Глава 4. Сложность открытых систем

 Глава 4. Сложность открытых систем

Прикладная теория систем – это технология

обеспечения системного подхода к сложным системам.

4.1. Необходимость общей теории

Необходимость изучения и развития общей теории систем, ее важность для разработки теории ИСУ достаточно очевидны. Не может быть полноценного понимания проблем, связанных с системами управления, если не выяснено их место среди других возможных систем или не определена иерархия систем, а, следовательно, и не введены критерии их сравнения. Материал предыдущих глав дает здесь возможность начать рассмотрение этой стороны организации интеллектуальных систем.

Можно вполне определенно считать, что общая теория систем начиналась в конце сороковых годов с работ фон Берталанфи. Подход к построению такой теории мы будем рассматривать ниже в необходимом объеме под названием общая теория систем по фон Берталанфи.

Кроме того отметим, что в 1959 году в Кейсовском технологическом институте (Кливленд, шт. Огайо) был создан центр системных исследований, известный по сформированной там общей теории систем, названной по имени его руководителя теорией по М.Месаровичу.

От выбора глобальных соглашений, основных исходных позиций общей теории систем существенно зависит наше понимание проблемы управления. То, что допустимо при модельном замыкании системы неприемлемо при рассмотрении систем открытых. При контекстно-зависимой постановке нам требуется некоторая другая метатеория управления, включающая в себя ИСУ. Для обоснованного принятия решений в открытых системах мы должны иметь возможность сравнения и иерархического упорядочения систем по важнейшему для управления критерию – их отношению к информации. Именно такой вариант общей теории систем нам необходим – вариант общей теории систем как теории, обеспечивающей технологию системного подхода к сложным системам.

Путь, по которому мы следуем за фон Берталанфи, ведет нас к изучению и сравнению систем, сложность которых определяется их собственным отношением к информации, а также уровнем сложности языка, на котором эти системы представимы и наблюдаемы.

Теория систем по М.Месаровичу ведет по испытанному математическому пути создания теорий и аппаратов, обеспечивающих моделирование объектов, сложность которых определяется количеством составных частей и видом их математического описания.

Возникновение понятия ИСУ указывает не на поиск новых решений по коррекции для традиционных систем управления, а на перенос интересов науки и практики на новый класс систем, по своему уровню сложности требующих другого подхода к управлению. Нам необходимо иметь некоторый конструктивный вариант иерархии систем и их взаимоотношений, чтобы понять, в каких случаях возможно и целесообразно говорить об интеллектуальности системы, об “интеллектуальном управлении”, а в каких оптимальным является традиционный подход.

Начнем рассмотрение этих вопросов с краткого экскурса в основы общей теории систем и абстрактной теории систем, особо выделив в них положения, характерные для организационных систем, систем управления, управления вообще, управленческой стороны принятия решений.

Из предшествующих публикаций здесь надо указать известную монографию “Системы и руководство”{68. Удостоена литературной премии фонда Дж. Гамильтона за 1965 г., как выдающаяся книга по вопросам административного руководства.} [19]. Не менее важным материалом надо считать и монографию “Прикладная общая теория систем” [22], в которой термин прикладная понимается как методология обеспечения системного подхода к сложным системам.

4.2. Две общие теории систем

Итак, фактически существуют два подхода, две общие теории систем (ОТС) - по М.Месаровичу [20] и по фон Берталанфи [21]. Первая из них изначально ориентирована на создание теоретического фундамента “частных теорий” и развивается в сторону систем с характеристиками интеллектуальности за счет рассмотрения кибернетики как собирательного направления, моделирующего живое в машине. Вторая является программой исследований незамкнутых систем, направленной на поиск методов доказательства существования определенных черт живого в системах, начиная с некоторого уровня их системной сложности{69. Мы усиливаем эту постановку данным ранее определением интеллекта как процесса, как обязательного атрибута систем выше некоторого уровня системной сложности.}.

Согласно М.Месаровичу ОТС должна быть настолько общей, чтобы могла охватить многие уже существующие теории, касающиеся в том или ином разрезе теории систем. Как частные случаи из ОТС должны выводиться, например, теория динамических систем, теория конечных автоматов, теория алгоритмов и т.д. При этом научные основания ОТС должны быть настолько фундаментальны, чтобы ее выводы имели практическую ценность при изучении конкретных систем, встречающихся в жизни.

Термин “общая” здесь означает, что ОТС имеет дедуктивный характер и объединяет другие теории – те, которые изучают системы в целом, и те, которые рассматривают поведение систем (теорию управления, адаптации, самоорганизации и т.п.). Используемые в ОТС уровни абстрактного описания систем используются как разъяснение термина “система”.

Для этого предлагается использование наиболее абстрактных областей математики: теории множеств, общей топологии, абстрактной алгебры и т.д. Термин “теория” по М.Месаровичу определяется в духе работ по математической логике и основаниям математики, в которых для его введения предварительно дается понятие о классе элементарных высказываний – Р. Тогда “теория” определяется как подкласс высказываний, которые считаются истинными.

Отметим, что для ОТС полагается возможным установить истинность высказывания либо экспериментально, либо на основании некоторого набора аксиом. Но, несмотря даже на такое допущение, ее прикладной вариант пока не создан, да и вряд ли возможен, ибо ОТС по М.Месаровичу – сугубо теоретический аппарат для создания теорий.

Согласно работам фон Берталанфи, ОТС представляется как теория описания любых систем, где на первом месте стоит иерархическая классификация систем и далее, каждый уровень иерархии анализируется с использованием того аппарата, той степени абстракции, которые допустимы на данном уровне системной сложности для достижения конкретной цели текущего исследования.

Надо признать, что конкретно такой формулировки у фон Берталанфи нет, это обобщенное понимание выдвинутых им и его последователями положений, на которых удобно конструктивно базировать теорию ИСУ.

