Monthly Archives: июля 2013

УДК 008.2

Орлов Сергей Владимирович – федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Санкт-Петербургский государственный университет аэрокосмического приборостроения», кафедра философии и культурологи, заведующий кафедрой, доктор философских наук, профессор.

E-mail: orlov5508@rambler.ru.

196135, Россия, Санкт-Петербург, ул. Гастелло, д. 15,
тел.: +7(812) 708-42-13.

Авторское резюме

Состояние вопроса: В теории постиндустриального (информационного) общества широко распространена трактовка его как формирующегося общества знаний, в котором физический труд вытесняется умственным. Главным видом труда становится обработка информации, которая считается нематериальным ресурсом.

Результаты: Труд в сфере информационных технологий – преимущественно не физический и не умственный, а материальный всеобщий труд (термин К. Маркса). Всеобщий труд направлен на создание абстрактных материальных структур и виртуальной реальности – особой формы материи, строящейся как бына матрице духовных процессов и приобретающей наибольшее сходство с идеальными явлениями. Особые свойства этой формы материи – «квазиидеальность» и «квазисубъективность» – внешне напоминают главные свойства духовных явлений – идеальность и субъективность.

Область применения результатов: Предложен подход к концепции информационного общества, требующий ее построения с учетом переосмысления фундаментальных понятий материального и духовного, проведенного на основе анализа виртуальной реальности и трудовой деятельности в сфере информационных технологий.

Выводы: Формирование информационного общества связано не с вытеснением духовным (знаниями) материального (физического труда), а с созданием человеком нового класса искусственных материальных явлений (виртуальной реальности), взаимодействующих с идеальным, духовным, тоньше и сложнее, чем взаимодействовали с ним все ранее возникшие формы материи.

Ключевые слова: информационное общество; всеобщий труд; материальное и идеальное; абстрактные материальные структуры; квазиидеальность и квазисубъективность.

The Philosophy of Information Society: New Ideas and Problems

Orlov Sergei Vladimirovich – Saint Petersburg State University of Aerospase Instrumentation, Department of Philosophy and Theory of Culture, Head of Department, Doctor of Philosophy, professor.

E-mail: orlov5508@rambler.ru,

196135, Russia, Saint Petersburg, 15, Gastello st.,
tel: 8(812) 708-42-13.

Abstract

Background: Theinformation society is often thought to be a forming society of knowledge, in which the manual labor is being replaced by the intellectual labor. The treatment of information, which is supposed to be a non-material resource becomes the main type of labor-process.

Results: Labor in information technologies is mainly a material universal labor (the term of K. Marx), but not a manual or intellectual labor in the traditional sense. Universal labor is directed towards creation of so-called abstract material structures and virtual reality – a new special form of matter put on the matrix of spiritual processes which acquires a close resemblance with the ideal processes. Special qualities of this form of matter may be called “quasi-ideality” and “quasi-subjectivity”. They resemble outwardly the main qualities of spiritual events – ideality and subjectivity.

Research limitations/implications: The present study provides an approach to the theory of information societywhich is based on re-interpretation ofthe conceptions of material and ideal carried out with the help of analysis of virtual reality and labor-processin the sphere of information technologies.

Conclusions: The forming of information societydoesn’t mean only supplanting of material factors (manual labor) by ideal (knowledge). It is expressed in creating by mana new type of artificial material objects (virtual reality), which communicates with spiritual, ideal reality in more delicate and complicated way than any other forms of matter could.

Keywords: information society; universal labor; material and ideal; abstract material structures; quasi-ideality and quasi-subjectivity.

Формирование постиндустриального (информационного) общества началось во второй половине ХХ века. Этот новый этап общественного развития был впервые осмыслен в работах западных социологов – Д. Белла, Э. Тоффлера, Ж. Фурастье, М. Кастельса и других. При этом сразу обнаружилось, что движение цивилизации  к постиндустриальной стадии приводит к глубокой перестройке самых разных сфер общественной жизни. Так, в 1976 году Д. Белл выделил среди основных черт постиндустриального общества такие особенности, как центральная роль теоретического знания, создание новой интеллектуальной технологии, рост класса носителей знаний, переход от производства товаров к производству услуг, изменения в характере труда, в социальной роли женщины, в развитии науки, повышение роли ситусных социальных структур и меритократии, конец ограниченности материальных благ, формирование экономической теории информации [cм.: 2, с. CLIV – CLIX]. Поэтому теоретическое осмысление новой фазы общественного развития закономерно повлекло за собой постановку новых проблем как в сфере знания более обобщенного, чем сама теория постиндустриального общества (в социальной философии и в общих, наиболее фундаментальных разделах философии), так и в областях исследований более частных, конкретных наук – в экономике, психологии, социологии, культурологии, политологии и других. Для философии и частных наук становятся важными фундаментальные методологические вопросы: какие именно корректировки вносит информационная эпоха в науки о мире и человеке? Насколько глубоки изменения, которые должны произойти в наших философских представлениях? И наоборот: что нового может внести философия в осмысление и реальное  осуществление своеобразного постиндустриально-информационного сдвига, все глубже охватывающего различные сферы современного общества? Представляется, что достигнутый сейчас уровень развития философии информационного общества создал достаточный фундамент для конкретного обсуждения этих вопросов.

Ранние версии теории постиндустриального общества, до какой-то степени служившие методологическим и мировоззренческим ориентиром для разработки современных информационных технологий, содержали в себе следующие принципиальные положения. Современное общество – это формирующееся общество знаний. Умственный труд приобретает в нем все большее значение и постепенно вытесняет труд физический. Основным видом труда становится обработка информации. Информация – невещественный и нематериальный ресурс. Таким образом, ведущим направлением изменения и развития общества становится не материальная, а духовная творческая деятельность человека.

Таковы в общих чертах первые популярные представления о постиндустриальном обществе. Однако проведенный в конце ХХ – начале XXI века философский анализ его природы дает основания для внесения уточнений в эти широко распространенные представления.

Прежде всего, требует существенного уточнения оптимистическая характеристика постиндустриального общества как «общества знаний», данная еще в 1973 году в классической работе Д. Белла «Грядущее постиндустриальное общество». В 2012 году иностранный член РАН, итальянский философ Эвандро Агацци подчеркивает, что современная экономика, а вслед за ней и общество в целом делают востребованным далеко не всякое знание, а прежде всего знание дигитализированное (оцифрованное), используемое в инновационных технологиях и позволяющее быстро получить непосредственный экономический эффект, прибыль. Поддержка знаний гуманитарного и ценностного характера, необходимых для развития личности и существования общества, но не приносящих быстрой и непосредственной прибыли, часто считающихся «бесполезными», остается важной, но далеко еще не решенной задачей [см.: 1, с. 3 – 19]. Создание эффективной поддержки всего нужного для общества знания требует как изменения социальных условий, так и решения некоторого круга проблем технического характера – например, создания и совершенствования региональных и национальных инфраструктур знаний.

Повышение роли знаний непосредственно связано с революцией в сфере их генерирования, хранения и передачи, то есть в информационных технологиях. Особенностью современного общества является не просто более широкое, чем в прошлом, оперирование информацией, использование информации и информационных технологий. Мануэль Кастельс уточняет, что в действительности специфика информационного общества – это создание нового типа информационных технологий, для которых информация оказывается одновременно и сырьем, и продуктом производства [см.: 7, с. 77]. Превращение информации в сырье, предмет и продукт труда можно рассматривать как стержневую характеристику информационной эпохи.

Исследование информационных процессов в современном производстве закономерно приводит к необходимости анализа технологий оперирования информацией и изменения характера труда  в информационном обществе.

В течение тысячелетий история производства и общества в целом была связана с великим историческим разделением труда на умственный и физический. Капиталистическая эксплуатация основывается на присвоении  неоплаченного труда – прежде всего физического. Поэтому избавление человека от порабощающего и уродующего его тяжелого физического труда, замена его умственным, в течение тысячелетий монополизированного правящей элитой, закономерно казалось важнейшей задачей общественного развития в эпоху перехода к некой новой, посткапиталистической общественной формации. Идея вытеснения физического и вообще материального труда умственным, своеобразная дематериализация труда («экономика знаний») популярна как у западных постиндустриалистов, так и у российских философов и социологов. Например, выдающийся специалист в области философии и социологии труда И. И. Чангли полагала, что при переходе к коммунизму развитие интеллекта играет более важную роль, чем развитие материального производства, способностей человека к материальной творческой деятельности и т. п.: «…Основной, важнейший компонент могущества науки в коммунистическом обществе и основа расцвета общества в целом – всемерное развитие интеллекта всех трудящихся… Труд посвящен по преимуществу производству знаний» [15, с. 49]. Для подтверждения своей концепции И. И. Чангли ссылалась на «Экономические рукописи 1857 – 1861 гг. (Первоначальный вариант «Капитала»)» К. Маркса, не замечая, что мысль Маркса гораздо глубже ее собственного подхода и во многом противоречит ему. К. Маркс пишет о развитии в обществе будущего «всех человеческих сил как таковых», а не только (и не преимущественно) интеллекта: «Человек здесь не воспроизводит себя в какой-либо одной только определенности, а производит себя во всей своей целостности, он не стремится оставаться чем-то окончательно установившимся, а находится в абсолютном движении становления» [8, с. 476]. С точки зрения Маркса, в обществе, приходящем не смену капитализму (мы бы сейчас сказали – в посткапиталистическом) человек сможет развивать и духовные способности, и способности к материальной творческой деятельности. В теоретическом, концептуальном плане эта мысль выражена в открытии К. Марксом новой исторической формы труда, постепенно приходящей на смену и физическому, и умственному труду – так называемого всеобщего труда.

Всеобщий труд рассматривался Марксом как свободный, творческий, материальный, наукоемкий труд, в котором преодолеваются ограниченности разделения труда на умственный и физический. «Действительно свободный труд, например труд композитора, вместе с тем представляет собой дьявольски серьезное дело, интенсивнейшее напряжение, – отмечает он. – В материальном производстве труд может приобрести подобный характер лишь тем  путем, что 1) дан его общественный характер и 2) что этот труд имеет научный характер, что он вместе с тем представляет собой всеобщий труд, является напряжением человека не как определенным образом выдрессированной силы природы, а как такого субъекта, который вступает в процессе производства не в чисто природной, естественно сложившейся форме, а в виде деятельности, управляющей всеми силами природы» [9, с. 111 – 112] .

В науке XXI века концепция всеобщего труда используется рядом российских и зарубежных ученых для раскрытия механизмов развития информационного общества. Так, Шон Сэйерс, профессор философии Школы европейских культур и языков университета г. Кента (Великобритания) считает неудачной идею дематериализации труда и подчеркивает материальный характер современного всеобщего труда: «Хотя использование компьютерного контроля в промышленном производстве вовлекает информационные технологии, совершенно неправильно называть этот труд «нематериальным». То, что множество аспектов производства автомобилей, к примеру, сегодня автоматизировано и компьютеризировано, не означает того, что производство автомобилей перестало быть материальным процессом, или, что рабочие более не включены в материальное производство. Хотя машины сегодня выполняют почти всю работу и рабочие больше не должны «пачкать руки», это вовсе не означает, что, контролируя работу машин, рабочие не участвуют в материальном производстве материальных благ. Их труд остается материальным и образующим по своей сущности» [цит. по: 6, с. 98].

В современной российской философии концепция всеобщего труда  специально разрабатывается  представителями школы научной философии Пермского национального исследовательского университета. «Важнейшим для нашего времени открытием Маркса, – отмечают В. В. Орлов и Т. С. Васильева, – … является открытие новой исторической формы труда – всеобщего, или научного. «Технологической» характеристикой этой формы труда служит его определение как автоматизированного труда, связанного, по мысли Маркса, с «крупной промышленностью». Философской и экономической характеристикой всеобщего труда служит коренное изменение содержания, характера и производительной силы этого труда, раскрытые в соотношении с сущностными силами природы и человека. Во всеобщем труде коренным образом меняется роль человека в производственном процессе, превращающегося из непосредственного участника этого процесса, осуществляющего непосредственный физический труд, в контролера и регулировщика производственного процесса. В появлении еще достаточно примитивных форм автоматизированного производства Маркс смог обнаружить глубокую фундаментальную тенденцию развития труда, человека, общества, которая основательно проявилась и развилась только во второй половине ХХ века.

В глубинном философском аспекте всеобщий труд характеризуется Марксом как проявление всеобщих творческих сил человека, благодаря которым человек становится способным использовать новые мощные силы природы. Труд, вовлекающий мощные силы («агенты») природы становится главным источником действительного богатства общества, богатства потребительных стоимостей, служащих средством удовлетворения человеческих потребностей. Всеобщий труд – практическое  воплощение науки, наукоемкий, насыщенный научным знанием, материальный труд» [11, с. 208].

