Синергетика и системный синтез

Информация - История

Другие материалы по предмету История

Скачать Бесплатно!
Для того чтобы скачать эту работу.
1. Пожалуйста введите слова с картинки:

2. И нажмите на эту кнопку.
закрыть



ыми, с точки зрения традиционных подходов. Но именно эти синергетические подходы гораздо ближе к описанию многих явлений в новой реальности - глобальных финансовых кризисов, роста "новой экономики" (knowledge-based economy, как ее называют наши англоязычные коллеги). Поэтому, вероятно, нынешнему этапу развития синергетики созвучны образы и мировидение импрессионизма. Здесь и обостренное внимание к целому, к тому, что делает его большим, чем сумма слагающих его частей. Здесь и новое отношение к вечному и преходящему, акцент на переходных, переломных, ускользающих от неспешного наблюдения моментах. Это новые краски, образы.

Авторам этих строк часто приходилось отвечать на вопрос - чем взгляд и подход синергетики отличается "от того, что было раньше". Начнем издалека. Ньютон, Лаплас, классики эпохи Просвещения смотрели на мир "с позиции Господа Бога". Это, с одной стороны, вера в глубину и совершенство замысла Творца и надежда, что простые универсальные законы существуют, познаваемы, а их использование будет исключительно полезным. Это вера в торжество разума - как бы ни были сложны уравнения, следующие из этих законов, сколько бы их ни было, их удастся решить. Это глобальный детерминизм - уверенность в том, что можно, решив уравнения, заглянуть как угодно далеко в будущее и в прошлое.

Времени с тех пор минуло много. И на новом витке развития науки эти идеи и представления возродились в связи с быстрым ростом возможностей компьютеров. Наверное, некоторые из читателей этой книги помнят, как строились имитационные модели в экономике, в медицине, в биологии, в экологии. Сотни и тысячи уравнений, сотни тысяч параметров, потребных для моделей, не смущали энтузиастов. Многим, видимо, помнятся речи о вычислительном эксперименте. Последний должен был дать огромный импульс развитию науки, позволяя учитывать десятки и сотни эффектов, извлекать из теории следствия, о которых раньше и не мечтали. И, конечно, все это чище, дешевле, точнее и быстрее, чем в обычном эксперименте. Можно упомянуть и бум с автоматизированными системами управления, сулившими огромные перспективы.

Энтузиасты этих подходов не видели ни пределов, ни ограничений. Одному из авторов довелось слышать по этому поводу на научном семинаре такой диалог.

-А есть ли задачи, к которым такой подход неприменим? - спросил потрясенный открывшимися перспективами слушатель,

- Может быть и есть, но я ни одной такой не знаю, - с гордостью и уверенностью ответствовал докладчик.

Но пределы обнаружились. И довольно быстро. Во-первых, принципиальные, объективные, независимые от человека, В теории динамического хаоса - важной области нелинейной науки- было убедительно показано, что даже для довольно простых детерминированных систем (в которых будущее однозначно определяется настоящим) существует горизонт прогноза. Заглянуть за этот горизонт в общем случае нельзя, какую бы мощную вычислительную технику и какие бы эффективные алгоритмы исследователи ни использовали. Сейчас теория само организованной критичности - новый фаворит синергетики - показывает, что для многих сложных иерархических систем типичны редкие катастрофические события. Поэтому "настроить" модели - определить необходимые параметры, - опираясь на предысторию, для таких объектов достаточно сложно.

И все же, как нам кажется, главным барьером, вставшим на пути многих вдохновляющих проектов, связанных с компьютерным моделированием, стало чисто человеческое ограничение. Это ограничение условно можно назвать "барьером понимания". Оказалось, что наши возможности вычислять, моделировать, управлять, имитировать то, что мы не понимаем, весьма ограниченны. Многие надежды, которые сегодня возлагаются на синергетику, связаны прежде всего с теми задачами, которые лежат вблизи "барьера понимания", с новым взглядом на них.

Системный синтез

Существо дела можно пояснить на примере концептуальной модели, возникшей вначале в совершенно конкретном контексте. Зададим общий вопрос - почему нам что-то удается описывать и предсказывать? В самом деле, человек "с технической точки зрения" сильно проигрывает ЭВМ, Скорость срабатывания нервных клеток - нейронов - у него в миллион раз меньше, чем у триггеров в персональном компьютере. Информация передается в нервной системе тоже в миллион раз медленнее, чем в вычислительной машине, поскольку связана и с электрическими, и с химическими процессами. Да и "выходные параметры" у человека достаточно скромные. По данным психологов, он может следить не более чем за семью непрерывно меняющимися во времени величинами, эффективно работать не более чем с 5-7 людьми. Вместе с тем многие задачи человек решает гораздо лучше компьютеров. Можно только удивляться тому, что понадобилось почти полвека интенсивного развития вычислительной техники, чтобы машины начали уверенно обыгрывать людей в шахматы.

Это означает, что наше мышление, восприятие, способность предвидеть опираются на иные, "некомпьютерные" алгоритмы. В отношении их была высказана следующая гипотеза. Рассмотрим фазовое пространство, в котором лежат переменные, описывающие нашу реальность. Оно очень велико, и принять во внимание все переменные в нем человек не в силах. Но, очевидно, есть ситуации, области в фазовом пространстве, где, для того чтобы понимать и предсказывать происходящее, достаточно несколько параметров. Другими словами, иногда существуют проекции на подпространство меньшего числа переменных, которые адекват

s