Достаточно ясно, что сигнал, сообщение, контекстный выбор, явление порождения информации, интеллект и организационное управление в сложных системах – понятия “одного порядка”, пересекающиеся в своих проявлениях и не существующие друг без друга. Все это вместе и должно составлять предмет изучения некоторой обобщающей их науки нужной нам для нашей конкретной цели – организации управления.

Понятие интеллекта мы пока только косвенно упоминали в предыдущей главе, хотя сам процесс выработки информации достаточно очевидно свидетельствует о своей интеллектуальной сути. Поэтому при формировании подхода к информатике невозможно обойтись без изучения соотносимого с вышеизложенным материалом понятия интеллекта и интеллектуальных систем. Функционирование информационной машины также должно естественным образом сопрягаться с этими понятиями.

Как известно, под интеллектом издавна понимается способность мышления, рационального познания. Вообще этот термин, как и термин “информация” тоже пытались приложить к чему угодно, использовать его для систем сугубо алгоритмических, вплоть до объявления о том, что интеллектуальные системы “могут вовсе и не обладать какой бы то ни было интеллектуальностью в общепринятом смысле” [37].

Как же сопрягаются перечисленные в начале этого раздела понятия? Общая логическая схема такого сопряжения нам уже известна. Это система, в которой между источником сигнала (или сообщения) и приемником образуется канал связи, исследование характеристик которого традиционно приписывалось теории информации, где ее (информацию) и предлагалось искать и определять количественно.

Дав понятию информации его законный феноменологический смысл, мы получили возможность конструктивного рассмотрения функционирования такой приемо-передающей или управляющей (что в этом случае одно и то же) системы, взаимосвязанного и взаимодополняющего понимания всей терминологии исследуемой области.

Начнем с того, что элементарный акт познания или управления реализуется в тройке субъект – управляющее действие – объект (СУО). Это следует из существующих определений субъекта и объекта, которые здесь полезно напомнить еще раз, но уже в расширенной формулировке:

• субъект – находящийся в основе. Определяется как носитель познания, источник активности. Может реализоваться как индивид, но не является синонимом биологического живого;
• объект – то, что противостоит субъекту в его предметно – практической и познавательной деятельности.

Напомним, что неактивный в текущий момент времени источник сигналов мы назвали объектом и, соответственно, активный – субъектом. Осталось только указать, что в процессе взаимодействия субъектов друг с другом они по очереди становятся пассивными приемниками, объектами, хотя бы на период восприятия и обработки полученного сообщения. Далее субъекты снова имеют возможность проявления активности, вырабатывая ответное сообщение приемнику, становящемуся на этот момент времени пассивным объектом.

Из сказанного ясно, что интеллектуальная система возникает, когда в процессе познания эти составляющие периодически меняются ролями: субъект переходит в состояние объекта, объект становится ответным источником активности – субъектом.

Соответственно, интеллект всегда суть процесс, терминологически “свойство интеллектуальности” системы является синонимом организационного управления и может быть использовано как характеристика природной сложности системы, как указатель требования именно такого рода управления.

Сделаем несколько важных выводов:

• интеллект существует как атрибут субъектно-объектной пары, как свойство, определяющее процесс субъектно-объектного взаимодействия;
• все интеллектуальные системы являются системами управления по определению субъекта и объекта, без взаимодействия которых они не существуют;
• системно-сложные объекты (человек в большей степени, другие – по всей видимости, в меньшей) обладают способностью организовывать указанный процесс и “во вне”, и “в себе”, в информационном смысле по очереди становясь “внутри себя” то объектом, то субъектом.

Итак, к совокупности терминов информация, контекст и других мы добавили интеллект как процесс или свойство интеллектуальности (здесь для нас это понятия равнозначные) – процесс выбора рационального решения (контекста) после каждого акта общения систем через сигнальные посылки.

Обратите внимание на то, что нам в изложении понятия интеллекта нигде не понадобилось упоминание свойств именно биологических систем. Поэтому здесь мы можем перейти к рассмотрению простейшей инженерной схемы реализации разобранного выше процесса субъектно-объектного общения, что, как это будет видно из дальнейшего, является необходимым шагом в объяснении конструкции информационной машины на уровне информационных процессов в социальном институте.