Наиболее интенсивно развивающаяся современная форма всеобщего труда – компьютерный труд [подробнее см., например: 12, с. 60 – 78].  Поскольку информация часто трактуется как мысль, духовное явление, то и компьютерный труд, состоящий в основном в переработке информации, закономерно понимается обычно как интеллектуальный, умственный труд [11, с. 223] в рамках старой дилеммы: «либо умственный труд – либо физический труд». Однако именно эта упрощенная трактовка закрывает, с нашей точки зрения, возможности описания как природы всеобщего труда в информационном обществе, так и тех специфических новых характеристик материального мира в целом, тех особенностей его развития, которые становятся заметны в постиндустриальную эпоху.

В современной науке понятие информации приобрело много различных значений. Информация, конечно, может осознаваться и, более того, всегда присутствует в любом человеческом знании (хотя знание в то же время не сводится до конца к информации). Однако, согласно Н. Винеру, информация в своем исходном, наиболее обобщенном физическом смысле есть объективно существующее явление – это мера организации, мера упорядоченности в системах с обратной связью (управлением) [см.: 5, с. 56]. Благодаря своему всеобщему объективному характеру информация может рассматриваться как абстрактная материальная структура. «В компьютере или системе информационной технологии функционируют чисто материальные процессы, происходит преобразование абстрактных материальных структур. Это позволяет заключить, что в основе сложнейшей технологии производства информации лежит специфическая форма материального труда – производство абстрактных материальных структур» [11, с. 223 – 224].

С появлением компьютерных технологий возникает особое явление материального мира – виртуальная реальность. В философском аспекте ее природа проанализирована пока явно недостаточно.  В истории общества происходило постепенное усложнение взаимодействия человека и той части природы, которая составляет предмет труда. Графически это иллюстрирует схема 1.

Схема 1

 Животное, как известно, воздействует на природу непосредственно своим телом. Человек превращает фрагменты природы в предмет труда и на первом этапе воздействует на него с помощью простых механических орудий. Потом создается машинная техника, использующая природные источники энергии, далее – простейшие автоматы, работающие без компьютерных систем. Наконец, на современном этапе создается виртуальная реальность, которая становится новым передаточным звеном, с одной стороны, отдаляющим человека от природы, а с другой – усложняющим и совершенствующим его воздействие на нее (в первую очередь на предмет труда).

Виртуальная реальность, функционирующая на основе абстрактных материальных структур, частично замещает в процессах управления и контроля идеальный мысленный образ, моделирует его на материальном (точнее, физическом) уровне. Программный продукт становится принципиально новым типом искусственных материальных объектов, обеспечивающим функционирование специфического механизма взаимодействия материального и идеального. Идеальный образ существует только на материальном субстрате человеческого мозга. Передавая некоторые контрольно-управленческие  функции технике, человек конструирует материальный объект, который является упрощенным, чисто материальным аналогом субъекта и его идеального продукта – мысли. Такой аналог мысли – компьютерная программа – начинает выполнять некоторые функции  идеального мысленного образа, но отличается от него в главном: она чисто материальна, а в современных компьютерах вообще не выходит за рамки физической формы материи.

Насколько глубоким является сходство виртуальной реальности, абстрактных материальных структур, компьютерной программы – с одной стороны, и мысленного образа – с другой?

Основными особенностями мысленного образа являются, как известно, идеальность и субъективность. Программный продукт, моделируя на уровне физической формы материи эти черты духовных явлений, приобретает сходство с миром мысленных образов. Мы предлагаем обобщить это сходство в понятиях «квазиидеальность» и «квазисубъективность».

Квазиидеальность. Содержанием идеального образа являются не свойства материального субстрата мысли – мозга, а свойства внешнего предмета. Абстрактные материальные структуры – в частности, компьютерная программа – тоже создаются для отражения свойств внешних предметов и воздействия на них. Но они остаются чисто физическими явлениями – в отличие от идеального образа, который есть способ существования свойств и характеристик любых предметов в отрыве от их собственного природного субстрата на основе особого, универсального материального субстрата человеческого мозга [см., напр.: 10, с. 193].

С одной стороны, создающие виртуальную реальность и компьютерные программы абстрактные материальные структуры несмотря на свои микроскопическое размеры функционируют в процессах труда примерно так же, как и другие составные части системы материальных орудий труда. Они строятся из вещества природы (заряженных магнитных частиц) в процессе целенаправленной материальной деятельности человека, воздействуют как своеобразное материальное орудие труда на компьютер, через него – на передаточные механизмы, рабочее орудие и, наконец, на предмет труда. С другой стороны, свойство «абстрактности» этих структур составляет их отличие от всех других составных частей системы производства. Рабочая машина, устройства, производящие и передающие энергию и т.п. чрезвычайно разнообразны, так как их структура соответствует специфике различных законов природы и построенных на их основе технологических процессов производства (как соответствует им, например, всякий конкретный труд). Абстрактные материальные структуры выражают, точнее – записывают на универсальные носители информации любые человеческие знания, а также алгоритмы действия как человека, так и технических систем. Эта способность абстрактных материальных структур адекватно фиксировать любое содержание материального мира сближает их с идеальными образами человеческого сознания, в которых тоже может быть адекватно отображено содержание любых материальных процессов. Однако, в отличие от идеального образа, универсальность абстрактных материальных структур и носителя информации, на котором они существуют, не является абсолютной, как универсальность человека и его мозга.

Универсальность носителя информации и существующих на нем абстрактных материальных структур задается и обеспечивается универсальной познавательной деятельностью человека и его универсальной преобразовательной (трудовой) деятельностью, производна от них. Программист наделяет программный продукт некоторыми внешними чертами идеальной формы отражения, не встречающимися у других материальных объектов. Программа выражает содержание других материальных субстратов и приемов человеческой деятельности, несет информацию о них, причем в доступной и удобной для чувственного восприятия форме. Это отражение происходит «с потерей качества», так как оно остается физическим проявлением искусственно сконструированной физической системы (компьютер плюс программа). Оно качественно проще идеального образа, с которым находится в отношении гомоморфного соответствия. Это упрощенная физическая модель идеального, существующее на физическом уровне отражение человеческого мышления в виде абстрактных материальных структур, то есть «квазиидеальное» явление.

Квазисубъективность. Субъективность мысли состоит в ее скрытости от постороннего наблюдения, существовании только для мыслящего субъекта, непередаваемости другим субъектам. Если идеальные образования по форме (но не по содержанию) субъективны в строгом и буквальном смысле этого слова, то компьютерная программа обладает некоторыми внешними чертами субъективного. Она недоступна чувственному восприятию без применения специальной электронной аппаратуры. Ее внутреннее содержание обычно скрыто и не наблюдаемо для всех, кроме программистов, владеющих специальными кодами. Субъективность идеального образа – следствие принципиальной невозможности передачи внутреннего состояния мозгового субстрата другим субстратам. Квазисубъективность программного продукта или виртуальной реальности в целом – следствие технических сложностей в расшифровке их внутренней структуры посторонним наблюдателем. Некоторые из этих технических сложностей непосредственно обусловлены законами физики, другие созданы с использованием этих законов искусственно и целенаправленно.

Компьютерная программа – это качественно новый тип материальных объектов, созданных человеком в рамках «второй природы» (техносферы, ноосферы) на постиндустриальном этапе общественного развития. По своим функциям и внешним проявлениям программа стоит ближе к человеческому мышлению, чем все другие компоненты технической системы производства. Другие звенья технической системы необходимо согласовывать преимущественно с физическими, даже механическими возможностями человека, а компьютерную программу – уже с возможностями его психики. Программа удлиняет путь от идеального мысленного образа до его материализации в процессе труда, подобно тому, как на заре человеческой истории механическое орудие удлинило путь от человека к предмету труда. Теперь при создании продукта труда идеальный образ материализуется в нем не прямо и непосредственно, а через дополнительное звено – виртуальную реальность, абстрактные материальные структуры, компьютерную программу как мыслеподобный, квазиидеальный, квазисубъективный материальный образ (конструкт). Только благодаря программе, выраженной в абстрактных материальных структурах, становится принципиально реализуем новый класс идеальных конструктов, позволивших создать целые сферы и направления трудовой деятельности. Это освоение космоса и ядерная энергетика, новые системы управления и передачи информации, интернет-экономика, технологии работы на дому высококвалифицированных информационных специалистов (telecommuting) и т.п. [ см.: 13, с. 45 – 47].

Отношение между виртуальной реальностью, включающей в себя в качестве компонентов абстрактные материальные структуры и компьютерные программы, объективной реальностью и субъективной реальностью может быть сведено, с нашей точки зрения, к следующим основным моментам [см.: 13, с. 53 – 54].

Во-первых, виртуальная реальность является частью объективной реальности и в этом смысле противоположна субъективной реальности.

Во-вторых, виртуальная реальность конструируется из материальных компонентов (магнитные носители, заряженные частицы) в процессе сознательной деятельности человека, то есть существует на основе абстрактных материальных структур.

В-третьих, виртуальная реальность описывает материальными техническими средствами только такое содержание объективной природной и социальной реальности, которое предварительно, до этого было преобразовано в содержание сознания и выражено в идеальной форме средствами субъективной реальности.

В-четвертых, связь виртуальной реальности с сознанием выражается также в том, что ее объекты приобретают особую способность моделировать субъективную реальность и получать внешнее сходство с ней (квазиидеальность и квазисубъективность). В прошлом мир техники и всей «второй природы» строился в первую очередь с учетом физических особенностей и возможностей человека, образно говоря, «подгонялся» под них. Виртуальная реальность строится иначе. Ее структура и функции целенаправленно согласуются со структурой и функциями человеческой психики, субъективной реальности, строятся, образно говоря, на матрице субъективной реальности, «подогнаны» под нее. Поэтому субъективная реальность и виртуальная реальность похожи друг на друга и часто трудноразличимы.

В-пятых, формирование виртуальной реальности приводит к взаимосвязанному усложнению как объективной, так и субъективной реальности. Если раньше человеческое сознание формировало цель своей деятельности как мысленный образ потребного будущего и изобретало технологии его материализации (опредмечивания), то в информационную эпоху эта схема действий усложнилась. Программист разрабатывает не технологию воздействия непосредственно на предмет тру да, а компьютерную программу как специфический посредник, некий промежуточный предмет труда – новый материальный механизм, который сам способен управлять воздействием на материальные предметы, частично замещая при этом человека и человеческое сознание. Новое звено в процессах материального труда – компьютерная программа и абстрактные материальные структуры – создается вместе с новым звеном в духовной деятельности человека (теория программирования, знания о способах воздействия на новую сферу «второй природы», ставшую материальным посредником между человеком и ее старыми, традиционными сферами).

В-шестых, виртуальная реальность вызывает значительные, возможно – революционные сдвиги в общественном сознании, которые еще не завершились и пока не могут быть окончательно оценены. Это качественно более высокий уровень информированности и доступность информации, изменяющие психологию общения, новые каналы взаимосвязи между людьми, а также новые технологии манипулирования их сознанием.

Рассмотрим в качестве примера проблему взаимосвязи современных приемов и технологий человеческой деятельности с существовавшими в предыдущие эпохи.

Формирование компьютерного труда закономерно приводит к постановке вопроса о его взаимодействии с другими  видами человеческой активности: нужны ли, например, современному человеку навыки простого физического труда, или в настоящее время они теряют всякий смысл?

По наблюдениям психологов, у детей дошкольного и младшего школьного возраста способность изготовлять простые поделки в процессе физического труда не только готовит их к освоению более сложных трудовых операций, но и играет большую роль в социализации, общении, развитии личности в целом. С помощью простого ручного труда «удовлетворяется насущная потребность растущей личности в созидании. Эстетическая привлекательность полученного продукта способствует формированию у ребенка положительной мотивации трудовой деятельности, и что еще важнее, – чувства  уверенности в том, что он может качественно влиять на внешний (окружающий его) мир вещей, преодолевая их «сопротивляемость», а значит, самоутверждаясь в этом подвластном ему мире (что способствует формированию “психологии победителя”)» [3, с. 159]. В ходе исследований по обучению 6-ти летних детей программированию и формированию у них алгоритмического мышления психологи (возможно, и сами до конца не осознавая причин этого) обнаружили, что успешное освоение операций на компьютере требует сначала выработки умений некой подготовительной, более простой и наглядной работы: «… Было показано, что для достижения этих целей (обучения программированию – С.О.) в учебный курс необходимо включать не только упражнения на компьютере, но и другие виды деятельности: задания на бумаге, составление устных планов, реализацию придуманных алгоритмов «вживую» и групповые проекты» [14, с. 146].

Обобщая наблюдения такого рода на философском уровне, Т. С. Васильева и В. В. Орлов делают вывод, актуальный для эпохи, когда компьютерный труд распространяется все шире и шире: «Способности к материальной и духовной деятельности очень трудно сформировать без развития способности к ручному труду, как изначальной формы труда, непосредственно обусловленной физическими свойствами человека. Ее развитие не только позволяет рано раскрыть другие способности, но и ускорить их формирование. Так, соединение человека с машиной оказывается невозможным без хорошо развитой руки, ибо способность работать головой имеет в качестве своего фундамента способность работать руками» [4, с. 166]. «Известно, что прежде чем передать какие-либо функции машине, человек должен был научиться делать их сам, причем делать искусно. Поэтому в систему подготовки человека к труду должны войти в какой-то редуцированной форме основные исторические формы труда» [там же].

