Уже из самого характера сложной причинности следует, что противопоставлять индивидуальную причинную цепь структуре массового явления — это значит вырывать индивидуальное событие из целостной системы взаимоопределяющих факторов и включать его в другую жестко детерминированную систему. Оставаясь же в рамках статистической системы, необходимо признать, что вероятностное описание касается индивидуальных событий, а структуру вероятностных отношений следует рассматривать в ряду детерминирующих факторов для этого события. Именно в этом и состоит основной смысл вероятностного описания как приема работы со сложными системами — найти специфическую для них форму выражения детерминации.
Исследование природы статистических закономерностей сталкивается с вопросом о правомерности приписывания закону двух атрибутов одновременно: необходимости и случайности. Проблема заключается в том, что традиционная характеристика закономерности предполагает связь последней со строгой определенностью, однозначной необходимостью. Напротив, статистическое описание состояний системы включает неопределенность, случайность.
Традиционная трактовка закона соответствует теоретическим средствам классической науки и основана на признании равнозначности параметров системы в отношении необходимости. На базе такого представления сложилась исследовательская ориентация, приводящая к тому, что в теорию включали лишь строго необходимые параметры и исключали случайные. Одновременно принимался во внимание лишь строго однозначный переход от одного параметра к другому, обосновывался тезис, что адекватной формой выражения закона может служить строгая функциональная зависимость. Таким образом, в качестве «истинной» закономерности рассматривались лишь законы предельного типа, т. е. такие, для которых при сколь угодно большом ограничении в разбросе значений переменных наблюдается сколь угодно большое ограничение колебаний в поведении системы.
Законы этого класса описываются дифференциальными уравнениями континуального характера. С их помощью отражается непрерывность изучаемых процессов, непрерывность переноса материи и движения.
Однако содержание статистических законов вряд ли можно вписать в рамки такого истолкования, поскольку им свойственна принципиально вероятностная природа. Они фиксируют необходимость как гибкую связь, которая может обладать разной степенью значимости в процессах функционирования и надежного управления системой. Здесь необходимость описывается с помощью ограничений разного уровня, в рамках которых сохраняется устойчивость сложной системы. Одновременно фиксируется распределение необходимости среди групп явлений в соответствии с их реальным значением в целокупной связи, в определении поведения сложной системы.
Тот структурный код, который базируется на понятии «вероятностное распределение», и который служит способом математического выражения статистического закона, дает возможность учитывать единство необходимости и случайности. Ранее отмечалось, что вероятностные распределения позволяют отразить абстрактно-общую природу элементов, и данное обстоятельство свидетельствует в пользу наличия в такой связи момента необходимости. Одновременно, в силу самого определения вероятности, с данным понятием всегда связан момент случайности, иррегулярности, так что применимость вероятности к уровню массовости свидетельствует о соотносимости присущих ему характеристик со случайностью. Более того, даже значение вероятности, близкое к единице или равное единице, не выводит данный класс явлений за рамки влияния случайности, что и выражается, например, в принципе флуктуации, используемой в статистической физике.
Применяя категории «необходимость» и «случайность» для определения природы статистических закономерностей, следует считаться с тем фактом, что указанные законы соотносятся с системами, поведение которых обусловлено как внутренней динамикой, так и внешними влияниями. Эти системы имеют множество степеней свободы и весьма чувствительны к малым возмущениям. Для них существенное значение приобретает начальное распределение значений параметров.
Такие системы принципиально не изолированы от внешних условий. Вместе с тем особую роль в определении характера их изменений играют и внутренние условия, которые включают «бесконечную» сумму малых взаимных влияний элементов. В отношении этих систем неприменимы приемы разложения на изолированные составляющие, их нельзя сводить к механической сумме элементов.
Применение системных понятий для отражения статистических закономерностей позволяет конкретизировать диалектическую взаимосвязь необходимости и случайности, выразить эту диалектику в сети специфических абстракций, учитывающих единство определенности и неопределенности.
В современной науке статистические модели и соответствующие им концептуальные средства характеризуют диффузные, нечеткие организации и системы. Они применяются к таким группам объектов, которые в классической науке не являлись объектами строгого научного знания. Их использование показывает, что наличие слабых, нечетко выраженных связей между многими элементами не является препятствием для выводов и обобщений о характере их совместного поведения, о детерминации их состояний.
В методологическом плане важно отметить, что моделирование стохастических процессов связано с упрощением неопределенностной ситуации, поскольку здесь обычно используется прием расчленения неопределенности на регулярную и случайную компоненты. Однако в ходе статистического исследования такое разделение провести до конца не удается, прежде всего, потому, что случайность рассматривается как условие равновероятности событий. Но равновероятность — это уже регулярность, абстрактное выражение закономерности. В то же время, выход за рамки «случайного» процесса оценивается со статистических позиций как свидетельство влияния побочной причины. А такая причина характеризуется законом систематической погрешности.
Известно также, что статистическое описание строится на предположении о возможности случайных результатов в длинных рядах испытаний. Однако генерирование случайности не представляется здесь как основная функция статистической системы. Для обеспечения такой функции требуется самостоятельная структура. Но если она будет реализована, тогда данный процесс не может служить источником необходимого разнообразия системы, будет полностью определяемым, т. е. не случайным.
Вместе с тем статистический подход показывает, что неопределенность может быть выражена в параметрах самой системы. Статистические модели строятся таким образом, что язык описания регулярных процессов системы и неопределенного процесса по существу совпадают, но описание последнего не расшифровывается полностью на языке основных параметров системы.
Рассмотренный материал позволяет сделать вывод, что разработка идей и методов статистического описания осуществляется в русле методологической концепции, в которой закономерность и системность берутся в гибкой форме, тесно связаны с категориями взаимодействия и становления. Здесь преодолевается трактовка детерминизма как «принуждения извне», как системы жестких запретов и ограничений. Существенная сторона нового понимания детерминизма — признание фундаментального значения стохастических закономерностей в современном научном познании.
2.3. Парадигмы структурно-функционального подхода
Понятие «структура» и структурный подход занимают одно из центральных мест в отражении особенностей системной методологии. Тем не менее, требуется дополнительное обсуждение в отношении правомерности применения понятия «структура» и основанных на нем методов для решения системных задач.
Я намерен показать, что есть веские основания для употребление термина «системно-структурное исследование», который соединяет в себе как возможности системного, так и структурного подходов.
Новая методологическая ситуация в науке связана с применением понятия «структура» для отражения атрибута сложности, выявляемого в строении и поведении систем самой различной природы. Однако задача структурного исследования в классической науке сводилась главным образом к изучению элементного состава сложного объекта. Теперь же его место и роль определяются направленностью на изучение совокупности отношений между элементами системы. Моя позиция сводится к тому, что если известна система, то структура предстает как некоторый аспект системы, а именно как единство ее инвариантных свойств.
