Искандер Хабибрахманов написал для рубрики «Рынок игр» материал о теории систем, принципах поведения в них, взаимосвязях и примерах самоорганизации.

Мы живем в сложном мире и не всегда понимаем, что происходит вокруг. Мы видим людей которые становятся успешными не заслужив этого и тех, кто действительно достоин успеха, но остается в безвестности. Мы не уверены в завтрашнем дне, мы все больше закрываемся.

Чтобы объяснить непонятные нам вещи, мы придумывали шаманов и гадалок, легенды и мифы, университеты, школы и онлайн-курсы, но это, кажется, не помогло. Когда мы учились в школе, нам показывали картинку ниже и спрашивали, что случится, если потянуть за нитку.

Со временем большинство из нас научались давать правильный ответ на этот вопрос. Однако затем мы выходили в открытый мир, и наши задачи начинали выглядеть так:

Это вело к фрустрации и апатии. Мы стали похожими на мудрецов из притче о слоне, каждый из которых видит лишь маленькую часть картины и не может сделать правильный вывод об объекте. У каждого из нас свое непонимание мира, нам сложно коммуницировать его друг с другом, и это делает нас еще более одинокими.

Дело в том, что мы живем в век двойного сдвига парадигмы. С одной стороны, мы отходим от механистической парадигмы общества, доставшейся нам от индустриального века. Мы понимаем, что входы, выходы и мощности не объясняют всего разнообразия мира вокруг нас, и зачастую на него гораздо сильнее влияют социокультурные аспекты общества.

С другой стороны, огромное количество информации и глобализация ведут к тому, что вместо аналитического анализа независимых величин мы должны изучать взаимозависимые объекты, неделимые на отдельные составляющие.

Кажется, что от умения работать с этими парадигмами зависит наше выживание, и для этого нам нужен инструмент, как когда-то нужны были инструменты для охоты и обработки земли.

Одним из таких инструментов является теория систем. Ниже будут примеры из теории систем и ее общие положения, будет больше вопросов чем ответов и, надеюсь, будет немного вдохновения узнать об этом больше.

Теория систем

Теория систем - это довольно молодая наука на стыке большого количества фундаментальных и прикладных наук. Это своего рода биология от математики, которая занимается описанием и объяснением поведения тех или иных систем и общего между этим поведением.

Существует множество определений понятия системы, вот одно их них. Система - множество элементов, находящихся в отношениях, которое образует определенную целостность структуры, функции и процессов.

В зависимости от целей исследований, системы классифицируют:

по наличию взаимодействия с внешним миром - открытые и закрытые;
по количество элементов и сложности взаимодействия между ними - простые и сложные;
по возможности наблюдения всей системы полностью – малые и большие;
по наличию элемента случайности - детерминированные и недетерминированные;
по наличию у системы цели - казуальные и целенаправленные;
по уровню организации - диффузные (случайные блуждания), организованные (наличие структуры) и адаптивные (структура подстраивается под изменения вовне).

Также у систем существуют особые состояния, изучение которых дает понимание о поведении системы.

Устойчивый фокус. При небольших отклонениях, система снова возвращается в исходное состояния. Пример - маятник.
Неустойчивый фокус. Небольшое отклонение выводит систему из равновесия. Пример - конус, поставленный острием на стол.
Цикл. Некоторые состояния системы циклически повторяются. Пример - история разных стран.
Сложное поведение. Поведение системы обладает структурой, но она настолько сложна, что предсказать будущее состояние системы не представляется возможным. Пример - цены на акции на бирже.
Хаос. Система полностью хаотична, в ее поведении полностью отсутствует структура.

Зачастую при работе с системами, мы хотим сделать их лучше. Поэтому нужно задавать себе вопрос, в какое особое состояние мы хотим ее привести. Идеально, если интересующее нас новое состояние является устойчивым фокусом, тогда мы можем быть спокойны, что если мы достигнем успеха, то он не исчезнет на следующий день.

Сложные системы

Мы все чаще встречаем вокруг нас сложные системы. Здесь я не нашел звучащих терминов в русском языке, поэтому придется говорить на английском. Существует два принципиально разных понятия сложности.

Первый (complicatedness) - означает некоторую сложность устройства, которая применяется к навороченным механизмам. Такой вид сложности зачастую порождает неустойчивость системы к малейшим изменениям в окружающей среде. Так, если на заводе остановится один из станков, он может вывести из строя весь процесс.

Второй (complexity) - означает сложность поведения, например, биологических и экономических систем (либо их эмуляций). Такое поведение напротив сохраняется даже при некоторых изменениях окружающей среды или состояния самой системы. Так, при уходе крупного игрока с рынка, игроки меньше поделят его долю между собой, и ситуация стабилизируется.

Зачастую сложные системы обладают свойствами, которые способны ввергнуть непосвященного в апатию, и сделать работу с ними трудной и интуитивно непонятной. Такими свойства являются:

простые правила сложного поведения,
эффект бабочки или детерминированный хаос,
эмерджентность.

Простые правила сложного поведения

Мы привыкли, что если нечто демонстрирует сложное поведение, то оно, скорее всего, сложно устроено внутри. Поэтому мы видим закономерности в случайных событиях и пытаемся объяснить непонятные нам вещи происками злых сил.

Однако это не всегда так. Классическим примером простого внутреннего устройства и сложно внешнего поведения является игра «Жизнь». Она состоит из нескольких простых правил:

вселенная - клетчатая плоскость, есть начальное расположение живых клеток.
в следующий момент времени живая клетка живет, если у нее два или три соседа;
иначе она умирает от одиночества или перенаселения;
в пустой клетке, рядом с которой ровно три живые клетки, зарождается жизнь.

В целом, для написания программы, которая будет реализовывать эти правила, потребуется пять-шесть строчек кода.

При этом данная система может производить довольно сложные и красивые шаблоны поведения, так что не видя самих правил их сложно угадать. И уж точно сложно поверить, что это имплементируется несколькими строчками кода. Возможно, реальный мир также построен на нескольких простых законах, которые мы еще не вывели, а все безграничное многообразие порождается этим набором аксиом.