Современная философия и психология, таким образом, склоняются к тому, что в информационном обществе развитие личности и форм ее деятельности проходит ряд ступеней, отношения между которыми не до конца устоялись и оформились. Способность к сложным формам деятельности опирается  на способности к более простым, однако пока не разработано достаточно полных представлений о мере сочетания этих качественно различных форм. Не ясно, например, какой оптимальный объем и уровень овладения физическим, ручным трудом создает наилучшие предпосылки для успешного умственного или всеобщего, в частности – компьютерного труда (последний, как уже отмечалось, следует относить не к умственному как таковому, а к более сложному, всеобщему труду).

Подведем общий итог.

Характерной чертой современного этапа развития информационного общества является системный сдвиг в материальной трудовой деятельности человека и в сопровождающих ее духовных процессах. В данной статье мы попытались зафиксировать следующие черты, или компоненты, этого сдвига.

1. В настоящее время интенсивно развивается новая форма материального труда – всеобщий труд. Внешне он имеет сходство с умственным и, как правило, отождествляется с последним. Более глубокий анализ показывает, что это особая, качественно новая форма труда, объединяющая в себе, в частности, ряд черт труда умственного и труда физического. Формирование всеобщего труда является, вероятно, наиболее перспективным путем преодоления исторического разрыва, противоположности между умственным и физическим трудом.

2. Всеобщий труд в сфере информационных технологий представляет собой деятельность по созданию и использованию абстрактных материальных структур. Абстрактные материальные структуры образуют виртуальную реальность – особую форму материи, строящуюся и воспроизводящуюся как бы на матрице духовных процессов и приобретающую большее сходство с идеальными явлениями, чем любые другие формы материи (основные и неосновные).

3. Виртуальная реальность, непосредственно взаимодействуя с идеальными явлениями, человеческим мышлением, приобретает особые свойства, внешне похожие на свойства сознания. Их можно охарактеризовать как квазиидеальность и квазисубъективность. Формирование постиндустриального общества и развитие информационных технологий приводит, таким образом, не только к более глубокому изучению тех или иных информационных процессов. В ходе эволюции всеобщего труда в его компьютерной форме происходит управляемое человеком развитие самой объективной реальности, приводящее к возникновению новой формы материи. Параллельно формируются новые, ранее не существовавшие в природе или обществе механизмы взаимодействия материального и идеального.

4. Возникновение всеобщего труда, виртуальной реальности и новых механизмов взаимодействия материального и идеального может привести к глубоким сдвигам в отношении к трудовой деятельности, в психологии человека, механизмах социализации, образе жизни и приемах общения. Начавшееся изучение этих изменений расширит эмпирическую базу для исследования информационного общества как целостного явления, одного из закономерных этапов человеческой истории.

Список литературы

1. Агацци Э. Идея общества, основанного на знаниях // Вопро-сы философии. – 2012. – № 10. – С. 3 – 19.

2. Белл Д. Грядущее постиндустриальное общество. Опыт социального прогнозирования. – М.: Academia, 1999. – 956 с.

3. Белошистая А. В., Жукова О. Г. Организация ручного труда как способ развития мотивации ребенка // Вопросы психологии. – 2008. – № 2. – С. 154 – 159.

4. Васильева Т. С., Орлов В. В. Социальная философия. – 5-е изд., перераб. и доп. – Пермь: Перм. гос. ун-т, 2011. – 352 с.

5. Винер Н. Кибернетика. – М.: Главная редакция изданий для зарубежных стран издательства «Наука», 1983. – 344 с.

6. Гриценко В. С. Теория постиндустриального общества в современ-ной зарубежной науке. – 2-е изд., доп. и испр. – Пермь: Пермский гос. ун-т., 2010. – 204 с.

7. Кастельс М. Информационная эпоха: экономика, общество и культу-ра. – М.: ГУ ВШЭ, 2000. – 608 с.

8. Маркс К. Экономические рукописи 1857-1861 гг. / Маркс К., Энгельс Ф. Соч., 2-е изд. Т. 46. Ч. 1. – М.: Политиздат, 1980. – 546 с.

9. Маркс К. Экономические рукописи 1857-1861 гг. (Первоначальный вариант «Капитала»). В 2-х ч. Ч. 2. – М.: Политиздат, 1980. – 619 с.

10. Орлов В. В. Психофизиологическая проблема. Философский очерк. – Пермь: ПГУ, 1966. – 440 с.

11. Орлов В. В., Васильева Т. С. Философия экономики. – Пермь: Изд-во Перм. ун-та, 2005. – 264 с.

12. Орлов В. В., Гриценко В. С. Постиндустриальное общество и новая форма труда // Философия и общество. – 2012. – № 3. – С. 60 – 78.

13. Орлов С. В. Философский материализм в эпоху информационного общества (концепция материи и виртуальная реальность) // Философия и общество. – 2012. – № 1. – С. 42 – 54.

14. Рогожкина И. Б. Развивающий эффект обучения программированию: психолого-педагогические аспекты // Психология. Журнал Высшей школы экономики // Т. 9. – № 2. – 2012. С. 140-148.

15. Чангли И. И. Труд. Социологические аспекты теории и методологии исследования: Монография. – Изд. 4-е. – М.: ЦСП и М, 2010. – 608 с.

References

1. Agazzi E. The Idea of a Knowledge-Based Society [Ideya obschestva, osnovannogo na znaniyakh]. Voprosy filosofii (Questions of Philosophy), 2012, № 10, pp. 3 – 19.

2. Bell D. The Coming of Post-industrial Society: A Venture of Social Forecasting [Gryaduschee postindustrialnoe obschestvo. Opyt sotsialnogo prognozirovaniya]. Moscow, Academia, 1999, 956 p.

3. Beloshistaya A. V., Zhukova O. G. Manual Work Organization as the Way of Development of Child’s Motivation [Organizatsiya ruchnogo truda kak sposob razvitiya motivatsii rebenka]. Voprosy psikhologii (Questions of Psychology), 2008, № 2, pp. 154 – 159.

4. Vasileva T. S., Orlov V. V. Social Philosophy [Sotsialnaya filosofiya]. Perm, Permskiy Gosudarstvennyy Universitet, 2011, 352 p.

5. Wiener N. Cybernetics [Kibernetika]. Moscow, Glavnaya redaktsiya izdaniy dlya zarubezhnykh stran izdatelstva «Nauka», 1983, 344 p.

6. Gritsenko V. S. The Theory of Post-industrial Society in Modern Foreign Science [Teoriya postindustrialnogo obschestva v sovremennoy zarubezhnoy nauke]. Perm, Permskiy Gosudarstvennyy Universitet, 2010, 204 p.

7. Castells M. The Information Age: Economy, Society and Culture [Informatsionnaya epokha: ekonomika, obschestvo i kultura]. Moscow, GU VShE, 2000, 608 p.

8. Marx K. Economic Manuscripts 1857 – 1861 [Ekonomicheskie rukopisi 1857 – 1861]. Works, vol. 46, p. 1 (Sochineniya, t. 46, ch. 1). Moscow, Politizdat, 1980, 546 p.

9. Marx K. Economic Manuscripts 1857 – 1861 [Ekonomicheskie rukopisi 1857 – 1861]. Works, vol. 46, p. 2 (Sochineniya, t. 46, ch. 12. Moscow, Politizdat, 1980, 619 p.

10. Orlov V. V. The Psychophysiological Problem. Essays in Philosophy [Psikhofiziologicheskaya problema. Filosofskiy ocherk]. Perm, PGU, 1966, 440 p.

11. Orlov V. V., Vasileva T. S. Philosophy of Economics [Filosofiya ekonomiki]. Perm, Izdatelstvo permskogo universiteta, 2005, 264 p.

12. Orlov V. V., Gritsenko V. S. Post-industrial Society and a New Form of Labour [Postindustrialnoe obschestvo i novaya forma truda]. Filosofiya i obschestvo (Philosophy and Society), 2012, № 3, pp. 60 – 78.

13. Orlov S. V. Philosophical materialism at the Epoch of Informational Society (Conception of Materia and Virtual Reality) [Filosofskiy materializm v epokhu informatsionnogo obschestva (kontseptsiya materii i virtualnaya realnost)]. Filosofiya i obschestvo (Philosophy and Society), 2012, № 1, pp. 42 – 54.

14. Rogozhkina I. B. The Training in Programming Deeloping effect: Philosophical-pedogogical Aspects [Razvivayuschiy effekt obucheniya programmirovaniyu: psikhologo-pedagogicheskie aspekty]. Zhurnal Vysshey shkoly ekonomiki (Psychology. Journal of the Higher school of Economics), Vol. 9, № 2, 2012, pp. 140 – 148.

15. Changli I. I. Labour. Sociological aspects of theory and methodology of Study [Trud. Sotsiologicheskie aspekty teorii i metodologii issledovaniya]. Moscow, TsSP i M, 2010, 608 p.

 
Ссылка на статью:
Орлов С. В. Философия информационного общества: новые идеи и проблемы // Философия и гуманитарные науки в информационном обществе. – 2013. – № 1. – С. 10–24. URL: http://fikio.ru/?p=159.

 
© С. В. Орлов, 2013

УДК 008.2; 304.444

Комаров Виктор Дмитриевич – федеральное государственное казенное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Военная академия материально-технического обеспечения  им. генерала армии А. В. Хрулева», Военный институт (инженерно-технический), кафедра гуманитарных дисциплин, профессор, доктор философских наук, профессор.

E-mail: anviko@mail.ru.

191123, Россия, Санкт-Петербург, Захарьевская ул. д. 22,
Тел.: +7 (812) 578-81-17.

Авторское резюме

Предмет исследования: В свете принципов научной философии эксплицируется основное содержание современной философии образования.

Результаты: Развитие социального интеллекта имеет своим главным источником прогресс научного образования в цивилизованном обществе.

Целокупное развитие науки в ходе третьей глобальной революции послужило основой превращения провидческой концепции В.И. Вернадского о переходе биосферы в ноосферу в целокупную научную теорию. Развёртывание в 50 – 90-х годах ХХ в. научно-технической революции способствовало глобализации социальной революции.

Вернадскианская революция есть эпохальное системное преобразование научной основы постнеклассической рационализации социоприродного взаимодействия, прогрессивной глобализации хозяйственной жизни человечества и рeально-гуманистического преобразования общественных отношений в геокосмическом масштабе. В этих условиях научное образование становится главным источником усиления управленческого потенциала социального интеллекта.

Формирование постиндустриального общества требует построения на уровне мировой цивилизации информационального института образования. Это обстоятельство обусловливает модернизацию системы народного образования во всех странах в парадигме вернадскианской революции. Развитие социальной экологии как интегративной науки о гармонизации всех геосфер в ходе эволюции социоприродного взаимодействия даёт прагматическую базу для гуманистической валоризации окружающей среды.

Выводы: Начавшаяся в мире научно-технологическая революция является основным средством экологизации производительных сил человечества в информациональном обществе. Путь к трудовой социализации природы лежит в сфере социализации основных средств создания геокосмического благополучия человечества. Таков смысл вернадскианской парадигмы модернизации образования в информационную эпоху.

Ключевые слова: В.И. Вернадский; философия образования; социальная экология; ноосфера; научно-техническая революция; информациональное общество.

Philosophy of educatio: Vernadsky’s paradigm.

Komarov Victor Dmitrievich – Military Academy of the Material and Technical Maintenance Named by General of the Army A. V. Khrulev, Military Institute (engineering), Department of Humanities, professor, Doctor of Philosophy.

E-mail: anvico@mail.ru

191123, Russia, Saint Petersburg, 22, Zakharievskaia st.,
tel: 8 (812) 578-81-17

Abstract

Purpose: The article is devoted to the specifics of philosophical training in Vernadsky’s paradigm shift.

Results: The main contents of modern philosophy of education is of a large extent focused on the development of social intellect, which has its main source – the progress of scientific education in the civil society. The whole development of science in the period of the third global evolution has become the basis for trasformation of the Providence of V.I. Vernadsky’s conception about transition of biosphere into noosphere as into an united scientific theory. The unfolding of the scientific technical advances problems in 50 – 90 of XX century assisted to globalization of social revolution. Vernadsky’s revolution is an epochal systematic reconstruction of scientific base post-classical rationalization of social interaction, progressive globalization of economical life of humanity, transformation of social relations in geo-cosmic scale. In such condition scientific education becomes the main source of reinforcement of administrative potential of social intellect. The formation of post-industrial society demands for building informational institutes of education on the level of world civilization. This circumstance causes on modernization of educational system all over the world according with Vernadsky’s revolutionary paradigm. Development of social ecology as a whole integral science of all geo-spheres in the evolution socio-natural integration gives pragmatic base for human valorization of environment.

Conclusions: The beginning of the scientific revolution is the main means of harmonizing ecological productive power in informational society. The way for labor socialization of nature lies in the sphere of socialization of the main means of creation geo-cosmic well-being of mankind. This is the main sense of Vernadsky’s paradigm of modernization of education in the informational epoch.

Keywords: V.I. Vernadsky; philosophy of education; social ecology; noosphere; scientific technical revolution; informational society.

