Различия между перечисленными теориями лежат в их особых модельных представлениях и в используемых математических методах. Поэтому мы переходим к вопросу о том, какими путями может быть осуществлена программа системного исследования.
У. Росс Эшби [4] удачно охарактеризовал два возможных способа, или общих метода системного исследования: «В этой области в настоящее время ясно различаются два главных направления исследования. Первое, достаточно хорошо разработанное фон Берталанфи и его сотрудниками, принимает мир таким, каким мы его обнаруживаем: исследуются содержащиеся в нем различные системы – зоологические, физиологические и т. п., а затем делаются выводы о наблюдаемых закономерностях. Этот метод в основе своей является эмпирическим. При втором методе начинают с другого конца. Вместо того чтобы исследовать сначала одну систему, затем вторую, третью и т. д., следуют противоположному принципу – рассматривают множество «всех мыслимых систем» и потом сокращают это множество до более рациональных пределов. Этим методом с недавнего времени стал пользоваться и автор настоящей статьи».
Легко установить, что все исследования систем следуют первому или второму методу или той или иной их комбинации. Каждый их этих подходов имеет как свои преимущества, так и ограниченности.
(1) Первый метод является эмпирико-интуитивным, его преимущество состоит в том, что он тесно связан с реальностью и может быть легко проиллюстрирован и даже верифицирован примерами, взятыми из частных областей науки. Вместе с тем такому исследованию явно недостает математической строгости и дедуктивной силы, и с точки зрения математики этот метод может казаться наивным и несистематическим. Тем не менее не следует преуменьшать достоинства такого эмпирико-интуитивного исследования. [c. 33]
Автор настоящей статьи сформулировал ряд системных принципов как в контексте биологической теории и без явных ссылок на общую теорию систем [16, стр. 37–54], так и в специальной общесистемной работе «Очерк общей теории систем» [12]. Во второй работе мы стремились подчеркнуть желательность такой научной области и в сжатой, тезисной форме охарактеризовали ее, проиллюстрировав на простых примерах системный подход.
Впоследствии выяснилось, что этот, по сути дела, интуитивный обзор теории систем оказался удивительно законченным. Предложенные в нем основные понятия и принципы, такие, как целостность, централизация, дифференциация, ведущая часть системы, закрытая и открытая системы, финальность, эквифинальность, рост во времени, относительный рост, конкуренция, стали использоваться для решения самых различных проблем (например, для общего определения понятия системы [38], для анализа типов роста [45], проблем системотехники [37], социальной деятельности [41]). Во всех этих работах при некотором разнообразии в терминологии, вызванном спецификой рассматриваемых предметов или целью упрощенного изложения, не было, однако, добавлено ни одного принципа такого же значения, хотя это, конечно, и в высшей степени желательно. Еще более поразительным является то, что эти принципы используются также в работах ряда авторов, не имеющих непосредственного отношения к нашей работе и про которых, следовательно, нельзя сказать, что на них сказалось наше влияние. Чтение работ Ст. Бира [8] и В. И. Кремянского [47], посвященных системным принципам, Д. Брэдли и М. Кальвина [23] о сетях химических реакций, М. Хейра [36] о росте организаций и т. д., показывает, что они также используют «принципы Берталанфи».
(2) По пути построения дедуктивной теории систем пошел У. Росс Эшби [5]. Данное им в [6] неформальное суммарное изложение своих взглядов является удобным материалом для анализа.
Эшби задает вопрос об определении «фундаментального понятия машины» и отвечает на него, считая «машиной» вообще нечто, что ведет себя «машиноподобно», то есть «внутреннее состояние машины и состояние окружающей среды однозначно определяют последующее состояние машины» [6, стр. 321 русского издания]. Если [c. 34] переменные являются непрерывными, то это определение соответствует описанию динамической системы с помощью системы обыкновенных дифференциальных уравнений, где независимой переменной является время. Однако такое описание системы с помощью дифференциальных уравнений слишком ограниченно для теории, которая должна включать биологические системы и вычислительные машины, отличительной чертой которых является их прерывность. Поэтому необходимо ввести современное определение «машина со входом». Машина со входом определяется множеством S внутренних состояний, множеством I входов и отображением f произведения множеств I х S в S.