По фон Берталанфи в научном анализе систем выделяют три этапа. Согласно этой градации, на первом этапе в науке рассматривается “организованная простота” (механика), на втором – “беспорядочная сложность” (статистическая физика), на третьем – “организованная сложность”{70. Это, возможно, первое, правда косвенное, разделение систем по их отношению к информации. Конечно, формулировки сегодня представляется архаическими, но в те годы просто ничего другого под руками не было. Здесь, по нашему мнению, произошла та же история, как и с трудами Н.Винера – новые мысли о главенствовании собственного отношения систем к информации для создания их иерархии уже есть, а терминология употребляется старая. Именно поэтому, чтобы не попасть в ту же ловушку, мы начали книгу с уточнения объемов понятий сложившейся терминологии.}. Фон Берталанфи включал в теоретический аппарат ОТС теорию информации, теорию игр и вообще все “околоинформационные” теории своего времени.

Можно предположить, что пересечение ОТС по фон Берталанфи и по М.Месаровичу на уровне включенных в них теорий (которые первый рассматривал в их “еще не вполне сформированном” информационном смысле, а второй – в чисто математическом), объединенных потом “всеядной” кибернетикой, внесло в ряды исследователей путаницу и непонимание существенно разных концепций этих вариантов ОТС.

В конечном итоге общими усилиями разных групп ученых были сформированы две трактовки для ОТС. Первая из них именуется “ОТС в широком смысле” и охватывает собой все необходимые и возможные дисциплины, имеющие отношение к анализу и синтезу систем. Вторая трактовка “ОТС в узком понимании” в известной степени обобщает различные подходы к ОТС. Она получила название “абстрактной теории систем” (АТС).

АТС по М.Месаровичу ориентирует нас на абстрагирование для моделирования систем с характеристиками интеллектуальности на уровне аппарата кибернетики, как известно, направленного на обеспечение моделирования живого в машине, на использование “подходящего” уровня абстракции.

АТС по фон Берталанфи ориентирует нас не на “подходящий” для данного исследования уровень абстракции, а на использование для представления и изучения системы языка, обеспечивающего ее максимальную наблюдаемость. И хотя фон Берталанфи в свое время мог включить в математический аппарат теории только методы кибернетики, ничто не мешает нам сегодня расширить их рядом дополнений и соглашений, необходимых для создания и изучения интеллектуальных систем.

Вообще говоря, из подхода, предложенного фон Берталанфи, не вытекает явных указаний о необходимости создания моделей систем. Поддерживая такой подход, мы постараемся показать далее возможность и целесообразность организации в некоторых случаях работы непосредственно с самой системой типа “организованная сложность” без создания той или иной ее модели.

Исходя из сказанного, можно видеть, что трактовка ОТС по фон Берталанфи дает, в конечном итоге, некоторый реальный простор для создания прикладной теории, связанной с интеллектуальным аспектом управления, понимаемым как атрибут системы высокого уровня организации.

4.3. Иерархия систем

Mineralia sunt, vegetabilia vivunt et crescunt, animalia vivunt, crescunt et sentiunt.

{71. Минералы существуют, растения живут и растут, животные живут, растут и чувствуют (лат.) К.Линней. Мы предлагаем читателям самостоятельно продолжить это высказывание в обе стороны.}

Над прикладным развитием понятий ОТС по фон Берталанфи успешно работал К.Боулдинг [23]. Его важнейшей заслугой является формирование некоторой условной порядковой шкалы сложности систем, на которую они проецируются по признаку их отношения к потокам входной информации.

В сокращенном виде эта шкала (классификация) представлялась К.Боулдингу следующим образом (комментарий в примечаниях наш – авт.):

1. Первый уровень - уровень статической структуры. Он мог бы называться уровнем “оснований” или “остовов”. Описание этой структуры служит началом систематизированных теоретических знаний, так как невозможно создать точную функциональную или динамическую теорию, не имея достоверного описания статических взаимоотношений{72. Это уровень статических систем, существование которых не предопределяется потоками информации.}.

2. Второй уровень иерархии систем представляет собой уровень простой динамической системы с предопределенными, обязательными движениями. Он может быть назван уровнем “часового механизма”. Большая часть теоретических положений в физике, химии и ряде других наук относятся к этой категории{73. Это уровень динамических систем, существование которых не связано с переработкой потоков информации.}.

3. Третьим является уровень механизма управления или, другими словами, системы с управляемыми циклами обратной связи, причем его можно назвать уровнем “термостата”.

Он отличается от простой системы устойчивого равновесия главным образом тем свойством, что передача и анализ информации составляют существенную часть системы{74. Это простейший из всех уровней систем, существующих в мире, где информационные потоки и их переработка могут влиять на систему.}.

4. Четвертый уровень – “открытая система”, самосохраняющаяся структура{75. Подчеркиваем, что первое упоминание в классификации К.Боулдинга самосохраняющейся структуры, как характеристики, связанной с информацией, относится к “надкибернетическому” уровню.}. Этот уровень, на котором живое начинает отличаться от неживого, может быть назван уровнем “клетки”{76. Это уровень зарождения собственного отношения системы к входящей информации, уровень промежуточный между пассивной и активной реакцией на входную информацию.}.

5. Пятый уровень можно назвать “генетически-общественным” или уровнем “растения”{77. Здесь речь идет о специфической форме реакции на возмущающую информацию, присущую миру растений и связанную, например, с известными степенями приспособляемости и другими реакциями на внешние воздействия.}.

6. По мере движения в этой иерархии вверх постепенно достигаем нового уровня - уровня “животных”, который характеризуется наличием подвижности, целенаправленным поведением и осведомленностью. Здесь развиты специализированные приемники информации (глаза, уши и т.д.), что приводит к значительному увеличению потока входной информации; кроме того, имеются развитые нервные системы, в конечном итоге приводящие к появлению мозга, который формирует из воспринимаемой информации основные черты явления, или “образ”.

