Концепция системности. Системный подход и системный метод

Понятия системы и системного метода. Создание системного метода по праву считается одним из наиболее значимых достижений научной мысли ХХ века. С середины этого столетия понятие «система» (от греч. systema – целое) становится одним из ключевых философско-методологических и научных понятий и «поворотным пунктом в современной научной мысли» (как и предсказывал австрийский биолог Людвиг фон Берталанфи, опубликовавший в 1945 г. первые научные работы, содержащие идеи системной методологии).

В основе системного метода и системного подхода к исследованиям окружающего нас мира лежит рассмотрение объекта исследования (предмета, явления или процесса) как некоторого целостного образования, т.е. как системы, обладающей свойствами, которых нет у составляющих эту систему элементов. Эти новые свойства, которые называют эмерджентными или интегративными, система приобретает вследствие эффекта ее целостности, т.е. благодаря взаимодействию ее частей (элементов) между собой.

Системный метод, появившийся после того, как в рамках частных наук были исследованы отдельные стороны, особенности и свойства различных объектов, ознаменовал переход от дисциплинарного подхода к исследованиям(когда каждая из наук сосредотачивалась на изучении своего узкого круга проблем) к междисциплинарному подходу, что позволило раскрыть более глубокие закономерности, присущие широкому кругу явлений, выявить взаимосвязи между разными классами явлений.

Определяя понятие, различные ученые приписывали системам тот или иной набор характеризующих их признаков (свойств). Самое короткое определение принадлежит Л. фон Берталанфи: «Система – это комплекс взаимодействующих элементов». В других определениях понятия системы используется больше характерных признаков, чаще всего в них встречаются такие атрибуты как наличие эмерджентных свойств и наличие цели (целесообразности).

Отметим, что при любом определении очень сложно провести грань между системой и совокупностью элементов, которая не является системой (подобные объекты иногда называют простыми совокупностями или агрегатами). Существует и такое мнение, что столь широкое понятие, как система, нельзя определить чисто логически через другие понятия, его следует признать исходным (неопределяемым) и раскрывать его содержание с помощью примеров.

Вопрос о том, является или не является тот или иной объект системой, не вполне корректен, в случае необходимости любой объект исследования можно рассматривать как систему. Гораздо более важен другой вопрос – следует или не следует прибегать к использованию системного метода при проведении конкретного исследования. Достаточно очевидно, что целесообразность использования системного подхода возрастает по мере увеличения:

• сложности объекта исследования;

• сложности задачи исследования;

• требований к точности результатов исследования;

• рисков, связанных ошибочностью результатов исследования.

Классификация систем. Огромное множество систем предопределяет необходимость их классификации, которая может производиться по самым различным признакам. Исходя из природы объекта, все системы можно разделить на материальные и идеальные (последние называют также абстрактными или концептуальными). К материальным системам относятся естественные (неорганические и органические), искусственные (все, что создано не природой, а человеком) социальные и смешанные системы.

Материальные системы в свою очередь делятся на классы, например, физические, химические, биологические, геологические, экологические и т.д. Внутри каждого класса систем можно выделить подклассы. Например, для анализа движения планет Солнечной системы, относящейся к классу физических систем, помимо 2-го закона Ньютона, достаточно использовать лишь закон всемирного тяготения, поэтому данную систему можно трактовать как гравитационную. Точно так же внутри класса физических систем можно выделять электрические, электромагнитные, механические, тепловые и другие системы.

Во временном аспекте системы можно рассматривать как статические и динамические. Подобное деление (как, впрочем, и любое другое) в известной степени условно, т.к. все в мире находится в постоянном движении. Тем не менее, системы, динамические свойства которых несущественны, целесообразно рассматривать, как статические. Среди динамических систем выделяют детерминистские и стохастические (вероятностные, вероятностно-статистические) системы. Состояние и поведение детерминистской системы в любой момент времени может быть рассчитано с достаточно высокой точностью, воздействие имеющихся случайных факторов на динамику таких систем можно пренебрегать. В отличие от них в стохастических системах преобладающую роль играют случайные процессы и факторы, предсказание поведения подобной системы может иметь лишь вероятностный характер.

