Интересна попытка Ж. Симондона описать развитие технических объектов: он предложил закон снижения напряжения law of relaxation: группа технических изделий, предназначенных для набора общих функций (ансамбль), постепенно увеличивает свою индивидуализацию – происходит «конвергенция функций в структурном единстве» [300].
Но наиболее известная попытка сформулировать законы развития технических систем – теория решения изобретательских задач Г. С. Альтшуллера. Основной постулат его теории: для решения изобретательской задачи надо выявить и устранить противоречие, характерное для данной технологии. Алгоритм ТРИЗ использовался во множестве изобретений, хорошо применим для анализа успешных находок8.
В ТРИЗе использованы новые понятия: идеальность вещества (под «идеальностью» понимается минимально возможная масса машин и механизмов) и вепольность системы (взаимодействие между любыми элементами системы посредством поля, не только физического, но и условного – механического, запахового и т. п.). Как был убежден Г. С. Альтшуллер, постоянное увеличение вепольности и стремление техники к идеальности (то есть переход с макроуровня на микроуровень, уменьшение массы) и составляют законы развития технических систем [3].
Однако стоит взять в пример развитие артиллерии, и сразу возникает вопрос. На каких-то этапах калибры пушек росли, на каких-то уменьшались. Да, post factum легко построить диалектическую спираль развития любого устройства (что на примерах показывает, скажем, В. М. Петров), но если смотреть не на примеры проблемных случаев из истории, а на общие тенденции использования ТРИЗа, то техника воспринимается исключительно как средство достижения человеком своих целей, техносфера заведомо лишена самостоятельной цели развития. Из-за этого антропоцентрического ограничения идеи об идеальности и вепольности имеют много общего с первой волной позитивизма, с идеями Г. Спенсера о непрерывном усложнении структур окружающего мира. Английский позитивист, стремясь выявить единый закон взаимодействия материи и движения, пришел к весьма обтекаемой формулировке: «Мы нашли, что таким и является на деле закон всего цикла изменений, проходимых всяким существованием, – потеря движения и последующая концентрация, за которой со временем следует возобновление движения и последующая дезинтеграция» [204, с. 612]. Под эту формулировку[6] Г. Спенсер с большим трудолюбием начал подгонять известные ему явления. Если английский позитивист отказался от диалектики, то Г. Альтшуллер, принимая законы диалектики, попытался свести процесс изобретения к четкому, однозначному алгоритму и расплывчатым определениям. Но такие алгоритмы в принципе невозможны, потому что требуют с помощью уже существующих понятий, уже выявленных противоречий, описания качественно новых, еще неизвестных явлений и технологий. Поэтому ТРИЗ применим скорее для рационализаторской деятельности, которую можно сравнить с решением головоломок в куновском понимании: парадигма техники, парадигма науки уже созданы, остается решить тысячу и одну прикладную задачу.
Можно сказать, что к использованию ТРИЗа в качестве инструмента прогнозирования техники есть существенные препятствия:
♦ конечная цель рассуждений «тризовцев» задана как утилитарное решение возникшей технической проблемы. Эта утилитарность, направленность на разрешение единственного противоречия, затрудняет прогнозирование следующего поколения технических изделий, в котором будут использованы новые противоречия;
♦ комплексы противоречий, характерные для целых индустрий, для промышленности практически не исследуются;
♦ таблица физических противоречий, которой пользуются при решении задач, никогда не может быть завершена в силу неисчерпаемости мира. Поэтому невозможно сказать, когда ее необходимо будет дополнить9.
Следовательно, для создания качественных прогнозов надо отойти от узкоутилитарного тризовского метода и рассматривать комплексы противоречий: а) более системно; б) оценивать не последствия единичного изобретения, а динамику развития указанных комплексов. Основное (несущее) противоречие в любой системе выделять необходимо, но нельзя отождествлять его с тризовским «техническим противоречием»[7]. И прогноз развития техники формулировать уже на основании изменения или же консервации таких противоречий.
Однако в прогнозировании качественно новых ступеней развития техники есть фундаментальная методологическая проблема, и попытки ее решения не прекращаются последние десятилетия. Так у Г. П. Щедровицкого в книге «Программирование научных исследований и разработок» выделяются два типа систем: нормативные, парадигмальные, которые целенаправленно развивают сложившуюся практику, и синтагматические, ситуационные, которые являются «главными и ведущими в плане совершенствования и развития» [270, с. 143]. Но прогнозирование, основанное на исследовании организационных структур научных разработок, очень зависит от конъюнктуры. Сейчас громадные средства вкладываются в повышение КПД ветро- и гелиогенерации. Но если через десять лет будет сделан прорыв в создании термоядерного реактора, то львиная доля «солнечных батарей» станет не нужна.
Налицо противоречие. Прогнозировать новые качества технологий и технических изделий необходимо. Есть примеры удачных и при том обоснованных прогнозов. Но обобщенного метода прогнозирования нет и быть не может. Потому необходим поиск новых инструментов, образов, категорий и схем, которые бы могли отразить еще не созданное качество техники.
ζ. Отдельную методологическую сложность составляют прогнозы, основанные на математических моделях.
Еще полстолетия назад математическое моделирование сталкивалось с проблемами недостаточной мощности компьютеров и ограниченного доступа к базам данных. Эти проблемы по факту решены.
Сегодня самая очевидная сложность – можно очень легко составлять и просчитывать бесконечное количество моделей. Современный футуролог имеет дело с неограниченным множеством схожих «вариантов», которые при изменении буквально нескольких коэффициентов могут давать различные результаты. На любое состояние окружающей действительности может быть составлено запрашиваемое количество моделей, которые дадут веер прогнозов. Апостериорная проверка этими моделями будет выдерживаться: если в их рамках «переиграть» недавние ситуации, то получится результат, очень похожий на реальность. Но постоянно появляются новые данные, часть предыдущих моделей не подтверждается при том, что оставшиеся так же выдерживают апостериорную проверку. И понять, какие из проверенных моделей адекватны, а какие при получении еще одного статистического обзора выдадут полную чепуху, сложно.
Следовательно, простая опора на «неограниченные вычислительные мощности» ведет к релятивизму моделирования и, фактически, к вариации юмовского скептицизма. Модель, исправно предсказавшая тысячу колебаний биржевого курса, может обмануть на тысяче первом расчете. Математические зависимости сами по себе, без привязки к онтологии, без практической проверки, могут обеспечить предсказание заведомо фантастического, нелепого результата.
Основная проблема в корреляции между моделью и реальностью – сложность учета будущих качественных скачков. Показательно рассуждение, которое приводят авторы книги «Законы истории: Математическое моделирование и прогнозирование мирового и регионального развития» [103, С. 266–267]. Они ссылаются на теорему Тихонова, согласно которой для математического описания системы переменными в дифференциальном уравнении можно использовать показатели с приемлемым во времени масштабом изменения. Слишком быстрые изменения вообще не учитываются, а слишком медленные учитываются как «параметры». Подобным подходом авторы пользуются для оценки демографических процессов, но сами же вынуждены ограничивать исследования. В результате достаточно громкая заявка о формулировании «Законов истории», которые действуют в очень больших человеческих общностях [103, с. 272–273], о понимании процессов Мир-Системы свелась к интересному уточнению моделей демографического развития в обществах «третьего мира» (например, в Танзании). Но прогнозирование ими дальнейшего развития Мир-Системы, человечества вообще сводится кряду вполне тривиальных утверждений о необходимости поддержки семьи государством. То есть модель позволяет достаточно уверенно прогнозировать повторение уже случившихся процессов, но качественный переход в будущем остаются загадкой.
