Хиценко В.Е - системы 2/2
САМООРГАНИЗАЦИЯ: СТАНОВЛЕНИЕ ТЕОРИИ И ПЕРСПЕКТИВЫ СОЦИАЛЬНЫХ ПРИЛОЖЕНИЙ
Появляется теория самоорганизации, дающая новое видение механизмов спонтанного становления сложности и порядка. Это направление, проявляет междисциплинарный характер и как будто обещает нам постижение универсальных законов формирования и сосуществования систем различной природы.
Мы научились учитывать вероятностный характер процессов, связанный с наличием шумов, с невозможностью досконально учесть многочисленные влияния, связи и степени свободы системы. Недавно осознали и стали интенсивно изучать синергетические системы, удаленные от равновесия и самопроизвольно порождающие уникальные пространственные и временные структуры (самоорганизующаяся сложность). Привыкаем к новой модели нелинейной динамики, к тому, что удивительная глубина, фрактальность и хаотическая непредсказуемость поведений может возникать в сравнительно простых системах.
Однако и эти модели мало соответствуют поведению и разуму живых организмов, недостаточно приближают нас к уровню сложности общественных процессов. Даже организмические аналогии, так долго казавшиеся полезными, все же не адекватны сложности социума. Люди до сих пор не вполне осознали, что событиям, не связанным с человеческими действиями, нельзя давать “объяснений” того же рода, как те, которые могут их устроить, когда речь идет о человеческом поведении.
И.Кант видел самоорганизацию, как такое взаимодействие частей, когда каждая часть обязана своим существованием действию остальных и существует ради остальных и всего целого. Биологи У.Матурана и Ф.Варела называют организацию живых систем автопойесисной, то есть самосотворяющейся, благодаря особой активности их частей, которые циркулярно участвуют в сети взаимного производства частей и создают эту сеть как нечто обособленное в пространстве, занимаемом частями. Например, клетка существует лишь до тех пор, пока ее молекулы связаны в цепи химических реакций и рекурсивно производят друг друга в безостановочном круговороте внутри ими же создаваемой оболочки. Таким образом, активность и взаимодействие частей организованы таким уникальным способом, чтобы обеспечить их активность и взаимодействие. Имеем парадоксальную самообращеность, предельный эгоцентризм.
Сходство этих двух представлений о самоорганизации несомненно. Признание факта, что все живые организмы операционально замкнуты в пределах некоторых границ, приводит к выводу, что их поведение может управляться извне только в очень умеренной степени.
Известный социолог Н.Луман, практически осмысливая теорию автопойесиса, подчеркивает, что части должны не только непрестанно обновляться системой этих частей. Речь идет не о приспособлении и не об обмене веществ, но о своеобразном принуждении к автономному восстановлению, самообновлению. Система перестанет существовать, если нестойкие части, из которых она состоит, станут невоспроизводимыми.
Здесь уже ощущается второй закон термодинамики, утверждающей неизбежность дезорганизации систем, неспособных активно повышать степень своего порядка. Именно термодинамика послужила мостом от плеромы к креатуре, концептуально поддерживая теорию информации. Именно из задач нелинейной термодинамики, из работ И. Пригожина в области кинетики химических реакций появился первый исток современной теории самоорганизации - диссипативные структуры. Оказалось, что формирование сложных пространственных и временных порядков происходит в термодинамически неравновесных состояниях, в системах, как бы “подвешенных” в потоках энергии.
Синергетика - наука о согласованном взаимодействии частей в их противостоянии диссипативному разрушению, взаимодействии, приводящем к самопроизвольному возникновению системных эффектов пространственного и/или временного характера.
Микрофлуктуации частиц в таких системах нарастают, и возникает когерентность, связность с более дальними соседями и в итоге макроскопический эффект. Вполне правомерно все это называют порядком из хаоса. Удается выявить небольшое число так называемых “параметров порядка”, подчиняющих остальные и управляющих становлением макроэффектов. Разделы математики, физики, изучающие фазовые переходы, изменения режимов систем, теория бифуркаций, теория катастроф, теория самоорганизованной критичности имеют прямое отношение к нашей теме.