Эффект бабочки

В 1814 году Пьер-Симон Лаплас предложил мысленный эксперимент, заключающийся в существовании разумного существа, способного воспринять положение и скорость каждой частицы вселенной и знающего все законы мира. Вопрос заключался в теоретической способности такого существа предсказывать будущее вселенной.

Данный эксперимент вызвал множество споров в научных кругах. Ученые, вдохновленные прогрессом в вычислительной математике, склонялись к положительному ответу на данный вопрос.

Да, мы знаем, что принцип квантовой неопределенности исключает существование такого демона даже в теории, и предсказание положения всех частиц в мире принципиально невозможно. Но возможно ли оно в более простых детерминированных системах?

Действительно, если мы знаем состояние системы и правила, по которым они изменяются, что мешает нам вычислить следующее состояние? Нашей единственной проблемой может стать ограниченное количество памяти (мы можем хранить числа с ограниченной точностью), но все вычисления в мире так и работают, поэтому это не должно стать проблемой.

На самом деле нет.

В 1960 году Эдвард Лоренц создал упрощенную модель погоды, состоящую из нескольких параметров (температура, скорость ветра, давление) и законов, по которым из текущего состояния получается состояние в следующий момент времени, представляющих набор дифференциальных уравнений.

dt = 0,001

x0 = 3,051522

y0 = 1,582542

z 0 = 15,623880

xn+1 = xn + a(-xn + yn)dt

yn+1 = yn + (bxn - yn - znxn)dt

zn+1 = zn + (-czn + xnyn)dt

Он вычислял значения параметров, выводил их на монитор и строил графики. Получалось что-то вроде этого (график для одной переменной):

После этого Лоренц решил перестроить график, взяв некоторую промежуточную точку. Логично, что график получился бы абсолютно таким же, так как начальное состояние и правила перехода никак не изменились. Однако когда он это сделал, получилось нечто неожиданное. На графике ниже синяя линия отвечает за новый набор параметров.

То есть вначале оба графика идут очень близко, различий почти нет, но затем новая траектория все более отдаляется от старой, начиная вести себя по-другому.

Как выяснилось, причина парадокса крылась в том, что в памяти компьютера все данные хранились с точностью до шестого знака после запятой, а выводились с точностью до третьего. То есть микроскопическое изменение параметра привело к огромному различию в траекториях системы.

Это была первая детерминированная система, обладающая таким свойством. Эдвард Лоренц дал ей название «Эффект бабочки».

Этот пример показывает нам, что иногда события, кажущиеся нам неважными, в конечном итоге имеют огромное воздействие на исходы. Поведение таких систем невозможно предсказать, но они и не являются хаотическим в прямом смысле этого слова, ведь они детерминированы.

Более того, траектории данной системы обладают структурой. В трехмерном пространстве множество всех траекторий выглядит так:

Что символично, оно похоже на бабочку.

Эмерджентность

Томас Шеллинг, американский экономист, рассматривал карты распределения расовых классов в различных городах Америки, и наблюдал следующую картину:

Это карта Чикаго и здесь разными цветами изображены места проживания людей различных национальностей. То есть в Чикаго, как и в других городах Америки, присутствует довольно сильная расовая сегрегация.

Какие выводы мы можем из этого сделать? Первыми в голову приходят: люди нетолерантны, люди не принимают и не хотят жить с людьми, которые отличаются от них. Но так ли это?

Томас Шеллинг предложил следующую модель. Представим город в виде клетчатого квадрата, в клетках живут люди двух цветов (красные и синие).

Тогда почти у каждого человека из этого города есть 8 соседей. Выглядит это как-то так:

При этом если у человека меньше 25% соседей того же цвета, то он случайным образом переезжает в другую клетку. И так продолжается до тех пор, пока каждого жителя не устраивает его положение. Жителей этого города совсем нельзя назвать нетолерантными, ведь им нужно всего лишь 25% людей таких же как они. В нашем мире их назвали бы святыми, настоящим примером терпимости.

Однако если запустить процесс переездов, то из случайного расположения жителей выше, мы получим следующую картину:

То есть мы получим расово сегрегированный город. Если же вместо 25%, каждый житель будет хотеть хотя бы половину соседей таких же как он, то мы получим практически полную сегрегацию.

При этом данная модель не учитывает такие вещи, как наличие локальных храмов, магазинов с национальной утварью и так далее, которые также увеличивают сегрегацию.

Мы привыкли объяснять свойства системы свойствами ее элементов и наоборот. Однако для сложных систем это зачастую приводит нас к неверным выводам, ведь, как мы видели, поведение системы на микро и макро уровнях может быть противоположным. Поэтому зачастую спустившись на микро уровень, мы стараемся сделать как лучше, а получается как всегда.

Такое свойство системы, когда целое не может быть объяснено суммой элементов, называется эмерджентностью.

Самоорганизация и адаптивные системы

Пожалуй, самым интересным подклассом сложных систем являются адаптивные системы, или системы, способные к самоорганизации.

Самоорганизация означает, что система меняет свое поведение и состояние, в зависимости от изменений во внешнем мире, она адаптируется к изменениям, постоянное преображаясь. Такие системы повсюду, практически любая социально-экономическая или биологическая, ровно как комьюнити любого продукта, являются примерами адаптивных систем.

А вот видео с щенками.

Сначала система находится в хаосе, но при добавлении внешнего стимула она упорядочивается и появляется довольно милое поведение.

Поведение муравьиного роя

Поведение муравьиного роя при поиске еды является прекрасным примером адаптивной системы, построенной на простых правилах. При поиске еды, каждый муравей блуждает случайным образом, пока не найдет еду. Найдя еду насекомое возвращается домой, отмечая пройденный путь феромонами.

При этом вероятность выбора направления при блуждании пропорциональна количеству феромона (силе запаха) на данном пути, а со временем феромон испаряется.

Эффективность муравьиного роя настолько высока, что похожий алгоритм используется для нахождения оптимального пути в графах в реальном времени.

При этом поведение системы, описывается простыми правилами, каждое из которых критически важно. Так случайность блуждания позволяет находить новые источники питания, а испаряемость феромона и привлекательность пути, пропорциональное силе запаха, позволяет оптимизировать длину маршрута (на коротком пути, феромон будет испаряться медленнее, поскольку новые муравьи будут добавлять свой феромон).