Современное понимание философии образования обусловливается, во-первых, новым научным содержанием образования как института интеллектуализации постиндустриального общества и, во-вторых, развитием научной философии как теоретической основы «целонаучного мировоззрения»^[1]. Первое обстоятельство связано с развитием постнеклассической науки (со второй половины ХХ в.), а второе – с творчеством последователей целостного диалектического материализма на новом этапе развития марксизма-ленинизма.

Образование как культурный институт формирования социального интеллекта определённой цивилизации выражает уровень духовности человека^[2]  на конкретно-историческом  этапе развития общества – религиозной духовности (на основе веры в созидательную направленность самодвижения бытия) и светской духовности (на основе накопленного знания о закономерности мирового процесса). Основная тенденция развития образования определяется потребностями развития производительных сил, с одной стороны, и характером общественных отношений – с другой. В традиционных цивилизациях образование имеет преднаучный характер, а в современных цивилизациях (капиталистической и социалистической) – характер научный, целонаучный [см. о научно-философском понимании теории цивилизации: 9].

В духовной культуре России первой половины ХХ в. концепцию «научного образования» ярче всех  высветил современный энциклопедист − академик В. И. Вернадский. Имея разносторонний опыт новаторского соединения достижений научного творчества с  процессами модернизации системы высшего образования, Владимир Иванович считает необходимым дополнить гносеологизм западной «идеи университета» онтологизмом научного совершенствования общественного бытия путём развития всеобщего профессионального образования. Университет должен стать основным посредником между академической наукой и всенародным трудом как источником прогресса человечества. Научные знания, по Вернадскому, должны пронизывать все уровни и звенья народного образования, быть плодотворной почвой человеческого интеллекта [см.: 1].

Гений Вернадского формировался на основе философского осмысления хода научного прогресса в России и на Западе. Интенсивно он стал развиваться и выражаться в ходе революционных преобразований России как уникальной евразийской цивилизации, но апогея своего этот гений достиг в ходе формирования научно-технического фундамента советского социализма как высшего достижения научно-организованного труда всех народов Великой России [см.: 2]. Этот русско-советский академик стал одним из творцов научно-технической революции как источника развития мировой цивилизации [см.: там же].

В стиле философских обобщений Вернадским достижений научно-технического прогресса человечества XVIII-XX веков нужно воспроизвести характеристику научно-технической революции (НТР), которую дали в своих трудах 70-80-х годов ХХ в. советские философы, особенно учёные философского факультета Ленинградского университета во главе с профессором В. Г. Мараховым [см.: 3].

Научно-техническая революция есть качественный скачок в историческом ходе  научно-технического прогресса (НТП) в периоде с 50-х годов ХХ века по 10-е годы ХХI века. Сущность этой революции состоит в том, что постнеклассическая наука (как плод третьей глобальной революции в истории науки) становится источником революционных изменений в технике второй половины ХХ века. Смысл НТР в том, что это фаза системного управления процессами в глобальном масштабе. Иначе говоря, это «взрыв» на стремнине НТП, породивший небывалую технику в 5 направлениях.

Квантовая механика, постнеклассическая физика выступают как теоретическая основа ядерной техники; углубление наук об электричестве рождает радиоэлектронную технику; кибернетика как наука об управлении в социобиологических системах становится источником информационной и автоматической техники; химическая физика – источник технологии искусственных материалов; формирование наук о Земле и Космосе служит источником космической  техники (космонавтика). Иначе говоря, глобальная революция в науке становится источником глобальной революции в технике [см.: 4].

С позиций философии науки и техники нужно отметить, что НТР как системное качественное изменение охватывает в 200-летней истории НТП период всего в 60-70 лет. Развитие постнеклассической науки в этот период подводит прогресс техники к такому состоянию, при котором революционные достижения биологической науки стимулируются плодами НТР уже не только к техническому, но и биотехнологическому прогрессу (бионика, генная инженерия, космическая биология, экотехнология). Здесь технические преобразования идут с опорой на достижения наук не только о неживой природе, но и на успехи биологических, гуманитарных, экологических наук.  Объектом научной рационализации становятся не технические системы как таковые, но технологические процессы научно-экологической социализации природы в целом, в масштабе биогеосоциоценозов, особенно в промышленных регионах [см.: 5]. Вот почему можно утверждать, что с завершением НТР на наших глазах в технологическом развитии человечества наступает новая эпоха – эпоха научно-технологической революции (НТЛР). Эта революция связана с появлением целой системы технологических  наук, помимо  ранее  сформировавшихся технических [см. об этом  в 6].

Мы можем видеть, таким образом, что НТР имела не только определённые социальные, технологические, экологические последствия (они отражены в мировой литературе 70-90-х годов ХХ в.). Она актуализировала проблематику, связанную с разработкой концепции В.И. Вернадского о переходе биосферы в ноосферу. Усилиями советских, российских, зарубежных учёных и философов ныне эта концепция превращается в теорию возникновения и развития ноосферы. В этой теории интенсивно синтезируются растущие научные знания: о развитии биосферы в условиях глобализации хозяйственной жизни человечества, о коренных преобразованиях в его производительных силах на протяжении ХХ века, о социально-экологическом кризисе современности, о проблемах освоения геокосмического пространства [см. об этом в книге 5].

Если учесть не только основное содержание Вернадскианской концепции ноосферы, но и его идеи о космическом происхождении земной жизни, его мысли о глобальном развитии труда, науки и цивилизации, то в современную эпоху глобальной борьбы социализма и капитализма за генеральную линию общественного прогресса можно утверждать: континуальное (социоприродное) взаимодействие жизни человечества и жизни природы приобрело в XXI веке революционный характер. Вернадскианская революция в ходе научно-технологического прогресса человечества даёт последнему самое рациональное средство спасения мировой цивилизации от космической смерти,  а коммунистическая революция в общественных отношениях указывает человечеству научно-рациональный путь к его полному космическому благополучию [см. об этом в 7].

Гармоническое партнёрство человека с природой достигается преобразующими действиями на основе познания спектра законов «внешней природы» и преображением природы человека в духе «реального гуманизма». Именно об этом  обстоятельно пишет в своих трудах последнего десятилетия заслуженный деятель науки РФ А. И. Субетто [см. 7].

В ходе геокосмического освоения природы в постиндустриальном обществе целокупная наука обнаруживает, что почти все известные законы бытия Вселенной «окуклены» в издавна сложившейся структуре биосферы. Провидя это обстоятельство интуитивно, В. И. Вернадский как учёный-энциклопедист открыл «секрет» управляющей роли  биосферы среди всех геосфер планеты. Тем самым он как бы перекинул мостик от стихийного «покорения» природы человечеством к управляемому геокосмическому процессу социоприродного взаимодействия [см. во 2]. С рождением во второй половине ХХ в. теории информации и кибернетики, с формированием научно-философской теории социального управления и самоуправления разработчики НТР по существу эпистемологически реализовали гениальную догадку русского учёного-энциклопедиста. Вернадскианская революция в этом аспекте открыла дорогу к системному научному пониманию характера «информационального общества» (М. Кастельс) современной эпохи.

Сказанное позволяет считать, что Вернадскианская революция является источником соответствующих парадигм в основных сферах преобразующей деятельности человечества. Одна из них – Вернадскианская парадигма модернизации института образования в ходе развития постиндустриального общества [ср. идеи 8].

Превращение научной информации в основной источник преобразований информационной эпохи прекрасно доказало реалистичность Марксова прогноза о превращении науки в непосредственную производительную силу высокоцивилизованного общества. Противоречивый процесс формирования постиндустриального общества наглядно  свидетельствует, что в непосредственную производительную силу превращаются не только естественные науки, но и науки гуманитарные, социальные, экологические. Целокупная наука становится основой формирования социального интеллекта в информациональном обществе [см. об этом в 10].

Весьма рельефно проявляется Вернадскианская парадигма в построении информационального института образования. Идёт сложный процесс информационно-познавательной  деятельности в направлении от усвоения достижений науки через систему профессионального образования к практическому использованию нового интеллектуального потенциала в модернизации общественной жизни и формировании человека будущего [см.: 8]. Ноосферизм как новое научно-философское направление, основанное академиком В. И. Вернадским, прорастает на всех уровнях информационального общества в посткапиталистическом пространстве.

Что касается программной инсталляции вернадскианской парадигмы, то мне представляется необходимым реализовать в системе современного высшего и средне-специального образования несколько установок.

Во-первых, разработка и введение федеральной программы «Основы ноосферологии» наравне и после курса основ научной философии. Здесь в вернадскианской парадигме  будет представлена сознанию специалистов всех направлений современная научная картина мира.

Во-вторых, необходимо ввести в учебные планы всех специальностей интегративный предмет «Социальная экология», где будут представлены научные законы развития и принципы  формирования здоровой, животворной окружающей среды в геокосмическом и региональном масштабах [см. 5].

Целесообразно, в-третьих, ввести во всех вузах университетского и профессионального образования программу «Основы общей технологии». В этом курсе на основе понимания общей технологии как учения о практически активном отношении человечества к природе обозначить курс цивилизации на экологизацию общественного производства в диапазоне  от добывающей промышленности до системной утилизации производственных и бытовых отходов. Тонкости конкретно-частных технологий должны осваиваться на базе такого установочного курса.

Сама собой разумеется, в-четвёртых, необходимость введения программы «Информология», где были бы рассмотрены научно-философские проблемы учения о сущности и видах информации, о соотношении информации и знания, общие и новейшие вопросы информатики, особенности бытия и развития научно-технической информации.

На основе научно-философской характеристики исторического процесса и интегративной природы человека в названных программах будет найден путь преодоления всеобщего «кризиса знания» и постепенно сформируется «духовно-нравственная система ноосферного человека и ноосферного образования» (А. И. Субетто).

В ходе Вернадскианской революции происходит становление ноосферной парадигмы универсализма образования и человека. Эта революция, будучи стержнем третьей глобальной революции в истории науки, рождает соответствующую парадигму модернизации образования. Об этом хорошо написал ещё в 2010 г. Александр Иванович Субетто: «Новая парадигма универсализма бытия человека и общества в XXI веке в виде управляемой социоприродной – ноосферной динамической гармонии, по автору,− одновременно есть и новая парадигма рациональности»  [7, с. 546].

Список литературы

1. Мочалов И. И. Владимир Иванович Вернадский. 1863 – 1945 гг. – М.: Наука, 1982. – 488 с.

2. Соснина Т. Н. В. И. Вернадский – энциклопедист и пророк. – Самара: Изд-во СНЦ РАН, 2012. – 148 с.

3. Соединение достижений НТР с преимуществами социализма. – М.: Мысль, 1977. – 190 с.

4. Комаров В. Д. Научно-техническая революция и социальная экология. – Л.: Изд-во Ленингр. ун-та, 1977. – 103 с.

5. Комаров В. Д. Социальная экология: философские аспекты. – Л.: Наука. Ленингр. отд-ние, 1990. – 215 с.

6. Комаров В. Д. Статус и специфика технологических наук // Научно технические ведомости СПбГПУ (Серия «Наука и образование»). – № 2-2 (100). – 2010. – С. 220 – 228.

7. Субетто А. И. Теория фундаментализации образования и универсальные компетенции (ноосферная парадигма универсализма) / Научная монографическая трилогия. – СПб.: Астерион, 2010. – 556 с.

8. Ушакова Е. В. Специфика образования 21 века // Труды философов Алтая-2001 / Отв. Ред. Е.В. Ушакова. – Баранул, 2002.

9. Комаров В. Д. Философия цивилизации // Философия и общество. – 1998 – № 3.

10. Комаров В. Д. Социальный интеллект и его управленческий потенциал // Общественное призвание философии. – М., 2006.

References

1. Mochalov I. I. Vladimir Ivanovich Vernadsky. 1863 – 1945 years. [Vladimir Ivanovich Vernadskiy. 1863 – 1945 gg.]. Moscow, Nauka, 1982, 488 p.

2. Sosnina T. N. V. I. Vernadsky – Encyclopaedist and prophet [V. I. Vernadskiy – entsiklopedist i prorok]. Samara, SNTs RAN, 2012, 148 p.

3. Connection of Achievements of a Scientific and Technological Revolution with the Advantages of Socialism [Soedinenie dostizheniy NTR s preimuschestvami sotsializma]. Moscow, Mysl, 1977, 190 p.

4. Komarov V. D. Scientific-technical Revolution and Social Ecology [Nauchno-tekhnicheskaya revolyutsiya i sotsialnaya ekologiya]. Leningrad, LGU, 1977, 103 p.

5. Komarov V. D. Social Ecology: Philosophical Aspects [Sotsialnaya ekologiya: filosofskie aspekty]. Leningrad, Nauka, 1990, 215 p.

6. Komarov V. D. Status and specificity of Technological Sciences [Status i spetsifika tekhnologicheskikh nauk] Nauchno tekhnicheskie vedomosti SPbGPU, Seriya «Nauka i obrazovanie» (Scientific and Technical Sheets of St. Petersburg State Technical University, Series “Science and Education”). № 2-2 (100), 2010. pp. 220 – 228.

