Термодинамика и открытые системы

     Методологические  программы сыграли свою важную историческую роль. Во-первых, они стимулировали  огромное множество конкретных научных  исследований, а во-вторых, «высекли искру» некоторого понимания структуры научного познания. Выяснилось, что оно как бы «двухэтажно». И хотя занятый теорией «верхний этаж» вроде бы надстроен над «нижним» (эмпирией) и без последнего должен рассыпаться, но между ними почему-то нет прямой и удобной лестницы. Из нижнего этажа на верхний можно попасть только «скачком» в прямом и переносном смысле. При этом, как бы ни была важна база, основа (нижний эмпирический этаж нашего знания), решения, определяющие судьбу постройки, принимаются все-таки наверху, во владениях теории.

     В наше время стандартная модель строения научного знания выглядит примерно так. Познание начинается с установления путем наблюдения или экспериментов различных фактов. Если среди этих фактов обнаруживается некая регулярность, повторяемость, то в принципе можно утверждать, что найден эмпирический закон, первичное эмпирическое обобщение. И все бы хорошо, но, как правило, рано или поздно отыскиваются такие факты, которые никак не встраиваются в обнаруженную регулярность. Тут на помощь призывается творческий интеллект ученого, его умение мысленно перестроить известную реальность так, чтобы выпадающие из общего ряда факты вписались, наконец, в некую единую схему и перестали противоречить найденной эмпирической закономерности.

     Обнаружить  эту новую схему наблюдением  уже нельзя, ее нужно придумать, сотворить  умозрительно, представив первоначально в виде теоретической гипотезы. Если гипотеза удачна и снимает найденное между фактами противоречие, а еще лучше — позволяет предсказывать получение новых, нетривиальных фактов, это значит, что родилась новая теория, найден теоретический закон.

     Известно, к примеру, что эволюционная теория Ч. Дарвина долгое время находилась под угрозой краха из-за распространенных в XIX в. представлений о наследственности. Считалось, что передача наследственных признаков происходит по принципу «смешивания», т.е. родительские признаки переходят к потомству в некоем промежуточном варианте. Если скрестить, допустим, растения с белыми и красными цветками, то у полученного гибрида цветки должны быть розовыми. В большинстве случаев так оно и есть. Это эмпирически установленное обобщение на основе множества совершенно достоверных эмпирических фактов.

     Но  из этого, между прочим, следовало, что  все наследуемые признаки при  скрещивании должны усредняться. Значит, любой, даже самый выгодный для организма  признак, появившийся в результате мутации (внезапного изменения наследственных структур), со временем должен исчезнуть, раствориться в популяции. А это  в свою очередь доказывало, что  естественный отбор работать не должен! Британский инженер Ф. Дженкин доказал это строго математически. Ч. Дарвину данный «кошмар Дженкина» отравлял жизнь с 1867 г., но убедительного ответа он так и не нашел. (Хотя ответ уже был найден. Дарвин просто о нем не знал.)

     Дело  в том, что из стройного ряда эмпирических фактов, рисующих убедительную в целом  картину усреднения наследуемых  признаков, упорно выбивались не менее  четко фиксируемые эмпирические факты иного порядка. При скрещивании  растений с красными и белыми цветками, пусть не часто, но все равно будут  появляться гибриды с чисто белыми или красными цветками. Однако при усредняющем наследовании признаков такого просто не может быть — смешав кофе с молоком, нельзя получить черную или белую жидкость! Обрати Ч. Дарвин внимание на это противоречие, наверняка, к его славе прибавилась бы еще и слава создателя генетики. Но не обратил. Как, впрочем, и большинство его современников, считавших это противоречие несущественным. И зря.

     Ведь  такие «выпирающие» факты портили  всю убедительность эмпирического правила промежуточного характера наследования признаков. Чтобы эти факты вписать в общую картину, нужна была какая-то иная схема механизма наследования. Она не обнаруживалась прямым индуктивным обобщением фактов, не давалась непосредственному наблюдению. Ее нужно было «узреть умом», угадать, вообразить и соответственно сформулировать в виде теоретической гипотезы.