Адаптивное поведение всегда находится где-то между хаосом и порядком. Если хаоса слишком много, то система реагирует на любое, даже незначимое, изменение и не может адаптироваться. Если же хаоса слишком мало, то в поведении системы наблюдается стагнация.

Я наблюдал это явление во многих командах, когда наличие четких должностных инструкций и жестко регламентированных процессов делало команду беззубой, и любой шум вовне выбивал ее из колеи. С другой стороны, отсутствие процессов приводил к тому, что команда действовала неосознанно, не накапливала знания и поэтому все ее несинхронизированные усилия не вели к результату. Поэтому построение такой системы, а именно в этом задача большинства профессионалов в любой динамической сфере, является своего рода искусством.

Для того, чтобы система была способна к адаптивному поведения необходимо (но не достаточно):

Открытость . Закрытая система не может адаптироваться по определению, поскольку она ничего не знает о внешнем мире.
Наличие положительных и отрицательных обратных связей . Отрицательные обратные связи позволяют системе оставаться в выгодном состоянии, так как они уменьшают реакцию на внешний шум. Однако, адаптация невозможно и без положительных обратных связей, которые помогают системе переходить в новое лучшее состояние. Если говорить об организациях, то за отрицательные обратные связи отвечают процессы, тогда как за положительные - новые проекты.
Разнообразие элементов и связей между ними . Эмпирически, увеличение разнообразия элементов и количества связей увеличивает количество хаоса в системе, поэтому любая адаптивная система должна обладать необходимым количеством и того и другого. Также разнообразие позволяет более гладко реагировать на изменения.

Напоследок, хочется привести пример модели, подчеркивающей необходимость разнообразия элементов.

Для колонии пчел очень важно поддерживать постоянную температуру улья. При этом если температуру улья опускается ниже желаемой для данной пчелы, она начинает махать крыльями, чтобы согреть улей. У пчел нет координации и желаемая температура заложена в ДНК пчелы.

Если у всех пчел будет одинаковая желаемая температура, то при ее опускании ниже, все пчелы начнут одновременно махать крыльями, быстро согреют улей, а затем он также быстро остынет. График температуры будет выглядеть так:

А вот другой график, где желаемая температура для каждой пчелы сгенерирована случайно.

Температура улья держится на постоянном уровне, потому что пчелы подключаются к согреванию улья по очереди начиная с самых «мерзнущих».

На этом все, напоследок хочется повторить некоторые идеи, которые обсуждались выше:

Иногда вещи не совсем такие, какими они кажутся.
Отрицательный фидбек помогает оставаться на месте, положительный - двигаться вперед.
Иногда, чтобы сделать лучше нужно добавить хаоса.
Иногда для сложного поведения достаточно простых правил.
Цените разнообразие, даже если вы не пчела.

Австрийский учёный-биолог, проживавший в Канаде и США, Людвиг фон Берталанфи, в 1937 году впервые выдвинул ряд идей, которые позже он объединил в одну концепцию. Он назвал её «Общая теория систем». Что же это такое? Это научная концепция изучения различных объектов, рассматриваемых в качестве системы.

Основная идея предложенной теории заключалась в том, что законы, управляющие системными объектами, - едины, одинаковы для разных систем. Справедливости ради надо сказать, что основные идеи Л. Берталанфи были заложены разными учёными, в том числе и русским философом, писателем, политическим деятелем, врачом, в своем фундаментальном труде «Тектология», написанном им в 1912 году. А.А. Богданов активно участвовал в революции, однако, во многом был не согласен с В.И. Лениным. не принял, но, тем не менее, продолжил сотрудничество с большевиками, организовав первый в тогдашней России Институт переливания крови и ставя на себе медицинский эксперимент. Он погиб в 1928 году. Мало кто знает и сегодня, что в начале двадцатого века русский учёный-физиолог В.М. Бехтерев, независимо от А.А. Богданова, описал более 20 универсальных законов в сфере психологических и социальных процессов.

Общая теория систем изучает различные виды, структуру систем, процессы их функционирования и развития, организацию компонентов структурно-иерархических уровней, и многое другое. Л. Берталанфи также исследовал так называемые открытые системы, обменивающиеся свободной энергией, веществом и информацией со средой.

Общая теория систем в настоящее время исследует такие общесистемные закономерности и принципы, как, например, гипотеза семиотической обратной связи, организационной непрерывности, совместимости, взаимодополнительных соотношений, закон необходимого разнообразия, иерархических компенсаций, принцип моноцентризма, наименьших относительных сопротивлений, принцип внешнего дополнения, теорема о рекурсивных структурах, закон расхождения и другие.

Современное состояние наук о системах многим обязано Л. Берталанфи. Общая теория систем во многом схожа по целям либо методам исследования с кибернетикой - наукой об общих закономерностях процесса управления и передачи информации в разных системах (механические, биологические или социальные); теорией информации — разделом математики, определяющим понятие информации, её законы и свойства; теорией игр, анализирующей с помощью математики конкуренцию двух или более противостоящих сил с целью получения наибольшего выигрыша и наименьшего проигрыша; теорией принятия решений, анализирующей рациональные выборы среди различных альтернатив; факторным анализом, использующим процедуру выделения факторов в явлениях со многими переменными.

Сегодня общая теория системполучает мощный импульс для своего развития в синергетике. И. Пригожин и Г. Хакен исследуют неравновесные системы, диссипативные структуры и энтропию в открытых системах. Кроме этого, из теории Л. Берталанфи выделились такие прикладные научные дисциплины, как системотехника - наука о системном планировании, проектировании, оценке и конструировании систем вида «человек-машина»; инженерная психология; теория полевого поведения исследование операций - наука об управлении компонентами экономических систем (люди, машины, материалы, финансы и другое); СМД-методология, которая была разработана Г.П. Щедровицким, его сотрудниками и учениками; теория интегральной индивидуальности В. Мерлина, основу которой составила во многом рассмотренная выше общая теория систем Берталанфи.

1. Введение в теорию систем.

2. Понятие и свойства системы.

3. Элементы классификации систем.

4. Понятие о системном подходе.

5. Системный анализ транспортных систем.

