“Информодинамика или Путь к Миру открытых систем”

Тем не менее, сегодня довольно известные профессора наших университетов в разговоре о гарантиях математики порой утверждают, что таких гарантий не требуется “по определению” или что они сами могут дать такие гарантии. Но мы все же будем помнить, что таких гарантий ни у нас, ни у них нет даже для описания достаточно простых природных систем. Далее мы будем говорить о системах сложных, для которых таких гарантий нет заведомо.

Рассмотрению эффективности математики посвящено множество серьезных работ наиболее известных математиков. И, хотя везде сквозь признание невозможности решения этого вопроса в той или иной степени признается “удивительная эффективность математики”, в стороне остается вопрос: а для чего именно она эффективна?

Вряд ли надо доказывать, что математика - это “вещь в себе” и в Природе не нуждается. Так сказать “виртуальная игра” в нечто, представляющее Природу в умах исследователей возможно несколько более точно, чем шахматы представляют собой описание военных действий. Но это на сегодняшний день лучшее приближение, и в модельном подходе наука смело следует за Хевисайдом.

Ну а Природа? Не говорит ли она нам “открытым текстом”, что пора бы поискать те правила и законы, аксиомы и соглашения, которые были использованы при ее создании? Которыми пренебрегать нельзя, ибо это и есть тот единственный “изоморфный” ей язык?

Что же мы имеем на сегодняшний день, для формирования некоторого шага в таком направлении? Обратим внимание на достаточно показательное состояние нашей метатерминологии. Вроде бы для строгого описания Природы нам надо, прежде всего, иметь строгие соглашения по терминологии метауровня. Иначе ни о какой строгости дальнейших построений, направленных на “описание Природы адекватно Природе” говорить не приходится. Но ничего подобного мы не имеем.

С термином “система” – полная неразбериха, каждый определяет ее по своему, а уж при переходе к понятию открытости систем и понятию живых систем и вообще никакой общности не наблюдается. Ну а при построении Общей Теории Систем (ОТС)[По определению общности это должна быть теория, обосновывающая построение и взаимосуществование всех Природных, в том числе и виртуальных систем, включая математику, вне зависимости от желания отнесения ее к Природным или виртуальным системам. Лучшим из построений до сих пор остается работа фон Берталанфи. Однако со времен М.Месаровича [18] общая теория систем рассматривается на

уровне не выше теории абстрактных моделей и считается, что в качестве таковой она должна охватывать все специальные теории, посвященные более конкретным классам моделей. Известные попытки создания более общих построений ОТС пока себя никак не проявили.] либо математический аппарат ставится впереди понятия системы (?!), либо сама теория относится к философским проблемам.

Кроме того, ОТС при ее построении требует включения в себя логики, причем не формальной, не той, которая сегодня называется математической, а “динамической”, изменяющейся в процессе существования систем, ибо все в мире есть процессы и проявление их взаимодействия в том или ином виде. Постройте “конструктивную динамическую философию” и она будет неотличима от ОТС.

С термином информация – ничуть не лучшее состояние. Определяется то “свойством материи”, то “первичным неопределяемым понятием”, что, собственно говоря, одно и тоже.

Аналогичное положение сложилось и с другими первоосновными понятиями, в частности, материей, эфиром, метрикой и даже управлением. Общей чертой определения всех этих терминов является базирование рассуждений на ряде предварительных соглашений, определений основных понятий и терминов “узаконенных” авторитетом некоторых авторов и научных школ и желание их уточнения и доработки в пределах общего круга сложившихся глобальных идей, общепринятых на текущем отрезке времени существования человечества.

Отметим, что чем выше иерархический уровень термина, чем больше он начинает относиться к метатерминологии, тем “успешнее” мы придаем ему общефилософскую значимость. Действительно “по факту общепринятой трактовки” вся терминология метауровня какая-то более “философская” нежели математическая. Это значит, что она и не конструктивная, не ведущая от определения к каким-то полезным математическим построениям, для проведения которых определения формируются на собственном языке математики в пределах того или иного математического подхода, т.е. не являются метатерминологией.

