Каждая общезначимая наука, имеющая предметом своего интереса некоторую выраженную область изучения, имеет право на существование, если может образовывать свои прикладные варианты. Более того, только практически полезное существование прикладных наук подтверждает целесообразность их фундаментальных прародителей. В литературе часто утверждается, что такого рода понимание фундаментальности в равной степени относится не только к математике и физике, но и к информатике.

Однако в случае с информатикой, воспринимаемой всеми только как “наука об информации”, несмотря на множество существующих других её достаточно невразумительных определений, особой ясности в формировании предмета изучения за более чем пятьдесят лет существования статистической теории количества информации и около сорока лет - самого термина “информатика”, так и не наступило.

Все учебники информатики обходят этот вопрос стороной, обращая внимание читателя только на количественные характеристики свойства, названного информацией. Действительно, количественная теория возникла, по словам Н.Винера [1], практически одновременно у статистика Р.Фишера, у К.Шеннона, решавшего проблемы кодирования информации (в его варианте теория известна как “математическая теория связи”) и, в указанной выше формулировке, у самого Н.Винера, занимавшегося проблемами сообщений и шумов в электрических фильтрах. Такой подход, сокращенный ныне в своем именовании до “теории информации”, построен чисто количественно, без определения собственно информации, что разработчикам этой теории было совершенно не нужно.

Вот поэтому, например, в учебнике для высших и средних учебных заведений [2] приводятся практически типовые обобщающие фразы, употребляемые повсеместно: “В рамках науки информация является первичным и неопределяемым понятием”. К этому добавляется, что “сигнал – суть процесс, несущий информацию”, “сообщение – информация, представленная для передачи” и “данные – информация, представленная в формализованном виде”.

Читать это сегодняшнему специалисту как-то “неуютно”. Как можно соотносить неопределяемое понятие с такими определениями всегда останется для него неразрешимой загадкой. Можно, конечно, соотносить построение теории с количественной характеристикой неопределяемого понятия, но вот называть это наукой об информации по большому счету трудно.

Но, не определяя информацию или, вернее, определяя ее так, чтобы она осталась неопределенной (см. выше), можно договориться и до “информационного порождения” массы, силы и инерциальной системы (“изобретения” в терминологии Эйнштейна и Инфельда), а заодно и до примитивных информационно-энергетических энтропийно - негэнтропийных преобразований. Вдумайтесь в приведенное выше утверждение великих ученых, и “первичность информации, результатом которой является введение свободных изобретений”, будет почти доказана.

Здесь уже начинаются фундаментальные вопросы, связанные с информацией. Что же это такое - неопределяемое “свободное изобретение”? Или основа для производства “свободных изобретений”? Неужели решением этой проблемы является объявление информации “основным свойством материи”?

Для начала согласимся, что нас должно интересовать не количество информации, передаваемое при одном выборе между равновероятными альтернативами (это определение информации как информационного статистического подхода к технике связи данное Н.Винером) и не некоторое фантастическое “основное свойство материи” из философии, а феномен, самостоятельная сущность информации.

Отличие феноменологического и сигнального подходов к информации предопределяет принципиально разное понимание как собственно информации, так и информатики и их роли в прикладных, в том числе – в биологических системах, отмечаемых здесь в силу их исключительной, как будет ясно из дальнейшего – информационной, сложности.

Знание реальных возможностей этих подходов и их базовых отличий необходимо сегодня любому прикладному специалисту, в том числе и для выработки осознанного понимания и оценки реального места множества наук, появляющихся “на стыке” с информатикой, и их фактического предмета изучения.

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”.

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.

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.

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.

Ныне 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 то, что сегодня понимается под информатикой 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.

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.

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 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 (кибернетическая) 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” [5].

А кибернетический аппарат прикладной математики ничего, кроме примитивных (относительно рассматриваемых систем) 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.

Поэтому, и в первую очередь из-за существенной ограниченности кибернетики для представления живых объектов и объектов в их взаимосвязях с внешним миром, все прикладные кибернетики оказались неплодотворными и постепенно исчезли с научного горизонта. То же самое случилось и с “технической кибернетикой”, описывающей модельный подход к изучению замкнутых систем (систем, обеспеченных в своем проектном представлении взаимодействием только с модельным представлением внешнего мира) и так и не нашедшей своего собственного аппарата, отличного от обыкновенной прикладной математики.

Ныне кибернетика заменена в “порождающей терминологии для новых наук” информатикой. Рассмотрим, как же определяют сегодня “информационные науки” на достаточно показательном примере “медицинской информатики”.

В литературе можно найти примерно следующее: это “научная дисциплина, представляющая собой систему знаний об информационных процессах в медицине, здравоохранении и смежных дисциплинах, обосновывающая и определяющая способы и средства рациональной организации и использования информационных ресурсов в целях охраны здоровья населения”.

От научной дисциплины мы обычно ожидаем некоторую собственную область исследования, более того - обретение некоторого количества собственных теорий, специфического аппарата моделирования предмета изучения и т.д. Строго говоря, любая наука является отдельной сложной системой со своим языком, структурой связей, теорией, текущими рабочими соглашениями и выделенными направлениями развития. Приведенное же определение (вчитайтесь внимательно) свидетельствует нам о том, что МИ - “система знаний об информационных процессах и об организации и использовании информационных ресурсов”, то есть наука о базах данных медицинского назначения.

Однако, что здесь понимается под сопряжением процессов и проблем? Можно ли представить себе процесс, воспринимаемый “не информационно”? Можно ли представить себе медико-биологическую проблему, не являющуюся, в конечном счете, процессом? Так может быть все уже сопряжено изначально, одно без другого никогда не существовало и не надо выдумывать новой науки? Будущим специалистам необходимо учиться тщательнее выражать свои мысли, и такого рода неопределенные утверждения являются хорошим пособием для привлечения их внимания к выработке дисциплины мышления.

Необходимо отметить, что для получения разумного смысла объединения наук термины в “информационном” названии надо поменять местами. Тогда, например, вместо бессмысленного сочетания типа “биологическая информатика” (т.е. “биологическая наука об информации”), возникает “информационная биология” - наука об информации или информационных потоках в биологических организмах, конечно, если вначале нам удастся предметно определить понятие информации.

Ничего плохого в этом, до известной степени, конечно нет. В рассмотренном состоянии все “информатизированные” науки могут быть только полезными инженерно-технологическими направлениями. Но все это не наука, и до перехода исследователей к выяснению собственной информационной сущности систем, являющихся предметом их интереса, наукой такой подход не станет.

Инструментальность и приборная направленность осознанно или неосознанно заимствуется такого рода информатикой у кибернетики, также весь период существования объявлявшей себя наукой “при электронной вычислительной машине”. Конечно, это был этап познания, но только начальный.

В результате сегодня ряду исследователей показалось, что пора сделать второй виток, заменив науку об управлении - кибернетику (так и не нашедшую собственного аппарата исследований), наукой о сущностно не определенной информации - информатикой. А все, что говорил Н.Винер о тождестве управления и информации пока так и остается “за бортом новых постановочных положений”. Пора либо указать отличия, либо приготовиться к хождению по третьему кругу.

Смысл становления и изучения информатики любыми прикладными специалистами точно такой же, как и математики - инструментальный и постановочный на первом этапе своего образования и системный и общенаучный - в последующей деятельности.