Общая теория систем (теория систем) - научная и методологическая концепция исследования объектов, представляющих собой системы. Она тесно связана с системным подходом и является конкретизацией его принципов и методов. Первый вариант общей теории систем был выдвинут Людвигом фон Берталанфи. Его основная идея состоит в признании изоморфизма законов, управляющих функционированием системных объектов.

Предметом исследований в рамках этой теории является изучение:

различных классов, видов и типов систем;

основных принципов и закономерностей поведения систем (например, принцип узкого места);

процессов функционирования и развития систем (например, равновесие, эволюция, адаптация, сверхмедленные процессы, переходные процессы).

В границах теории систем характеристики любого сложно организованного целого рассматриваются сквозь призму четырёх фундаментальных определяющих факторов:

устройство системы;

её состав (подсистемы, элементы);

текущее глобальное состояние системной обусловленности;

среда, в границах которой развёртываются все её организующие процессы.

В исключительных случаях, кроме того, помимо исследования названных факторов (строение, состав, состояние, среда), допустимы широкомасштабные исследования организации элементов нижних структурно-иерархических уровней, то есть инфраструктуры системы.

Общая теория систем и другие науки о системах

Сам фон Берталанфи считал, что следующие научные дисциплины имеют (отчасти) общие цели или методы с теорией систем:

Кибернетика, - наука об общих закономерностях процессов управления и передачи информации в различных системах, будь то машины, живые организмы или общество.

Теория информации - раздел прикладной математики, аксиоматически определяющий понятие информации, её свойства и устанавливающий предельные соотношения для систем передачи данных.

Теория игр, анализирующая в рамках особого математического аппарата рациональную конкуренцию двух или более противодействующих сил с целью достижения максимального выигрыша и минимального проигрыша.

Теория принятия решений, анализирующая рациональные выборы внутри человеческих организаций.

Топология, включающая неметрические области, такие, как теория сетей и теория графов.

Факторный анализ, то есть процедуры выделения факторов в многопеременных явлениях в социологии и других научных областях.

Рисунок 1.1 - Структура системологии

Общая теория систем в узком смысле, пытающаяся вывести из общих определений понятия «система», ряд понятий, характерных для организованных целых, таких как взаимодействие, сумма, механизация, централизация, конкуренция, финальность и т. д., и применяющая их к конкретным явлениям.

Прикладные науки о системах

Принято выделять коррелят теории систем в различных прикладных науках, именующимися иногда науками о системах, или системной наукой (англ. Systems Science). В прикладных науках о системах выделяются следующие области:

Системотехника (англ. Systems Engineering), то есть научное планирование, проектирование, оценку и конструирование систем «человек - машина».

Исследование операций (англ. Operations research), то есть научное управление существующими системами людей, машин, материалов, денег и т. д.

Инженерная психология (англ. Human Engineering).

Теория полевого поведения Курта Левина.

СМД-методология, разрабатывавшаяся в Московском Методологическом Кружке Г. П. Щедровицким, его учениками и сотрудниками.

Теория интегральной индивидуальности Вольфа Мерлина, основанная на теории Берталанфи.

Отраслевые теории систем (специфические знания о различных видах системах) (примеры: теория механизмов и машин, теория надёжности

Систе́ма (от др.-греч. σύστημα - целое, составленное из частей; соединение) - множество элементов, находящихся в отношениях и связях друг с другом, которое образует определённую целостность, единство.

По Бертрану Расселлу: «Множество есть совокупность различных элементов, мыслимая как единое целое»

Система - совокупность элементов, находящихся во взаимосвязи

и взаимоотношениях между собой, и образующих определенное един-

ство, целостность.

Свойство системы определяется не только и не сколько элемен-

тов ее составляющих сколько характером взаимосвязи между ними.

Для систем характерна взаимосвязь с окружающей средой, по отноше-

нию к которой система проявляет свою целостность. Для обеспече-

ния целостности необходимо чтобы система имела четкие границы.

Для систем характерна иерархическая структура, т.е. каждый

элемент системы является в свою очередь системой, также как и лю-

бая система является элементом системы более высокого уровня.

Элемент – предел членения системы с точки зрения аспекта рассмотрения, решения конкретной задачи, поставленной цели.

Связь – ограничение степени свободы элементов. Характеризуются направлением (направленные, ненаправленные), силой (сильные, слабые), характером (подчинения, порождения, равноправные, управления).

Структура отражает определенные взаимосвязи, взаимное расположение составных частей системы, ее устройство (строение).

Понятия характеризующие функционирование и развитие системы:

Состояние – мгновенная фотография, «срез» системы, остановка ее в развитии.

Поведение – способ переходить из одного состояния в другое.(стр.30)

Равновесие – способность системы в отсутствии внешних возмущающих воздействий (или при постоянных воздействиях) сохранять свое состояние сколь угодно долго.

Устойчивость – способность системы возвращаться в состояние равновесия после того как она была выведена внешними (внутренними при наличии в системе активных элементов) возмущающими воздействиями.

Развитие - процесс, направленный на изменение материальных и духовных объектов с целью их усовершенствования.

Под развитием обычно понимают:

увеличение сложности системы;

улучшение приспособленности к внешним условиям (например, развитие организма);

увеличение масштабов явления (например, развитие вредной привычки, стихийного бедствия);

количественный рост экономики и качественное улучшение её структуры;

социальный прогресс.

Существует точка зрения, согласно которой «теория систем ... относится к числу несостоявшихся наук». Этот тезис основывается на том, что теория систем строится и опирается на выводы и методы различных наук: математического анализа, кибернетики, теории графов и других. Однако, известно, что любая научная дисциплина формируется на базе уже имеющихся теоретических концепций. Общая теория систем выступает в качестве самостоятельной научной дисциплины уже потому, что, как будет показано в дальнейшем, имеет свой предмет, собственную методологию и свои методы познания. Другое дело, что целостное исследование объектов требует активного использования знаний из самых различных областей. В связи с этим общая теория систем не просто опирается на различные науки, а объединяет, синтезирует, интегрирует их в себе. В этом плане первой и главной особенностью теории систем является ее междисциплинарный характер.