Все это прекрасно подтверждает сказанное в примеч. 5, но настораживает пытливого исследователя фактической вторичностью метатерминологии относительно принятого аппарата представления.

При всем сказанном с одной стороны каждый ученый, достигая определенного положения, старается просветить своих читателей новым пониманием глобальной терминологии, а с другой – отсутствие четких терминологических соглашений верхнего уровня, казалось бы, не ведет ни к чему криминальному в процессе научных исследований.

Как это ни печально, в массе исследователей научное представление знания, “научность” некоторого исследования определяется использованием математического, то есть, по определению математики, аксиоматического языка. Далее обычно следует некоторая подмена представления и из языка математики с тщательно подобранной “под соответствие Природе” аксиоматикой, прикладной вариант математики и реальные задачи приводят исследования (моделирование) к языкам программистским, адекватность которых исходному математическому языку тоже не является очевидным фактом.

Первые утверждения подобной возможности возникли еще в Платоновские времена и привели науку и инженерию к их сегодняшнему состоянию – можно описать достаточно полно и точно все, что не имеет отношения к природным механизмам – технические разработки “не предусмотренные в конструкции Природы”. Но вот для систем Природных человечество имеет, в конечном счете, только возможность создания их механистических моделей. Это означает, что природа доступна нам на этом языке как “мертвый мир”, как модель, где все предписано и заранее заложено в уравнение, исследуя которое “можно познавать природное явление”.

Почему бы так не поступать в исследовании живых систем, например, человека? А экономика разве мертвая система? Но ведь так и поступаем. Не пора ли остановиться в “механицизме восприятия Мира” и подумать о чем-то более адекватном этому самому Миру?

Наука о Природе в полной мере “преобразовалась в науку обслуживания техники” с момента начала гонки вооружений, а обслуживающей в основном технические решения она была практически с момента отказа от так называемого натурфилософского подхода.

Натурфилософия, в прямом переводе “философия природы”, предполагает умозрительное ее истолкование при рассмотрении природы в целом. Ранняя древнегреческая натурфилософия еще досократовского периода являлась исторически первой формой философии вообще.

Развитие экспериментального естествознания в новое время привело к вытеснению натурфилософии теориями Природы, базирующимися на естественно научных данных. Однако это развитие привело к интересному смещению в постановке задачи науки как таковой. От вполне справедливого взгляда науки времен натурфилософии, всегда предполагавшей, что кроме познанного для объяснения природы необходимо что-то еще (здесь совершенно не обязательно вспоминать божественное начало), человечество перешло к философии (парадигме) абсолютной абстракции, сутью которой является утверждение, что все, что неизвестно, до тех пор, пока не открыто, не существует.

Казалось бы, вполне абстрактный спор ведет человечество непосредственно к торжеству моделирующего познания, моделирующей науки, модельного восприятия мира. Однако сегодня в эту парадигму “уткнулись” два, в общем-то, одинаковых направления исследований – все работы связанные с управлением сложными системами с элементами поведения живых систем и исследование интеллекта самих живых систем.

Модель называют изоморфной, если между моделью и реальной системой можно установить поэлементное соответствие. Считается, что предпочтительно (из соображений простоты и экономичности) пользоваться моделями, которые позволяют судить только о существенных аспектах поведения реальных систем, не детализируя их. Такого рода модели называют гомоморфными.

Сегодняшняя наука существует на языке моделей и искусственных механистических представлений.

Другой язык (язык систем другого уровня) понимать нам не дано иначе как на уровне его интерпретации на своем языке. А здесь никаких гарантий адекватности восприятия явлений разными по уровню языковыми системами быть не может. Только такая наука поведет нас к проблемам глобальным – не философско-космического плана, а к проблемам творения уже не технических систем, но систем “аналогичных природным”.