По характеру взаимодействия с окружающей средой различают открытые и закрытые (изолированные) материальные системы. Такая классификация также носит условный характер. Представление о закрытых системах, возникшее в классической термодинамике, является абстракцией, в действительности все системы обмениваются с окружающей средой энергией, материей или информацией, а потому по определению являются открытыми.

Важным классификационным признаком является сложность системы. В качестве примеров сложных систем можно привести такие, как производственный (технологический) процесс, производственное предприятие, любое живое существо, климатические процессы и т.п. Деление систем на простые и сложные зависит от числа переменных (или от количества информации, которая необходима для описания и анализа той или иной системы).

Важной характеристикой (на данный момент времени) является состояние системы. Любая система описывается определенным комплексом существенных переменных и параметров, и для того, чтобы выразить ее состояние, необходимо определить значения этих переменных и параметров в рассматриваемый момент времени. Различают равновесные и неравновесные состояния и, соответственно, равновесные и неравновесные системы. Равновесные состояния системы (и сами системы) могут быть устойчивыми и неустойчивыми. Понятие устойчивости системы чаще всего связывают с ее способностью возвращаться в состояние равновесия после исчезновения внешних воздействий, которые вывели ее из этого состояния.

По математическому описанию различают линейные и нелинейные системы. К линейным системам, характеристики которых описываются линейными (алгебраическими или дифференциальными) уравнениями, применим принцип суперпозиции.

Строение и структура систем. Система и окружающая среда. Строение системы определяется ее сложностью и характеризуется теми компонентами, из которых она состоит. Крупные блоки, входящие в состав сложной системы и имеющие свое функциональное назначение, называют подсистемами. В составе такой сложнейшей системы как человеческий организм выделяют костно-мышечную, сердечно-сосудистую, пищеварительную, нервную и многие другие его части, называемые, как правило, системами. Однако, строго говоря, эти части правильнее называть подсистемами, т.к. в изолированном виде каждая из них функционировать не может, хотя и обладает определенной автономностью.

Под структурой системы понимают совокупность тех специфических взаимосвязей и взаимодействий, благодаря которым и возникают новые целостные свойства, присущие только системе и отсутствующие у отдельных ее составляющих. Необходимость привлечения таких понятий, как структура (или организация) возрастает по мере увеличения сложности изучаемых систем. Сами же эти понятия означают, что соответствующая система состоит из множества узлов (звеньев, блоков и т.п.), связанных между собой теми или иными функциональными связями, в том числе и обратными связями.

Отметим, что структура той или иной системы не является единственно возможной. Но если структура системы не является оптимальной, т.е. не обеспечивает наилучших условий для ее функционирования и развития, то, рано или поздно, такая система прекратит свое существование, уступив место другим, более совершенным. Сказанное относится не только к социальным и техническим системам, но и к биологическим, но и к естественным материальным системам неживого мира.

Многие системы построены по т.н. иерархическому принципу, подразумевающему подчиненность каждого уровня в строении системы вышестоящему. Проще всего понять этот принцип, рассматривая социальные системы (наиболее характерный пример – армия). Однако своего рода иерархичность можно усмотреть и в строении простых материальных объектов. Тот же камень состоит из кристаллов, каждый кристалл – из молекул, молекула – из атомов и т.д.

Таким образом, весь окружающий нас мир, его предметы, явления и процессы оказываются совокупностью самых разнообразных по своей природе и структурным особенностям систем. При этом внутри каждой системы находится система или совокупность систем меньших размеров, и каждая система, так или иначе, взаимодействует с другими, находящимися внутри нее, на одном с ней уровне или снаружи.

Системный метод подразумевает определение границ исследуемой системы и определение тех систем из окружающей среды (ОС), с которыми исследуемая система значимо взаимодействует. ОС оказывает существенное влияние на функционирование и эволюцию любой системы, характер и результаты этого влияния могут быть различными, но в любом случае анализировать систему вне связей с ОС методологически неверно, а практически чаще всего бесполезно.

Связи системы с ОС (внешние связи) могут быть самыми разнообразными: существенными и несущественными, непосредственными и косвенными, стабилизирующими и возмущающими, детерминированными и стохастическими, полезными и вредными, прямыми и обратными и т.д. Именно обратные связи заслуживают детального рассмотрения, т.к. их влияние на поведение и эволюцию систем исключительно велико. Система обладает обратными связями, если она способна реагировать на изменения в ОС (или в ней самой). Более узкое токование: обратная связь – это связь между выходом и входом системы или отдельного ее блока.