Определяя предмет общей теории систем, различные научные школы видят его в неодинаковом свете. Так, известный американский ученый Дж. ван Гиг ограничивает его вопросами «структуры, поведения, процесса, взаимодействия, назначения и т.п.». По сути, предмет этой теории сводится к проектированию систем. В данном случае отмечается только одна его практически-прикладная сторона и направленность. Возникает определенный парадокс: общая теория систем признается, но ее единой теоретической концепции не существует. Она оказывается растворенной во множестве методов, применяемых для анализа конкретных системных объектов.

Более продуктивным является поиск подходов к выделению предмета общей теории систем в лице определенного класса целостных объектов, их сущностных свойств и законов.

Предмет общей теории систем составляют закономерности, принципы и методы , характеризующие функционирование, структуру и развитие целостных объектов реального мира.

Системология представляет собой специфическое направление общей теории систем, которое занимается целостными объектами, представленными в качестве объекта познания. Ее основными задачами являются:

Представление конкретных процессов и явлений в качестве систем;

Обоснование наличия определенных системных признаков у конкретных объектов;

Определение системообразующих факторов для различных целостных образований;

Типизация и классификация систем по определенным основаниям и описание особенностей различных их видов;

Составление обобщенных моделей конкретных системных образований.

Следовательно, системология составляет лишь часть ОТС. Она отражает ту ее сторону, которая выражает учение о системах как сложных и целостных образованиях. Она призвана выяснить их сущность, содержание, основные признаки, свойства и т.д. Системология отвечает на такие вопросы как: Что такое система? Какие объекты могут быть отнесены к системным? Чем обусловлена целостность того или другого процесса? и т.п. Но она не дает ответа на вопрос: Как или каким образом должны изучаться системы? Это вопрос уже системных исследований.

В самом точном смысле системное исследование представляет собой научный процесс выработки новых научных знаний, один из видов познавательной деятельности, характеризующийся объективностью , воспроизводимостью , доказательностью и точностью . Оно базируется на самых различных принципах, методах, средствах и приемах . Это исследование специфично по своей сути и содержанию. Оно является одной из разновидностей познавательного процесса, имеющей целью такую его организацию, при которой бы обеспечивалось целостное изучение объекта и получение в конечном итоге его интегративной модели. Отсюда вытекают и основные задачи системного исследования объектов. К их числу относятся:

Разработка организационных процедур познавательного процесса, обеспечивающего получение целостного знания;

Осуществление подбора о каждом конкретном случае такого набора методов, который бы позволял получить интегративную картину функционирования и развития объекта;

Составление алгоритма познавательного процесса, дающего возможность всесторонне исследовать систему.

Системные исследования базируются на соответствующей методологии , методических основах и системотехнике . Они определяют весь процесс познания объектов и явлений, имеющих системную природу. От них напрямую зависит объективность, достоверность и точность полученных знаний.

Фундаментом общей теории систем и системных исследований является методология . Она представлена комплексом принципов и способов построения и организации теоретической и практической деятельности, направленной на целостное изучение реальных процессов и явлений окружающей действительности. Методология составляет понятийно-категориальный каркас общей теории систем, включает в себя законы и закономерности структуры и функционирования, а также развития сложноорганизованных объектов, действующие причинно-следственные связи и отношения , раскрывает внутренние механизмы взаимодействия компонентов системы , ее связи с внешним миром.

Методические основы системного исследования представлены совокупностью методов и алгоритмов теоретического и практического освоения системных объектов. Методы выражены в определенных приемах, правилах, процедурах, применяемых в познавательном процессе. К настоящему времени накоплен очень большой арсенал используемых в системных исследованиях методов, которые могут быть подразделены на общенаучные и частные. К первым из них относятся методы анализа и синтеза, индукции и дедукции, сравнения, сопоставления, аналогии и другие. Ко вторым принадлежит все многообразие методов конкретных научных дисциплин, которые находят свое применение в системном познании конкретных объектов. Алгоритм исследования определяет последовательность выполнения определенных процедур и операций, обеспечивающих создание целостной модели изучаемого явления. Он характеризует основные этапы и шаги, отображающие движение познавательного процесса от его начальной точки до конечной. Методы и алгоритмы находятся в неразрывной связи друг с другом. Каждому исследовательскому этапу соответствует своя совокупность методов. Правильная и четко определенная последовательность операций, сочетающаяся с верно избранными методами, обеспечивает научную достоверность и точность полученных результатов исследования.

Системотехника охватывает проблемы проектирования, создания, эксплуатации и испытания сложных систем. Во многом она базируется на активном применении знаний из таких областей как теория вероятности, кибернетика, теория информации, теория игр и т.д. Для системотехники характерно то, что она наиболее близко подходит к решению конкретных прикладных и практических проблем, возникающих в ходе системного исследования.

Наряду с наличием собственной структуры, общая теория систем несет в себе большую научно-функциональную нагрузку. Отметим следующие функции общей теории систем:

- функция обеспечения целостного познания объектов; - функция стандартизации терминологии; - описательная функция; - объяснительная функция; - прогнозная функция .

Общая теория систем является наукой не стоящей на месте, а постоянно развивающейся. Тенденции ее развития в современных условиях просматриваются по нескольким направлениям.

Первое из них - это теория жестких систем . Такое название они получили из-за влияния физико-математических наук. Эти системы имеют прочные и устойчивые связи и отношения. Их анализ требует строгих количественных построений. Основой последних является дедуктивный метод и точно определенные правила действий и доказательств. В этом случае, как правило, речь идет о неживой природе. В то же время, математические методы все больше проникают и в другие области. Такой подход реализован, к примеру, в ряде разделов экономической теории.

Второе направление - это теория мягких систем . Системы подобного рода рассматриваются как часть мироздания, воспринимаемая как единое целое, которые способны сохранять свою сущность, несмотря на изменения, происходящие в ней. Мягкие системы могут адаптироваться к условиям окружающей среды, сохраняя при этом свои характерные особенности. Солнечная система, истоки реки, семья, пчелиный улей, страна, нация, предприятие – все это системы, составляющие элементы которых подвергаются постоянным изменениям. Системы, относящиеся к мягким, имеют собственную структуру, реагируют на внешние воздействия, но при этом сохраняют свою внутреннюю сущность и способность к функционированию и развитию.