Перейдем теперь к более подробному обсуждению состояния “системно-информационных” аспектов науки и ее приложений в их существующем виде, пока без апеллирования к информодинамике.

Например, для лунохода фактически ставилась лишь одна главная задача - “чтобы не упал в яму и не опрокинулся, а может быть и еще чего сделает”, т.е. задача детской игрушки-неваляшки. И все без исключения остальные робототехнические построения – ровно то же самое. Фантастически сложная автоматическая посадка “шаттлов” – предельное и очень дорогое во всех смыслах сведение “всего” к модели, к априори аксиоматизированной ситуации.

Все распознавание образов, как и робототехника (сколько лет человечество отдавало этому дань, прежде чем шум и энтузиазм заменились решением достаточно ограниченных задач) – занятие того же порядка, бесполезное за пределами модельных ситуаций, строго аксиоматической среды далеко не дотягивающей до среды природной. Лучший показатель в этом смысле – достигнутые возможности оружия.

Образцы оружия класса “Стингеров” стоят порядка $85 тыс., из них $20 тыс. “железо”, остальное стоимость алгоритмизации и программирования. Обмануть же их с очень высокой вероятностью можно просто выбрасывая с борта по паре бенгальских огней с периодом 10-30 сек. То же и о “Томагавках” - обмануть их если не дешевле, то и не дороже, чем вышеупомянутую систему.

Попробуйте так примитивно обмануть чего-нибудь природное - дельфина, мышь и т.п., хоть самое “тупое” животное в нашем понимании. Ничего не получится. В чем же разница?

И только устраивая совмещение множества “конусов разрешения” со своим “прошлым опытом”, если говорить в терминологии измерения для принятия решений, “живое” принимает решение о текущей метрике для каждого конкретного случая, включая в это понимание случая состояние самого себя, среды и цели.

Почему-то авторы “строгих” подходов к распознаванию (и прочей технической около математической деятельности) считают, что для технических систем (не имеющих ничего, кроме той же физики процессов измерения) существует априорная метрика физического признакового пространства (или способ изоморфного отображения во “вторичное пространство признаков”). Вот поэтому все такого рода модельные подходы и рассыпаются при малейшем отклонении от модельных ситуаций.

Сказанное выше относится к сигналам и их первичному представлению. Теперь о внутреннем представлении “сигналы - данные - хранение данных”.

К концу 60-х годов в области чисто вычислительных приложений установилась ситуация - исполняемый код программы и необходимый скрытый сервис (обслуживание этой программы) находятся в соотношении от 20/80 до 50/50. По надобности добавляется явный сервис для удобства ввода-вывода всего, чего надо, но это все-таки программы, чего-то делающие по сути задачи, а не для внутреннего управления данными.

Это и понятно, метрика основного объекта вычислений – алгебраические матрицы, тривиально отображаются на матрицы памяти. Более того, это было полезно для организации процесса вычислений (особенно на старых машинах с малой памятью) и сильно помогло в создании первых языков программирования.

На рубеже 80-х годов в связи с резким удешевлением компьютеров при росте их производительности тот же подход попытались применить для автоматизации работы систем с существенной динамикой связей данных. Единственное предложенное решение для этой проблемы – представление реляционных таблиц в виде “стопок”, дало только чудовищный рост размера и стоимости программного обеспечения (ПО) при микроскопическом росте его способности приспосабливаться к изменчивости требований приложения.

Системы, которые сейчас еще существуют, по-прежнему требуют огромного труда для сопровождения при малой приспособляемости. Характерные приложения (достаточно серьезные по размерам и динамике, например, типа управления автозаводом) имеют соотношение затрат: 0,5-1,0% – собственно код приложения; до 10% – явный сервис и “полуявный”, остальные 90% – поддержка модели данных.

Надо обратить внимание и на то, что рост производительности компьютеров на четыре порядка обеспечил рост производительности приложений на порядок, т.е. практически весь прирост вычислительного ресурса израсходован на обслуживание компьютерами и ПО самих себя.