Указанное общение должно предопределять возможность равнопонятного (воспринимаемого, в конечном счете, в одном контексте) двум и более системам обмена сообщениями, способными нести и передавать данные и знание о предметной области в объемах, достаточных для запуска в приемнике некоторой информационной машины и проведения контекстного анализа.

Определим, что:

• данные состоят из описания явлений, фактов, событий и другого аналогичного, включая при необходимости совместного выделения и их внешнее окружение. Можно сказать, что это любая целостная реальная или виртуальная единица, выделенная в текущий момент для рассмотрения;
• знание является переменной во времени и контекстах восприятия совокупностью именованных отношений между данными. Так как данные в реальном мире непрерывно изменяются сами, и изменяется их взаимосвязь как единиц рассмотрения, то на каждом конкретном отрезке времени и в каждом из возможных смысловых контекстов отношение между данными может быть различно.

Для реализации такого соглашения о соотнесении данных и знания мы можем привлечь давно известный аппарат предикатов. Как известно, в естественном (контекстно-зависимом) языке человека предложение выражается в виде фразы, предикатом которой является сказуемое, обозначающее действие или состояние предмета, выраженного подлежащим.

Соответственно, в упрощенном изложении сказуемое всегда представляет собой “знание”, а левая и правая часть предложения (или подлежащее и дополнение) относительно сказуемого – “данные”, соединенные “именованным отношением” – конкретным сказуемым, соответствующим именованию связи в текущем контексте восприятия ситуации.

На каждом последующем шаге общения могут меняться не только данные, но и отношение между ними. Тогда каждое сообщение между приемником и передатчиком должно нести в себе изменение данных и/или этого отношения, что и является “командой для следующего запуска информационной машины”.

На основе такого предикатного варианта построения сообщений (а к нему без существенных потерь сводится любой проблемно-ориентированный контекстно-зависимый язык – ПОЯ (Именно проблемно-ориентированный, например язык науки, всегда находящийся на грани полной формализации, но никогда не достигающей ее.)) можно рассматривать любые сообщения в приемо-передающем канале. Более того, мы можем базы данных и знания на передающей и приемной сторонах системы рассматривать на том же предикатном уровне их представления. При этом мы фактически говорим о необходимости использования реляционного подхода, то есть проверенного механизма реляционных баз, который сегодня имеет наибольшее распространение, и не закрываем себе путь к подходу объектному.

На основе такого (еще раз подчеркнем – очень упрощенного) рассмотрения механизма передачи и представления данных и знания, мы можем рассмотреть ПОЯ некоторой области науки, построенный из предикатов стандартного вида ARB (Такие двухместные (бинарные) отношения, являющиеся эквивалентом простых высказываний к которым всегда может быть сведено высказывание сложное, представляются в качестве синтагматических отношений (целостных смысловых единиц) ПОЯ. Для отношений (реляций) устанавливаются формально-логические и эмпирические свойства, определяются операции, лежащие в основе тождественных преобразований элементарных высказываний, содержащих те или иные отношения, изучаются правильно составленные простые синтагмы), где А и В - термины, R – реляция, отражающая взаимоотношения явлений, объектов, процессов и другого, заданного указанными терминами.

Следовательно, можно утверждать, что описание некоторого события, предмета изучения, утверждения или выражение мысли представляется на ПОЯ в виде совокупности синтагм. Формально-логические и эмпирические свойства логического вывода обеспечивают расширение этой совокупности семантически правильным построением дополнительных синтагм, вытекающих из уже существующих в тексте или сообщении.

Фактически все сказанное выше относительно представления знания, данных и субъектно-объектного предикатного обмена ими является правилами создания и непрерывной реструктуризации соответствующих реляционных баз, реализующих понятие субъекта и объекта. Рассмотрим эту процедуру (рис. 6.1).

Рис. 6.1. Организация субъектно-объектного взаимодействия.

Будем считать, что в предыдущий момент времени субъект правой части уже отработал свой элементарный акт общения (и стал объектом), а значит, выдал объекту левой части, теперь уже субъекту, предикатное сообщение на ПОЯ.

Если это сообщение в точности совпадает с уже имеющимися в левой совокупности баз записями, то, в соответствии с “классическим” пониманием информации, оно не несет разнообразия и никакой информации не передается. Но это только внешне похоже на подход Эшби, ибо первичным контекстом здесь является сообщение о том, что реально содержится в правой базе. Зачастую именно это и является основной целью общения.

