1.2. Организация исследований на стыке научных областей

Рассмотрим проблему возникновения, смысла и направленности сегодняшних “наук на стыке специальностей”. Начнем с того, что фундаментальной науке до известной степени все равно в какой конкретной области деятельности человека ее применяют. Сузится при этом круг проблем или, наоборот, расширится в связи с новой прикладной задачей – все равно фундаментальная наука будет универсальным инструментом описания и управления для всех областей знания.

Науки же, потребляющие такой инструментарий для своего существования, являются науками инструментально-зависимыми, специализирующими область приложения фундаментальной науки. Именно поэтому, пока исследователи считали кибернетику наукой, имеющей собственный смысл, в ее составе пытались порождать технические, медицинские, биологические, географические, экономические, военные и прочие прикладные “кибернетические” науки.

С моральной смертью кибернетики, о которой сейчас предпочитают не вспоминать как о науке, эти прикладные направления исчезли из всех планов научных и практических работ, включая вузовскую и академическую науку, оставшись только реликтами в названиях некоторых учреждений, да записями в дипломах различных уровней.

Не зря же писал Г.Н.Поваров в предисловии к [1]: “Кибернетика не может быть суммой примеров и аналогий и нуждается в последовательном логическом построении, отправляющемся от немногих основных понятий и законов”. Ясно, что имелись ввиду законы собственные, “кибернетические”.

Медицинская кибернетика начала формироваться как научное направление во второй половине 50-х годов. На первом этапе разрабатывались преимущественно методы решения частных задач (диагностика, обработка кардиограмм).

Второй этап, начиная с 60-х годов, характеризуется переходом к решению задач моделирования и управления организмом человека, системой здравоохранения, разработкой медицинских информационных систем. Фактически уже здесь была использована вся терминология сегодняшней МИ, т.е. в 60-х годах XX века уже изучались упомянутые выше “информационные процессы, сопряженные с медико-биологическими, клиническими и профилактическими проблемами”.

Внешне МК имела гораздо больший диапазон интересов, чем МИ и была представлена как научное направление, ибо в ней непосредственно ставились вопросы исследования объектов медицинской науки как систем управления, то есть “информационно понимаемых медицинских объектов в процессе их функционирования”.

Считается, что в эти годы в МК, в зависимости от направлений ее приложения, сформировались несколько тесно связанных научных направлений: физиологическая кибернетика, занимающаяся изучением и моделированием органов и систем человека; клиническое направление медицинской кибернетики – (терапия, хирургия, неврология, психиатрия и др.); медицинская кибернетика в профилактической медицине и управлении здравоохранением.

Предметом исследования МК являлись медицинская и другие виды информации, системы накопления и переработки информации, системы связи и управления, существующие в человеческом организме и в системе здравоохранения. МК по замыслу ее создания опиралась на знания, накопленные медициной и здравоохранением, а также на математический аппарат кибернетики и возможности электронных вычислительных машин.

И развивалась медицинская кибернетика в период 60-х – 70-х годов XX века примерно по тому же пути, который предусматривается сейчас для медицинской информатики. В этот период было сделано много и многое из сделанного было весьма полезно. Но человек, общество не получили от МК того, что обещали ученые – не была достигнута явно выраженная польза от “кибернетизации” медицинских задач для общества в целом.

Сегодня мы понимаем, что этого и нельзя было ожидать по двум причинам – социальной и технической. Проблемы социальной медицины отметим немного ниже, а из технических проблем укажем все на ту же проблему – приборную. В указанные годы человечество не располагало вычислительной техникой, пригодной для массовой эксплуатации в медицинских целях. Для машин, никак не дотягивающих до вычислительной мощности сегодняшнего простейшего домашнего компьютера, требовались залы площадью в двести и более кв. метров, с соответствующим техническим обеспечением и массой обслуживающего персонала.

Проблемы всех “прикладных кибернетик” исчерпали сами себя, после решения некоторых задач в объемах, которые мы сегодня не сможем отнести даже к начальной стадии моделирования. Казалось бы, мы впадаем в противоречие: утверждаем, что и информатика, и кибернетика в “прикладном виде” существуют только в среде технических средств определенного уровня развития, а значит, и предопределяются как составляющие computer science?

Да, конечно, если считать их чистой инженерией. Но нет, если настаивать на их научном звучании. Как и прикладная математика, развитие которой существенно зависит от уровня технических средств, все прикладные “кибернетики” и “информатики” также нуждаются в них, но не более математики или физики, ибо просто являются “инженерией на компьютерной основе”. Иначе их научно-прикладной характер понимать невозможно.