На фоне практического провала постреляционного подхода выделился класс систем, основанных на М-технологии, использующих чисто топологическую модель для физического размещения данных.

То есть в М-системе синтаксически допустим один тип данных – битовая строка и одна структура – В*-дерево. Семантика явно отделена от синтаксиса и присутствует в виде либо словарей, либо текущей интерпретации данных, определяемой процедурами приложения. Более сложные структуры данных (метаданные) определяются процедурно и хранятся как В*-деревья, имеющие листьями опять же В*-деревья “собственно данных”.

Отметим еще раз. Суть оказалась не в изобретении универсальной модели данных, универсального отображения на адресное пространство, а как раз в обратном, в том, чтобы развести окончательно физическое представление (адресацию) и отображаемую модель (которую использует человек или интерпретирующая программа). На всех уровнях представления текстов (данных), метатекстов (организации сложных структур) и интерпретирующих процедур необходимо использовать одно и то же представление – В*-дерево, т.е. структуру чисто топологическую.

Почему представляется возможными новый этап развития науки, разумность поиска и перехода “системно-информационной” науки к другим принципам и основаниям?

Во-первых, укажем общенаучный аспект проблемы. Сегодня, по завершении многолетнего цикла исследований [5, 6, 15, 16, 17] можно, наконец, установить сопряженную суть и смысл понятий системы, информационного взаимодействия, информации и фундаментальные различия реализации этих понятий в технических устройствах, формальных теориях и живых системах, организмах. Более того, стало реально положить эту сопряженную совокупность в основу создания ОТС.

Оказывается “живое” имеет в своей основе совершенно иной фундаментальный внутренний механизм, отличный от механизма вычислений, на котором основаны и все формальные теории, включая математику и все компьютеры, и прочие технические системы. Таким образом, все системные и общесистемные постановки касаются исследователей “живого”, по крайней мере, не меньше, если не больше, чем исследователей технической направленности.

Более того, можно достаточно строго определить и указать, где и в чем абстрактные, “вычислительные” системы в точности и до неразличимости совпадают с “живыми”, и где они столь различны, что просто бессмысленно и даже вредно пытаться строить “машинный эквивалент живого”.

И, наконец, появляется возможность избавиться от многих философских и умозрительных концепций, все еще ощутимо и болезненно довлеющих, особенно в областях исследовательских, генетике, нейрофизиологии, психологии, психиатрии и т.п. На деле это никакие не концепции, а просто негодные попытки с помощью словесной эквилибристики объяснить взаимодействие и взаимосвязь биохимических и биофизических процессов с процессами информационными.

Для реализации всего указанного выше и многих других аспектов, связанных с конструктивной работой с системами, необходима ОТС, которую надо создавать как систему инструментальную, то есть имеющую некоторую конструктивную основу, но уж никак не теорию абстрактных систем. Одним словом ОТС – это то самое поле, где науки о живом могут и обязаны выступить не как второсортные по отношению к точным, но как не менее точные и строгие, прекратив тем самым количественно - качественные разговоры вокруг множества “околосистемных” подходов.

И чем скорее это случится, тем лучше. Во всяком случае, мы займемся уже здесь некоторыми аспектами продолжения создания современной ОТС (работы, начатой публикацией [6]) уже в этой книге.

Во-вторых, подтверждением являются уже “заработавшие” прикладные аспекты теории, ее “собственная готовность” к работе с самыми разнообразными приложениями, заранее не оговоренными и не предсказанными в процессе создания теории.

Так, например, еще по ходу создания ОТС в качестве первой пробы, первых штрихов, удалось “вычислить” механизм патологии, называемой болезнью Паркинсона [16]. И это представление, сконструированное исключительно из системно-теоретических соображений, совпало с картиной, установленной достижениями нейрофизиологов.