7. Subetto A. I. Theory of Fundamental Education and Universal Jurisdiction (Noospheric Paradigm of Universalism) [Teoriya fundamentalizatsii obrazovaniya i universalnye kompetentsii (noosfernaya paradigma universalizma)]. Saint Petersburg, Asterion, 2010, 556 p.

8. Ushakova E. V. The specificity of Education in 21st Century [Spetsifika obrazovaniya 21 veka]. Trudy filosofov Altaya-2001 (Works of Philosophers of the Altai-2001). Baranul, 2002.

9. Komarov V. D. The philosophy of Civilization [Filosofiya tsivilizatsii]. Filosofiya i obschestvo (Philosophy and Society). № 3, 1998.

10. Komarov V. D. Social Intelligence and Its Administrative Potential [Sotsialnyy intellekt i ego upravlencheskiy potentsial]. Obschestvennoe prizvanie filosofii (Social mission of philosophy). Moscow, 2006.

UDC 304.444

Mikhail B. Ignatyev – St. Petersburg State University of Aerospace Instrumentation, 67, Bolshaja Morskaja uliza, St. Petersburg, Russia,

E-mail: ignatmb@mail.ru

67, Bolshaja Morskaja uliza, St. Petersburg, Russia, 190000,

tel: +7(812)494-70-44

Abstract

We can understand of crisis nature only by means of investigation of complex systems. Our socio-economical system is very complicated system. Any complex system interacts with its changing environment and its viability depends on its adaptability. The number of arbitrary coefficients in the structure of equivalent equations of complex system changes in the process of learning. In systems with more than six variables, the number of arbitrary coefficients increases first, and then, passing through the maximum, begins to decrease. This phenomenon makes it possible to explain the processes of system growth, complication and death in biological, economical and physical-engineering systems. We use the linguo-combinatorial method of investigation of complex systems, in taking key words for building equivalent equations. This phenomenon is able to increase the adaptability of different systems. The crisis situation is the distance between the adaptation maximum zone and today situation.

Keywords: Adaptability, Combinatorial simulation, Uncertainty, Appearance, Essence, General systems theory, Physics, Biology, Social-economics.

Introduction

The natural language is the main intellectual product of mankind. The structure of the natural intellect is reflected in natural language that is accessible for investigation. Some scientific experiments can be expensive and dangerous. The simulation techniques permit to decrease the cost for investigating these systems. The simulation must accurately reflect the characteristics of the real world. Combinatorial simulation allows studying the full set of system variants including uncertainty. Any system contains some types of uncertainty, which are determined by their existence in real world. Humans interact with both physical objects and their descriptions in terms of natural language, mathematics or tables. Descriptions often only partially represent the essence of real processes. The inaccuracy of description introduces uncertainty. More often the uncertainty of systems is, however, inherent to the real world. This study is aimed toward such types of uncertainty in mental processes. Physical laws, the balance of energy and matter, and information limit the systems behavior. Within these limits, systems interact and adapt to other systems and environment, and undergo destructive actions.

1. Linguo-Combinatorial Simulation

Frequently we use the natural language to describe systems. We propose to transfer this natural language description to mathematical equations.
For example, we have a sentence

WORD1 + WORD2 + WORD3 (1)

where we assign words and only imply meaning of words, the meaning (sense) is ordinary implied but not designated. We propose to assign meaning in the following form

(WORD1)*(SENSE1)+(WORD2)*(SENSE2)+(WORD3)*(SENSE3)=0 (2)

This equation (2) can be represented in the following form

A1*E1 + A2*E2 + A3*E3 = 0 (3)

where Ai, i = 1, 2, 3, will denote words from English Appearance and Ei will denote senses from English Essence. The equations (2) and (3) are the model of the sentence (1). When we have a mathematical equation in the form F(x1, x2, x3) 0, we can turn such a form by means of differentiation where the partial derivatives are the appearances and the derivatives with respect to time are the essences. This model is an algebraic ring and we can resolve this equation with respect to the appearances Ai or the essences Ei [4, 5, 6]:

A1 = U1*E2 + U2*E3
A2 = – U1*E1 + U3*E3 (4)
A3 = – U2*E1 – U3*E2
or
E1 = U1*A2 + U2*A3
E2 = – U1*A1 + U3*A3 (5)
E3 = – U2*A1 – U3*A2

where U1, U2, U3 are arbitrary coefficients, can be used for solution of different tasks on the initial manifold (2) or (3). In general if we have n variables in our system and m manifolds, restrictions, then the number of arbitrary coefficients S will be defined as the number of combinations from n to m1 [4], as shown in Table 1,

 (6)

TABLE 1. The number of arbitrary coefficients depending on the number of variables n and the number of restriction m.

The formula (6) is the basic law of cybernetics, informatics and synergetics for complex systems. The number of arbitrary coefficients is the measure of uncertainty. Usually, when solving mathematical systems, the number of variables is equal to the number of equations. In practice we frequently do not know how many constraints there are on our variables. Combinatorial simulation makes it possible to simulate and study the systems with uncertainty on the base of incomplete information. The problem of simulation of condition, guaranteeing the existence of maximum adaptability is investigated.

It is supposed that the behavior of a system with n variables is given with an accuracy of m intersecting manifolds, n > m. If the system is considered as a multidimensional generator (Fig.1) where at least a part of the variables interact with environment variables, and if the objective of the system is to decrease the functional of discoordination between them (1…k), the system control unit has two instruments of impact, a and b, upon the system. First, this is the tuning – the changing of uncertain coefficients in the structure of the differential equations of the system, taking account that the greater number of these coefficients implies more accurate system response to changing environment. Second, this is the learning – the imposing new restrictions on the system behavior. The number of arbitrary coefficients, in the structure of equivalent equations, changes in the process of learning, of consecutive imposing new and new restrictions on the system behavior. In the systems with more than six variables the number of arbitrary coefficients increases first, and then, passing through the maximum begins to decrease. This phenomenon makes it possible to explain the processes of system growth, complication and death. The existence of maximum adaptability phenomenon is observed in and proved by numerous biological, economical and physical-engineering systems.

Fig. 1 shows the interaction between system and environment. It is important that we describe a system with a full sum of combinations and have all the variants of decisions. The linguo-combinatorial simulation is a useful heuristic approach for investigation of complex, poorly formalized systems.

Figure 1

Natural language is the main intellectual product of mankind; the structure of natural language reflects the structure of natural intellect of mankind and its separate representatives on the level of consciousness and unconscious. Linguo-combinatorial simulation is the calculation, which permits to extract the senses from texts. Wittgenstein wanted to have the calculation of senses [2, 3]. In our calculation we have the three groups of variables: the first group – the words of natural language Ai, the second group – the essences Ei, which can be the internal language of brain [1]; we can have the different natural languages, but we have only one internal language of brain; this hypothesis opens a new way for experimental investigation; the third group of variables – the arbitrary coefficients, uncertainty in our model, which we can use for adaptation in translation processes and etc.

2. Structure of General Model of City

If we have the key words – Population, Passionarity, Territory, Production, Ecology and Safety, Finance and External Relation for simulation of city [11], then the equation of city will be

A¹₁*E1 + A¹₂*E2 + A¹₃*E3 + A¹₄ *E4 + A¹₅*E5 + A¹₆*E6 + A¹₇*E7 = 0   (7)

and the equivalent equations of our model will be

E1 = U1*A¹₂+U2*A¹₃+U3*A¹₄+U4*A¹₅+U5*A¹₆+U6*A¹₇

E2 = –U1*A¹₁+U7*A¹₃+U8*A¹₄+U9*A¹₅+U10*A¹₆+U11*A¹₇

E3 = –U2*A¹₁– U7*A¹₂+U12*A¹₄+U13*A¹₅+U14*A¹₆+U15*A¹₇

E4 = –U3*A¹₁– U8*A¹₂ – U12*A¹₃+U16*A¹₅+U17*A¹₆+U18*A¹₇            (8)

E5 = –U4*A¹₁ – U9*A¹₂ – U13*A¹₃ – U16*A¹₄+U19*A¹₆+U20*A¹₇

E6 = –U5*A¹₁ – U10*A¹₂ – U14*A¹₃ – U17*A¹₄ – U19*A¹₅+U21*A¹₇

E7 = –U6*A¹₁ – U11*A¹₂ – U15*A¹₃ – U18*A¹₄ – U20*A¹₅ – U21*A¹₆

where A¹₁ is a characteristics of population (health, education, employment and etc), E1, a variation of this characteristics, A¹_{2 ,} a characteristics of “passionarity”, intentions of social groups of population, E2, a variation of this characteristics, A¹₃, a characteristics of territory, E3, a variation of this characteristics, A¹₄, a characteristics of production (industrial, agricultural, science, service etc), E4, a variation of this characteristics, A¹₅, a characteristics of ecology and safety, E5, a variation of this characteristics, A¹₆, a characteristics of finance, banking, individual finance etc, E6, a variation of this characteristics, A¹₇, a characteristics of external relation, input and output flows of material, energy, information, finance, population E7, a variation of this characteristics, U1, U2, . . . U21, arbitrary coefficients, which compose the block of control in our city structure (Fig.2). We will have the same structure for each region, country and world.

FIGURE 2. Simulation of a town for decisions making support

If we have two restrictions, n =7, m= 2, our model of city was described by means of these equations

A¹₁*E1  + A¹₂*E2 + A¹₃*E3 + A¹₄*E4 + A¹₅*E5 + A¹₆*E6 + A¹₇*E7 = 0        (9)

A²₁*E1 + A²₂ *E2 + A²₃*E3 + A²₄*E4 + A²₅*E5 + A²₆*E6 + A²₇*E7  = 0

The equivalent equations with S =35 will be

E1 = U1 *D¹₂₃ + U2 *D¹₂₄ + U3 *D¹₂₅ + U4 *D¹₂₆ +    … + U15 *D¹₆₇

E2 = – U1 *D²₁₃ – U2 *D²₁₄ – U3 *D²₁₅ – U4 *D²₁₆  - … + U25 *D²₆₇       (10)

E7 = U5 *D⁷₁₂ + U9 *D⁷₁₃ + U12 *D⁷₁₄ + U14 *D⁷₁₅ +… + U35 *D⁷₅₆

where D₁₂ = A¹₁ *A²₂  – A¹₂ *A²₁      and etc.

After covering the new restriction the structure of equivalent equations is changed.

We can introduce the new variables in our model. For example, we can consider three group of population – young people (including children) A1, working people A2 and old people (including pension people) A3, then the city equation will consist nine variables:

A1*E1 + A2*E2 + . . .+ A9*E9 = 0                                                  (11)

where:

A1 – characteristic of young people group, E1 – variation of this characteristic,

A2 – characteristic of working people group, E2 – variation of this characteristic,

A3 – characteristic of old people group, E3 – variation of this characteristic,

A4 – characteristic of passionarity, E4 – variation of this characteristic,

A5 – characteristic of territory, E5 – variation of this characteristic,

A6 – characteristic of production, E6-variation of this characteristic,

A7 – characteristic of ecology and safety, E7-variation of this characteristic,

A8 – characteristic of finance, E8 – variation of this characteristic,

A9 – characteristic of external relations, E9 – variation of this characteristic.

The structure of equivalent equations of city model will be (12 )

Е1 = U1*A2+U2*A3+U3*A4+U4*A5+U5*A6+U6*A7+U7*A8+U8*A9

E2 = -U1*A1+U9*A3+U10*A4+U11*A5+ +U12*A6+U13*A7+U14*A8+U15*A9

E3 = -U2*A1-U9*A2+U16*A4+U17*A5+ +U18*A6 +U19*A7+U20*A8+U21*A9

E4 = -U3*A1-U10*A2-U16*A3+ +U22*A5+U23*A6+U24*A7+U25*A8+U26*A9

E5 = -U4*A1-U11*A2-U17*A3-U22*A4 +U27*A6+U28*A7+U29*A8+U30*A9     (12)

E6 = -U5*A1-U12*A2-U18*A3-U23*A4-U27*A5+U31*A7+U32*A8+U33*A9

E7 = -U6*A1-U13*A2-U19*A3-U24*A4-U28*A5-U31*A6+U34*A8+U35*A9

E8 = -U7*A1-U14*A2-U20*A3-U25*A4-U29*A5-U32*A6-U34*A7+U36*A9

E9 = -U8*A1-U15*A2-U21*A3-U26*A4-U30*A5-U33*A6-U35*A7-U36*A8

where U1, U2, . . . ,U36 – the arbitrary coefficients, which can be used for tuning of the model.

In general we have the representative point of our system in parameters space, each system has the zone of “health”, where the parameters correspond the “health” of concrete system. During “illness” the representative point of organism is found in another zone of parameters – in “illness”, crisis zone. The process of treatment is the movement of the representative point from “illness” zone to “health” zone.