Великий Лаплас был убежден в своем детерминизме, отрицая божественное провидение как ненужную гипотезу, но уже в начале ХХ века А.Пуанкаре, изучая неинтегрируемые динамические системы, заметил, что “совершенно ничтожная причина вызывает значительное действие, которое невозможно было предусмотреть”. Такие эффекты демонстрирует известная “задача трех тел” в небесной механике. Движение малой планеты около двух звезд с равными массами оказывается хаотическим. То есть, любая неточность в условиях “раздувается” и спустя короткое время радикально меняет траекторию. Этот режим был назван детерминированным хаосом или хаосом из порядка, хаосом неслучайного происхождения.
В режиме детерминированного хаоса система сочетает устойчивое стремление своих состояний в некую область и флуктуации в пределах этой области, называемой странным аттрактором, с неустойчивостью конкретного поведения в смысле быстрого нарастания любой ошибки, любого малого отклонения от него. Мизерная и практически неизбежная неточность в начальных условиях или в параметрах модели быстро приводят ошибку прогноза к значениям, соизмеримым с размерами области-аттрактора.
Мы по-прежнему должны пользоваться вероятностными категориями. Однако эта непредсказуемость не должна огорчать нас. Вероятность не является теперь следствием и мерой нашего незнания механизма явления. Мы получили новую базовую модель, прекрасно объясняющую возникновение всевозможных нерегулярных колебаний в окружающем нас мире. Вероятностный подход теперь обусловлен точным знанием модели явления и нашей уверенностью в хаотическом режиме его протекания.
Многие научные направления сталкиваются с эффектом ветвления процессов, с цепочкой качественных и непредсказуемых смен поведения (бифуркаций) из-за дрейфа параметров и условий. В разных условиях система может давать похожие реакции. Это эквивалентно потере памяти процесса, что предельно усложняет восстановление предыстории развития.
Есть основания полагать, что многие динамические проявления биологической и, тем более, социальной самоорганизации носят подобный характер, и присущая этому режиму непредсказуемость, как информационная емкость, принципиально необходима для жизнеспособности систем, для проявления собственной сложности, противопоставляемой сложности окружения. Мы сталкиваемся с системой, поведение которой кажется нам случайным процессом, и отказываемся от попыток поиска ее детерминированной модели. В действительности же эти попытки могут быть перспективными и дадут нам несложный механизм формирования наблюдаемого сложного поведения. Хаотический режим демонстрирует мощный эмерджентный эффект нелинейного взаимодействия небольшого числа компонент, факторов. Редукционистская попытка изучения отдельных компонент системы, явления совершенно несостоятельна в свете этой нелинейности.
Рассмотрим геометрию странного аттрактора как некоторой области в пространстве состояний динамической системы, где бесконечно развивается никогда не повторяющееся и своенравное поведение этой системы. Мы обязательно увидим многослойность, тонкую (канторовскую) структуру и элементы самоподобия. Хаусдорфова размерность такого аттрактора неизменно оказывается дробной. Такая взаимообусловленность хаотичности и фрактальности объясняет отмеченную выше гиперчувствительность к начальным условиям. Ведь в условиях фрактальности в произвольно малой области аттрактора содержатся все варианты принципиально возможной динамики.
М.Эйген, пытаясь распространить эволюционную теорию на органические макромолекулы, изучая кинетику их реакций, обнаружил на этом добиологическом уровне элементы самоорганизации, адаптацию к среде, автокатализ, самовоспроизводство и мутации. Предпосылкой такого сложного поведения является открытость как способность к переносу вещества и энергии. Результатом этой эволюции становится замыкание нескольких автокаталитических процессов в гиперцикл с круговой поддержкой, когда каждая реакция катализирует следующую и последняя в цикле катализирует первую. По существу модель гиперцикла описывает систему каталитически взаимодействующих ферментов и полинуклеотидов как информационных последовательностей. Гиперциклы оказываются способными к исправлению ошибок, репликации, к хранению и передаче информации. Гиперциклы конкурируют между собой и стимулируют эволюцию. Слабые гиперциклы мутируют к улучшению или к распаду, и из их остатков склеиваются новые с новыми свойствами. Примечательно, что уравнения, описывающие гиперциклы Эйгена и взаимовлияние мод в лазере, оказались идентичными и похожими на давно известные модели взаимодействия популяций. Дальнейшее развитие этой аналогии было бурным: рыночные связи экономических агентов, социальное поведение, урбанистические процессы, динамика опухолей и эпидемий.