Чем выше организация индивидуума, тем заметнее становится то, что его поведение не является простым ответом на какое-то воздействие, а определяется “образом”, или структурой знания, или окружающей обстановкой в целом... Трудности предсказания поведения этих систем возрастают из-за того, что между воздействием и реакцией на него вклинивается образ.

7. Следующий уровень рассматривает отдельного человека как систему и называется “человеческий”. Кроме всех или почти всех характеристик “животных” систем человек обладает самосознанием, которое отличает его от простой осведомленности животного. Человеческое воображение помимо того, что оно сложнее, чем у высших животных, обладает свойством самоотражения - человек не только знает, но и осознает, что он знает. Это свойство тесно связано с явлениями языка и с использованием символов{78. Фактически это указание не столько на существенность абстрагирования, сколько на уровень языка. Существенно больший уровень контекстной зависимости языка человека в сравнении, например, с языком животных, является одной из тех причин, по которой “интеллектуальность” считается атрибутом, прежде всего, именно человека.}.

8. Общественные (социальные) институты составляют следующий уровень организации...{79. Именно к этому уровню относится подавляющее число систем, организующих научно-производственную и общественную деятельность, т.е. систем, организующих существование предыдущих уровней, и без которых существование субъектов как информационно - организованного сообщества было бы невозможно. Положение этого уровня в иерархии систем по К.Боулдингу диктовалось, скорее всего, предположением о том, что система, составленная из объектов определенного уровня, будет в системном смысле сложнее. Как мы увидим в части III, верно обратное. Но здесь, исходя из исторической ценности иерархии, мы оставляем его в авторском изложении, ориентирующим нас не столько на научно-производственную деятельность, сколько по выражению автора на “тонкий символизм искусства, музыку и поэзию, сложную гамму человеческих эмоций”.}

9. Чтобы завершить построение иерархии систем, необходимо добавить последний уровень - трансцендентные системы. Существует конечное и абсолютное, неизбежное и непознаваемое, проявляющее определенную структуру и взаимосвязь. Будет печальным тот день для человечества, когда никто не сможет задать вопросов, на которые не существует никаких ответов{80. Девятый уровень систем - трансцендентные системы - интересен для прикладной теории ИСУ тем, что он указывает на возможность существования некоторого еще более сложного класса систем в том случае, если правомочно утверждение о возможности полного отрыва информации от физического носителя.}…

Как писали раньше, нет непознаваемых систем, есть непознанные. Сегодня мы можем себе позволить говорить об ограниченной наблюдаемости системы одного уровня с другого, в том числе, в некоторых случаях, возможно, и практической не наблюдаемости систем старшего уровня с уровня системно более простого (как, впрочем, и наоборот). О подобных ситуациях говорит нам и введенный К.Боулдингом уровень трансцендентных систем{81. Не менее интересен в этом смысле и барьер между кибернетическим и надкибернетическими уровнями. Если возможно его преодоление с использованием технической элементной базы, то может быть можно (скажем, по аналогии) преодолеть и барьер трансцендентности?}.

Конечно, современный исследователь отметит необходимость некоторой модернизации этой классификации (по логике построения должен быть введен уровень “вирусов”, возможны и другие аналогичные замечания). Тем не менее, основной успех и ценность предложенной иерархии заключаются в указании К.Боулдингом линейного среза, характеризующего важнейшие моменты развития систем без построения многомерной модели их классификации. Тем самым дается простое объяснение взаимосвязи систем без сложных для начального восприятия подробностей, но обеспечивающее достаточную обоснованность дальнейших построений, базу, на основании которой можно строить прикладные теории.

Для прикладной теории ИСУ в классификации К.Боулдинга основным моментом является фактическое указание о необходимости упорядочения систем по смыслу обработки характеризующих их входных информационных потоков, т.е. по уровням восприятия, переработки и выдачи информации во внешний мир, а, следовательно, и по некоторой качественной оценке возможности обработки информации для каждого уровня.

В теории ИСУ не имеет значения, какой уровень сложности систем мы признаем “первым из обладающих интеллектуальностью”, системе какого уровня впервые припишем наличие интеллектуальности, как атрибута системы{82. Теория ИСУ не вводит понятия степени контекстной зависимости языка, превышение которой ведет к появлению “интеллектуальности”. Это проблемы методологические, включающие в себя и разбор понятия “активности познания” и другие аналогичные. Сегодня мы не считаем целесообразным вводить их в состав информационной науки, хотя уже достаточно ясно, что они требуют для своего разрешения как минимум ее привлечения.}. Важен лишь факт постепенного внутри уровня и скачкообразного между уровнями качественного изменения смысла восприятия и обработки информации, перехода от сигнального и контекстно-свободного к структурному и контекстно-зависимому анализу информации. Как следует из классификации К.Боулдинга, такие уровни целесообразно рассматривать и как отдельные виды систем и как их симбиозы.

Важнейшим моментом является выделение в иерархии систем более сложного уровня нежели третий – “кибернетический”, для отдельного рассмотрения по параметру невозможности нахождения для них строгого математического описания. Далее они будут упоминаться не только под собирательным названием “надкибернетические”, но и, как это принято в работах фон Берталанфи, К.Боулдинга, Дж.Миллера и ряда других ученых, под собирательным названием “живые системы”.

Классификация К.Боулдинга указывает на процесс непрерывного повышения значимости информационной составляющей по мере роста организационной и поведенческой сложности систем вплоть до трансцендентного уровня.

В конечном счете, информация сама становится системой, начинает довлеть над системами низших уровней и, в некотором смысле, “информация начинает существовать самостоятельно”. Но это уже предмет рассмотрения части III.

4.4. Новая парадигма управления

Omnia non pariter rerum sunt omnibus apta.

