностической способности строгих и точных моделей. Они не могут моделировать малозаметные нюансы, слабые тенденции развития, от которых модель с необходимостью абстрагировалась для того, чтобы существовать как модель, но которые на практике превращаются в основные и системообразующие. А. Н. Кричевец сформулировал следующее фундаментальное положение: «Точное описание не может быть описанием развития, а описание развития не может быть точным, причем речь идет не о присущей всем эмпирическим наукам приблизительности описания, но о принципиальной его невозможности» [Кричевец, 1998, с. 118]. (Это положение можно рассматривать как качественный шаг вперед по сравнению с закономерностью, сформулированной ранее Л. Заде [1976]: точность описания системы связана обратной зависимостью с ее сложностью – чем сложнее система, тем менее точно ее адекватное описание; сложные системы требуют не точных, а «размытых», нечетких описаний).

Мы еще не раз вернемся к положению о принципиальной ограниченности любой теоретической модели сколь угодно высокого уровня.

Положение о границе предсказуемости («горизонте прогноза») относится ко всем сложным динамическим системам, включая неодушевленные, но особое значение оно имеет для систем, обладающих психикой. Эти последние начинают активно использовать возможность выбора и смены «правил игры», возможность изменения детерминант своего поведения, руководствуясь соображениями повышения его непредсказуемости. По В. В. Налимову [1989] и Ю. М. Лотману [1992], сущность психического состоит в повышении свободы и росте непредсказуемости. Соответственно, прогресс психики означает возрастание свободы и повышение уровня непредсказуемости. Н. Н. Поддьяков считает, что в целом ряде случаев системы, обладающие психикой, стремятся не к стабильным, устойчивым состояниям, как это предполагается в кибернетических моделях более простых систем, а, наоборот, к состояниям нестабильным, неустойчивым. Целевым параметром функционирования динамической системы, обладающей психикой, становится именно само нарастание неустойчивости, без предзаданности конкретного неустойчивого состояния, в которое система должна перейти. Система находится в активном поиске нестабильных состояний, поскольку они обещают значительное увеличение спектра новых, «неизвестных» ей возможностей [Поддьяков Н. Н., 1998]. Непредсказуемость, целенаправленный вывод своего поведения за рамки модели, используемой противостоящим субъектом, использование в качестве существенного того, что он считает несущественным и не учитывает, становится одним из основных условий выживания и победы в конфликте систем, обладающих рефлексией [Лефевр, 1973; Лотман, 1992].