Говоря о кибернетическом вливании в этот поток научной мысли, заметим, что область интересов кибернетики - это информационный обмен, то есть мир коммуникаций, креатура. В этом символьном пространстве существует своя логика, отличающаяся от привычной. Скажем, отдав кому-то одно яблоко, Вы становитесь беднее на яблоко, но, поделившись идеей, информацией, Вы ее не теряете. В этом мире даже отсутствие информации является информацией и может запустить сложные информационные и даже энергетические процессы. Например, не поданная в налоговое управление декларация о доходах приводит к активным ответным реакциям. Начиная с работ У.Р.Эшби, то есть практически одновременно с рождением кибернетики Н.Винера, наметилась вторая линия аналогии информационных процессов в искусственных и живых системах. Гомеостаз, автономное возникновение сложных системных эффектов, устойчивых структур в таких сетях простых элементов имеют прямое отношение к теории самоорганизации.
Следуя информационной теории К.Шеннона, Фёрстер развивает измерение порядка и трактует самоорганизацию как возрастание упорядоченности. Это может происходить двумя независимыми путями, сосуществующими в реальных системах. Первый способ предполагает рост порядка за счет импорта его из среды, то есть поступления энергии и вещества в упорядоченном виде, в виде “строительных блоков” и расширения системы. Это можно назвать порядком из порядка. Другой путь - порядок из хаоса, когда система отбирает нужные возмущения в среде и встраивает их в свою динамику, управляя ростом внутреннего порядка для нейтрализации остальных возмущений. Это означает, что ограниченная энергия системы может лишь тогда восполняться, если системе удается превращать часть энергии в структуру, то есть запасать ее в виде порядка и тем компенсировать вмешательства среды. Такой же механизм поддержания жизни предполагал в свое время Шредингер. При его нарушении происходит распад системы. Особое место в этом ряду занимает эволюционная кибернетика, изучающая информационные аспекты биологической эволюции, становление кибернетических свойств живых организмов, феномен возникновения сознательных проявлений жизни.
Итак, принципиальное отличие процессов самоорганизации в неживой и живой природе в значимости и качестве информационного обмена, в приоритете коммуникационной составляющей. А сходство в существовании набора устойчивых поведений-аттракторов. Если мы видим какое-то явление, порядок, симметрию, что-то выделяющееся из среды, то можно считать это устойчивым собственным поведением некоторого оператора как механизма эволюции. Возникает более важная задача - найти, идентифицировать, формализовать этот оператор. Спектр собственных поведений операторов следует понимать как набор центров притяжений эволюции. К какому-то из этих поведений-аттракторов идет сложная система и, зная спектр, легче увидеть цель этой тенденции. Можно воздействовать согласованно с собственными поведениями, сдвигая эволюцию к наиболее безопасной части спектра, влияя на бифуркационную смену тенденции, постепенно сужая разброс флуктуаций.
Необходимо, постоянно уточняя характер динамики (модель) системы, удерживать ее в коридоре движения по направлению к желаемому поведению, постоянно уточняя смысл этой желательности, понимая при этом, что идеальное поведение недостижимо и что ценен и конструктивен сам процесс этой поддержки. С определенной степени сложности системы ее самоорганизацию можно отождествить со способностью моделировать среду и себя в среде, выявлять различия и уточнять границы. Равновесие в подобных системах невообразимо и, вероятно, гибельно. Идет непрерывная коррекция правил поведения, осуществляемая по неким алгоритмам, которые также корректируются и т.д. Такая иерархия типична для социальных систем. Причем эти изменения на разных уровнях могут происходить в одинаковом темпе, постоянно нарушая некий баланс тенденций, мотивов, интересов участников системы.