{83. Не все одинаково пригодно для всех (лат.).}

Прикладная теория ИСУ является теорией, рассматривающей проблемы управления для систем всех уровней, связанных с понятием интеллектуальности как способности в той или иной мере самостоятельно принимать, обрабатывать и выдавать во внешний мир информацию.

Прежде всего, здесь необходимо отметить факт всеобщего использования управления на основе сигнала обратной связи так сказать “по умолчанию”{84. Существование понятия управления в разомкнутых системах не меняет этот факт.}. Истоки этого умолчания лежат, по-видимому, в аналитико-механистическом восприятии мира. Тем не менее, системный взгляд привел ряд авторов и к другой точке зрения на обратную связь, о которой мы будем еще говорить ниже.

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 элементной базой, эти системы для указанных специалистов становятся самодовлеющими, что ведет к попыткам моделирования такими системами систем любого уровня сложности на основе сигнальной парадигмы управления.

Напротив, науки изучающие системы уровней по К.Боулдингу более высоких (и сами являющиеся при этом системами не менее высокого уровня), не имеют ни собственного механизма построения моделей (вернее, не имеют механизма работы с открытыми системами), ни собственной элементной базы, 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.

Отметим, 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 (см. гл. 5).

Именно поэтому в разных ключах ставятся вопросы разработки машин, управляемых данными, т.е. машин, ориентированных на языковое представление информации. Но, как следует из наших построений, требуется уже машина, управляемая данными и отношениями, т.е. машина для контекстно-зависимых сообщений (подробнее см. гл. 6 и 15).

В первом случае мы имеем управление как результат “оптимизированного информационного поиска”, цель которого – выработка управляющего решения, т.е. ответного сообщения на основе анализа структуры данных, заложенной в машину при проектировании информационной системы, 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” (см. часть III). 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 семантика накопленной информации уже обеспечит в нужный момент выработку структуры связей, могущей служить для преобразования в любые мыслимые действия: организационные, правовые, судебные, личностные, моральные, чем, собственно говоря, и определяется интеллектуальное управление в нашей текущей инженерной постановке. Именно текущей, потому, что на её понятийной базе мы будем в частях III и IV рассматривать другие более совершенные подходы к работе с информацией.

А пока, если говорить строго, в текущей постановке теория ИСУ занимается формированием “индивидуального алгоритма” принятия каждого конкретного решения. Осталось только договориться, можно ли считать алгоритмом (вспомните его исходное определение) индивидуальную процедуру выработки каждого отдельного решения?

Введенное в гл. 2 понятие информационной базы в составе базы данных и базы знания является исключительно конструктивным. С одной стороны оно дает нам возможность построения функциональной схемы ИСУ на основе достаточного количества пар таких баз разного целевого назначения, но, самое главное, оно обеспечивает возможность формирования новой парадигмы управления и ее инженерной реализации.

“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. Она использовалась, конечно, с древнейших времен, но окончательно сформировалась в годы царствования кибернетики как “обслуживающего аппарата для всех наук”, которая в таком варианте и не претендовала ни на что, кроме моделирования сложных систем методами прикладной математики.

Такого рода парадигма естественна и допустима 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, т.е. утверждается, что в каждом конкретном случае имеет управляющий смысл понятие “отклонения величины выходного сигнала”.

Сохранение этой парадигмы для системно-сложных объектов 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.

Системный взгляд указывает нам на другую парадигму управления. Она происходит от понятия управления за счет анализа семантики изменения отношений между данными (контекстной связи данных) и выработки этих изменений в процедуре согласования структуры объекта и субъекта в интеллектуальной системе. Соответственно, будем называть ее парадигмой согласования связей данных или парадигмой управления на контекстах. При желании ее можно называть парадигмой структурного управления, где структура берется не из операторов, а из самой системы. Именно эта парадигма обслуживает все построения теории ИСУ.

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{85. Если бы не принципиально разные языки, требующиеся для реализации управления в указанных парадигмах, то можно было бы утверждать, что первый способ является частным случаем второго, случаем “пустой структуры накопленного знания” или замены этого знания сложной функциональной связью.}), но и в замкнутости первой и системной открытости второй.

Укажем здесь и в дальнейшем повторим еще не раз: в открытой системе существует не менее трех “управлений”:

• управление для поддержания гомеокинетической стабильности системы как некоторый процесс “внутреннего переосмысления”, внутренней реструктуризации, изменения целевых установок в процессе анализа изменения собственной внутренней структуры;
• управление для компенсации возмущений от внешнего мира;
• внешнее управление, как целенаправленное действие некоторой другой системы, желающей в данный момент выступать как субъект.

Все эти управления реализуются однотипно на основе парадигмы согласования связей данных и в полной логической схеме мы должны предусматривать соответственно три цикла, три процедуры СУО, соответствующие особенностям и смыслу указанных управлений.

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, т.е. проявится в осмыслении “предлагаемого” управления{86. Если Вы хотите построить “интеллектуальную” систему, готовую исполнять Ваши самоубийственные для нее приказы, то давайте хоть не будем называть ее интеллектуальной. В природе, правда, встречаются такие ситуации. Например, самка богомола откусывает голову самца после оплодотворения. Можно, конечно, посчитать их не интеллектуальной, а кибернетической системой, разобраться, кто кому приказ отдает, подыскать другие примеры или промоделировать этот. Давайте для начала займемся чем-нибудь не столь экзотическим и оставим рассмотрение таких подробностей для военных, террористов и богомолов. Далее нам встретятся и другие “проблемы смысла создания” интеллектуальных систем.}.

Обратная связь, как способ коррекции передаточной характеристики, здесь не существует. (Некоторые ученые [35] 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. Как будет показано далее, этот процесс не рекурсивен и, возможно, не рекурсивен даже частично.