Обратные связи могут быть положительными и отрицательными. Положительная обратная связь усиливает внешнее воздействие, отрицательная же, наоборот, это воздействие компенсирует, уменьшая его влияние на состояние или поведение системы. Достаточно очевидно, что отрицательная обратная связь стабилизирует систему, удерживая ее в состоянии равновесия (и, тем самым, препятствуя ее развитию). В противоположность этому положительная обратная связь “раскачивает” систему, при наличии положительной обратной связи даже незначительные возмущения могут привести к существенным изменениям в системе, в том числе к ее переходу в качественно новое состояние.

Науки о сложных системах. Идеи и методы системной методологии, появившиеся в середине ХХ века, были быстро подхвачены и развиты при реализации крупных целевых проектов и программ. Появились новые ученые (системные аналитики), новые институты, новые науки и научные направления. Применение системных идей в экономике, при анализе социальных и других сложных процессов привело к созданию таких системных дисциплин как исследование операций, теория игр и теория принятия решений. К этому же ряду следует отнести такие новые науки как системный анализ и системотехника.

Но все эти дисциплины являются все же только приложениями некоторых системных идей. Вершиной же развития системного метода считается общая теория систем, изучающая наиболее общие свойства систем и применимая для анализа естественных, технических, социально-экономических и любых других систем, каждая из конкретных систем при этом может рассматриваться как частный случай подобной общей теории. Инициатором создания такой общей теории систем был все тот же Л. фон Берталанфи, который формулировал ее задачи следующим образом: «… предмет этой теории составляет установление и вывод тех принципов, которые справедливы для “систем” в целом… независимо от их физической, биологической или социальной природы».

Разумеется, было бы наивно полагать, что может быть создана некая универсальная теория, из которой можно вывести конкретные свойства произвольной системы. Ведь создание подобной теории предполагает абстрагирование от любых конкретных и частных свойств отдельных систем. Речь идет лишь о том, что общие системные понятия и принципы могут (и должны) использоваться для лучшего понимания и объяснения работы конкретных систем.

Одним из наиболее значительных шагов вперед в развитии идей системного метода стало появление кибернетики, представляющей собой общую теорию управления, применимую к любым управляемым системам. Отдельные разрозненные теории управления к тому времени существовали и в технике, и в биологии, и в социальных науках, однако появление единого междисциплинарного подхода позволило раскрыть наиболее общие и глубинные закономерности управления сложными системами.

Кибернетика (буквально – искусство управления) появилась на стыке математики, техники и нейрофизиологии, ее основателем по праву считают американского математика Н. Винера, опубликовавшего в 1948 г. книгу с названием «Кибернетика». Оригинальность новой науки заключалась в том, что она изучает не вещественный состав систем и не их структуру, а результаты работы систем определенного класса. В кибернетике впервые появилось широко используемое ныне понятие черного ящика как устройства, выполняющего определенную операцию, при этом важно знать, что мы имеем на входе и на выходе этого ящика, но совсем необязательно знать, что у него внутри, и как он работает. В кибернетике системы и их блоки изучаются по тем функциям, которые они выполняют, и по реакциям на внешние воздействия. Наряду с вещественным и структурным подходами, благодаря кибернетике появился функциональный подход как еще один элемент системного метода.

В рамках кибернетики впервые было показано, что управление с самых общих позиций представляет собой процесс накопления, передачи и преобразования информации. Его можно отобразить с помощью последовательности точных предписаний – алгоритма, посредством которого осуществляется достижение поставленной цели. Естественным продолжением кибернетики стала теория информации, вводящая понятие информации как некоторого количества и развивающая принципы передачи информации. Информация (от лат informatio – ознакомление, разъяснение) может рассматриваться как мера организованности системы (в противоположность понятию энтропии, являющейся мерой неорганизованности, хаоса). Информация растет с увеличением сложности, т.е. разнообразия системы. Один из основных законов кибернетики – закон необходимого разнообразия – гласит, что для эффективного управления какой-либо сис темой разнообразие управляющей системы должно быть больше разнообразия управляемой системы.