Третье направление представлено теорией самоорганизации . Это новая развивающаяся парадигма исследования, которая связана с целостными аспектами систем. По некоторым оценкам она является самым революционизирующим подходом для общей теории систем. Под самоорганизующимися системами подразумевают самовосстанавливающиеся системы, в которых результатом является сама система. К ним относятся все живые системы. Они постоянно самообновляются посредством обмена веществ и энергии, получаемой в результате взаимодействия с внешней средой. Для них характерно то, что они поддерживают неизменность своей внутренней организации, допуская, тем не менее, временные и пространственные изменения своей структуры. Эти изменения обусловливают серьезные специфические моменты в их исследовании, требуют применения новых принципов и подходов к их изучению.

В современном развитии ОТС все отчетливее проявляется зависимость эмпирических и прикладных вопросов от этических аспектов . Разработчики конкретной системы должны учитывать возможные последствия создаваемых ими систем. Они обязаны оценивать воздействия изменений, привносимых системой, на настоящее и будущее, как самих систем, так и их пользователей. Люди строят новые заводы и фабрики, изменяют русла рек, перерабатывают лес в древесину, бумагу - и все это зачастую делается без должного учета их влияния на климат и экологию. Поэтому ОТС не может не основываться на определенных этических принципах. Мораль систем связана с той системой ценностей, которая движет разработчиком, и зависит от того, как эти ценности согласуются с ценностями пользователя и потребителя. Закономерно, что этическая сторона систем затрагивает вопросы ответственности частных предпринимателей и руководителей государственных организаций за безопасность людей, участвующих в производстве и потреблении.

Неоценимое значение приобрела общая теория систем в решении многих практических задач. Вместе с развитием человеческого общества значительно увеличился объем и сложность проблем, которые должны быть разрешены. Но сделать это с помощью традиционных аналитических подходов становиться просто невозможно. Для решения все большего числа проблем нужно широкое поле зрения, которое охватывает весь спектр проблемы, а не его небольшие отдельные части. Немыслимо представить себе современные процессы управления, планирования без прочной опоры на системные методы. Принятие любого решения строится на системе измерений и оценок, на основании которых формируются соответствующие стратегии, обеспечивающие достижение системой установленных целей. Применение общей теории систем положило начало моделированию сложных процессов и явлений, начиная от таких крупномасштабных как глобальные мировые процессы и заканчивая мельчайшими физическими и химическими частицами. С системных позиций рассматривается сегодня экономическая деятельность, оценивается эффективность деятельности и развития фирм и предприятий.

Следовательно, общая теория систем - это междисциплинарная наука, призванная в целостном виде познавать явления окружающего мира . Она формировалась в течение длительного исторического периода, а ее появление явилось отражением возникшей общественной потребности познания не отдельных сторон предметов и явлений, а создания общих, интегративных представлений о них.

Значительные проблемы, стоящие перед нами, не могут быть решены на том же уровне мышления, на котором мы их создали.

Альберт Эйнштейн

Основные положения теории систем

Возникновение теории систем было обусловлено необходимостью обобщения и систематизации знаний о системах, которые сформировались в процессе становления и исторического развития неких «системных» идей. Суть идей этих теорий заключалась в том, что каждый объект реального мира рассматривался в качестве системы , т.е. представлял собой совокупность частей, составлявших единое целое. Сохранение целостности любого объекта обеспечивалось за счет связей и отношений между его частями.

Развитие системного мировоззрения происходило на протяжении длительного исторического периода, в рамках которого были обоснованы следующие важные постулаты:

1) понятие «система» отражает внутренний порядок мира, обладающего собственной организацией и структурой, в отличие от хаоса (отсутствие организованного порядка);
2) целое больше суммы его частей;
3) познать часть можно только при одновременном рассмотрении целого;
4) части целого находятся в постоянной взаимосвязи и взаимной зависимости.

Процесс интеграции системных взглядов, большой объем эмпирических знаний о системах в разных научных областях, и прежде всего в философии, биологии, физике, химии, экономике, социологии, кибернетике, привел в XX в. к необходимости теоретического обобщения и обоснования «системных» идей в самостоятельную теорию систем.

Одним из первых, кто предпринял попытку обосновать системную теорию организации систем, был русский ученый А. А. Богданов , который в период с 1912 по 1928 г. разработал «всеобщую организационную науку». В основе труда Богданова «Тектология. Всеобщая организационная наука» лежит следующая идея: существование закономерностей организации частей в единое целое (систему) путем структурных связей, характер которых может способствовать организации (или дезорганизации) внутри системы. В гл. 4 мы более подробно остановимся на основных положениях всеобщей организационной науки, которую А. А. Богданов также называл тектологией. Эти положения в настоящее время приобретают большую актуальность в связи с необходимостью динамичного развития социально- экономических систем.

Дальнейшее развитие системная теория получила в трудах австрийского биолога Л. фон Берталанфи. В 1930-е гг. он обосновал ряд системных положений, которые объединили имевшиеся на тот момент знания в области исследования систем разной природы. Эти положения легли в основу обобщенной концепции общей теории систем (ОТС), выводы из которой позволили разработать математический аппарат для описания систем разных типов. Свою задачу ученый видел в том, чтобы исследовать общность понятий, законы существования и методы исследования систем па основе принципа изоморфизма (подобия ) в качестве универсальных научных категорий и фундаментальной основы развития научных знаний о системах на междисциплинарном уровне. В рамках этой теории была сделана попытка количественно определить и исследовать такие фундаментальные понятия, как «целесообразность» и «целостность».

Важным результатом работы Л. фон Берталанфи стало обоснование концепции сложной открытой системы , в рамках которой ее жизнедеятельность возможна лишь при взаимодействии с окружающей средой на основе обмена ресурсами (материальными, энергетическими и информационными), необходимыми для ее существования. Следует отметить, что термин «общая теория систем» в научном сообществе подвергался серьезной критике в связи с высоким уровнем его абстракции. Термин «общая» имел скорее дедуктивный характер, так как позволял обобщить теоретические выводы о закономерностях организации и функционирования систем разной природы, являлся научно-методологической концепцией исследования объектов в качестве систем и методов их описания на языке формальной логики.