     Эту задачу, как известно, блестяще решил  Г. Мендель. Суть предложенной им гипотезы можно выразить так: наследование носит  не промежуточный, а дискретный характер. Наследуемые признаки передаются дискретными  частицами (сегодня мы называем их генами). Поэтому при передаче факторов наследственности от поколения к поколению идет их расщепление, а не смешивание. Эта гениально простая схема, развившаяся впоследствии в стройную теорию, объяснила разом все эмпирические факты. Наследование признаков идет в режиме расщепления, и поэтому возможно появление гибридов с «несмешивающимися» признаками. А наблюдаемое в большинстве случаев «смешивание» вызвано тем, что за наследование признака отвечает, как правило, не один, а множество генов, что и «смазывает» менделевское расщепление. Принцип естественного отбора был спасен, «кошмар Дженкина» рассеялся.

     Таким образом, традиционная модель строения научного знания предполагает движение по цепочке: установление эмпирических фактов — первичное эмпирическое обобщение — обнаружение отклоняющихся от правила фактов — изобретение теоретической гипотезы с новой схемой объяснения — логический вывод (дедукция) из гипотезы всех наблюдаемых фактов, что и является ее проверкой на истинность. Подтверждение гипотезы конституирует ее в теоретический закон. Такая модель научного знания называется гипотетико-дедуктивной. Считается, что большая часть современного научного знания построена именно таким способом. 

3. Устойчивость и  неустойчивость системы.  Бифуркация.

3. 1. Устойчивость системы. Устойчивость системы - ее способность сохранять свое движение по траектории на таком уровне потребления ресурсов, который может самоподдерживаться, саморегулироваться достаточно долго.

Традиционная  макроэкономика ориентируется на непрерывный  и, чаще всего, количественный рост, а  не на устойчивость. Для развития, эволюции требуется все больше материальных, энергетических, информационных ресурсов, а их рост сужает пространство устойчивого  развития общества, снижает жизнеспособность.

Пример. При достаточно высоком уровне образования  и развитой системе образования, научно-техническая и технологическая  области последние два десятилетия  слабо развивались в России. Например, в США в 1996 г. на науку расходы  государства составляют 2,8-2,9% ВВП  страны, в Японии - 3,3%, в России - 0,59%. По показателю достаточности и уровню квалификации трудовых ресурсов Россия занимает 46-е место. По оценкам специалистов, если Россия в ближайшие годы не поднимется хотя бы на 20-е, то ее экономический  крах гарантирован.

Эффективность системы - способность системы оптимизировать (глобально-потенциально или локально-реально) некоторый критерий эффективности  типа соотношений "затраты на обеспечение ресурсом - объем поступлений новых ресурсов".

Пример. Для социально-экономической системы - это способность производить  социально-экономический эффект и  не ухудшать движение по пути к достижению поставленной цели. Например, критерием  эффективности банковской системы  может быть не только прибыль, но и  кредитование, возврат кредитов.

Эффективными  можно считать действия в системе, которые поддерживают самоорганизацию  системы при низком уровне энтропии за счет неравновесных процессов  взаимного обмена энергией, веществом  и информацией с окружающей средой.

Актуальна разработка механизмов, которые обеспечивали бы устойчивое развитие общества (в  частности, социально-экономических  систем) и каждого его члена  в отдельности без количественного  увеличения ресурсов, с помощью произведенного труда, стоимости и капитала.

Пример. Показателями развития общества могут  служить ВНД - валовой национальный доход и ВНП - валовой национальный продукт, но и они не позволяют  полно оценивать устойчивость развития общества, его систем, не позволяют  оценивать, живет ли общество по средствам, заботясь о будущих поколениях, т.е. адекватны ли "кредитные социо-экономико-экологические  отношения природы и общества", развитие культуры, науки и др.

Эволюция  системы определяется борьбой организации  и дезорганизации в системе, накоплением  и усложнением информации, ее организацией и самоорганизацией, сложностью и  разнообразием внутрисистемных  процессов. Важным критерием эффективности  системы (политики) является ее динамическая, структурная и организационная  предсказуемость, отсутствие аномалий и обеспечение динамического  роста, наличие и динамическая актуализация критериев оценки принимаемых решений.