Вообще говоря, и физические системы всегда находятся в динамическом равновесии, а статическое равновесие (покой) - это его частный случай, скажем, равенство нулю скоростей и высших производных в дифференциальных уравнениях, описывающих движение системы. Причем близость к нулю этих скоростей обусловлена колоссальной разницей временных масштабов биологических и физических систем. Чем больше производных состояний системы участвуют в динамическом балансе, чем он сложнее и изменчивее во времени и пространстве (могут меняться коэффициенты уравнений и даже структура), тем менее равновесна система. Можно сказать, неравновесие системы тем выше, чем дальше она от статического покоя, чем меньше у нее запас устойчивости, чем больше подвижность. В этом смысле неравновесность сложной (биологической, социальной) системы можно определить как потенциальную готовность к изменениям, к адаптации. Чем сложнее, масштабнее, “умнее” система, тем дальше она от равновесия со средой, тем более зыбкой и трудноподдерживаемой, но гибкой и приспособленной становится ее неравновесие-жизнь. Эта “устойчивая неравновесность” есть результат самоорганизации и залог выживаемости.
Неравновесие обеспечено непрерывным обменом веществом и энергией с окружающей средой, иначе говоря, метаболизмом. Уникальная динамика таких устойчиво неустойчивых целостностей описывается теорией автопойесисных систем. Посмотрим на проблему с позиций термодинамики. Самоорганизация, по мнению Руденко А.П., есть “антиэнтропийный процесс, внутренняя полезная работа против равновесия”. Процесс противоположной тенденции естественно назвать дезорганизацией.
Простая динамическая система идет к странному аттрактору детерминированным путем из детерминированных состояний с нулевой энтропией (от а к б на рис.1). Тогда как сложная самоорганизующаяся система, состоящая из многих элементов и имеющая много степеней свободы, стартует в своем развитии из неупорядоченных состояний с высокой энтропией и снижает ее на бифуркационном пути к аттрактору (от в к б на рис.1). Причем неравновесность в состоянии б выше, чем в в. Этот антиэнтропийный процесс с его неравновесным итогом мы называем самоорганизацией.
Рис.1. Иллюстрация роста энтропии (слева направо) от абсолютного и безжизненного порядка к беспредельному и безжизненному хаосу.
Между порядком и хаосом лежит детерминированный хаос самоорганизующихся систем. Представьте себе кирпичи аккуратно сложенные (а) и рассыпанные по склону (в). Между этими равновесными состояниями помещена некая художественная кладка (б). Можно заметить, что не только неравновесность, но и сложность формы (б) выше, чем в соседних состояниях. При этом сложность естественно измерять в смысле Колмогорова, как длину описания, алгоритма, порождающего данное явление. В этом смысле описание аккуратно сложенных кирпичей будет предельно простым и коротким, также коротким будет алгоритм генерации случайных точек, который даст нам внешне неотличимую россыпь кирпичей. Подобрать компактное описание формы (б) - это трудная, творческая задача. Возможно поиск фрактальных закономерностей приведет к ее решению.
Определим самоорганизацию как самопроизвольный процесс роста и поддержания взаимокоординации элементов системы путем повышения ее сложности и неравновесности. Это движение по пути от высокоэнтропийного хаоса по направлению к порядку, но никогда его не достигающее. Система удерживает себя в неравновесности, в зыбкой гармонии динамического хаоса.
Именно в условиях высокой энтропии зарождается самоорганизация, запуская самоусиливающиеся каталитические циклы креативности, замечающие различия и накапливающие неоднородности в первоначально безжизненной равновесности. Вопреки второму закону термодинамики природа повышает порядок и сложность. Происхождение жизни - это результат спонтанного усложнения каталитических процессов в хаотической смеси химических элементов. Возникновение социальных порядков обязательно должно иметь аналогичные и специфичные черты.
Биологическая в своей основе теория автопойесисных систем прослеживает генезис инвариантных признаков жизни от клетки до общества. Кибернетический подход Г.Бейтсона к анализу процессов обучения, коммуникации, проблем культуры и экологии показывает блестящую альтернативу традиционным методам. Основные достижения упомянутых направлений связаны с эффектами самоорганизации, обогащают системную теорию новыми понятиями и убедительно показывают слабость традиционных представлений о природе сложности.