Дальнейшее развитие ОТС получила в работах американского математика М. Месаровича , который предложил математический аппарат описания систем ! , позволяющий моделировать объекты-системы, сложность которых определяется числом составных элементов и видом их формализованного описания. Он обосновал возможность математического представления системы в виде функций , аргументами которых являются свойства его элементов и характеристики структуры.

Математическое обоснование закономерностей соединения элементов в систему и описание их связей представлялось им с помощью математических средств, т.е. с помощью дифференциальных, интегральных, алгебраических уравнений или в виде графов, матриц и графиков. Большое значение в своей математической теории систем М. Месарович придавал исследованию системы управления, так как именно структура управления отражает характер функциональных связей и отношений между элементами, которые во многом определяют ее состояние и поведение в целом. На основе применения математических средств был разработан струк-

турно-функциональный метод (подход) описания системы управления в качестве единой системы переработки информации (возникновения, хранения, преобразования и передачи). Система управления рассматривалась как поэтапная система принятия решений, основанная на формализованных процедурах. Использование структурно-функционального подхода исследования систем позволило М. Месаровичу создать теорию иерархических многоуровневых систем*, которая стала прикладным направлением в дальнейшем развитии теории управления системами.

В 1960-1970 гг. системные идеи стали проникать в разные области научных знаний, что привело к созданию предметных системных теорий, т.е. теорий, которые исследовали предметные аспекты объекта на основе системных принципов: биологических, социальных, экономических систем и т.д. Постепенно обобщение и систематизация знаний о системах разной природы привели к формированию нового научно-методологического направления исследования явлений и процессов, которое в настоящее время называется теорией систем.

Так, в 1976 г. в Москве был создан Институт системных исследований АН СССР. Цель его создания состояла в развитии методологии системных исследований и системного анализа. Большой вклад в это дело внести многие советские ученые: В. Г. Афанасьев , И. В. Блауберг, Д. М. Гвишиани, Д. С. Конторов, Я. Я. Моисеев, В. Я. Садовский, А. И. Уемов, Э. Г. Юдин и многие другие.

Советский философ В. Я. Садовский отмечал: «Процесс интеграции приводит к выводу, что многие проблемы получат правильное научное освещение только в том случае, если они будут опираться одновременно на общественные, естественные и технические науки. Это требует применения результатов исследования разных специалистов - философов, социологов, психологов, экономистов, инженеров. В связи с усилением процессов интеграции научных знаний возникла потребность в развитии системных исследований» .

Философ А. И. Уёмов в 1978 г. опубликовал монографию «Системный подход и общая теория систем», в которой предложил свой вариант параметрической теории систем. Методологической основой этой теории стали положения материалистической диалектики, в частности метод восхождения от абстрактного к конкретному. В данной теории автор определил ряд системных понятий, закономерностей систем и их параметрических свойств. В частности, понятие «система» он рассматривал в качестве обобщенной философской категории, отражающей «...всеобщие стороны, отношения и связи между реальными объектами в определенной исторической и логической последовательности » .

И. В. Блауберг и Э. Г. Юдин считали, что «метод целостного подхода имеет важное значение в становлении более высоких ступеней мышления, а именно перехода от аналитической ступени к синтетической, которая направляет познавательный процесс к более всестороннему и глубокому познанию явлений» . Развитие метода целостного подхода при исследовании систем разной природы привело к разработке универсальных теоретических положений, которые были объединены в единую теоретико-методологическую базу исследования в качестве междисциплинарной науки, названной теорией систем.

Дальнейшее развитие теории систем пошло по трем основным научным направлениям: системономия, системология и системотехника.

Системономия (от греч. nomos - закон) - учение о системах как проявлении законов Природы. Это направление является философским обоснованием системного мировоззрения, объединяющего системный идеал, системный метод и системную парадигму.

Обратите внимание!

Главный тезис теории систем гласит: «Любой объект исследования есть объект- система и любой объект-система принадлежит хотя бы одной системе объектов одного и того же рода». Это положение является основополагающим в формировании системных взглядов и объективного восприятия мира Человека и мира Природы в качестве взаимосвязанных объектов (явлений, процессов), касающихся систем разной природы.

В конце 1950-х - начале 1960-х гг. появилось новое методологическое направление исследования сложных и больших систем - системный анализ. В рамках системного анализа решаются сложные проблемы проектирования систем с заданными свойствами, осуществляется поиск альтернативных решений и выбор оптимального для конкретного случая.

В 1968 г. советский ученый В. Т. Куликов предложил термин «системология» (от греч. logos - слово, учение) для обозначения науки о системах. В рамках этой науки объединяются все варианты существующих теорий о системах, включая общую теорию систем, специализированные теории систем и системный анализ.

Системология как междисциплинарная наука на качественно новом уровне интегрирует теоретические знания о понятиях, законах и закономерностях существования, организации, функционирования и управления системами различной природы с целью создания целостной системной методологии исследования систем. В системологии обобщаются не только научные знания о системах, их возникновении, развитии и преобразовании, но и изучаются проблемы их саморазвития на основе теории синергетики.

Исследования в области кибернетики (II. Винер), развитие технических и компьютерных систем, которые инициировали формирование новой системы «человек - техника», потребовали развития прикладных системных теорий, таких как исследование операций, теория автоматов, теория алгоритмов и т.п. Так появилось новое направление в развитии системного подхода под названием «системотехника». Следует отметить, что понятие «система» в сочетании с понятием «техника» (от греч. techne - искусство применения, мастерство) рассматривалось в качестве комплекса общих и частных методик практического применения системных принципов и методов описания состояния и поведения систем математическим языком.

Впервые в России это термин был введен в 1960-е гг. советским ученым, профессором кафедры кибернетики МИФИ Г. Н. Поваровым. Тогда это считалось инженерной дисциплиной, изучающей проектирование, создание, испытание и эксплуатацию сложных систем технического и социально-технического назначения. За рубежом этот термин возник в период между двумя мировыми войнами XX в. как сочетание двух понятий инженерного искусства (от англ, system design - разработка, проектирование технических систем) и инжиниринга (англ, systems engineering - конструирование, создание систем, техника разработки систем, системный метод разработки), которые объединили разные направления науки и техники о системах.

Системотехника - научно-прикладное направление, изучающее общесистемные свойства системотехнических комплексов (СТК).