Из сказанного следует принципиально важный вывод об иных механизмах управления в системно-сложных ситуациях и ограничении возможности моделирования таких ситуаций не только по несоответствию языков их описания, но и по механизму управления. Это значит, что, моделируя сложный объект с помощью САУ с коррекцией, мы допускаем ограничение его наблюдаемости не только возможностями его представления, но и принципиальной заменой механизма принятия управляющих решений.

Можно предположить, что при сведении сложной системы к ее кибернетической модели исходная, возможно разрывная в каждой точке “контекстная передаточная функция” такой системы заменяется “существенно гладкой сигнальной”, со всеми вытекающими отсюда печальными последствиями.

4.5. Гомеокинетическое плато интеллектуальной системы

Как известно, постоянства устойчивого состояния замкнутой системы можно достичь, если использовать отрицательную обратную связь. В связи с ориентацией нашего материала на открытые системы, необходимо учесть следующее.

Все системы высокого уровня сложности существуют как процессы. Для них уже нельзя пренебречь временным фактором их существования (кроме некоторых методологически обоснованных случаев анализа частных подробностей), ибо они в каждый момент находятся в состоянии неравновесия – гомеокинеза. Для таких систем существует только состояние динамического равновесия, к которому они стремится, но в котором никогда не могут “статически зафиксироваться”.

В термодинамической кибернетике считается, что процессы обработки информации, как и процессы ввода энергии в систему, имеют своей целью остановить тенденцию перехода системы в состояние с большей энтропией. Эти процессы можно рассматривать как попытки системы достичь состояния равновесия и сохранить его, т.е. пребывать в пределах “информационного гомеокинетического плато”. За подробностями такого рассмотрения в термодинамическом предположении энтропийно-негэнтропийного баланса можно обратиться к [22], мы же рассматриваем известное понятие гомеокинетического плато в привязке к интеллектуальному управлению, к процессу СУО.

На рис. 4.1 приводится иллюстративное изображение такого плато “в пространстве его существования”. Сразу оговоримся – именно иллюстративное, ибо рисунок в своей основе заимствован из “сигнального” подхода, а иллюстрирует подход “структурный”.

Рис. 4.1. Гомеокинетическое плато.

 Если в сигнальном варианте мы имеем некоторые количественные оценки и, соответственно, какую-то метрику пространства существования гомеокинетического плато, то, в нашем случае, структурные преобразования в базе требуют только топологического пространства, что “ближе к Природе”, но не иллюстрируемо в метрике. Тем не менее, мы ожидаем от этой иллюстрации некоторой пользы для пояснения излагаемого материала.

Итак, по горизонтали мы откладываем “величину” суммарного управляющего воздействия на интеллектуальную систему, складывающегося из рассогласования структур “знание - данные” в объекте и субъекте, вносимого внешними как управляющими, так и возмущающими информационными потоками. По вертикали откладывается аналогичная “величина” для внутреннего управления состоянием системы в допустимых пределах на каждой точке плато. В результате плато является не линией, а некоторой “полосой”, множеством состояний, в котором может существовать система.

В сравнении с системой стабилизации, плато А₁, А₂, В₁, В₂ определяет диапазон возможного изменения состояния системы без ее разрушения при суммарном входном воздействии. В сравнении с резонансной системой указанное плато – некоторый показатель, определяющий ее полосовые характеристики.

Слева от В₁ находится область развала системы при потере ею “накопленного опыта” – классический случай деструкции, как потери нормальной структуры. Справа от В₂ находится область, которую проще всего сравнить с ситуацией перерегулирования, т.е. случаем, когда изменение структуры настолько велики, что это ведет к практической потере имевшегося “облика” или “образа” системы.

Диапазон А₁-А₂ в каком-то смысле может быть пояснен как участок стабилизации с соответствующими последствиями выхода из него при некоторых непредусмотренных “значениях” внутреннего управления. Для интеллектуальной системы диапазон А₁-А₂ – область “жизни”, область “понятной, относительно цели существования, трактовки или реакции на изменение структуры связей”.

Для системы в структуре СУО гомеокинетическое плато существует как совокупность плато субъекта и объекта, стремящихся к “согласованному” существованию, как область, где достижимо согласование структур субъекта и объекта. Если же каждую информационную составляющую рассматривать как отдельное управляющее воздействие, то речь может идти о множестве гомеокинетических плато, характеризующих каждую сложную систему. Такого рода анализ необходим при постановке задачи исследования устойчивости системы под воздействием различных информационных возмущений.

“Обобщенное интеллектуальное управление” может быть, таким образом, определено через две его задачи:

• задачу стабилизации достигнутого состояния, как внутреннюю функцию системы, направленную на то, чтобы удерживать ее на гомеокинетическом плато в течение максимально возможного времени;
• задачу перехода в новое состояние, когда понятие управления может быть расширено вплоть до обеспечения перехода системы с одного гомеокинетического плато на другое, точнее “с одной группы плато на некоторую другую группу”.

Первая задача в своей постановке (но не реализации!) является эквивалентом классической схемы управления с обратной связью для сложных систем при замене сигнальной парадигмы управления структурной. Ее решение полезно для обеспечения текущей внутренней реструктуризации системы, реализация которой удерживает систему на гомеокинетическом плато. В отличие от систем с обратной связью, здесь “состояние равновесия” удерживается не превалированием обратной связи над положительной, а отклонением структур объекта и субъекта не более чем в некотором диапазоне рассогласования, допускающем их сопоставление и взаимную реструктуризацию.

Вторая задача, в принципе ясная на постановочном уровне, ведет нас к понятию метаструктуры, обобщающей возможное разнообразие структур данных некоторого множества систем. Ее рассмотрение является важным направлением научного поиска и может быть рекомендовано для глубокой проработки на основе материалов третьей части книги.