Появляется теория самоорганизации, дающая новое видение механизмов спонтанного становления сложности и порядка. Это направление, проявляет междисциплинарный характер и как будто обещает нам постижение универсальных законов формирования и сосуществования систем различной природы.
Мы научились учитывать вероятностный характер процессов, связанный с наличием шумов, с невозможностью досконально учесть многочисленные влияния, связи и степени свободы системы. Недавно осознали и стали интенсивно изучать синергетические системы, удаленные от равновесия и самопроизвольно порождающие уникальные пространственные и временные структуры (самоорганизующаяся сложность). Привыкаем к новой модели нелинейной динамики, к тому, что удивительная глубина, фрактальность и хаотическая непредсказуемость поведений может возникать в сравнительно простых системах.
Однако и эти модели мало соответствуют поведению и разуму живых организмов, недостаточно приближают нас к уровню сложности общественных процессов. Даже организмические аналогии, так долго казавшиеся полезными, все же не адекватны сложности социума. Люди до сих пор не вполне осознали, что событиям, не связанным с человеческими действиями, нельзя давать “объяснений” того же рода, как те, которые могут их устроить, когда речь идет о человеческом поведении.
И.Кант видел самоорганизацию, как такое взаимодействие частей, когда каждая часть обязана своим существованием действию остальных и существует ради остальных и всего целого. Биологи У.Матурана и Ф.Варела называют организацию живых систем автопойесисной, то есть самосотворяющейся, благодаря особой активности их частей, которые циркулярно участвуют в сети взаимного производства частей и создают эту сеть как нечто обособленное в пространстве, занимаемом частями. Например, клетка существует лишь до тех пор, пока ее молекулы связаны в цепи химических реакций и рекурсивно производят друг друга в безостановочном круговороте внутри ими же создаваемой оболочки. Таким образом, активность и взаимодействие частей организованы таким уникальным способом, чтобы обеспечить их активность и взаимодействие. Имеем парадоксальную самообращеность, предельный эгоцентризм.
Сходство этих двух представлений о самоорганизации несомненно. Признание факта, что все живые организмы операционально замкнуты в пределах некоторых границ, приводит к выводу, что их поведение может управляться извне только в очень умеренной степени.
Известный социолог Н.Луман, практически осмысливая теорию автопойесиса, подчеркивает, что части должны не только непрестанно обновляться системой этих частей. Речь идет не о приспособлении и не об обмене веществ, но о своеобразном принуждении к автономному восстановлению, самообновлению. Система перестанет существовать, если нестойкие части, из которых она состоит, станут невоспроизводимыми.
Здесь уже ощущается второй закон термодинамики, утверждающей неизбежность дезорганизации систем, неспособных активно повышать степень своего порядка. Именно термодинамика послужила мостом от плеромы к креатуре, концептуально поддерживая теорию информации. Именно из задач нелинейной термодинамики, из работ И. Пригожина в области кинетики химических реакций появился первый исток современной теории самоорганизации - диссипативные структуры. Оказалось, что формирование сложных пространственных и временных порядков происходит в термодинамически неравновесных состояниях, в системах, как бы “подвешенных” в потоках энергии.
Синергетика - наука о согласованном взаимодействии частей в их противостоянии диссипативному разрушению, взаимодействии, приводящем к самопроизвольному возникновению системных эффектов пространственного и/или временного характера.
Микрофлуктуации частиц в таких системах нарастают, и возникает когерентность, связность с более дальними соседями и в итоге макроскопический эффект. Вполне правомерно все это называют порядком из хаоса. Удается выявить небольшое число так называемых “параметров порядка”, подчиняющих остальные и управляющих становлением макроэффектов. Разделы математики, физики, изучающие фазовые переходы, изменения режимов систем, теория бифуркаций, теория катастроф, теория самоорганизованной критичности имеют прямое отношение к нашей теме.