In our example the equation of “illness” system will be

(X1 – X10)² + (X2 – X11)² + (X3 – X12)² + (X4 – X13)² + (X5 – X14)² + (X6 – X15)² +(X7 – X16)² + (X8 – X17)² + (X9 – X18)²  = (X19)²   (13)

where X1,X2, . . ,X9 – characteristics of “health” system, X10, X11, . . , X18 – characteristics of “illness”, crisis system, X19 – the distance between health zone and illness zone. For system (13) we can create the equivalent equations system according to type (2,3) and can use the arbitrary coefficients for simulation of “physician” actions. The “physician” actions must decrease the variable X19 and return the representative point from “illness” zone to “health” zone. We have a lot of examples of application of this approach. For example, before Second World War we had a lot of deep crisises, but after Second World War the number and depth of crisises reducedby means of governmental regulation and another new restrictions [15].

3. Maximum Adaptability Phenomenon

The equivalent equations of any system contain arbitrary coefficients, which can be used for controlling it. The control may be internal or external. The behavior of any system with an environment contact will be determined by means of formula (6), which is the main law of cybernetics.

Each organism has a maximum adaptability zone. Table 2 shows the mortality depending on the age as a result of the census inRussiain different times. The minimum of mortality is observed within 10-14 ages in different historical periods. The minimum of mortality is identified with the maximum adaptability. Having passed through the maximum adaptability zone, the organism has got the possibility of reproduction.

TABLE 2. The mortality depending on the age as a result of the census inRussia in different times

FIGURE 3. Transformation of developing system, n1 < n2 < n3, trajectory of system: 1-2-3-4-5-6-…,dotted lines – creative processes, compact lines – evolutionary processes

Fig.3 shows the evolution of system, the cycle of development begins in point 1, passes the maximum of the arbitrary coefficients number, and finishes in point 2, where the system must have the transformation, forgetting old restrictions, after new cycle begin in point 3 and etc. Maximum adaptability phenomenon makes it possible to explain different cycles in biological and socio-economical systems, for example, Kondratiev cycles. Each enterprise must be within maximum adaptability zone if we would like to retain this enterprise in changes flow. The sustainable development of systems can be only within maximum adaptability zone. The sustainable thermonuclear reaction is possible only within this zone.

For retaining the system within maximum adaptability zone, we have the different instruments – increasing the variables number, imposing new restrictions or removing the old ones etc. For example, we can joint different systems in an integral system to increase or decrease the adaptability of systems. So, from the two following systems

(14)

we can joint them in imposing new restrictions, mcol, in view of obtaining the new collective system

(15)

4. Conclusion

The combinatorial simulation is a universal method for simulation and modeling. With it, it is possible to create a new model in different areas – in physics, chemistry, biology, psychology, etc. The linguistic basement of the simulation determines the universality of this method: the natural language is the universal sign system and the linguo-combinatorial simulation is thus the simulation method, perhaps, of everything. We have tried to show different levels of models. For reliability, each system must be then within maximum adaptability zone. In our model we can see the full interconnection between different variables and control situations. We have the crisis situation when we have the big distance between maximum adaptability zone and our today situation. The crisis situations are the immanent property of complex economical systems. We have a lot of very important economical investigations [15, 16], but socio-economical systems are very complicated and it is necessary to use the result from the theory of complex systems.

References

1. Augustinus Sanctus. Opera omnia. 1864.

2. Morick H. Wittgenstein and the problem of Other Minds. New York, McGraw-Hill, 1967, 231 p.

3. Morrison J. C. Meaning and Truth in Wittgenstein Tractatus. Hague-P. 1968.

4. Ignatyev M. B. Golonomical Automatic Systems [Golonomnye avtomaticheskie sistemy]. Moscow – Leningrad, AN SSSR, 1963, 204 p.

5. Ignatyev M. B. Simulation of Adaptational Maximim Phenomenon in Developing Systems. Proceedings of The SIMTEC’93 – 1993 International Simulation Technology Conference, San Francisco, USA, 1993, pp. 41 – 42.

6. Ignatyev M. B., Makina D. M., Petrischev N. N., Poliakov I. V., Ulrich E. V, Gubin A. V. Proceedings of the High Performance Computing Symposium – HPC 2000, Ed. A Tentner, 2000 Advanced Simulation Technologies Conference, Washington D. C. USA, 2000, pp. 66 – 71.

7. Ignatyev M. B. Linguo-combinatorial World Picture and Reality cognition. Congress-2002 Proceedings “Fundamental problems of natural sciences and engineering”, Part 2, Russia, Saint Petersburg, 2002, p. 116 – 128.

8. Ignatyev M. B. Linguo-combinatorial method for complex systems simulation. Proceedings of the 6^th World Multiconference on Systemics, Cybernetics and Informatics, vol. XI, Computer science II, Orlando, USA, 2002, pp. 224 – 227.

9. Ignatyev M.B. Seven-blocks Model of City for Decisions Making Support. Proceedings of the Seminar “Computer models of urban development”, Russia, Saint Petersburg, 2003, pp.40 – 45.

10. Ignatyev M. B. The study of the Adaptation Phenomenon in Complex System. AIP conference proceedings, vol. 839, Melville, New York, 2006, pp. 322 – 330.

11. Ignatyev M. B. Semantics and Self-organization in Nanoscale Physics. International Journal on Computing Anticipatory Systems. Ed. D. Dubois, CHAOS, Belgium, Vol. 22, 2008, pp.17 – 23.

12. Ignatyev M. B. World Crisis and Innovations flow. Proceedings of the International Conference of Education Informatics and Sustainable Development Problems. Russia, Saint Petersburg, 2009, pp. 8 – 22.

13. Ignatyev M. B. Cybernetic Picture of the World. Theory of Complex Systems [Kiberneticheskaya kartina mira. Teoriya slozhnykh sistem]. Saint Petersburg, GUAP, 2011, 448 p.

14. Ignatyev M. B. Linguo-combinatorial Simulation of Complex Systems. Journal of Mathematics and System Science, Vol. 2, №1, 2012, pp. 58 – 66.

15. Samuelson P. A., Nordhaus W. D. Economics, 18^th edition, New York, McGrow-Hill, 2010, 1358 p.

16. McConnell C. R, Brue S. L, Flynn S. M. Economics. Principles, Problems and Policies, 18^th edition, New York, McGrow-Hill, 2010, 1010 p.

 
Ссылка на статью:
Ignatyev M. B. Crisis as the Immanent Property of Complex Social-Economic Systems // Философия и гуманитарные науки в информационном обществе. – 2013. – № 1. – С. 45–55. URL: http://fikio.ru/?p=250.

 
© M. B. Ignatyev, 2013

Игнатьев Михаил Борисович – федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Санкт-Петербургский государственный университет аэрокосмического приборостроения», доктор технических наук, профессор, Заслуженный деятель науки и техники РФ, лауреат Государственной премии СССР и премии Президента России, профессор Санкт-Петербургского государственного университета аэрокосмического приборостроения, директор Международного института кибернетики и артоники при ГУАП, Россия, Санкт-Петербург.

E-mail: ignatmb@mail.ru

190000, Санкт-Петербург, ул. Большая Морская, д. 67,

тел.: +7(812)494-70-44.

Авторское резюме

Рассматривается лингво-комбинаторное моделирование плохо формализованных систем и выявляется феномен адаптационного максимума в сложных развивающихся системах. В процессе жизненного цикла системы проходят фазы роста адаптационных возможностей и их снижения, что и определяет кризис в потоке перемен. Глубина кризиса зависит от совершенства мониторинга за характеристиками систем и для его преодоления необходим креативный переход.

Ключевые слова: общая теория систем; сложные системы; лингво-комбинаторное моделирование; адаптационный максимум; адаптивность; неопределенность.

Crisis as the Immanent Property of Complex Social-economic Systems

Mikhail B. Ignatyev – St. Petersburg State University of Aerospace Instrumentation, 67, Bolshaja Morskaja uliza, St. Petersburg, Russia,

E-mail: ignatmb@mail.ru

67, Bolshaja Morskaja uliza, St. Petersburg, Russia, 190000,

tel: 8(812)494-70-44

Abstract

We can understand of crisis nature only by means of investigation of complex systems. Our socio-economical system is very complicated system. Any complex system interacts with its changing environment and its viability depends on its adaptability. The number of arbitrary coefficients in the structure of equivalent equations of complex system changes in the process of learning. In systems with more than six variables, the number of arbitrary coefficients increases first, and then, passing through the maximum, begins to decrease. This phenomenon makes it possible to explain the processes of system growth, complication and death in biological, economical and physical-engineering systems. We use the linguo-combinatorial method of investigation of complex systems, in taking key words for building equivalent equations. This phenomenon is able to increase the adaptability of different systems. The crisis situation is the distance between the adaptation maximum zone and today situation.

Keywords: Adaptability, Combinatorial simulation, Uncertainty, Appearance, Essence, General systems theory, Physics, Biology, Social-economics.

Введение

Успехи современной науки со времен Ньютона неоспоримы, но чем энергичнее внедряются ее результаты в виде различных машин и технологий во все сферы жизни, тем явственнее проступают ее недостатки. Один из главных недостатков заключается в том, что современные технологии рассчитаны на использование больших количеств энергии и материалов, больших давлений, напряжений, усилий, температур и т. д., что приводит к загрязнению окружающей среды, исчерпанию источников энергии и материалов, гибели живой природы – то есть к тому, что называют экологическим кризисом.

Истоки этих недостатков лежат в самой парадигме современной науки, ее деятели слишком часто пользовались бритвой Оккама, срезая как бы все лишнее и слишком упрощая проблемы. В итоге сложилось стремление к «гениальной» простоте, физика заполнилась формулами из трех букв вроде закона Ома. И если это было простительно в докомпьютерный век, то с появлением мощных компьютеров, которые буквально входят в каждый дом, неоправданное упрощение недопустимо, недопустимо пренебрежение тонкими сущностями. Информатика имеет дело со слабыми сигналами, которые могут управлять большими процессами. Слабое человеческое слово способно приводить в действие мощные армии. Информатизация всех отраслей человеческой деятельности – это прежде всего выявление возможностей управления с помощью слабых сигналов, слабых по мощности, температуре, напряжению.

Но для того чтобы управлять системами, необходимо иметь новые модели различных процессов, в сами эти модели должна быть заложена возможность информационного управления. В этом сущность процесса информатизации. Обычно под информатизацией понимается процесс внедрения новых информационных технологий, прежде всего компьютерных и телекоммуникационных, в различные сферы социально-экономической жизни, но этого недостаточно. Люди в основном пользуются формальными моделями XIX века.

Другой недостаток современной науки, основанной на эксперименте, заключается в том, что факт признается достоверным, если он воспроизводим. Но в сложных системах обеспечить повторяемость невозможно, можно утверждать, что повторяющихся явлений в сложных системах крайне мало, как число похожих людей в обществе, каждый человек характеризуется своей индивидуальностью. Для познания природы важна не только воспроизводимая информация, но и невоспроизводимая, ее необозримый массив.

Ниже рассматривается новый класс моделей. Любая отрасль науки опирается на модели реальных процессов, в одних отраслях науки эти модели более, в других менее формализованы, но все они используют естественный язык. Естественный язык – это мощная моделирующая система, созданная усилиями всего человечества, и очень важно разобраться, как она работает. Из-за особенностей голосовой и слуховой систем человека естественный язык – это линейная последовательность слов, в которой обозначаются слова, а их смыслы подразумеваются.

Теория должна помогать решать еще нерешенные задачи, важнейшей из которых является моделирование плохо формализованных систем. Чтобы превратить различные научные изыскания в технологию, необходимо осуществить большую работу по формализации. Вначале человек формулирует свои мысли на естественном языке Ячел, описывает ситуации и задачи на естественном языке; потом, если удается, строит математическую модель, формулирует задачи на языке основных соотношений Яос; потом эти формулировки переводятся на тот или иной язык программирования Япр; потом разработанная программа реализуется в компьютере на языке конкретной машины Ямаш, и как результат решение задачи выдается на языке результата Ярез в виде таблиц, графиков, текстов, анимаций и т. д. Ниже показана вся цепочка преобразований.

Ячел -> Яос ->  Япр ->  Ямаш ->  Ярез

Главная проблема – как перейти от описания на естественном языке к описанию на языке основных соотношений. Для решения этой проблемы предлагается использовать лингво-комбинаторное моделирование плохо формализованных систем, которое базируется на использовании ключевых слов, основных понятий, сложившихся в предметной области. Модель состоит из трех групп переменных: характеристик основных понятий, изменения этих характеристик и структурированной неопределенности в эквивалентных уравнениях, которая может быть использована для адаптации и управления. В качестве примеров рассматриваются модели атомов, города, организма и атмосферы.

1. Лингво-комбинаторное моделирование и операция поляризации

Лишь для небольшого числа реальных систем имеются математические модели. Прежде всего, системы описываются с помощью естественного языка. Предлагается способ перехода от описания на естественном языке к математическим уравнениям. Например, пусть имеется фраза

             WORD1 + WORD2 + WORD3                                              (1)

В этой фразе мы обозначаем слова и только подразумеваем смысл слов. Смысл в сложившейся структуре естественного языка не обозначается. Предлагается ввести понятие смысла в следующей форме:

(WORD1)*(SENSE1)+(WORD2)*(SENSE2)+(WORD3)*(SENSE3)=0  (2)

Будем обозначать слова как Аi от английского Appearance, а смыслы – как Еi от английского Essence. Тогда уравнение (2) может быть представлено как

               A1*E1 + A2*E2 + A3*E3 = 0                                             (3)

Уравнения (2) и (3) являются моделями фразы (1). Образование этих уравнений, приравнивание их к нулю и есть операция поляризации.