С понятием гомеокинетического плато в контексте интеллектуальных систем управления тесно связана идея о том, что для каждой системы существует оптимальное дозирование управляющих воздействий. Это означает, что ни одна система не в состоянии принять информацию в структуре, изменяющей уже имеющуюся более чем в некотором “пределе”. Именно с помощью такого дозирования система удерживается в “изменяющейся области устойчивости”.

Недостаточное управление может вывести систему в нестабильное состояние по причине “срыва динамики ее существования”. В случае недостаточного управления мы находимся как бы в области действия “положительной обратной связи”, могущей привести систему к полному разрушению. Введение же в систему чрезмерных управляющих воздействий подавляет смысл интеллектуального управления, ведет к насильственной перестройке структур без процесса их осмысления.

Вполне реальная возможность определения границ устойчивости при работе с интеллектуальными базами (см. гл. 5) позволяет, при определении интеллектуального управления принятом в теории ИСУ, использовать эти границы для обеспечения необходимого вмешательства с целью поддержания существования системы.

Напомним, что здесь речь идет о структурной парадигме управления, т.е. об управлении, связанном с изменением и преобразованием структуры интеллектуальной базы в цикле СУО. Гомеокинетическое плато здесь проявляется как область малых рассогласований и преобразований структур. Ясно, что “допустимое управление” сводится к постепенному изменению системы в пределах существующего плато, а “оптимальное по быстродействию” – к радикальному переводу систему в другое структурное состояние, т.е. на другое гомеокинетическое плато. Отсюда становится понятным и подход к определению устойчивости сложной системы как прогнозирование ее реакции на попытку кардинального изменения ее структуры – образа (модели), накопленного за время ее существования{87. В принципе, по материалам этого раздела можно написать отдельную книгу, но мы оставляем пока все в данном объеме пояснений, рекомендуя только возвратиться к этому материалу после прочтения части III.}.

4.6. Обобщенная функциональная структура ИСУ

Рассмотрим некоторые возможности реализации рассмотренных выше положений. Приведенный выше логический уровень представления информационной базы (рис. 2.3) является основным блоком для построения ИСУ, состоящей, в основном из множества таких блоков, имеющих разное предназначение и взаимодействующих друг с другом и с разными информационными потоками (рис. 4.2).

Для иллюстрации организации такого рода информационных баз в интеллектуальные и их взаимодействия в процессе СУО приведем рис. 4.3.

Эта логическая схема организации отдельной интеллектуальной базы, соответствующей тому или иному виду управления. Такого рода организация субъектно-объектного взаимодействия является типовой и для каждой из выделенных задач управления, и для каждой “специализированной интеллектуальной задачи”, которая может иметь смысл в реализации конкретной системы. При рассмотрении схемы, представленной на рис. 4.3 как обобщения рис. 2.3 и 4.2, дополнительный комментарий, по-видимому, не требуется.

Обобщенное же логическое функциональное представление ИСУ описывается более сложной схемой. Рассмотрим это представление (рис. 4.4) на основе приведенных выше технических и организационных решений.

Начнем с того, что в ИСУ должна быть система ввода и оценки информационных потоков для обеспечения восприятия внешних управляющих сообщений и сообщений внешнего мира (тех сообщений из потоков, не включенных в поток управляющих сообщений, которые ИСУ “научилась воспринимать как осмысленные” по мере накопления опыта – внешне “посторонних связей и подробностей, относительно предмета ее существования”).

“Выходным потоком информации” мы должны считать конечное состояние связей данных, установившееся в интеллектуальной базе после всех структурных согласований и преобразований – структурной реакции на все рассмотренные виды управляющих воздействий. Так как интеллект суть процесс, то это означает, что структуры объекта в каждый момент времени являются “выходным сигналом”, т.е. структурной готовностью к обработке следующей или текущей информационной посылки. При этом в действительно интеллектуальной системе, а не в системе – самоубийце, приоритет всегда отдается внутреннему управлению, поддержанию стабильности структуры как таковой{88. Еще раз напоминаем: в автоматической системе, какой только и может являться ИСУ, задача стабилизации достигнутого состояния является задачей, первичной и “подавляемой” задачей внешнего управления. Свобода воли интеллектуальной системы здесь предопределяется реакцией через накопленный образ, т.е. возможностью отказа от исполнения внешнего управления или неадекватной, с точки зрения “управителя”, реакцией на такое управление}.

Рис. 4.3. Организация субъектно-объектного взаимодействия.

Вопрос же самоструктуризации и развития возможностей существования системы на этой основе целесообразно обсуждать только с использованием материалов части III.

ИСУ должна состоять не менее чем из трех интеллектуальных баз вида, представленного на рис. 4.3, соответствующих субъекту, объекту и внешнему миру, причем каждая из них в структуре “сдвоенной” информационной базы (рис. 2.3), что соответствует концепции интеллектуального управления.

Этот момент требует следующего пояснения. Общая иллюстративная схема СУО при реализации управления под указанными выше “тремя управлениями” внешне претерпевает значительные изменения. Три сдвоенные информационные базы возникают следующим образом.

Субъект, приняв информацию от внешнего управителя незамедлительно перестраивает все свои связи. Дабы ИСУ продолжила после этого свое существование во “второй половине” субъекта осуществляется сравнительный анализ имевшейся и новой структуры для определения сохранения устойчивости ИСУ, если она согласится на такое управление.

Аналогично происходит реструктуризация и контроль устойчивости в цепи восприятия “управления от внешнего мира”. Отличием от базы – субъекта здесь является существенно большая неопределенность возможного не целевого воздействия на объект и значительно меньшее влияние на ИСУ, исходя из простого факта потенциальной устойчивости системы, пригодной для существования во внешнем мире.

Все “вторые половинки” информационных баз, включая и ту, которая принадлежит объекту, т.е. базе, структурно зависящей от принятого решения, приводятся к новой структуре, учитывающей все структурные (взаимодополняющие и взаимозаменяющие) преобразования в иерархии, соответствующей выбранному стилю управления (расстановке приоритетов трех управлений). В конечном счете, каждая из “вторых половинок” сообщает “первой” свое согласованное состояние и процесс начинается с начала.