Но не есть ли это все признаки адекватной Природе и фундаментально выстроенной теории? Тем более что для подавляющего большинства случаев совсем не требуется изучение общей теории во всем объеме и во всех тонкостях, хорошо построенная общая теория должна просто правильно задавать направления разработки частных подходов на ее основе, не подавляя их своим аппаратом и своими собственными проблемами.

К примеру, мы достаточно полезно используем различные приборы, не являясь специалистами по их разработке и производству. Так, например, хирург, работающий лазерным скальпелем, разумеется, должен владеть суммой знаний о природе лазерного луча и его воздействии на ткани и физиологические процессы, но совсем не обязан быть специалистом по квантовой механике или производству лазеров. Таков главный признак любой полезной, хорошо сделанной вещи, она должна требовать специальных знаний лишь настолько, чтобы адекватно и правильно ею пользоваться. И теорий это касается никак не в меньшей степени.

Настоящая работа не претендует даже на краткое изложение какой-либо законченной общей теории, поэтому далее будут излагаться, в соответствии с ее названием “информодинамическая общность систем”, только некоторые моменты общей теории, которую будем строить в ключе нового, динамического, неколичественного понимания информации. Без такого рода основы построение никакой теории, связанной с системами невозможно, и мы постараемся это показать (доказательство в математическом смысле здесь невозможно – проблема выходит за рамки возможностей математических построений).

Итак, круг проблем создания ОТС необходимо расширить проблемами информационными. Отметим, что в [16] удалось конструктивно сформулировать понятие информации как явления, как результата работы некоторой машины, получившей название информодинамической. При рассмотрении возможной конструкции такой машины оказалось, что и в “живом”, на все уровнях эволюции, на всех уровнях нервной системы используется тот же самый самоподобный механизм (см. [5]). Ныне стало понятно, что и процессы представления и распространения сигналов, и процессы организации сигналов в структуры используют тот же самый принцип. То есть вообще важнейшим в природе оказывается принцип использования самоподобных топологических структур.

Напомним теперь, что оценки “точности” для замкнутых аксиоматических систем (вычислений) и открытых самоорганизующихся систем имеют несколько разный смысл. В вычислениях при недостатке точности входного представления устраивают интерполяцию, если же не хватает разрядной сетки, то придумывают специальные представления типа интервальной арифметики.

Заметим, что здесь смысл имеет именно терминология соотношения неопределенности, а не понятие “увеличения точности”. Это соотношение также как и квантовое порождается шагом структуры, только структуры информации, контекста, возможностью представить нечто “под различными углами зрения”. Приспособляемость системы к различным ситуациям определяется “умением накапливать и обобщать” эти различные “точки зрения”. Соответственно, фундаментальным механизмом для самоорганизующихся систем является не абстрактная точность шкалы, а “значение”, точнее говоря, объективно существующая “метааксиома о различных точках зрения”, существование информационных соотношений неопределенности.

Основной звукоряд из трех октав – полуоткрытая структура (один из концов октавы относится уже к соседней), в целом полный ряд из 8-ми октав – открытый. Дробление на доли наоборот, стремится к замкнутому. Можно возразить, что гармоническая шкала - субъективность, но ведь мы и изучаем механизмы восприятия.

С другой стороны, если замкнуть единичной обратной связью (частотно-независимой) идеальный усилитель, то его поведение самоупорядочивается в гармонической шкале, его “собственной метрикой” становится представление в виде логарифмических амплитудно-частотных характеристик.

Чтобы от свойств самого усилителя в замкнутой системе “что-нибудь осталось”, нужна очень сильная его нелинейность, но и в этом случае зона устойчивости описывается теми же ЛАХ. Т.е. мы явно имеем дело с всеобщим механизмом самоорганизации. Это “взаимодействие в большом”, гармоническая шкала самоорганизуется из близких по частотам и широкополосных волновых систем.

Другое важное для нашего рассмотрения явление – структурный резонанс, эффект сверхрегенератора. Если внутри узкополосного резонансного каскада поместить источник колебаний существенно более высокой частоты, то возникает “виртуальная резонансная характеристика”, относительная добротность системы возрастает на порядки.