В этом случае «организация» определяется путем спецификации состояний машины S и ее условий I. Если S – произведение множеств, скажем, S = ПiTi, то каждая часть i определяется своим множеством состояний Ti, а «организация» между этими частями определяется отображением f (см. [6, стр. 322 русского издания]). Понятие самоорганизующейся системы, согласно Эшби, может иметь два значения: (1) система в начале своей работы имеет отделенные друг от друга части, а затем эти части изменяются таким образом, что между ними устанавливаются некоторые связи (пример: клетки эмбриона сначала почти не воздействуют друг на друга, а затем, с ростом дендритов и образованием синапсов, соединяются в нервную систему, в которой поведение каждой части в сильной степени зависит от других частей). Таким образом, первым значением понятия «самоорганизующаяся система» является «изменение от неорганизованной системы к организованной» [6, стр. 327–328 русского издания]. (2) Второе значение этого понятия – «изменение от плохой организации к хорошей» (примеры: ребенок, организация мозга которого сначала заставляет его тянуться к огню, а затем при новой организации избегать его; автопилот и самолет, соединенные сначала положительной обратной связью, усугубляющей ошибки, и затем освобождающиеся от этого). В приведенных примерах организация сначала является несовершенной. Система оказывается «самоорганизующейся», если ее изменение происходит автоматически (например, изменение положительной обратной связи на отрицательную). Однако «никакая машина не может быть [c. 35] самоорганизующейся в этом смысле» ([6, стр. 329 русского издания]; выделено Эшби). Ведь адаптация (например, гомеостата или самопрограммирующейся вычислительной машины) означает, что в исходном пункте мы имеем множество S состояний и что f изменяется в g, так что организация является переменной величиной, например функцией времени a(t), которая сначала принимает значение f, а позднее – значение g. Однако это изменение «не может быть приписано какой-либо причине в множестве S; поэтому такой причиной может быть только некоторый внешний агент, воздействующий на систему S как ее вход» ([6, стр. 330 русского издания]; выделено мною. – Л.Б.). Другими словами, для того чтобы быть «самоорганизующейся», машина S должна быть соединена с другой машиной.
Это краткое описание метода Эшби дает возможность показать ограниченность такого подхода. Мы совершенно согласны с тем, что использование дифференциальных уравнений является не только громоздким, но в принципе и неадекватным способом для решения многих проблем организации. Автор прекрасно осознавал это, подчеркнув в целом ряде своих работ, что система дифференциальных уравнений ни в коем случае не является наиболее общим методом описания систем и была выбрана только для целей иллюстрации (см. Берталанфи [11]).
Однако, преодолевая эту ограниченность, Эшби ввел новую. Его «современное определение» системы как «машины со входом», как это было показано ранее, ставит на место общей модели системы специальную кибернетическую модель, то есть систему, открытую для информации, но закрытую для передачи энтропии. Это становится очевидным при применении этого определения к «самоорганизующимся системам». Характерно, что их наиболее важный вид не нашел своего места в концепции Эшби, а именно системы, самоорганизующиеся путем прогрессивной дифференциации и развивающиеся из простых состояний к состояниям высокой сложности. Вместе с тем очевидно, что это наиболее ярко выраженная форма «самоорганизации», которая хорошо видна в онтогенезе, возможна в филогенезе и определенно имеет место во многих социальных организациях. Причем в этом случае мы сталкиваемся не с вопросом о «хорошей» [c. 36] (то есть полезной, адаптивной) или «плохой» организации, что, как правильно подчеркивает Эшби, зависит от обстоятельств; рост дифференциации и сложности – безотносительно к полезности – является объективным критерием и по крайней мере в принципе поддается измерению (например, в терминах уменьшения энтропии, информации). Если утверждение Эшби, что «никакая машина не может быть самоорганизующейся», представляется вполне приемлемым, то его мысль, что «изменение» не может быть приписано какой-либо причине в множестве S и может происходить лишь в результате действия «некоторого внешнего агента, воздействующего на систему как ее вход», приводит, по сути дела, к отрицанию существования самодифференцирующихся систем. Причина, по которой подобные системы не допускаются в разряд «машин Эшби», достаточно очевидна. Самодифференцирующиеся системы, развивающиеся в направлении все более высокой сложности (путем уменьшения энтропии), возможны – по термодинамическим соображениям – только как открытые системы, то есть системы, в которые вещество, содержащее свободную энергию, входит в количестве, большем, чем необходимо для компенсации роста энтропии, обусловленного необратимыми процессами внутри системы («внесение отрицательной энтропии»). При этом мы не можем сказать, что изменение является результатом действия «некоторого внешнего агента, воздействующего на систему как ее вход»; дифференциация внутри развивающегося эмбриона или организма происходит согласно внутренним законам их организации, а соответствующий вход системы (например, снабжение кислородом, которое можно варьировать количественно, или пища, качественно различающаяся в широких пределах) делает такую дифференциацию возможной только энергетически.