Системные идеи все больше проникали в частные теории систем разной природы, поэтому основные положения теории систем становятся фундаментальной основой современных системных исследований, системного мировоззрения.

Если системология в основном использует качественные представления о системах на основе философских понятий, то системотехника оперирует количественными представлениями и опирается на математический аппарат их моделирования. В первом случае - это теоретико-методологические основы исследования систем, во втором - научно-практические основы проектирования и создание систем с заданными параметрами.

Постоянное развитие теории систем позволило объединить предметно- содержательный (онтологический) и теоретико-познавательный (гносеологический) аспекты теорий о системах и сформировать общесистемные положения, которые рассматриваются в качестве трех основных общесистемных законов систем (эволюции, иерархии и взаимодействия). Закон эволюции объясняет целевую направленность создания природных и социальных систем, их организацию и самоорганизацию. Закон иерархии определяет тип структурных отношений в сложных многоуровневых системах, для которых характерны упорядоченность, организованность, взаимодействие между элементами целого. Иерархия отношений является основой построения системы управления. Закон взаимодействия объясняет наличие обменных процессов (веществом, энергией и информацией) между элементами в системе и системы с внешним окружением для обеспечения ее жизнедеятельности.

Предметом исследования в теории систем являются сложные объекты- системы. Объектом исследования в теории систем являются процессы создания, функционирования и развития систем.

В теории систем изучаются:

различные классы, виды и типы систем;
устройство системы (структура и ее виды);
состав системы (элементы, подсистемы);
состояние системы;
основные принципы и закономерности поведения систем;
процессы функционирования и развития систем;
окружающая среда, в рамках которой выделена и организована система, а также процессы, протекающие в ней;
факторы внешней среды, влияющие на функционирование системы.

Обратите внимание!

В теории систем все объекты рассматриваются в качестве систем и исследуются в виде обобщенных (абстрактных) моделей. Эти модели основаны на описании формальных связей между ее элементами и различными факторами внешней среды, влияющими на ее состояние и поведение. Результаты исследования объясняются лишь на основе взаимодействия элементов (компонентов) системы, т.е. па основе ее организации и функционирования, а не на основе содержания (биологического, социального, экономического и др.) элементов систем. Специфика содержания систем изучается предметными теориями систем (экономических, социальных, технических и т.п.).

В теории систем был сформирован понятийный аппарат, который включает такие общесистемные категории, как цель , система, элемент , связь, отношение, структура, функция, организация, управление, сложность, открытость и др.

Эти категории являются универсальными для всех научных исследований явлений и процессов реального мира. В теории систем определены такие категории, как субъект и объект исследования. Субъектом исследования является наблюдатель, который играет важную роль в определении цели исследования, принципов выделения объектов в качестве элементов из среды и их компоновки для объединения в целый объект-систему.

Система рассматривается как некое единое целое, состоящее из взаимосвязанных элементов, каждый из которых, обладая определенными свойствами, вносит свой вклад в уникальные характеристики целого. Включение наблюдателя в систему обязательных категорий теории систем позволило расширить ее основные положения и глубже понять сущность системных исследований (системного подхода). К основным положениям теории систем можно отнести следующие:

1) понятие «система» и понятие «среда» являются основой теории систем и имеют фундаментальное значение. Л. фон Берталанфи определял систему как «совокупность элементов, находящихся в определенных отношениях друг с другом и со средой» ;
2) взаимоотношения системы со средой имеют иерархический и динамический характер;
3) свойства целого (системы) определяются характером и типом связей между элементами.

Следовательно, основное положение теории систем состоит в том, что любой объект исследования в качестве системы необходимо рассматривать в тесной взаимосвязи с окружающей средой. С одной стороны, элементы системы влияют друг на друга через взаимные связи при обмене ресурсами; с другой стороны, состояние и поведение целостной системы создает изменения в ее окружении. Эти положения и составляют основу системных взглядов (системного мировоззрения) и принципа системных исследований объектов реального мира. Наличие взаимосвязей между всеми явлениями в природе и обществе определено современной философской концепцией познания Мира в качестве целостной системы и процесса мирового развития.

Методология теории систем сформировалась на основе фундаментальных законов философии, физики, биологии, социологии, кибернетики, синергетики и других системных теорий.

Основными методологическими принципами теории систем являются:

1) устойчиво-динамичные состояния системы при сохранении внешней формы и содержания в условиях взаимодействия с окружающей средой - принцип целостности ;
2) деления целого на элементарные частицы - принцип дискретности ;
3) формирования связей при обмене энергией, информацией и веществом между элементами системы и между целостной системой и окружающей ее средой - принцип гармонии ;
4) построения отношений между элементами целого образования (структура управления системой) - принцип иерархии ;
5) соотношения симметрии и диссимметрии (асимметрии) в природе как степень соответствия описания реальной системы формальными методами - принцип адекватности.

В теории систем широко используются методы моделирования систем, а также математический аппарат ряда теорий:

множеств (формально описывает свойства системы и ее элементов на основе математических аксиом);
ячеек (подсистем) с определенными граничными условиями, причем между этими ячейками происходит перенос свойств (например, цепная реакция);
сетей (изучает функциональную структуру связей и отношений между элементами в системе);
графов (изучает реляционные (матричные) структуры, представляемые в топологическом пространстве);
информации (изучает способы информационного описания системы- объекта на основе количественных характеристик);
кибернетики (изучает процесс управления, т.е. передачи информации между элементами системы и между системой и окружающей средой, с учетом принципа обратной связи);
автоматов (система рассматривается с точки зрения «черного ящика», т.е. описания входных и выходных параметров);
игр (исследует систему-объект с точки зрения «рационального» поведения при условии получения максимального выигрыша при минимальных потерях);
оптимальных решений (позволяет математически описать условия выбора наилучшего решения из альтернативных возможностей);
очередей (опирается на методы оптимизации обслуживания элементов в системе потоками данных при массовых запросах).

В современных системных исследованиях экономических и социальных систем больше внимание уделяется средствам описания сложных процессов динамичной устойчивости , которые исследуются в теориях синергетики, бифуркаций, особенностей, катастроф и др., которые опираются на описание нелинейных математических моделей систем.