Если же отношение и терминология в чем-то не совпадают с известными в левой базе предикатами, то возникает необходимость в коррекции ее структуры для изменения или введения нового отношения. Коррекция может быть выполнена безусловно, то есть без оценки степени достоверности полученного сообщения или после проведения анализа достоверности (приемлемости с точки зрения получателя) сообщения.

Так как общение субъекта в разное время происходит с разными объектами, то становится ясно, что речь идет об особенности организации субъектно-объектного взаимодействия, о ситуации, когда внутренняя структура каждого субъекта (объекта), какова бы она ни была в начальный момент, всегда отличается от структуры любого другого субъекта (объекта).

Отметим, что исследование правил преобразования бинарных отношений данных в набор синтагм является ключевым моментом разработки ПОЯ интеллектуальной системы. В литературе все обычно сводится к расширению имеющегося в реляционной базе набора синтагм по заранее известным основным (формально-логическим) и выделенным дополнительным (эвристическим) правилам логического вывода.

Однако представляются логически непродуктивными надежды на достаточность разового выделения “чисто математических” свойств отношений и эмпирик. Живые системы “живут в изменяющейся логике”, логике, правила применения которой существенно зависят от взаимодействия имеющейся структуры базы и структуры входного сообщения. Поэтому мы рекомендуем обратить внимание на значимость для нас современной терминологии “логика с изменяющимися в процессе общения отношениями” и “ситуационное изменение формально-логических и эмпирических правил построения синтагм” для самостоятельного соотнесения характеризуемых этих понятий с упомянутым ранее понятием невычислимости.

Подробности мы оставим пока для лингвистов, нам же здесь важно то, что наше построение информационной машины не замкнулось аппаратом математической логики, не стало формальным аппаратом для порождения синтагм, но, как это и положено открытой системе, осталось под воздействием входного потока сообщений.

Например, при расширении источников поступления сообщений, что эквивалентно расширению объема предметной области, установленные соглашения могут изменяться за счет выявления и коррекции тех правил преобразования синтагм, которые начинают давать ошибки логического вывода – давать нам сообщения, истинность которых не подтверждается реальными фактами.

В открытой системе с внешним потребителем сообщений (человеком, например) критерием правильности логических выводов и необходимости их текущих изменений является, естественно, согласие или несогласие потребителя информации с утверждениями, полученными в системе путем логического вывода. В полностью автоматической системе такого рода критерием может являться только базовый набор правил проблемной области, нарушение которых по какой-либо причине недопустимо, а все остальные выводы эквивалентны формированию “собственной точки зрения” интеллектуальной системы.

Обратите внимание – мы не изобретали новый контекстно-зависимый язык, но только преобразовали представление существующего естественного языка. За счет этого мы впервые получили обоснованное терминологическое право говорить об интеллектуальной информационной поисковой системе, с пониманием информации как процедуры выработки неограниченного множества контекстов восприятия входного сообщения и интеллекта – как процесса рационального выбора в этом множестве.

Естественно, что право на ошибку всегда останется за системой, а наше право не принимать новые выводы системы останется за нами. Интеллектуальная система может оказаться умнее или глупее нас, но понять мы это сможем, только если не будем пытаться делать систему, принимающую “правильные выводы” за счет владения все большими массивами данных.

Не объемы данных, а устанавливающиеся под разными влияниями отношения между ними предопределяют выводы, правильности которых мы можем доверять. Чем больший объем данных мы храним, тем больше явно противоречивых записей находится в базе системы.

“Абсолютной правильности” вывода не бывает, ибо в системах с самостоятельным поведением правильность определяется только достигнутыми соглашениями в ходе диалогового обмена сообщениями. Абсолютная правильность является атрибутом модели, в соглашениях которой можно терминологически и на уровне формального аппарата договориться о понимании правильного. Но что тогда будет считаться правильным? Только заранее предписанная истина. И это опять материал к размышлению об отличии живого и модельного.

В заключение этого раздела укажем, что существование реальных сложных систем должно обеспечиваться не менее чем тремя структурами, каждая из которых аналогична конструкции, представленной на рис. 6.1. В них существуют как минимум:

• управление для поддержания собственной стабильности системы как некоторый процесс “внутреннего переосмысления”, внутренней реструктуризации, изменения целевых установок в процессе анализа изменения ее внутренней структуры;
• управление для компенсации возмущений от внешнего мира;
• внешнее целевое управление, как целенаправленное воздействие некоторой другой системы (управляющего), выступающего как субъект.