Достаточно ясно, что указанный набор из шести информационных баз реализует стратегию СУО с учетом особенностей всех трех управлений. Напомним, что это только логическая структура функционального взаимодействия, физическая реализация может быть выполнена по другой схеме.

Мы в реалии не в состоянии представить себе систему, получающую непротиворечивые сведения от внешнего мира и составляющих ее субъектов и объектов. Но мы обязаны помнить, что ничего, кроме этих сведений система получать не может, а значит, все указания об изменении “правил мышления” должны содержаться в потоке входной информации.

Приемлемость использования противоречивых фактов до некоторой степени дает возможность обеспечить начальное функционирование информационной модели и инженерное решение построения “изменяющейся формальной логики”.

4.7. Языки систем и языки управления

Итак, управление в сложной системе определяется тремя процессами, существующими, вернее представляемыми нами как языки:

• внутренним управлением, для удержания системы на гомеокинетическом плато;

• внешним управлением, которое собственно и считает эту систему интеллектуальной;
• взаимодействием с информационными потоками внешнего мира, о представимости которого на языке взаимодействия с системой мы уже говорили,

а также языком представления (описания) самой системы.

Здесь пора отметить достаточно уже понятную возможность различия этих языков, вообще говоря, их полную некоррелированность. Именно поэтому, оставляя за теорией ИСУ системы, где все управление построено на использовании контекстно-зависимого языка, мы должны выделить все прочие системы (кроме простейших в системном смысле, относимых к ТАУ) в отдельную область рассмотрения. Это область, где возможно существование гибридных по используемым уровням языка систем и которую можно было бы назвать “областью гибридного управления (ГУ)”.

Все области (ТАУ, теории ИСУ и ГУ) являются, конечно, единым образованием, которое должно быть по своей сути отнесено к рассмотрению в “управляющей” сущности ОТС. Не претендуя здесь на окончательные формулировки, отнесем совокупность указанных управляющих построений к “ведению” единой теории, того же порядка сложности и назначения, что и ОТС, и будем рассматривать эту совокупность как “основание для размышлений” о создании общей теорией управления (ОТУ){89. Так как все термины “уже заняты” в основном кибернетическими трактовками, сразу отмечаем – общность ОТУ базируется на предложении единого подхода и рассмотрения систем в иерархии представляющих их языков. Ясно, что здесь речь идет о сравнении всевозможных систем, об исследовании характеристик их открытости и замкнутости, т.е. наведении порядка в “соглашениях о правилах сравнения систем”. Ну а ориентация на управление ясна – система без управления если и возможна, то только умозрительно, поэтому ОТУ на замену ОТС представляется вполне достойным кандидатом.}.

Не беря здесь на себя задачу создания такой теории, просто отметим, что эта теория, по нашему мнению, должна базироваться на ряде важных посылок, рассматриваемых в настоящей главе, как естественно вытекающих из предыдущего материала.

Начнем с тех из них, которые учитывают различия основных типов языков, возможных для организации управления в системах разного уровня сложности.

1. Достаточно очевидно, что на каждом уровне сложности систем по К.Боулдингу, в соответствии с изменением отношения систем к информации, меняется как собственный “естественный” язык системы, так и частности организации механизмов управления. Для каждого уровня сложности систем необходимо рассмотрение всех сочетаний языков их описания, управления и представления внешнего мира.

2. Пока мы не научимся работать с естественными для системы каждого уровня языками, а будем работать со своим языком, языком, выбранным по собственному усмотрению, искажение структуры данных будет определяться структурой выбранного языка, будут проявляться ограничения на представление предметной области.

3. Языки каждого уровня “живых систем” (вплоть до уровня человека) не являются вложенными подмножествами для представления реального мира, но лишь механизмами обеспечения максимума коммуникативной функции между носителями этих языков, обеспечивающими те и только те задачи, которые необходимы на том или ином уровне для их существования и развития (в смысле обеспечения некоторого диапазона для возможности восприятия и компенсации непрогнозируемых изменений внешнего мира). Следовательно, нельзя ставить задачу использования какого-то одного из них для решения всех задач управления.

4. Для уровня человека мир представим только в пределах представительной мощности его языка. Выше же она или ниже например языка дельфина можно судить только с уровня некоторого метаязыка, возможность существования которого мы можем допускать, но обнаружить его можно лишь косвенно.

5. Наблюдаемость (полная наблюдаемость сложной системы для системы еще более высокого уровня) любой системы определяется двумя факторами: представлением ее на естественном для нее языке и созданием для этого общения некоторой физической среды – транслятора, обеспечивающего перевод на уровне согласования ее информационной структуры с аналогичной структурой “наблюдающей” системы.

6. Если мы покажем, что некоторая абстрактная машина может работать с КЗ языком человека, то будем полагать (пока это не утверждение, а только руководство к действию), что и все остальные естественные языки подвластны обработке с ее использованием или, в более общей постановке, если некоторая система может работать с контекстно-зависимым (и текстовым, и знаковым, и “образным”) языком уровня человека, то она может работать и с другими уровнями сложности систем, не превышающими по своей сложности (по собственному отношению к информации) уровень человека.

Все эти посылки являются “собственностью” информационной науки. Чтобы пока не объявлять примат информационной науки, воздержимся от рассмотрения этого вопроса до введения понятия информодинамики. “Миролюбивая” сущность этой науки, базирующейся на структурной согласованности, оставляет место и для ОТУ и для информации.

Но последняя (шестая) посылка для нас очень важна сама по себе. Поэтому мы посвятим гл. 5 анализу возможности использования традиционного компьютера с КЗ языком. В части III и IV мы перейдем к рассмотрению возможностей машин другой архитектуры. Ну а пока рассмотрим возможный вариант согласованного представления систем в искусственном пространстве декартова тригона.