Великий Лаплас был убежден в своем детерминизме, отрицая божественное провидение как ненужную гипотезу, но уже в начале ХХ века А.Пуанкаре, изучая неинтегрируемые динамические системы, заметил, что “совершенно ничтожная причина вызывает значительное действие, которое невозможно было предусмотреть”. Такие эффекты демонстрирует известная “задача трех тел” в небесной механике. Движение малой планеты около двух звезд с равными массами оказывается хаотическим. То есть, любая неточность в условиях “раздувается” и спустя короткое время радикально меняет траекторию. Этот режим был назван детерминированным хаосом или хаосом из порядка, хаосом неслучайного происхождения.
В режиме детерминированного хаоса система сочетает устойчивое стремление своих состояний в некую область и флуктуации в пределах этой области, называемой странным аттрактором, с неустойчивостью конкретного поведения в смысле быстрого нарастания любой ошибки, любого малого отклонения от него. Мизерная и практически неизбежная неточность в начальных условиях или в параметрах модели быстро приводят ошибку прогноза к значениям, соизмеримым с размерами области-аттрактора.
Мы по-прежнему должны пользоваться вероятностными категориями. Однако эта непредсказуемость не должна огорчать нас. Вероятность не является теперь следствием и мерой нашего незнания механизма явления. Мы получили новую базовую модель, прекрасно объясняющую возникновение всевозможных нерегулярных колебаний в окружающем нас мире. Вероятностный подход теперь обусловлен точным знанием модели явления и нашей уверенностью в хаотическом режиме его протекания.
Многие научные направления сталкиваются с эффектом ветвления процессов, с цепочкой качественных и непредсказуемых смен поведения (бифуркаций) из-за дрейфа параметров и условий. В разных условиях система может давать похожие реакции. Это эквивалентно потере памяти процесса, что предельно усложняет восстановление предыстории развития.
Есть основания полагать, что многие динамические проявления биологической и, тем более, социальной самоорганизации носят подобный характер, и присущая этому режиму непредсказуемость, как информационная емкость, принципиально необходима для жизнеспособности систем, для проявления собственной сложности, противопоставляемой сложности окружения. Мы сталкиваемся с системой, поведение которой кажется нам случайным процессом, и отказываемся от попыток поиска ее детерминированной модели. В действительности же эти попытки могут быть перспективными и дадут нам несложный механизм формирования наблюдаемого сложного поведения. Хаотический режим демонстрирует мощный эмерджентный эффект нелинейного взаимодействия небольшого числа компонент, факторов. Редукционистская попытка изучения отдельных компонент системы, явления совершенно несостоятельна в свете этой нелинейности.
Рассмотрим геометрию странного аттрактора как некоторой области в пространстве состояний динамической системы, где бесконечно развивается никогда не повторяющееся и своенравное поведение этой системы. Мы обязательно увидим многослойность, тонкую (канторовскую) структуру и элементы самоподобия. Хаусдорфова размерность такого аттрактора неизменно оказывается дробной. Такая взаимообусловленность хаотичности и фрактальности объясняет отмеченную выше гиперчувствительность к начальным условиям. Ведь в условиях фрактальности в произвольно малой области аттрактора содержатся все варианты принципиально возможной динамики.
М.Эйген, пытаясь распространить эволюционную теорию на органические макромолекулы, изучая кинетику их реакций, обнаружил на этом добиологическом уровне элементы самоорганизации, адаптацию к среде, автокатализ, самовоспроизводство и мутации. Предпосылкой такого сложного поведения является открытость как способность к переносу вещества и энергии. Результатом этой эволюции становится замыкание нескольких автокаталитических процессов в гиперцикл с круговой поддержкой, когда каждая реакция катализирует следующую и последняя в цикле катализирует первую. По существу модель гиперцикла описывает систему каталитически взаимодействующих ферментов и полинуклеотидов как информационных последовательностей. Гиперциклы оказываются способными к исправлению ошибок, репликации, к хранению и передаче информации. Гиперциклы конкурируют между собой и стимулируют эволюцию. Слабые гиперциклы мутируют к улучшению или к распаду, и из их остатков склеиваются новые с новыми свойствами. Примечательно, что уравнения, описывающие гиперциклы Эйгена и взаимовлияние мод в лазере, оказались идентичными и похожими на давно известные модели взаимодействия популяций. Дальнейшее развитие этой аналогии было бурным: рыночные связи экономических агентов, социальное поведение, урбанистические процессы, динамика опухолей и эпидемий.