В первом случае мы имеем направленность управления на поддержание стабильности функционирования организации в зафиксированном режиме. Это управление, ориентированное на минимальное изменение структур по рис. 6.1. Выход из этого состояния как раз и требует стратегического планирования, которое равно может вести и к успеху, и к финансовым неприятностям.

Во втором случае, ни о каких моделях речи идти не может. Только интерпретация, выбор контекста из факта воздействия внешнего мира.

В последнем случае в нашей терминологии, управляющему придется “договариваться” с управляемой им социальной системой. Ничего страшного в этом нет. Этот момент почувствовали в первую очередь бихевиористы, но они не отметили главного – договариваться приходится не только с сотрудниками и коллективом, но и с организацией, как таковой, со структурой сложившихся интерпретаций действий и поведения управляющего. Возникновение всех недостатков директивно-командного стиля управления в такого рода организациях становится теперь вполне понятным.

Все эти управления реализуются однотипно на основе рассмотренной процедуры согласования связей соответствующих им данных разного объема и корректности. Поэтому в полной логической схеме организационного управления, в любом подходе, мы должны предусматривать соответственно три цикла, три процедуры СУО, соответствующие особенностям и смыслу указанных управлений.

Область наших интересов составляют, конечно, системы надкибернетического уровня. К сожалению, для них до сих пор наблюдается всеобщее использование понятия управления на основе сигнала обратной связи так сказать “по умолчанию” (С каждым годом появляется все больше работ, ссылающихся на К.Боулдинга, но не делающих из этого никаких конструктивных выводов.). Истоки этого умолчания лежат, по-видимому, в аналитико-механистическом восприятии мира, от которого нас предостерегали выдающиеся биологи. Их системный подход, системный взгляд привел нас к другой точке зрения на обратную связь, о которой мы здесь и будем говорить.

Конечно, для большинства специалистов технических направлений вполне естественна традиционная ориентация на сигнальное или, как его еще любят называть – “операторно-структурное” управление. Профессионально они подготовлены только к работе с системами технической ориентации – кибернетическими.

Как инструментально вполне развитые и обладающие собственной технической элементной базой, эти системы для указанных специалистов становятся самодовлеющими, что ведет к попыткам моделирования такими системами систем любого уровня сложности на основе общепринятой сигнальной парадигмы управления.

К сожалению, основной тезис модельного подхода – математическая независимость модели от моделируемой системы, считается достоинством, в то время как это верно только для систем кибернетических и для моделирования сложных систем на уровне их кибернетического представления.

Напротив, науки изучающие системы уровней по К.Боулдингу более высоких, не имеют собственного механизма построения абстрактных моделей (вернее, не имеют механизма работы с открытыми системами, “для этого еще нет математики”), что и является причиной их незаслуженной подчиненности примитивным относительно них системам, организованным на уровне обратной связи.

И сколько бы эти науки не пытались использовать вместо чистой математики более подходящие для них лингвистические аппараты, общий механизм работы с “информацией” для них остается прежним – базирование на аксиоматическом фундаменте моделирования систем своей области знания на уровне кибернетического подхода. Система, вырабатывающая информацию, система активная во всех своих проявлениях изучается на основе замкнутого аппарата ее представления. Вряд ли с точки зрения научного разума такое положение можно назвать нормальным.

Отметим достаточно ясный факт того, что достижимый уровень развития каждой группы наук, кроме всех прочих необходимых характеристик и особенностей, определяется применяемой в них “машиной производства выводов”, “машиной управления”.

Прежде всего, это классические машины фон Неймановской архитектуры – конечные автоматы разных модификаций. Этой архитектурой обслуживаются сегодня все науки. Ее предельные возможности накладывают существенные ограничения на процесс познания.

Именно поэтому в разных ключах ставятся вопросы разработки машин, управляемых данными, то есть машин, ориентированных на языковое представление входного сообщения. Но, как следует из наших построений, требуется уже машина, управляемая переменными во времени и контексте данными и отношениями, то есть машина для сообщений, несущих в себе структуру связей, в том числе и структуру, не предусмотренную при проектировании базы.