Современному  обществу и природе, с их множеством возможных путей развития, нельзя навязывать эти пути, они избираются на принципах самоуправления и саморегулирования, а именно, за счет целенаправленных воздействий на процессы с целью  возврата траектории эволюции на желаемую траекторию (если в результате, например, стохастических воздействий система  отклонилась от траектории).

При этом, в соответствии с принципами синергетики, необходимо учесть, что в неустойчивой социально-экономической среде действия каждого отдельного человека (микропроцессы) могут повлиять на всю систему  в целом (макропроцессы).

Пример. В условиях неустойчивой экономической  политики действия отдельных структур могут повлиять на социально-экономические  процессы общества, что наблюдалось, например, в Ираке и других странах.

Стратегическое  планирование в социально-экономических  системах - ресурсообеспеченные и  целенаправленные действия руководства, ведущие к разработке наилучших  в каком-то смысле (например, локально-оптимальных) стратегий динамического поведения  всей системы, которые приводят в  окрестность поставленных целей. 

3.2 Неустойчивость системы. В рамках идеи ноосферы, гармоничных взаимоотношений человека и природы, человек выступает как органическая часть природы.

Окружение человека (включая природу и общество) - нестабильное, неустойчивое, неравновесное, развивающееся. При рассмотрении проблем  такого мира надо учитывать два его  противоположных и взаимосвязанных, взаимно обусловливающих друг друга  качества, - стабильность и нестабильность, порядок и хаос, определенность и  неопределенность.

Нестабильность  и неустойчивость не всегда есть зло, отрицательное качество, подлежащее устранению. Неустойчивость может, в  соответствии с законами синергетики, выступать условием стабильного  и динамического саморазвития, которое  происходит за счет уничтожения, изъятия  нежизнеспособных форм. Устойчивость и неустойчивость в системе, образование  новых структур и разрушение старых, сменяя друг друга, развивают, эволюционируют систему. Порядок и беспорядок возникают  и существуют одновременно: один включает в себя другой - это два аспекта  одного целого, они дают нам различное  видение мира. Из-за этого мы не можем  полностью держать под контролем  окружающий мир нестабильных процессов, например, полностью контролировать социально-экономические процессы.

Современная наука и технология имеют дело со сложными системами, связь между  которыми осуществляется не только через  порядок, через структуры порядка, но и через хаос. Только в единстве порядка и хаоса может быть исследована эволюция сложной системы. Сложная система - целое, состоящее  из устойчивых и неустойчивых частей. Здесь целое - уже простая сумма  частей. Эволюция такой системы ведет  к новому качеству, включая и отношения  с человеком. Человек находится  не вне изучаемого объекта, а внутри его, познавая это целое по его  составным частям, объединяя естественные науки, усиливая междисциплинарные  связи, сближая естественные и гуманитарные проблемы наук, науку и искусство. Идеи, принципы, методы и технологии современного естествознания (синергетики, информатики, системного анализа, физики открытых систем и др.), все шире внедряются в гуманитарную и социально-экономическую  сферы. Есть и обратные процессы.

Пример. Естествознание и гуманитарные науки  все чаще исследуют процессы и  системы в совокупности с человеком: медико-биологические проблемы, экологические, включая биосферу в целом (глобальная экология), биотехнологии (генная инженерия), системы "человек-машина" и т.д. Специфику современной науки  все более определяют комплексные  исследовательские программы (в которых принимают участие специалисты различных областей знания), междисциплинарные исследования. Например, красота - это не только категория гуманитарная, отражение гармонии материального мира, но и категория научная, красота теоретических построений. Поиски красоты, т.е. единства и симметрии законов природы, - примечательная черта современной физики, математики, биологии, синергетики и других естественных наук. Исторический метод прилагается к большему кругу систем, например, вводится даже в квантово-механическую интерпретацию, где он ранее не применялся.

Компьютеризация и информационные технологии позволяют  передавать машине все более усложняющиеся  логические операции. Человеческий мозг освобождается от формализуемой, стандартизированной, рутинной логической деятельности.

Пример. Эвристические процедуры, интуиция, опыт человека, эксперта находят применение в программировании, например, при  разработке антивирусных программ.

Эволюцию  системы можно, как сказано выше, понимать как целенаправленное (на основе выбора) движение, изменение  этой системы (как неравновесной) по некоторой траектории развития, состоящей  из точек состояний.