Не технические средства предопределяют существование и смерть прикладной науки, а взаимное несоответствие обещаний, прибылей, расходов и практически достижимых результатов конкретного направления деятельности.

Как известно из элементарной социологии, требования и ожидания общества всегда обгоняют возможности любой прикладной науки. Не оправдавшее себя модельное направление не может быть реанимировано никакими вычислительными мощностями.

Но появился новый контингент исследователей, сызнова считающих, что “можно запрограммировать все”, и знающих, что мощности одной персональной машины ныне превышают мощности всех военных компьютеров мира, существовавших к 1969 году. Фактически прошел некоторый срок, позволяющий “переболеть” еще раз, “попробовать информатику вместо кибернетики”, но, конечно, на новой технической базе.

Результат будет точно такой же. И кибернетика, и информатика как прикладные науки, к сожалению, заблудились в определении своей области существования, в отношениях с информацией, в сигнальном и модельном ее понимании и восприятии. Именно поэтому информационной науке пора не уповать на новые компьютеры, а переходить от сигнального к феноменологическому подходу к информации.

Пора задуматься, там ли вообще ищут информацию, если находят только ее количественный след, не дающий даже возможности определения термина?

Весь остальной список прилагательных наук времен кибернетики ныне постепенно появляется применительно к информатике. Понимая некоторую двусмысленность такого конвертирования истории науки, информационно-управляющий аспект терминологии открыватели “новых наук” заменяют другими сочетаниями, например: биологическая кинетика, компьютерная биометрия и др.

В ряде литературных источников констатируется, что существенного продвижения в “математизации” прикладных наук по сравнению с 50-60-ми годами XX века не произошло. Как и раньше, по мере знакомства с тем или иным математическим аппаратом прикладники объявляют о своих достижениях при его использовании, и польза от этого аппарата считается очевидной вплоть до тех пор, пока другой авторитетный прикладник не скажет о полезности некоторого другого подхода к моделированию.

Мода в “моделирующей” науке отличается от моды в одежде только тем, что держится по времени несколько дольше, обладая такой же тенденцией распространения от центра к периферии и возвратом к старым образцам с незначительными изменениями, в основном связанными с увеличением доступных вычислительных мощностей.

Так было с распознаванием и гомеостатами, так было с фрактальным подходом к представлению сложных процессов и с разработками нейронных моделей на уровне создания сетей и чипов, так было и будет вообще с любым аппаратом замкнутого, модельного представления живых систем.

Так будет и с любой наукой, образуемой на стыке с понятиями, не имеющими собственной области существования, по крайней мере, до тех пор, пока эта область не будет установлена.

Отметим, что по всем прикладным направлениям “получившим резонанс на стыке наук” были написаны в свое время книги, например, “Биологическая кибернетика” [4]. Характерно, что в постановочном смысле все книги такого рода опирались на не оправдавшие себя попытки приписать кибернетике возможность отражения свойств реального мира.

Это привело, к примеру, тех же авторов [4] как, впрочем, и многих других, уверовавших в безграничные возможности исповедываемого ими аппарата, к фразам типа: “все живое население Биосферы представляет собой единую биокибернетическую систему высшего ранга”.

Даже с кибернетической точки зрения это изречение вряд ли можно считать правильными, но нас должно привлекать в нем другое. Почему никто в те годы не подсказал “биокибернетикам”, что потому и “живое население Биосферы”, что не биокибернетическая, не биотехническая это система с управлением по кибернетическим обратным связям, а нечто на многие порядки более сложное?

То, что живое не моделируется кибернетикой на уровне живого, но лишь механистически, что биокибернетическое представление живого вопреки всем фантастам суть представление живого мертвым (моделью) настолько очевидно, что до сих пор просто игнорируется.

Первое, что исчезает при моделировании живого – само живое. Математическая модель описывает мертвое, предписанное, алгоритмически заданное движение. А ведь понимание такого простого факта заставляет трижды задуматься, прежде чем начать утверждать о биокибернетическом представлении жизни.

Все разговоры о необходимости создания “математики для биологии” так и остались без серьезного рассмотрения. Хотя достаточно понятно, что аксиоматический фундамент современной математики в принципе не может отвечать задачам адекватного представления “живого”, тем не менее, такая постановка проблемы вполне правомочна, если предварительно поставить задачу выявления “аксиоматики живого”, см., например, [5]. А кибернетический аппарат прикладной математики ничего, кроме примитивных моделей, дать не может. Специалисты же прикладных наук, к сожалению, просто “верят” в адекватность существующих фундаментальных наук реальному миру, не требуя от них доказательств этого.