В первом случае мы имеем управление как результат “оптимизированного поиска”, цель которого – выработка ответного сообщения на основе анализа структуры данных, заложенной в машину при проектировании базы, и её текущего наполнения.

Во втором случае управление структурно-динамическое, цель которого – формирование некоторой “структуры знания”, переменной во времени именованной структуры связей, организация “информационного резонанса”. Собственно выработка того или иного решения является задачей важнейшей, но вторичной, производной от основной задачи системы – “быть в курсе всех изменений и в постоянной готовности к восприятию смысла запроса или сообщения по результатам предыдущей информационной посылки”.

Далее предикатный механизм обеспечит в нужный момент выработку структуры связей, могущей служить для преобразования в любые мыслимые действия: организационные, правовые, личностные, моральные, чем, собственно говоря, и определяется интеллектуальное управление в нашей текущей инженерной постановке.

Конечно, если говорить строго, в текущем рассмотрении приемо-передающей системы, соединенной каналом (см. рис. 6.1) мы занимается формированием “индивидуального алгоритма” принятия каждого конкретного решения. Осталось только договориться, можно ли считать алгоритмом индивидуальную процедуру выработки каждого отдельного решения? Не здесь ли проходит граница между алгоритмической и неалгоритмической обработкой входных сообщений?

Введенное нами понятие информационной базы в составе базы данных и базы знания является исключительно конструктивным. С одной стороны оно дает нам возможность построения функциональной схемы информационно-интеллектуального процесса на основе достаточного количества пар таких баз разного целевого назначения, но, самое главное, оно обеспечивает возможность формирования новой парадигмы управления, новой парадигмы обратной связи и ее инженерной реализации.

Напомним, что “классическая” парадигма управления происходит от понятия управляющего сигнала, выражаемого в аналоговой или цифровой форме, контроля достигнутого результата управления и его коррекции за счет изменения передаточных характеристик системы управления с обратной связью.

Исторически указанная парадигма управления происходит от подходов и математических аппаратов, связанных с теорией сигналов, теорией сообщений (прочие синонимы уже упоминались). Она использовалась, конечно, с древнейших времен, но окончательно сформировалась в годы царствования кибернетики как “обслуживающего аппарата для всех наук”.

Такого рода парадигма естественна для систем, сложность которых допускает их кибернетическое представление или моделирование. При этом предполагается, что в некоторой области допустимого управления передаточные функции системы обладают, по крайней мере, непрерывностью, то есть утверждается, что в каждом конкретном случае понятие “отклонения величины выходного сигнала” имеет управляющий смысл.

Сохранение этой парадигмы для системно-сложных объектов, тем более для живых, автоматически сводит нас к уровню кибернетической модели, что влечет за собой бессмысленность любых попыток организации управления на контекстно-зависимых языках – теряется смысл контекстно-зависимого управления.

Но фундаментальное отличие указанных парадигм заключается отнюдь не только в способах выработки конечного сигнала (через структуру операторов, передаточную функцию или через собственную структуру системы и осмысление через накопленный образ), но и в замкнутости первой и системной открытости второй.

Самое сложное и опасное для существования системы внешнее управление всегда должно восприниматься через сравнение имеющейся структуры связей данных с той, которая должна будет возникнуть при положительной реакции на управление. Смысл СУО здесь проявится в осмыслении конечной структуры с точки зрения “восприятия через накопленный образ” и производстве логических выводов из возможных последствий предложенной реструктуризации данных, то есть проявится в осмыслении “предлагаемого” управления.

Обратная связь в традиционном ее понимании как способ коррекции передаточной характеристики, здесь не существует. Некоторые ученые уже давно отмечали ограниченность систем управления с обратной связью как формы управления. Ее место занимает структура данных и аппарат согласования структур данных для выработки удовлетворительных соглашений между объектом и субъектом. Вот это аппарат и является механизмом функционирования информационной обратной связи.

Достаточно ясно, что смена парадигмы обратной связи, фактически смена парадигмы управления влечет за собой потребность в пересмотре и разработке новых концепций управления – именно организационного управления, в отличие от сигнального. Мы не берем пока на себя ответственность за создание полной концепции такого рода, представляется, что объем работы слишком велик, а даже на разработку сигнального подхода человечество затратило не один десяток лет.