Говоря о кибернетическом вливании в этот поток научной мысли, заметим, что область интересов кибернетики - это информационный обмен, то есть мир коммуникаций, креатура. В этом символьном пространстве существует своя логика, отличающаяся от привычной. Скажем, отдав кому-то одно яблоко, Вы становитесь беднее на яблоко, но, поделившись идеей, информацией, Вы ее не теряете. В этом мире даже отсутствие информации является информацией и может запустить сложные информационные и даже энергетические процессы. Например, не поданная в налоговое управление декларация о доходах приводит к активным ответным реакциям. Начиная с работ У.Р.Эшби, то есть практически одновременно с рождением кибернетики Н.Винера, наметилась вторая линия аналогии информационных процессов в искусственных и живых системах. Гомеостаз, автономное возникновение сложных системных эффектов, устойчивых структур в таких сетях простых элементов имеют прямое отношение к теории самоорганизации.
Следуя информационной теории К.Шеннона, Фёрстер развивает измерение порядка и трактует самоорганизацию как возрастание упорядоченности. Это может происходить двумя независимыми путями, сосуществующими в реальных системах. Первый способ предполагает рост порядка за счет импорта его из среды, то есть поступления энергии и вещества в упорядоченном виде, в виде “строительных блоков” и расширения системы. Это можно назвать порядком из порядка. Другой путь - порядок из хаоса, когда система отбирает нужные возмущения в среде и встраивает их в свою динамику, управляя ростом внутреннего порядка для нейтрализации остальных возмущений. Это означает, что ограниченная энергия системы может лишь тогда восполняться, если системе удается превращать часть энергии в структуру, то есть запасать ее в виде порядка и тем компенсировать вмешательства среды. Такой же механизм поддержания жизни предполагал в свое время Шредингер. При его нарушении происходит распад системы. Особое место в этом ряду занимает эволюционная кибернетика, изучающая информационные аспекты биологической эволюции, становление кибернетических свойств живых организмов, феномен возникновения сознательных проявлений жизни.
Итак, принципиальное отличие процессов самоорганизации в неживой и живой природе в значимости и качестве информационного обмена, в приоритете коммуникационной составляющей. А сходство в существовании набора устойчивых поведений-аттракторов. Если мы видим какое-то явление, порядок, симметрию, что-то выделяющееся из среды, то можно считать это устойчивым собственным поведением некоторого оператора как механизма эволюции. Возникает более важная задача - найти, идентифицировать, формализовать этот оператор. Спектр собственных поведений операторов следует понимать как набор центров притяжений эволюции. К какому-то из этих поведений-аттракторов идет сложная система и, зная спектр, легче увидеть цель этой тенденции. Можно воздействовать согласованно с собственными поведениями, сдвигая эволюцию к наиболее безопасной части спектра, влияя на бифуркационную смену тенденции, постепенно сужая разброс флуктуаций.
Необходимо, постоянно уточняя характер динамики (модель) системы, удерживать ее в коридоре движения по направлению к желаемому поведению, постоянно уточняя смысл этой желательности, понимая при этом, что идеальное поведение недостижимо и что ценен и конструктивен сам процесс этой поддержки. С определенной степени сложности системы ее самоорганизацию можно отождествить со способностью моделировать среду и себя в среде, выявлять различия и уточнять границы. Равновесие в подобных системах невообразимо и, вероятно, гибельно. Идет непрерывная коррекция правил поведения, осуществляемая по неким алгоритмам, которые также корректируются и т.д. Такая иерархия типична для социальных систем. Причем эти изменения на разных уровнях могут происходить в одинаковом темпе, постоянно нарушая некий баланс тенденций, мотивов, интересов участников системы.