Синергетика – весьма молодая наука, ее появление относят к 70-м ХХ в. У истоков этой науки стояли такие известные ученые, как И. Пригожин и Г. Хакен. Синергетика (греческий термин «синергия» означает сотрудничество, совместное действие) – это наука о поведении и особенностях наиболее сложных из всех известных систем, а именно неравновесныхсистем. Появление синергетики связано не только с идеями системного метода, но и с развитием эволюционных представлений и теорий. С появлением синергетики эволюционный подход, который с успехом использовался применительно к органическим и биологическим системам, проник и в физику, появились общие (т.е. применимые к системам любой природы) представления об эволюции, в частности, представления о связи между эволюцией системы и ее энергообменом с окружающей средой.

В рамках синергетики были сформулированы условия и изучены закономерности процессов самоорганизации материи. К самоорганизующимся относят системы, которые при выполнении определенных условий могут приобретать качественно иную структуру и (или) функцию без существенного внешнего вмешательства. Всякая самоорганизующаяся система обладает способностью переходить из однородного неупорядоченного состояния (состояния покоя) в неодно­родное и в значительной мере упорядоченное состояние.

Еще одно молодое научное направление изучения сложных систем еще не имеет установившегося названия (в разных источниках используют такие термины как хаос, теория хаоса, динамический хаос, хаос в динамических системах). С понятием «хаос» обычно связывают беспорядочное случайное поведение элементов некоторой системы (подобные явления чрезвычайно мно­гочисленны: движение атмосферных потоков, конвективное течение в нагреваемой жидкости, поведение автомобилей в дорожной пробке, процессы в сложных электрических цепях, колебания численности популяций, движение игральной кос­ти и т.п.).

Несмотря на обилие принципиально стохастических явлений и процессов, многие исследователи (по крайней мере, до середины ХХ века) не сомнева­лись в том, что точная предсказуемость любых явлений принципиально достижи­ма – для этого необходимо лишь собрать и обработать достаточный объем информации. Однако после того, как было установлено, что даже простые детерминированные системы с малым числом компонентов могут порождать и проявлять случайное, хао­тическое поведение (причем эта случайность имеет принципиальный ха­рактер, т.е. от нее нельзя избавиться, собирая все больше информации), такая точка зрения была поставлена под сомнение.

Хаос, царящий в равновесных системах, носит сугубо статистический характер, т.е. имеют место лишь случайные отклонения системы от состояния равновесия. Реакция такой системы на то или иное возмущающее воздействие линейна – она прямо пропорциональна возмущающей силе и стремится вернуть систему в прежнее состояние. Но если система сильно неравновесна, то есть обладает значительным избытком свободной энергии, то в ней может возникать хаос особого рода, называемый динамическим; реакция такой системы на возмущающие воздействия нелинейна и может быть сколь угодно большой при сколь угодно малом первичном возмущении.

Динамический хаос замечателен тем, что за внешне совершенно непредсказуемым поведением системы кроется строгий детерминизм – все происходящие в ней процессы можно математически рассчитать с любой требуемой точностью. Еще одна особенность такого хаоса заключается в том, что он может служить источником самозарождения строго упорядоченных структур, например, в турбулентном потоке могут возникать устойчивые вихри.

Достижения науки XX века привели к постепенному отказу от концепции детерми­низма. Первым из таких достижений стало одно из основных концепту­альных положений квантовой механики – принцип неопределенности, ко­торый гласит, что положение и скорость частицы одновременно не могут быть точно измерены. Данный принцип обусловли­вает неподчинение классическому детерминизму лишь микрочастиц, связанное с тем, что системы микромира – это системы, состоящие из огромного количества частиц. Что же касается макроскопических (крупномасштабных) систем, то причины их возможной непредсказуемости явлений существенно иные.

Выяснилось, что случайное, хаотическое поведение проявляют даже системы, не отличающиеся ни особой сложностью, ни неопределенностью. В связи с этим выдающийся французский ученый (математик, физик и философ) А. Пуанкаре, которого можно считать родоначальником современной концепции хаоса, от­мечал, что непредсказуемые, развивающиеся «по воле случая» явления ха­рактерны для таких систем, в которых незначительные изменения в насто­ящем приводят к значительным изменениям в будущем. Пуанкаре утверждал, что малые различия в начальных условиях могут вызвать гро­мадные различия в конечном явлении, поэтому предсказание становится не­возможным, и явление развивается совершенно случайно.