Существующее объяснение – интеграция высших гармоник – не убедительно, “вес хвоста ряда”, даже умноженный на коэффициент усиления каскада дает эффект “в разы” (а не на порядки), а сужение полосы пропускания и вовсе не объясняет. Логичнее предположить, что здесь проявляется “самоорганизация структур в малом”, но эффект-то каков, на порядки “уплотняется” резонансная характеристика. Удивительно – гоняемся за уточнениями, “хвостами рядов”, а таких эффектов не видим.

Вспомним теперь, что при взаимодействии объемных волновых систем, порождаются кратные интервалы, но и проекции их одномерные на частотную ось тоже кратные [5]. Если бы для процессов “естественной” была унитарная линейная метрика, то “хвосты” рядов, бесконечные частоты существовали бы в реальности. Притом, что процессы квантованы, это означало бы “исчезновение” либо хвоста ряда, несущего конечную энергию, либо исчезновение целых волновых структур.

Очевидно, что взаимодействие структур происходит “не так”, это подсказывает структура гармонической шкалы, реально существующая в макромасштабе, открывающаяся в расширение и закрывающаяся в дробление. Реально предположить, что взаимодействие структур “приспосабливается” к пространству, либо пространство “подстраивается” к взаимодействиям, причем это происходит не только в квантовых масштабах, а на всех уровнях.

А метрику “как данность” ученые “просто выдумали”, на самом деле “природные” и метрические шкалы зачастую “достаточно хорошо совпадают на достаточно плотно и равномерно организованных множествах точек”. Однако не будем опережать события, пока это только достаточно явное указание Природы на то, что законы взаимодействия структур существуют. Для изучения законов самоорганизации нам вполне достаточно свойств гармонических шкал и факта существования структурного резонанса.

В сформированной в [5] теории структурной согласованности (ТСС) показывается, что механизмы организации данных вполне представимы В*-деревьями, общая организация системы, структуры появляющиеся “как бы сами по себе” в высокоадаптивных программных системах – все это проявление законов самоорганизации гармонической шкалы.

Оказывается, что “законы самоорганизации” по своему устройству и действию дополнительны к законам устройства физического уровня. Это правила самоконструирования открытых систем, правила “верхнего уровня ступенчатой грамматики”, к которым реальность присоединяет законы физики и свойства материала.

Т.е. получается, что ОТС в “привычном” виде как строгая аксиоматическая теория не существует, а только как некоторая “половинка порождающей грамматики”. Любая попытка “аксиоматизации”, введения на верхний уровень теории аксиом “не Природных”, ведет к самозамыканию теории, к ее самоуничтожению.

Далее необходимо проведение “реконструкции” принципа действия интеллекта, принципа, обеспечивающего переход функционально-полной системы мозга высших животных на новый уровень организации. Выясняется, что для создания следующего уровня представления необходима в качестве элемента конструкции уже не структура типа В*-деревьев, а динамическая конструкция, названная в [5] “инфокварком”.

Существенно, что инфокварк (динамическое 4-х мерное дерево) единственная полезно реализуемая конструкция. Более простые либо не обеспечивают однозначность представления состояния всей информационной системы (мозга), т.е. адекватную самоидентификацию, либо требуют количества “ячеек памяти”, растущего быстрее трансфинитной последовательности.

Относительное несигнальное движение контекстов мы на деле постоянно наблюдаем и им пользуемся, любое изменение, например, в каком-либо справочнике мгновенно меняет смысл множества текстов, не надо дожидаться, когда в них внесут изменения.

Тогда для нее станет несущественным сигнальный обмен. Функционирование будет происходить только за счет несигнального движения контекстов, конструкция “взорвется изнутри” и будет расширяться “пока есть куда” со скоростью стремящейся к бесконечности (обмен-то несигнальный). Топология машины превратится в “воронку в сфере”, присутствующую в каждой точке с главным направлением анизотропии, структуры контекстов трансформируются в линейные, в “нити”.