Рассмотрим пример. Если мы имеем математическое уравнение F(x1, x2, x3) = 0, то можем получить форму (3) посредством дифференцирования этого уравнения, тогда Аi будут частными производными, а Еi – производными по времени от переменных.

Лингво-комбинаторная модель является алгебраическим кольцом (операторным кольцом), и мы можем разрешить уравнение (3) либо относительно Аi, либо относительно Еi путем введения третьей группы переменных – произвольных коэффициентов Us [15,23,24]:

                               A1 = U1*E2 + U2*E3

                               A2 = – U1*E1 + U3*E3                                     (4)

                               A3 = – U2*E1 – U3*E2

или

                               E1 = U1*A2 + U2*A3

                               E2 = – U1*A1 + U3*A3                                     (5)

                               E3 = – U2*A1 – U3*A2

где U1, U2, U3 – произвольные коэффициенты, которые можно использовать для решения различных задач на многоообразии (3). Например, если хотим достигнуть максимум на поверхности F(x1, x2, x3) = 0 по переменной х3, то можем назначить произвольные коэффициенты U2 = -b*A1, U3 = – b*A2 и тогда получим

                               dx1/dt = U1*A2 – b*A1*A3

                               dx2/dt = – U1*A1 – b*A2*A3                           (6)

                               dx3/dt = b*(A1*A1 + A2*A2)

и если b > 0, тогда переменная х3 устойчиво стремится к максимуму, а для манипуляции траекторией остается коэффициент U1.

В общем случае, если имеем n переменных и m многообразий, ограничений, то число произвольных коэффициентов S будет равно числу сочетаний из n по m+1, что было доказано в [1, 11], табл. 1:

                                                                                (7)

Таблица 2.1

Число произвольных коэффициентов является мерой неопределенности и адаптивности. Лингво-комбинаторное моделирование может опираться на анализ всего корпуса текстов на естественном языке, это трудоемкая задача по извлечению смыслов для суперкомпьютеров, его можно также использовать, опираясь на ключевые слова в конкретной области, что позволяет получать новые модели для конкретных областей знания. В этом случае лингво-комбинаторное моделирование заключается  в том, что в конкретной предметной области выделяются ключевые слова, которые объединяются во фразы типа (1), на основе которых строятся эквивалентные системы уравнений с произвольными коэффициентами. В частном случае они могут быть дифференциальными уравнениями и при их исследовании может быть использован хорошо разработанный математический аппарат. Лингво-комбинаторное моделирование включает все комбинации и все варианты решений и является полезным эвристическим приемом при изучении плохо формализованных систем [1, 3, 4]. В лингвистической литературе имеется множество трудов, в которых исследуются понятия смысла и значения, но эти теории во многом оказались неконструктивными, что ярко показал Л. Витгенштейн в своей Голубой книге. Использование в качестве модели фразы (1) уравнения (2) позволяет построить исчисление смыслов, которое хорошо реализуемо на компьютерах. По мнению Д. А. Леонтьева, смысл (будь то смысл текстов, фрагментов мира, образов сознания, душевных явлений или действий) определяется, во-первых, через более широкий контекст и, во-вторых, через интенцию или энтелехию (целевую направленность, предназначение или направление движения). В нашем определении смысла наличествуют эти две характеристики – контекстуальность (смыслы вычисляются, исходя из контекста) и интенциальность (произвольные коэффициенты позволяют задавать те или иные устремления).

Интенциальность – фундаментальное свойство человеческого разума. Интенциальность есть соотнесение ментальных состояний с объектами и ситуациями внешнего мира – я вижу что-то, я верю во что-то, я ожидаю чего-то, я боюсь чего-то, я хочу чего-то и т. д. Понятие интенции, намерения, направленности сознания, воли, чувства на какой-либо предмет было в 19 веке введено немецким философом Ф. Брентано. Интенциальные состояния можно отличить от неинтенциальных, не имеющих референтного объекта – я волнуюсь, я устал, я испуган, я счастлив и т. д. Интенциальность – это свойство сложных систем, которое развивается в процессе эволюции. Устройство жилищ общественных насекомых является примером коллективной интенциальной динамики. Например, множество термитов строят прочные сооружения, достигающие высоту 5 метров и весом 10 тонн.

В философии существует большое направление – феноменология –  изучение сущностей [8, 10]. Делят сущности на наблюдаемые и ненаблюдаемые. Можно трактовать лингво-комбинаторное моделирование как конструктивную феноменологию, как исчисление сущностей исходя из различных текстов на естественных и искусственных языках, при этом можно рассматривать как отдельные тексты, так и весь корпус текстов, накопленных человечеством. Каждый этносоциум обладает своим набором сущностей, который отличается от набора сущностей других энтосоциумов. Разнообразие этносоциумов – это богатство нашей планеты. В связи с глобализацией количество этносоциумов сокращается, что плохо.

Процесс познания – это изучение текстов. Именно поэтому возникает знаменитый тезис Матураны – все, что сказано, сказано наблюдателем. Мы не можем вынести наблюдателя за скобки описания процесса познания, так как в этом описании незримо присутствует описание внутреннего состояния, внутренней психической организации наблюдателя, которое рекурсивно совершается в течение всей жизни. (Матурана У. «Биология познания. Язык и интеллект» М.1996).

2. Экономическая кибернетика

Кризис капиталистического производства, свидетелями и участниками которого мы стали, заставляет задуматься о законах развития экономики. В учении Адама Смита о богатстве народов сказано «Человек постоянно нуждается в помощи своих ближних, и тщетно было бы ожидать ее только от их благоволения. Он скорее достигнет своей цели, если призовет себе в помощь их эгоизм… Дай мне то, что мне нужно, и ты получишь то, что необходимо тебе», ибо человек «преследует собственную выгоду, причем в этом случае невидимой рукой направляется к цели, которая совсем не входила в его намерения». Все это хорошо, покуда равнодействующая частных эгоизмов – она же невидимая рука рынка – выводит в плюс. Сапожник тачает сапоги, пирожник печет пироги, сапоги и пироги обмениваются на 1 сюртук и 20 аршин холста, богатство народов, направляемое невидимой рукой, растет.

Во время кризиса, когда богатство народов рушится, сапожник и пирожник, а в еще большей степени кузнец и слесарь остаются без работы, ибо некому сбывать плоды своих трудов, гораздо реже слышны похвалы невидимой руке, хотя она никуда не делась. Равнодействующая частных эгоизмов действует – куда сложились вектора, туда и сложились, и случаются времена, когда все указанные Адамом Смитом предпосылки остаются в силе, богатство же народов не умножается, но идет в распыл. Невидимость руки рынка сохраняется – без войны, без чумы или землетрясения заводы, дороги, стройки обращаются в мерзость запустения, невидимая рука рынка превращается в когтистую лапу, и вся надежда на человеческую солидарность и коллективизм. В рамках национальной солидарности от чистоты рыночных отношений остается немного. Например, протекционизм делается неизбежным в силу солидарности и осознания «свой своему поневоле брат». Заграница может поставить ряд товаров более дешевых и лучшего качества, но заграница не обещает кормить наших безработных и поддерживать нашу внутреннюю покупательную способность. Государство вынуждено вводить пошлины и поддерживать своего производителя. И еще острее стоит вопрос о законах развития социально-экономических систем, которые со времен Адама Смита существенно изменились.

Представляется важным рассмотреть возможность лингво-комбинаторного моделирования социально-экономических систем.

В качестве примера рассмотрим проблему моделирования города.

Если в качестве ключевых слов взять «население», «пассионарность», «территория», «производство», «экология и безопасность», «финансы», «внешние связи», то в соответствии с вышеизложенной методикой уравнение города будет

А1*Е1 + А2*Е2 + …+А7*Е7 = 0                           (8)

а эквивалентные уравнения будут иметь вид

E1 = U1*A2 + U2*A3 + U3*A4 + U4*A5 + U5*A6 + U6*A7

E2 = – U1*A1 + U7*A3 + U8*A4 + U9*A5 + U10*A6 + U11*A7

E3 = – U2*A1 – U7*A2 + U12*A4 + U13*A5 + U14*A6 + U15*A7

E4 = – U3*A1 – U8*A2 – U12*A3 + U16*A5 + U17*A6 + U18*A7    (9)

E5 = – U4*A1 – U9*A2 – U13*A3 – U16*A4 + U19*A6 + U20*A7

E6 = – U5*A1 – U10*A2 – U14*A3 – U17*A4 – U19*A5 + U21*A7

E7 = – U6*A1 – U11*A2 – U15*A3 – U18*A4 – U20*A5 – U21*A6

где А1 – характеристика населения, которая включает в себя характеристики здоровья, образования, занятости; Е1 – изменение этой характеристики; А2 – характеристика пассионарности, устремлений групп населения, люди обладают свободой выбора при принятии решений, и этот выбор является важным, что оценивается путем социологического анализа; Е2 – изменение этой характеристики; А3 – характеристика территории, включая наземные и подземные постройки, этот блок может быть геоинформационной системой; Е3 – изменение этой характеристики; А4 – характеристика производства, включая оценку различных видов деятельности – научной, производственной, транспортной, торговой и др.; Е4 – изменение этой характеристики; А5 – характеристика экологии и безопасности; Е5 – изменение этой характеристики; А6 – характеристика финансов, финансовых потоков и запасов в городе; Е6 – изменение этой характеристики; А7 – характеристика внешних связей города, включая оценку входящих и выходящих потоков людей, энергии, материалов, информации, финансов; Е7 – изменение этой характеристики; U1, U2,…,U21 – произвольные коэффициенты, которые могут быть использованы для управления и решения различных задач на многообразии (8).

Эта модель (рис.1) используется в системах для поддержки принятия решений городскими властями [11].

Число блоков в лингво-комбинаторной модели города может быть различным. С точки зрения точности моделирования чем больше блоков задействуется, тем лучше, но при этом ухудшается наглядность модели, ее восприятие людьми, принимающими решение. Например, если население поделить на три блока – «дети и подростки», «взрослые» и «пенсионеры», то число переменных возрастет до девяти, уравнение города будет содержать девять переменных

A1*E1 + A2*E2 + . . .+ A9*E9 = 0   (10)

При моделировании города важно рассматривать всю иерархию систем, из которых этот город состоит. Главная ячейка города – семья, для моделирования которой тоже можно использовать семиблочную модель, при этом будет изменяться содержание отдельных блоков. Любая семья имеет свое домашнее хозяйство, минимальный размер семьи – один человек, но и такая семья имеет все семь атрибутов. Аналогичным образом можно рассматривать другие семейные объединения – род, тейп, домен [3]. Семиблочная модель может быть использована при моделировании различных предприятий, на которых работают люди, при этом структура блоков для каждого из типов предприятий будет разной. Однотипность модели, которая положена в основу моделирования и семьи, и предприятий, и районов и города в целом позволяет проще производить анализ и синтез такой сложной системы как город.

Рис.1. Моделирование города для поддержки управленческих решений.

В материалах статистических бюро по городам и регионам и по странам в целом имеются почти все данные, необходимые для запуска модели. Другие данные – для оценки пассионарности, можно почерпнуть из социологических опросов. Развитие информационно-вычислительной техники позволяет поставить вопрос об обязательном предварительном моделировании последствий от принимаемых решений, что позволит избежать многих ошибочных решений.

С древнейших времен складывались способы управления коллективными работами и сообществами людей. Они базировались на введении правил взаимоотношения между людьми (правил этики, морали, заповедей, законов религии, в последующем – светских правил и правовых норм) и на создании иерархической системы управления с помощью административного аппарата. Но как отдельный человек, так и коллектив людей – это самоорганизующиеся системы и различные способы управления – это различные методы внутреннего и внешнего управления самоорганизующейся системой. На уровне человека и социальных коллективов существует целеполагание, целеобразование. Способности системы к самоорганизации зависят от способности к целеполаганию, которая у различных людей разная. Бывают конформисты, которые готовы делать то, что делают другие и даже готовы подчиняться целям других людей, особенно если эти цели выработал коллектив. Бывают личности с большой самостоятельностью мышления и сопротивляемостью навязываемым им мнениям. В зависимости от типа личности, менталитета народа люди могут стремиться формулировать цели единолично, либо вырабатывать цели коллективно, что характерно для России, у российского народа сложилось стремление к соборности, к коллективному принятию решений на сходах всех жителей деревни, на собраниях трудового коллектива предприятий, на советах различного рода. Способ управления, основанный на участии в целеобразовании активных элементов (человека, предприятия, региона и др.) является перспективным несмотря на свою сложность. Не все люди способны к целеобразованию и стремятся участвовать в формулировании целей. Некоторые исследователи утверждают, что активных личностей в странах около 10%, а большинство готово выполнять цели, поставленные руководством.