Но показать первые реальные разработки в этом направлении вполне возможно. Этому мы и посвятим третью часть настоящей работы, которая покажет основы, начало формирования нового подхода к организационному управлению через примеры практических решений.

Все остальное по этой тематике, включая эскизный проект информодинамической машины смотрите в [15] и разрабатывайте самостоятельно – научной и инженерной работы здесь хватит на всех на долгие годы.

А в заключение этой части представляется целесообразным дать краткий экскурс в информодинамику для несколько более глубокого уяснения читателем сущности информодинамического подхода.

Наступило время задуматься о феномене информации, как о чем-то более значительном, нежели сигнал или количество, а заодно и показать открывающиеся при этом перспективы. Читатель должен, наконец, задать вопрос массе писателей: что же они все эти годы вкладывали в понятие “передача и получение информации” вместо понятия “передача сообщения”? Количество информации? Битово-байтовая характеристика сообщения вряд ли будет полезна приемнику. Семантику или смысл? А что это такое в практической организации управления? Непротиворечивого ответа на эти вопросы из существующих определений информации дать невозможно.

Информодинамика, понимая информацию как продукт взаимодействия множества самостоятельных информационных машин сущностно аналогичных рассмотренной выше, позволяет найти непротиворечивое разрешение этих и множества других аналогичных вопросов. Для этого речь должна идти о феномене информации и феномене ее самоорганизации, о законах, которым подчиняются явления информационные и их связи с явлениями энергетическими, включая в совокупность информационных явлений и интеллект, разум в его нормальном общечеловеческом определении, вообще всю феноменологию негэнтропийных информационных процессов.

Что же предлагает информодинамика, информодинамический подход, что полезно предварительно изучить для конструктивного разговора о перспективах науки организационном управлении? Ясно, что такое рассмотрение необходимо начинать с определения роли и места информодинамики в общем ряду всевозможных “…динамик”.

Вспомним. Человек занимался механикой весь исторический период своего существования. Но долгие годы многое в ней было для него просто искусством. Появление механики Ньютона сделало эти тайны почти рутинной процедурой. Но главным было другое – в представление человека о Мироздании пришла некоторая осмысленная регулярность. Так же у человека складывались отношения и с гидродинамикой, и с термодинамикой. Электродинамика родилась быстрее – было почти ясно, где, что и как искать. Результат поисков дал для понимания Мира едва ли не больше, чем для нужд утилитарных. Но все это системы, которые для этих самых нужд вполне могут рассматриваться как системы первого порядка динамики.

С системами явно многопорядковыми или “вложенной динамики” человек тоже имеет дело достаточно давно. Такова любая экосистема от рисового поля до океана. Вложенность динамических процессов может проявляться даже в техногенных системах, например, ударные волны в трубопроводах большого диаметра. Одним из показательных примеров вложенной динамики, достаточно изученных как со стороны феноменологии, так и в плане формализма, является турбулентность. Однако как изученной?

Турбулентность возникает в потоке жидкости, при определенных условиях как самостоятельная, в некотором смысле – отдельная динамическая система турбулентных вихрей. Она существует “по своим собственным законам”. И в формальном представлении эта динамическая система тоже “отдельная”, подчиняющаяся своим собственным законам – теории турбулентности, связанной с уравнениями потока лишь через параметры. Когда же в таком потоке жидкости движется некоторое тело, то оно оставляет свой турбулентный след, из динамической системы вихрей возникает еще одна весьма устойчивая пространственная система, для формализации которой требуется уже свой аппарат.

Однако в прикладном аспекте человеку от систем вложенной динамики фактически надо было очень и очень немного и “по отдельности”: от самой турбулентности – оценки динамических нагрузок на винты, лопасти и т.п., от ее следов – и того меньше, возможность найти и проследить след судна, его класс и, если удастся – “возраст следа”. Явлением же “вложенных динамических систем”, соотнесением формальных аппаратов представления его составляющих, обобщением этих составляющих и их формализмов традиционно интересовался лишь крайне малочисленный класс теоретиков.

В физике и квантовой механике относительно сказанного выше “все наоборот”: по следам (и не только по фотографиям треков частиц, но и в самом общем смысле) стараются найти как можно больше подробностей, а задача соотнесения аппаратов представления процессов “разного уровня вложенности” если и не главная, то и не меньшая, чем само “выяснение подробностей” – трактовка, объяснение экспериментального материала.

