Известно, что функциональный аппарат кибернетики использует для описания поведения сложных систем принцип «черного ящика». Этот принцип позволяет изучать закономерности поведения, исходя из анализа внешних взаимодействий, отвлекаясь от внутренней структуры объекта. Однако учитывается структура самого поведения. Так, выделяется фиксированный результат, который служит отражением инварианта системы. Вводятся также представления о «входе», «обратной связи» и др. «Черный ящик» рассматривается в окружении этих элементов и характеризуется как преобразователь внешних воздействий, который способен сохранять качественный уровень организации при изменении внешних условий в определенных пределах.
Такой подход учитывает, следовательно, самодетерминацию системы, ее активную природу. Однако самодетерминация рассматривается здесь в узких границах, в плане воспроизводства системы.
Модели с обратной связью учитывают также способность систем использовать разнообразную информацию для перестройки внутренних связей. Применение принципа преобразователя, для описания поведения систем, связано с введением в современную науку представления о динамическом аспекте качества. Этот принцип позволяет исследовать системы со стороны процессуальных характеристик, с точки зрения реализации определенных действий, реакций на внешние воздействия.
Именно такие характеристики важны для описания биологических, социальных и сложных технических систем. Их динамическое качество проявляется в особых свойствах-функциях, благодаря которым система способна выполнять ту или иную роль и обеспечивать целесообразное поведение во внешних взаимодействиях.
Конкретное исследование целесообразного поведения системы не ограничивается применением принципа «черного ящика», т. е. макроподходом. Как дополнение к макроподходу рассматривается микроподход, который ориентирован на исследование внутренней структуры функционирующей системы, на изучение качественной определенности соответствующих подсистем. Однако общая направленность функционального описания систем здесь сохраняется, поскольку подсистемы берутся не как вещественные структуры, но как «функциональные элементы». От деталей их вещественной структуры в данном описании отвлекаются. Например, конструктора или проектировщика инженерной системы может не интересовать, на каком субстрате и посредством каких внутренних связей реализованы заданные свойства блоков, необходимых для функционирования всей конструкции. Тем самым обеспечивается существенное упрощение потоков информации, с которыми имеет дело конструктор при выборе соответствующих блоков.
Функционирование систем правомерно рассматривать с позиций эффективности, которая имеет специфическую меру. Для определения этой меры вводится понятие оптимума. С помощью данного понятия решается задача конкретизации динамического аспекта качества системы. Здесь используются два принципа. Первый касается выделения особого параметра функционирования, характеризующего максимальную эффективность поведения системы в целом. Второй учитывает зависимость основного параметра от значений функций подсистем.
Методы определения оптимума активно разрабатываются рядом математических дисциплин. Они широко применяются в области регулирования и управления сложными системами.
Поиск оптимума предполагает, прежде всего, задание целевой функции или критерия оптимизации. Таковая характеризует степень достижения системой некоторой цели функционирования. Например, для производственных систем это может быть увеличение объема производства, сокращение затрат и т. д.
Решение задач на отыскание оптимума включает всестороннее изучение и сопоставление всех альтернатив, способных вести к решению поставленной задачи, анализ недостатков и преимуществ, связанных с выбором той или иной из них (т. е. с установлением «веса» каждой альтернативы). Для сложной многофакторной и многовариантной задачи актуальным является вопрос об ограничении выбора альтернатив, о методах аппроксимации системы.
Аппроксимирование осуществляется на математических моделях, которые допускают формальные преобразования по специальным логическим или вычислительным алгоритмам. Предполагается, что эти преобразования соответствуют изменениям исходного состояния системы и ее модели. Оптимальным называется такое соотношение значений переменных системы, при котором целевая функция достигает предельной величины (по максимуму или минимуму). Математическая теория оптимизации утверждает существование только одного оптимума для заданного набора переменных и выбранной целевой функции. А это означает, что методы оптимизации дают определенные критерии для отыскания структур, обеспечивающие эффективное поведение системы. Они позволяют выбрать достоверную гипотезу о соотнесении данной функции с той или иной структурой.
В целом развитие системной методологии ведет к изменению гносеологического статуса функциональных методов. Их нельзя трактовать как простое средство обработки эмпирического материала, хотя применение функциональных моделей способно решать задачи классификации и упрощения эмпирических данных и, тем самым, служить этапом на пути качественного исследования объектов. Такого рода задачи являются побочными, второстепенными для современных методов функционального анализа. Основу этих методов составляют познавательные средства, которые позволяют не только фиксировать общие формы качественной определенности динамических систем, но и дают объяснение этой динамики, исходя из единства структурного и функционального аспектов системной детерминации явлений.
В этой области познание совершает как бы возвратно-поступательное движение: от известного поведения системы к структурно-функциональным моделям, а затем к проверке этих моделей на известных образцах поведения системы. Путь к познанию необходимой линии изменений системы становится многоступенчатым. Движение в этом направлении предполагает исследование спектра возможных изменений данной системы — на основании известных структурных связей между ее элементами. На этом же материале устанавливается область невозможного для данной системы. Первичное разделение возможного и невозможного создает условия для более целенаправленного исследования закономерного, необходимого функционирования сложной системы.
Четкое осознание указанного обстоятельства позволяет лучше понять ту особенность современного научного познания, которая определяется единством системных и вероятностно-статистических методов исследования. Обе эти группы методов ориентируют современное научное познание на учет неопределенности в поведении сложно организованных систем.
2.4. Принцип организации в системологии
Утверждение системного подхода в современной науке во многом связано с разработкой проблем организации, с применением организационной точки зрения на изменения и преобразования, как естественных объектов, так и объектов практической деятельности.
Подчас высказывается мнение, что системный подход не ограничивается изучением объектов, для которых организация является существенным атрибутом. Как же тогда определяются задачи системного исследования? Типичным для этого случая является характеристика предмета познания на уровне абстракций большой общности, которые предполагают, что для системного определения объекта достаточно иметь набор некоторых элементов и те или иные соотношения между ними (Л. А. Малиновский).
Я полагаю, что методологическая характеристика системных исследований должна учитывать главные тенденции развития современного системного знания. Но эти тенденции связаны с постановкой организационных задач. Показательно в данном отношении развитие научных дисциплин кибернетического цикла, для которых исследование принципов и законов организации и самоорганизации является магистральным направлением. Аналогичным образом формулируются центральные проблемы в области теоретической биологии, в социально-экономических науках, в области фундаментальных проблем физики. Тема организации действительно приобрела общенаучный статус. Поэтому ее общая постановка правомерна и в области теоретико-системных разработок.
