Надо подчеркнуть, что изоморфное описание позволяет усиливать исследование, наводить на новые и подчас неожиданные стороны того или иного фрагмента реальности. Однако оно не может считаться собственно объяснением, поскольку для этого требуется указание на действительные условия и факторы, а также на специфические законы явлений. Добавим также, что применение принципа изоморфизма законов создает условия для обобщенного описания разнокачественных явлений. Тем не менее такой подход мало содействует решению основной проблемы описания сложных процессов и объектов, с которой сталкиваются в современной науке и практике, — проблемы синтеза неоднородных качеств. Сегодня во многом открытыми остаются вопросы: насколько широко может быть распространен принцип изоморфизма законов в исследовании систем? Возможна ли в рамках ОТС информационная модель, устанавливающая соответствие законов любых качественно отличающихся систем?

У Берталанфи нет убедительного ответа на эти вопросы. Он считает допустимым опираться на концепт универсальной системы. Но в качестве основы обобщений в собственных системных разработках применяет достаточно ограниченные и специализированные классы системных моделей — модель открытой системы, модель эквифинальной системы.

В настоящее время большинство авторов склоняются к выводу, что не существует общесистемных предметных моделей, применимых к сколь угодно различающимся в качественном отношении системам. Это не отрицает правомерности построения обобщенных концепций теории систем, обобщенных в отношении определенных классов задач, теорий, принципов описания тех или иных типов систем.

Можно утверждать также, что логико-методологическая значимость обобщенных системных моделей заключается не в открытии способов универсального теоретического изображения объектов знания, но в уточнении особенностей конструирования абстрактных объектов, позволяющих формулировать типичные классы законов, используемых в научном познании. Как подчеркивает Л. Берталанфи, эта задача решается современной наукой на основе применения принципа системности, который отражает методологические требования изучения сложных организаций.

Их отличительным признаком Берталанфи считает наличие сильных взаимодействий между компонентами, а также нелинейность связей. Исходя из этого, он определяет процедуру системного исследования как противоположную аналитической процедуре классической науки и подчеркивает, что системный подход применяется тогда, когда невозможно реально, логически или математически «извлекать» части из целого, а затем их «собирать», восстанавливая целостную картину⁸⁶.

Представление об организованной сложности, на которое опирается Л. Берталанфи при построении общей теории систем, вносит, конечно, элементы диалектического мышления в современное научное познание. Однако эту роль ОТС не следует переоценивать. Берталанфи противопоставляет, например, возможности логико-математического определения понятий, охватывающих проблемы сложности и целостности, философскому истолкованию этих понятий. Он считает главным результатом овладения сложностью выработку математических моделей для понятий «прогрессивной сегрегации», «механизации», «централизации», «индивидуализации», «иерархического порядка», «финальности» и «эквифинальности» и др⁸⁷.

Здесь Л. Берталанфи оказывается в плену методологической иллюзии, отдавая приоритет в прогрессе научного знания его математической форме. Тогда как математизация — это только один из аспектов преобразования содержания научного знания. В сети системных понятий представлена новая исследовательская стратегия, новые детерминистские установки научного познания. В известной мере Берталанфи учитывает это обстоятельство. Но он сводит предмет ОТС к изучению законов организации координации целого и частей, исключая из сферы ее исследования законы уровневой детерминации, законы самоорганизации и ряд других. Поэтому ОТС Берталанфи имеет ограниченное методологическое значение и не вправе претендовать на статус общенаучной теории.

3. Специфика системно-кибернетических моделей исследования закономерностей сложных объектов

Важным источником системных методов и понятий является кибернетика. Многие исследователи отмечают существенное совпадение проблематики, методов, целей и задач в кибернетике и теории систем. Это совпадение отражается в определениях предмета кибернетики, который характеризуется с помощью понятия системы и различных модификаций данного понятия.

Известно, что кибернетика ориентирована на исследование объектов как сложных систем. Ее концептуальный аппарат позволяет изучать динамику сложно организованных систем. Прежде всего ее интересуют закономерности оптимального управления сложными динамическими системами.

В литературе подчеркивается, что кибернетика не равносильна частной науке естественного цикла. Развитие кибернетики породило целое научное направление, опирающееся ил свод общих идей и представлений. Ее понятия имеют обобщенный характер по отношению ко многим частным научным дисциплинам, несут определенную методологическую нагрузку. В этой связи А. Д. Урсул и Б. С. Украинцев отмечают, что по своему методологическому статусу она подобна в какой-то мере физике как целостному научному направлению, биологии как целостной отрасли знания⁸⁸.

Междисциплинарная роль кибернетики обеспечивается прежде всего применением метода информационного моделирования, который позволяет переносить результаты исследования систем одного субстрата на все информационно-эквивалентные им системы вообще⁸⁹. Отвлекаясь от изучения субстратных свойств объектов, кибернетика выявляет их общность в плане информационных свойств и свойств управления. Например, представление об информационных структурах активно применяется при изучении деятельности человеческого мозга и для моделирования механизмов психических процессов. В этой области используется язык формального описания информационных задач, решаемых мозгом, язык теории информационных процессов. Теория информационных процессов отвлекается от непосредственной связи между процессами переработки информации мозгом и работой его как физиологической системы. Предполагается, что информационные и физиологические структуры мозга непосредственно не совпадают, а также, что переработка информации головным мозгом осуществляется с помощью алгоритмов, которые объединяются в своей работе в сложные эвристические программы. Последние соединяют между собой элементарные информационные процессы.

Хотя междисциплинарный статус кибернетики широко признается, тем не менее системологи указывают обычно на специфичность объекта и методов кибернетики, связанную с ее ориентацией на исследование процессов управления.

Попытка трактовать кибернетику в качестве общей теории систем сделана У. Росс Эшби. В его работах возникновение общей теории систем рассматривается как отражение поворота науки к изучению сложностей. Методологическую специфику указанного поворота Эшби видит в преодолении аналитических тенденций прошлого, в установке на изучение целого как такового — без расчленения его на простые составляющие, на отдельные функции, стороны, свойства и т. д.⁹⁰

Решение задачи по формированию ОТС Эшби начинает с определения универсального класса систем, используя для этого теоретическое представление о системе как совокупности любых переменных. Далее он указывает на возможности выбора из этого класса так называемых «естественных систем». Основаниями для выбора служат особые свойства систем, представляющие интерес для тех или других направлений науки. Эшби останавливает выбор на информационно непроницаемых системах, которые, по его мнению, прежде всего изучаются в биологии.

Теоретики систем, считает Эшби, должны уделить этому классу систем повышенное внимание, поскольку методы их исследования могут иметь универсальное значение.

В концепции Эшби исходным является понятие «механизма», которое отражает не обычные механические вещи, но функциональный аспект вещей, способы их поведения. При этом учитывается воспроизводимый, регулярный, детерминированный характер поведения систем. Для описания такого поведения Эшби использует аппарат дискретных преобразований. Такой аппарат предполагает рассмотрение поведения дискретной машины в пространстве абстрактных возможностей. Опора на этот аппарат создает предпосылки для применения в кибернетике теории информации⁹¹.