Авторитетные специалисты связывали с указанной способностью кибернетических систем понятие «самоприспособление». Оно отражает самонастройку системы по отношению к факторам среды, к её изменениям - в пределах некоторого допустимого для данной системы порога изменчивости. У. Р. Эшби, например, использовал для характеристики такого самоприспособления термин «ультраустойчивость». С помощью последнего он подчёркивал отличие названных систем от тех, у которых отсутствует способность к самоприспособлению. При наличии же этой способности системы открыты для взаимодействия со средой через особый канал информации, используемой для коррекции «выхода» системы в случае его отклонения от некоторой нормы. Здесь действует обратная связь, т.е. замкнутый контур регуляции поведения системы.
Соответствующая регуляция, как показано в кибернетических исследованиях, строится на учете результатов, обусловленных поведением системы, и на упреждающем поиске допустимых состояний в изменяющейся среде. Тогда мы имеем дело, либо с отрицательной, либо с положительной обратной связью [15].
Понятие «самоприспособление» даёт возможность строить модели самоорганизации. Однако оно предлагает весьма упрощённый образ универсальной самоорганизации и не выражает многих её аспектов, проявляющихся, например, в развитии и функционировании сложных биологических или социальных систем. Тем не менее, подход к изучению самоорганизации, учитывающий процессы самоприспособления, является весьма поучительным. Он связан с фиксацией такого типа детерминации, который обеспечивает преобразование внешних воздействии посредством упорядоченных внутренних отношений системы. При этом полагается, что сама система вносит решающий вклад в конечный результат её изменении.
В сфере кибернетики рассматриваются изменения системы как обусловленные правилами внутренних переходов, как зависимые от потоков внутренней информации и от принятых в системе способов оценки эффективности результатов её функционирования. Надо отметить и то обстоятельство, что законы функционирования кибернетической системы выделяют её из среды, поскольку она контролирует собственные существенные переменные и способна регулировать входные параметры. Как раз в последнем случае реализуется система воздействий по замкнутому кругу. Здесь, как отмечалось выше, изменение переменных системы за пределы конкретных ограничений необходимо вызывает управляющее воздействие, компенсируя любые возмущения, способные перевести систему в неуправляемое состояние. В частности, компенсируются и такие возмущения, причина возникновения которых может быть неизвестна. Поэтому механизм обратной связи помогает системе эффективно функционировать в сложных переплетениях причинных факторов, а также в неопределённых условиях.
Иногда в действии данного механизма хотят видеть проявление самопричинения. С этим нельзя согласиться, ибо самопричинение предполагает воздействие следствия на собственную причину. Оно имеет место при тождестве следствия и причины в их глубинном основании. Между тем в кибернетических системах следствие, по существу, отделяется от своей причины, если рассматривать цепь обратной связи. Здесь следствие как выходное воздействие влияет на свою причину через определённый временной интервал - уже как другая, внешняя причина, приведенная в постоянное сцепление с входным воздействием.
Добавлю, что новизна сложных кибернетических систем связана не столько с сохранением её фиксированных состояний, сколько с обеспечением перехода в новые состояния, отвечающие изменившимся условиям среды. Жесткого алгоритма такого перехода обычно не существует. Но новые состояния можно предсказать статистически, анализируя временные ряды (т.е. дискретную или непрерывную последовательность событии, распределённых во времени). При этом учитывается, что статистический разброс временных рядов ограничивается механизмом оптимального выбора поведения, а также механизмом минимизации ошибки управления [16].
Кроме того, следует иметь в виду, что детерминационные отношения в управляющих системах складываются иначе, чем в физических. Доминирующей детерминантой физических систем является действие закона сохранения энергии. В кибернетике же установлено, что сохраняемость количества энергии входного воздействия и количества энергии выходного воздействия может нарушаться. В частности, могут возникать ситуации, когда малые по энергии входы способны вызывать масштабные по энергетическим характеристикам выходы. Очевидно, что такого рода ситуация моделируется на основе представления о системе, функционирующей в направлении сохранения заданной определённости достижения интегральной цели поведения системы. Соответствующее функционирование реализуется в замкнутом цикле, обеспечивающем сохранение общего количества циркулируемой информации.
Разумеется, из-за шума в кибернетических системах часть информации неизбежно нивелируется в неопределённость. Тем не менее, в них на уровне управления возникает дополнительная информация, которая компенсирует потери. Отмечая действие закона сохранения информации, следует учитывать и возможности усовершенствования механизмов управления системой - за счет увеличения объема циркулирующей информации. Но новый объем информации опять-таки идёт на компенсацию неопределённости, связанной, например, с организацией процессов самоприспособления систем к новым условиям функционирования. И поэтому в общем случае правомерно говорить о проявлении классических законов сохранения в функционировании кибернетических систем, а вместе с тем - об изменении формы действия указанных законов.
3.7. Вопросы моделирования в синергетике
Синергетика - междисциплинарное направление исследований. В центре его стоит проблема самоорганизации. На эту проблему указывается в обширной литературе, посвященной анализу предмета и методов синергетики. Кроме того, современные исследователи отмечают связь синергетического подхода с изучением процессов самоорганизации в условиях, отличных от гомеостатических [17]. Подобное отличие позволяет специфицировать предметную область синергетики от кибернетики, ибо последняя занимается самоорганизацией, связанной с перестройкой поведения системы без нарушения основной цели её функционирования.
Говоря о своеобразии моделей описания самоорганизации в синергетике, следует учитывать, что она обращена к изучению самоактивности систем. Синергетика опирается на представление, что существует класс систем, обнаруживающих способность к самопроизвольной организации, к упорядочению отношений между элементами, когда на такие отношения накладывается термодинамический закон дезорганизации. Используя этот подход, синергетика стремится объяснить механизм преодоления порога, отделяющего неживые объекты от высокоорганизованных живых образований.
Как достигается подобное объяснение? Основной путь здесь связан с применением уровневой модели системы. Причем такая модель предполагает неполную сводимость свойств макроуровня к свойствам микроуровня. Анализ накопленного в синергетике материала показывает, что в данной области познания можно описывать макроповедение системы с помощью особой группы обобщенных параметров. Одновременно сохраняется возможность описания микроповедения ее элементов с помощью большого числа дифференциальных уравнений. Такая особенность синергетической модели роднит ее с моделями, используемыми в термодинамике и статистической физике. Однако синергетика, в отличие от термодинамики и статистической физики, не предполагает молекулярно-хаотического распределения элементов системы. Напротив, в ней важную роль играет понятие «коллективного состояния», с помощью которого фиксируется способность элементов системы к коллективному выживанию и к поддержанию устойчивой организации системы под воздействием неопределённостных факторов внешней среды [18].
Известно, что в системах, находящихся в состоянии молекулярного хаоса, не может самопроизвольно рождаться и сохраняться устойчивая организация. Эти системы эволюционируют в направлении термодинамического равновесия, при котором неопределённость состояния их микроэлементов достигает максимума. Одновременно в них минимизируется уровень свободной энергии.