Исходя из возможностей аксиоматической математики и общепринятой “технологии исследований”, вряд ли можно надеяться на то, что сегодня здесь можно построить какой-нибудь совершенно новый формализм. Можно предположить, что именно в рамках сегодняшних описательных возможностей, мы всегда придем в некотором смысле к тому же, что и в случае с турбулентностью, то есть к уравнениям “процесса-оболочки” и системе условий “вкладывания внутренних процессов”.

Таково соотношение сущности явления и уровня развития современного формального аппарата. Этот аппарат, начиная от нотации, от способа записи, не предназначался для представления совокупностей разнопорядковых процессов, наоборот, сама идея исчисления бесконечно малых заключалась в том, чтобы сводить различные процессы к однородным потокам однородных, неразличимых “бесконечно малых”.

Далее укажем, что информодинамика не допускает моделирование, замыкание информации каким бы то ни было способом, ибо вся суть ее “в совокупности всего”. Замкнутую систему можно изучать по частям, рассматривая отдельные уровни вложенности процессов, открытая же система существует только как совокупность всего, составляющего целое. Каким бы способом мы не выделяли из нее отдельный уровень, процесс или их совокупность, полученное будет не более чем частной моделью, в таком виде в открытой системе не существующим.

Вспомним, что до настоящего времени информацию атаковали регулярно, но совершенно другими средствами. Результатов – сколько угодно, но все “около”. Правда “немного спутали” теорию передачи информации и теорию связи с теорией собственно информации, в результате чего изучение информации как явления фактически заменили изучением некоторой не вполне определенной характеристики процессов физического Мира.

С другой стороны, “энтузиасты” построили множество многомерных миров (“декартов ящик” все терпит, а вот как он сам соотносится с Природными реалиями?) и понятие информационного поля стали употреблять всуе. В результате выросло целое поколение ученых, считающих все разговоры об информации как явлении, “дурным вкусом”, чем-то недостойным настоящего исследователя. Еще немного – и будет принято решение “о не рассмотрении работ, связанных с определением информации”, аналогично подобному решению о движении колеса по гладкому рельсу.

Да, для этого много объективных оснований. Но есть и другое объяснение. Серьезное изучение информации как феномена ведет к изменению многих сегодня незыблемых устоев, пересмотру многих аксиоматически утвержденных стереотипов, многих научных концепций, в том числе и подходов к организационному управлению. По-видимому, интуитивное, “буквально на уровне подсознания” понимание квалифицированными исследователями возможности такой ситуации ведет к “защитной реакции” от любых попыток “все сломать и начать делать науку заново”.

Но уже пора переходить от изобретения, от фактической эвристики “аксиоматики абсолютной абстракции” к поиску и открытию “аксиоматики Природной”. Достаточно ясно, что первая из них – для систем абстрагированных, потерявших перед исследованием часть своих связей и составляющих, вторая – для реальных, существующих в Природе именно и только потому, что они открыты, связаны со всеми остальными системами и, следовательно, наблюдаемы этими системами. И именно потому организационно управляемы только в мире реальных систем на уровне исполнения гипотез Поспеловых, т.е. как открытые системы под управлением контекстно-зависимого языка.

Замкнутая же система формально наблюдаема только “изнутри”, в совместном замыкании с инструментом наблюдения и наблюдателем, т.е. при порождении, с точки зрения Природы, новой системы, ранее не существовавшей и “специально от нее изолированной”.

Конечно, это не значит, что на основе замкнутой концепции нельзя попробовать реализовать некоторую реалию физического мира. Однако при реализации сколько-нибудь глобальных проектов такого рода мы неизбежно сталкиваемся с неучтенными последствиями восприятия их Миром как систем открытых. Проблема заключается в том, что результаты замкнутого проектирования становятся объективной реальностью Мира взаимодействующих систем, приобретая и проявляя свойства, которые мы не могли или не хотели увидеть в модельном замыкании.

Выйти из этого порочного круга можно только при признании объектом науки не только модельных концепций, но и Мира системно-открытого, где взаимодействие систем осуществляется не столько через “количество переданной информации” и силовое взаимодействие, но, прежде всего, через феномен, через информацию как “систему саму по себе”, структуру, существующую параллельно и во взаимодействии со всеми остальными системами независимо от их материальности, виртуальности, аксиоматической замкнутости и “пространственной близости” друг к другу.