4.8. Триаграмма систем

Многообразие систем, разделяющихся и по уровням сложности, и по приложимому к ним управлению, и по языкам представления и взаимодействия с внешним миром, и по множеству других характеристик, свидетельствует, что вполне реальна постановка задачи построения некоторого пространства систем, определяющего своими осями их основные свойства и характеризующего их основные классы. Мы предлагаем такое пространство с главной целью наведения постановочного порядка и иллюстрации необходимости обеспечения разумного соотношения сложностей объектов и языков управления ими.

Целесообразно рассмотрение этого пространства в виде триаграммы систем – пространства, образованного тремя осями:

• уровень сложности системы по К.Боулдингу;
• уровень сложности языка описания системы;
• уровень сложности языка, используемого для обеспечения управления.

Относительно первой оси – оси сложности систем по их отношению к информационным потокам – мы располагаем достаточными сведениями. Реальные, как, впрочем, и “прозрачные” и виртуальные объекты располагаются на оси по своему отношению к восприятию и переработке информации в строгом соответствии с классификацией К.Боулдинга (и возможными ее уточнениями).

Уровни сложности языка описания систем в интересующем нас аспекте мы рассмотрели в гл. 3. Здесь еще раз отметим, что в данном случае речь идет не об иерархии языков, не об их упорядочении по какому-либо измеряемому критерию, а о разделении языков по их “естественности” для описания той или иной группы систем, различной собственной сложности.

Отдавая отчет в том, что самую сложную систему можно представить самой простой моделью (в смысле использования уровня языка), или, если говорить точнее, систему, с любым естественным для нее языком можно описать любым языком другого уровня (при соответствующих сущностных потерях), в триаграмме вводится третья ось – ось языка, на котором ведется управление системой, соответствующего уровня сложности, обладающей естественным для нее языком ее представления во внешнем мире.

Уровень языка, используемого для обеспечения управления, соответствует языку модели, которой представляется объект управления или языку, на котором существует (наблюдаем) этот объект. Язык управления не должен быть проще языка описания управляемого объекта.

Добавим, что уровень языка внешнего мира соответствует концепции открытых систем, воспринимающих и зависящих от полноценного восприятия внешних информационных потоков.

Здесь можно было бы изложить материал, связанный с рассмотрением плоскостей, попарно образуемых указанными осями. Но так как мы не ставим в этой работе задачу сколько-нибудь подробного рассмотрения материалов для создания ОТУ, то и рассмотрение ее проблем мы будем вести только иллюстративно, в порядке помощи будущим профессиональным исследователям этой области, дабы им было на что опереться (или что отвергнуть) в своих исследованиях.

Поэтому, переходим сразу к триаграмме соотношения систем в пространстве их представления (рис. 4.5). Несмотря на чисто иллюстративный вид конкретного представления, само понятие такой триаграммы является, по-видимому, фундаментальным. Ее более полный вид, учитывающий тонкости внутриуровневой организации, определяется первичной разработкой трех проекций рассматриваемого пространства и достаточно сложен для визуального представления.

Рис.4.5. Иллюстративный вид триаграммы систем.

Тем не менее, и в представленном, предельно упрощенном виде, триаграмма ясно указывает участки пространства с теми или иными свойствами, в том числе и не выделенные на самом рисунке, разделяет интеллектуальные системы и САУ, исключая дальнейшую терминологическую путаницу, а также напоминает о необходимости соотнесения уровня сложности объекта и языка системы, предназначенной для управления им с учетом информационных потоков внешнего мира.

Мы считаем, что полная разработка такого пространства могла бы дать существенное наведение строгости и согласованности мышления для всех, кому по роду деятельности приходится заниматься разработкой и эксплуатацией сложных систем.

* * *

Эта часть книги ввела нас в несколько иной мир понятий и постановок работ, чем это обычно принято при рассмотрении интеллектуальных и сопутствующих проблем. Как совершенно ясно, она написана в инженерном ключе, но с учетом, с направленностью на “инженерию открытого мира”. В этом смысле, к примеру, материал гл. 3 является только иллюстрацией, но не доказательством возможности работы с КЗ языком в компьютере фон Неймановской архитектуры.

Мы считаем полезным здесь сформулировать уже на основании всего материала первой части нашу основную задачу: в корне изменить отношение к информации, к ее наиболее очевидному проявлению – интеллекту, показать видимые возможности инженерной реализации систем, открытых в “максимально возможной степени”.

Однако это не конечная, а напротив, даже не промежуточная, но начальная цель нашей работы. Промежуточной целью мы ставим закрепление понимания новых объемов понятий{90. Это отнюдь не учебник, но опыт подсказывает неизбежность такой конструкции книги, посвященной развитию информатики – сколько раз в неофициальном разговоре можно было услышать: “информатикой могут заниматься все”. Нет, это далеко не так. Это одно из сложнейших направлений науки и без нового формирования некоторых исходных понятий, к сожалению имеющих сегодня достаточно аморфный смысл, дальнейшее движение невозможно.}, обсуждение практики реализации “инженерно-сложных” информационных систем.

Поэтому в части II мы на основании уже изложенного только получаем возможность изложения ряда постановочных вопросов, без уяснения которых трудно как провести полноценную инженерную разработку действительно сложной системы на уровне инженерного осмысления понятия интеллекта, так и воспринять общесистемные вопросы, изложенные в последующих частях этой книги, ведущие к совершенно новому взгляду на информацию, интеллект и сложные системы вообще.

Конечно, уже из рис. 4.4 ясно, что архитектура СУО является некоторым генератором информации на основе двух ее составляющих – прошлого и настоящего. Любой же генератор имеет… Но эти проблемы пока еще впереди.