Вся конструкция теперь может быть названа Гиперсубъектом, Гиперинтеллектом, поскольку “знает все обо всем” и работает с “чистой информацией”, “чистым контекстом”. При этом сам “текст”, данные о состоянии всех физических структур могут оставаться в физическом мире. Каждая “нить” функционально – “частная машина Тьюринга”, обрабатывающая “чистый контекст” о некотором “существенном для Мира”.

Вот здесь-то и возникает возможность порассуждать о физике. Все рассуждения [5] строились исключительно для информационных структур, тщательно избегая каких-либо априорных материальных свойств, а в результате возникла картина “зеркальная” современным концепциям физики, но по топологии и нитям совпадающая, получилось как бы “место их склейки”.

Дальше рассуждаем прямо по аналогии. Часто “распознавальщики” и авторы баз данных “открывали” некоторые фундаментальные свойства информации, информационных систем, а на деле оказывалось, что это свойства метрики, которая присваивалась адресному пространству (неявно, с помощью введения “модели данных”), а истинные свойства информационных структур и законы их самоорганизации куда-то терялись, их “из-за модели не видно”.

Посмотрим на физику, эта наука тоже информационная система. У различных авторов из разных посылок получаются одни и те же свойства эфира: однородность, изотропность, необнаруживаемость, но при этом континуальность и “абсолютная жесткость”.

Так ведь это свойства метрического декартова ящика. Там где не ошиблись с аппаратом и гипотезами (формулы писать правильно научились многие, а вот думать…) сам этот ящик обратно и получают, но уже в виде “эфира”. Говорим “пространство вещественно” - да не пространство, а представление подходящее вещественно! А с “подходящестью” уже совсем другие отношения, нежели с Природой.

Кто сказал, что, сотворив Мир (Вселенную), Творец “приколотил его к метрическому ящику”? Ведь наблюдаем мы как раз обратное – гармоническая шкала указывает на то, что пространство “подстраивается” под совокупность всех взаимодействий. Так может быть и нет никакой “априорной метрики”? Или сама метрика порождается совокупностью всего? Или все-таки будем допускать, что формы взаимодействия подстраиваются под пространство?

Во всяком случае, концепция “абсолютно мягкого” вместилища оказывается “наименее зловредной” и легко согласует различные концепции и модели. А может быть это проявление еще одного соотношения неопределенности: невозможно определить, когда метрика порождается взаимодействием, а когда “взаимодействие подстраивается под метрику”? Мы прекрасно понимаем, что концепция “абсолютно мягкого” топологического ящика тоже не более, чем одна из имитационных моделей. Но и такой взгляд тоже интересен.

В заключение главы отметим, что в неудовлетворяющих новой науке подходах и смыслах существующих ныне фундаментальных понятий не надо усматривать недальновидность их авторов. Просто таков был путь развития науки в целом, да и всей нашей техногенной цивилизации.

Кстати, неплохо бы, в конце концов, разобраться какая техногенная цивилизация по сути своей нам “полезнее”: техническая или технологическая? Понятно, что разница существенна. Техническая цивилизация – цивилизация уровня изобретения того, что природа не делала и не собиралась делать, технологическая цивилизация – цивилизация, где основой существования, целью деятельности являются не объекты и механизмы, но способы порождения нового, а то, для чего применяются эти способы, является уже вторичной проблемой.

Очень многое указывает на то, что наша цивилизация постепенно переходит от этапа технического к этапу технологическому. Именно этот переход дает нам некоторые надежды на изменение ее основных целей и перспектив, включая сюда и подходы к понятию научной деятельности. Собственно говоря, материал, излагаемый в этой книге, в своей постановке базируется именно на надежде на совершение этого перехода ранее, чем наберут силу процессы ментогенеза (см. главу 5).

Понимая, что по столь сложному вопросу можно говорить долго и по разному, посмотрим на проблему еще раз немного с другой стороны, чему и посвятим главу 2.