И указанное выше требование “аксиоматики Природы”, если, конечно, не понимать под ней “твердый математический фундамент”, достаточно правомочно и понятно, тем более, что об этом прямо говорили и Н.Винер (о “поиске природных основ, на которых базируется все”), и Ф.Бэкон (“тот побеждает природу, кто ей повинуется”), и А.Колмогоров (о невозможности точного моделирования сложных систем иначе как повторив полностью, с неограниченным предшествованием, всю историю их возникновения).

Все это в постановочном плане представляется достаточно очевидным и принципиально не может вызывать возражений, кроме как следующих:

1. для создания устройств чисто технических все это совершенно ненужно;
2. как это все сделать?

Первое возражение целиком связано, прежде всего, с военно-экономической направленностью текущей науки и не является разумным предлогом отказа от изучения Мира открытого, в котором, как выяснилось, более чем достаточно “очень практических” вещей. А вот “как это делать” рассматривает наука информодинамика.

Информодинамика берет на себя ответственность за продолжение “не термодинамического и неколичественного подхода” и излагается на уровне возможностей сегодняшней терминологии после наведения в этой терминологии некоторого порядка и понимания того, что все природные системы могут адекватно рассматриваться только как системы открытые, непрерывно взаимодействующие со своим окружением, т.е. организационно управляемые. Это взаимодействие кроме силовой формы обеспечивается и в форме “не силовой” столь же открытыми связующими системами, частными проявлениями феномена информации.

В случае открытых систем мы имеем дело с несчетным множеством потоков, каждый из которых может раскрыться сам по себе в более чем счетную совокупность потоков, состоящих не из безликих бесконечно малых, но из бесконечного разнообразия структур. Представляется, что сказанного достаточно для оценки глобальности предстоящей задачи создания адекватного математического аппарата науки завтрашнего дня.

Сложность открытых систем (требующая информационного определения понятия сложности), интеллект и управление во взаимосвязи с информационными потоками (сущность которых в открытом Мире никак не укладывается в существующие сегодня их определения) образуют неразрывный набор проблем, без выработки обобщенного, системного взгляда на который их конструктивное понимание невозможно.

В отличие от, скажем, электродинамики информодинамика “сама по себе” для нужд утилитарных внешне вроде бы непригодна, она “может” лишь две вещи: объяснить устройство резонатора “динамического структурного поля” – сиречь информационной машины, интеллекта; установить вид свободной волны динамического структурного поля, которая оказывается дополнительно-подобной структуре физической (энергетической) Вселенной, “второй половиной” Мира. Однако этим информодинамика в корне меняет представление и о прикладных, и о фундаментальных теориях, об управлении вообще и организационном управлении в частности.

Дело в том, что открытые системы существуют только как непрерывный процесс взаимодействия, Мир открытых систем – это Мир динамический, Мир, конструируемый непрерывно. Адекватно воспринимать его может только аппарат, ориентированный на технологические правила организации этого процесса.

Одной из “вечных” проблем всех задач управления является отсутствие в его распоряжении чего-нибудь более подходящего для не модельной постановки управления, чем машина фон Неймановской архитектуры.

Информодинамика предлагает и рассмотрение проблемы создания информационной машины, альтернативной или, вернее, дополнительной к абстрактной модели вычислений – машине Тьюринга. Эта дополнительность заключается в следующих отличительных свойствах предлагаемой информационной машины:

- её способности эффективно оперировать с потоками структур данных более чем счетной (конструктивно) мощности на существенно конечной аппаратной базе, т.е. не требуя абстракции бесконечной памяти (ленты машины Тьюринга);

- возможности физической реализации её самой, а не некоторого паллиатива (каковым является архитектура фон Неймана для машины Тьюринга).

Все, что есть в этом Мире интересного, как с познавательной, так и с утилитарной позиции, порождается взаимодействием открытых систем. Адекватно построить теорию открытых систем (и, соответственно, теорию организационного управления) возможно только в динамическом процессе ее конструирования, причем такое конструирование необходимо включает в себя и создание достаточно представительного множества таких систем, и накопление опыта общения с ними – таковы “правила игры” с открытыми системами.