Вообще говоря, и физические системы всегда находятся в динамическом равновесии, а статическое равновесие (покой) - это его частный случай, скажем, равенство нулю скоростей и высших производных в дифференциальных уравнениях, описывающих движение системы. Причем близость к нулю этих скоростей обусловлена колоссальной разницей временных масштабов биологических и физических систем. Чем больше производных состояний системы участвуют в динамическом балансе, чем он сложнее и изменчивее во времени и пространстве (могут меняться коэффициенты уравнений и даже структура), тем менее равновесна система. Можно сказать, неравновесие системы тем выше, чем дальше она от статического покоя, чем меньше у нее запас устойчивости, чем больше подвижность. В этом смысле неравновесность сложной (биологической, социальной) системы можно определить как потенциальную готовность к изменениям, к адаптации. Чем сложнее, масштабнее, “умнее” система, тем дальше она от равновесия со средой, тем более зыбкой и трудноподдерживаемой, но гибкой и приспособленной становится ее неравновесие-жизнь. Эта “устойчивая неравновесность” есть результат самоорганизации и залог выживаемости.
Неравновесие обеспечено непрерывным обменом веществом и энергией с окружающей средой, иначе говоря, метаболизмом. Уникальная динамика таких устойчиво неустойчивых целостностей описывается теорией автопойесисных систем. Посмотрим на проблему с позиций термодинамики. Самоорганизация, по мнению Руденко А.П., есть “антиэнтропийный процесс, внутренняя полезная работа против равновесия”. Процесс противоположной тенденции естественно назвать дезорганизацией.
Простая динамическая система идет к странному аттрактору детерминированным путем из детерминированных состояний с нулевой энтропией (от а к б на рис.1). Тогда как сложная самоорганизующаяся система, состоящая из многих элементов и имеющая много степеней свободы, стартует в своем развитии из неупорядоченных состояний с высокой энтропией и снижает ее на бифуркационном пути к аттрактору (от в к б на рис.1). Причем неравновесность в состоянии б выше, чем в в. Этот антиэнтропийный процесс с его неравновесным итогом мы называем самоорганизацией.
Рис.1. Иллюстрация роста энтропии (слева направо) от абсолютного и безжизненного порядка к беспредельному и безжизненному хаосу.
Между порядком и хаосом лежит детерминированный хаос самоорганизующихся систем. Представьте себе кирпичи аккуратно сложенные (а) и рассыпанные по склону (в). Между этими равновесными состояниями помещена некая художественная кладка (б). Можно заметить, что не только неравновесность, но и сложность формы (б) выше, чем в соседних состояниях. При этом сложность естественно измерять в смысле Колмогорова, как длину описания, алгоритма, порождающего данное явление. В этом смысле описание аккуратно сложенных кирпичей будет предельно простым и коротким, также коротким будет алгоритм генерации случайных точек, который даст нам внешне неотличимую россыпь кирпичей. Подобрать компактное описание формы (б) - это трудная, творческая задача. Возможно поиск фрактальных закономерностей приведет к ее решению.
Определим самоорганизацию как самопроизвольный процесс роста и поддержания взаимокоординации элементов системы путем повышения ее сложности и неравновесности. Это движение по пути от высокоэнтропийного хаоса по направлению к порядку, но никогда его не достигающее. Система удерживает себя в неравновесности, в зыбкой гармонии динамического хаоса.
Именно в условиях высокой энтропии зарождается самоорганизация, запуская самоусиливающиеся каталитические циклы креативности, замечающие различия и накапливающие неоднородности в первоначально безжизненной равновесности. Вопреки второму закону термодинамики природа повышает порядок и сложность. Происхождение жизни - это результат спонтанного усложнения каталитических процессов в хаотической смеси химических элементов. Возникновение социальных порядков обязательно должно иметь аналогичные и специфичные черты.
Биологическая в своей основе теория автопойесисных систем прослеживает генезис инвариантных признаков жизни от клетки до общества. Кибернетический подход Г.Бейтсона к анализу процессов обучения, коммуникации, проблем культуры и экологии показывает блестящую альтернативу традиционным методам. Основные достижения упомянутых направлений связаны с эффектами самоорганизации, обогащают системную теорию новыми понятиями и убедительно показывают слабость традиционных представлений о природе сложности.