Различают следующие уровни целеобразования применительно к людям:

1) материальный, определяемый врожденными потребностями и программами человека (самосохранение, обеспечить питание, минимум одежды);

2) эмоциональный (доступные развлечения, эстетическое восприятие мира, проявление и реализация чувств любви, ненависти и др.);

3) семейно-общественный (реализация программы продолжения рода, создания условий для воспитания потомства);

4) социально-общественный, определяемый правилами сообществ, закрепленных в законодательстве, этических нормах, традициях и т. п.;

5) интеллектуальный, для которого характерна система ценностей, ориентированная главным образом на развитие творческих способностей личности (примером может служить атмосфера академгородков в начальный период их развития).

В связи с развитием информационных технологий и виртуальных миров начинают выделяться два уровня – уровень удовлетворения минимальных жизненных потребностей в реальном мире и уровень удовлетворения максимальных потребностей в виртуальном мире, где человек сможет реализовать свои самые различные фантазии. Реализация этих уровней позволит смягчить гнет социального неравенства.

3. Феномен адаптационного максимума в жизненном цикле сложных развивающихся систем

Биологические системы – от живой клетки до многоклеточных организмов – проходят свой цикл развития от рождения до смерти. Социально-экономические системы – семья, предприятия, банки, города, села, регионы, страны проходят сложный путь развития, находясь под воздействием различных внутренних и внешних факторов. Одни предприятия и банки процветают, другие терпят крах и банкротятся, одни города и страны процветают, другие переживают стагнацию, о чем свидетельствует мировая статистика. Все эти системы являются сложными развивающимися системами и в жизненном цикле этих систем проявляются закономерности, свойственные многомерным системам.

Важной закономерностью, оказывающей большое влияние на социально-экономические системы, является феномен наличия адаптационного максимума, который заключается в следующем [11, 17].

Установлена ранее неизвестная закономерность наличия адаптационного максимума в жизненном цикле сложных развивающихся систем, заключающаяся в том, что при наложении ограничений на систему из n переменных (n > 6) число произвольных коэффициентов в структуре эквивалентных уравнений, описывающих поведение системы, сначала возрастает, достигает максимума, а потом начинает убывать, и соответственно изменяются адаптационные возможности системы – сначала они растут, достигают максимума, а потом начинают убывать, и если наложение ограничений продолжается, то система делается жесткой и погибает в потоке перемен окружающей среды, откуда вытекает стратегия управления различными сложными системами – они должны управляться так, чтобы удержать их в зоне адаптационного максимума, если хотим обеспечить их живучесть в потоке перемен.

Уже давно известно, что существуют ритмы в биологических системах. Например, из результатов переписи населения (таблица 2) ясно видно наличие минимума смертности для людей в возрасте 10 – 14 лет, при этом следует отметить, что он сохраняется независимо от социально – экономических условий – и в период 1896 – 1897 годов, и в период 1984 – 1985 годов, но объяснения этому минимуму смертности не было. Из статистики развития экономики известны циклы Кондратьева и другие циклические явления в экономике как отдельных предприятий, так и более крупных экономических образований. В технических системах известны периоды максимальной надежности и устойчивости систем. Предложенная математическая модель развивающихся систем позволяет говорить о наличии закономерности адаптационного максимума, которая объясняет многочисленные факты и позволяет предсказывать поведение сложных систем.

Таблица 2

Система – целостная совокупность элементов, в которой все элементы настолько тесно связаны между собой, что она выступает по отношению к другим системам и окружающей среде как нечто единое. На рис. 3 представлена схема, где система взаимодействует со средой  и использует два механизма адаптации – а – настойка или самонастройка системы с помощью произвольных коэффициентов в структуре эквивалентных уравнений системы, – б – обучение или самообучение системы, которая заключается в наложении новых ограничений на систему. Кроме этих механизмов адаптации возможны и другие, такие как рост числа переменных системы, размножение, эффективное забывание, ограничение контактов со средой,  объединение систем в коллектив и др. В общем случае число произвольных коэффициентов S в структуре эквивалентных уравнений системы определяется как число сочетаний из n по m+1 и определяется формулой (7) (см. таблицу 1)

Рис.3. Модель среда – система

Во второй половине 19 в. началось проникновение понятия система в различные области конкретно-научного знания, важное значение имело создание эволюционной теории Ч. Дарвина, теории относительности, квантовой физики, структурной лингвистики и др. Многие конкретно-научные принципы анализа систем были сформулированы в тектологии А. А. Богданова, в праксеологии Т. Котарбинского, в работах В. И. Вернадского и др. Предложенная в конце 40-х годов 20 века Л. Берталанфи программа построения «общей теории систем» явилась одной из первых попыток обобщенного анализа системной проблематики. При определении понятия система необходимо учитывать теснейшую взаимосвязь его с понятиями целостности, структуры, связи, элемента, отношения, подсистемы, иерархии и др.

В конце восьмидесятых годов Пер Бак и его коллеги предложили теорию самоорганизованной критичности, где в качестве иллюстрации выступает куча песка. По мере того, как добавляется песок на верх кучи, она приближается к тому, что Бак называет критическим состоянием, при котором даже одна дополнительная песчинка, опущенная наверх кучи, может вызвать лавину по бокам. Если исследовать размер и частоту лавин, происходящих в этом критическом состоянии, то результаты соответствуют степенному закону – частота лавин обратно пропорциональна некоторой степени размера кучи. Эта теория произвела большое впечатление на вице-президента США Э. Гора, который утверждал, что самоорганизованная критичность помогла ему понять не только чувствительность окружения к потенциальным подрывам, но также изменения в его собственной жизни. Но некоторые исследователи из Чикагского университета считают, что модель Бака не дает даже хорошего описания его парадигматической системы – кучи песка. Их эксперименты показали, что кучи песка ведут себя совершенно по-разному в зависимости от размера и формы песчинок. Поведение лишь очень немногих куч соответствует степенному закону, предсказанному Баком.

Сложная система – это система, в которой проявляется феномен адаптационного максимума, то есть система с числом переменных больше шести. На рис.3 представлена схема взаимодействия вышеописанной системы с окружающей средой, где переменные системы х1,…,хк взаимодействуют с переменными среды у1,…,ук, а сигналы рассогласования передаются в блок управления, и у системы есть две возможности приспособиться к изменениям в среде, это, во-первых, настойка с помощью манипуляции произвольными коэффициентами, и чем больше этих коэффициентов, тем выше адаптационные возможности, и, во-вторых, обучение, наложение новых ограничений на переменные системы. В режиме непрерывного обучения число произвольных коэффициентов изменяется в соответствии с формулой (7), и это приводит к появлению циклов в развитии систем, что иллюстрируется на рис. 2, где цикл развития системы начинается в точке 1, проходит через максимум в числе произвольных коэффициентов и заканчивается в точке 2, где должна наступить трансформация, сброс ранее накопленных ограничений, далее начинается в точке 3 новый цикл, опять система проходит через максимум адаптационных возможностей, достигает точки 4, где опять происходит трансформация, и система начинает новый цикл в точке 5 и так далее. Сплошной линией на рис. 2. показаны адаптационные процессы, пунктирной – креативные процессы. Алгоритм креативных процессов заключается в том, что выбираются элементы из набора и они объединяются в уравнение типа (2) или (3), разрешая которые мы получаем генерирующую систему. В точке 2 возможно несколько исходов – либо система продолжит эволюцию, либо система через креативный процесс перейдет в новое состояние, либо она будет разрушена. Эта модель позволяет объяснить наличие циклов в развитии сложных биологических, социально-экономических и технических систем и ситуацию кризисов. Наличие кризисов (точки 2, 4, 6…) является имманентным свойством сложных систем, мы можем влиять лишь на глубину кризисов, включая как можно раньше креативные процессы.

Предложенная модель процессов самоорганизации сложных развивающихся систем реализует закономерность наличия адаптационного максимума в жизненном цикле систем в потоке перемен. Жизненный цикл – совокупность фаз развития, пройдя через которые система достигает зрелости и становится способной эффективно функционировать и дать начало новому поколению.

Как показывает статистика, существуют циклы в развитии экономики, в частности – циклы Кондратьева. Учет закономерности наличия адаптационного максимума позволяет объяснить эти циклы [11]. Надежность сложных человеко-машинных комплексов достигает своего максимума в зоне адаптационного максимума  и технические системы должны строиться таким образом, чтобы при изменении этих систем они оставались в зоне адаптационного максима как можно дольше.

Число примеров систем можно было бы увеличивать, но уже ясно, что феномен адаптационного максимума существует и учет закономерности наличия адаптационного максимума в жизненном цикле сложных развивающихся систем позволит лучше понять механизмы их функционирования и значительно улучшить их характеристики. Для того, чтобы выжить, этносоциум должен находиться в зоне адаптационного максимума.

Структурная стабильность, совокупность устойчивых связей объекта, обеспечивающих его целостность и тождественность самому себе, т.е. сохранение основных свойств при различных внешних и внутренних воздействиях, обеспечивается адаптационными возможностями [1, 15, 27]. В представленных лингво-комбинаторных моделях адаптационные возможности систем определяются числом произвольных коэффициентов в структуре эквивалентных уравнений и наибольшая структурная стабильность достигается в зоне адаптационного максимума, который обнаруживается у различных систем с числом переменных больше шести [17]. Для удержания систем в зоне адаптационного максимума можно использовать различные методы – рост числа переменных, наложение и снятие ограничений, объединение систем в коллективы. Действительно, если имеем две системы

        (11)

то путем наложения общих ограничений mcol получим коллектив

         (12)

При этом в зависимости от конкретных параметров может быть Scol > S1 + S2, когда объединение в коллектив приводит к росту адаптационных возможностей, а может быть Scol < S1 + S2, когда адаптационные возможности меньше суммы адаптационных возможностей исходных систем. Наличие неопределенности в структуре системы, произвольных коэффициентов, позволяет реализовать различные механизмы самоорганизации.

Эффект коллектива необходимо учитывать при организации боевых действий. Как показывает анализ современных войн в Ираке, Афганистане и Чечне, группы слабо вооруженных и плохо обученных людей оказываются часто эффективнее хорошо вооруженных армий. Эти группы используют стайную тактику ведения боевых действий. Под стаей понимается децентрализованная слабосвязанная организация боевых единиц, не имеющая четко выраженного командования, но объединенного общей целью в соответствии с уравнением (12).

В настоящее время сложилась методология и контроллинг крупномасштабных систем (см. Д. В. Реут «Крупномасштабные системы» изд. МГТУ им. Баумана, 2013) и выделяют различные виды управления – этологическое, традиционное, умное, изономическое и др., но при любом виде управления будут проявляться эмерджентные свойства сложных систем, что необходимо учитывать при определении коридора эволюционных возможностей.

Наличие феномена адаптационного максимума в жизненном цикле различных сложных развивающихся систем позволяет объяснить эволюцию систем в условиях изменяющейся среды. Феномен адаптационного максимума является основой самоорганизации в природе и обществе. Структура неопределенных коэффициентов задает матрицу картины мира, в рамках которой и разыгрываются различные события. Произвольные коэффициенты в структуре эквивалентных уравнений могут быть и волновыми функциями, а различные системы могут рассматриваться как квантовые макрообъекты.

Лингво-комбинаторное моделирование существенно пополняет арсенал средств моделирования и позволяет сформировать новую картину мира, которая опирается на все достижения современной науки и прежде всего информатики. Лингво-комбинаторная картина мира  состоит из трех групп переменных, во-первых, это явления (Appearances), во-вторых, это смыслы (Essences), в-третьих – это структурированная неопределенность (Structural Uncertainty), из которых состоят все неживые и живые системы. Лингво-комбинаторное моделирование – это математический аппарат постнеклассической науки. На уровне неклассической науки был введен наблюдатель, на уровне постнеклассической науки введен управитель.

 Заключение

В статье был рассмотрен новый класс моделей – лингво-комбинаторные модели плохо формализованных систем, что позволило выявить новое эмерджентное свойство сложных систем – феномен адаптационного максимума. Наличие феномена адаптационного максимума в жизненном цикле сложных систем позволяет объяснить природу кризисов, которые периодически поражают различные сложные системы. Отсюда вытекает способ борьбы с кризисом – системы должны управляться так, чтобы удерживать их в зоне адаптационного максимума в потоке перемен. Глубина кризисов определяется отклонением от зоны адаптационного максимума. Глубину кризисов можно существенно уменьшить, осуществляя глубокий мониторинг состояния сложных систем и принимая соответствующие креативные меры.

Список литературы

1. Игнатьев M. Б. «Голономные автоматические системы». М – Л.: изд. АН СССР, 1963. – 204 с.

2. Игнатьев М. Б., Кулаков Ф. М., Покровский А. М. «Алгоритмы управления роботами-манипуляторами». – Л.: Машиностроение, 1972. – 248 с.

3. Вайнберг С. Мечты об окончательной теории: физика в поисках самых фундаментальных законов природы. – М.: Изд-во ЛКИ, 2008. – 256 с.

4. Ignatyev M. B. Proceedings of The SIMTEC’93 – 1993 International Simulation Technology Conference. San Francisco, USA, 1993, pp. 41 – 42.

5. Ignatyev M. B., Makina D. M., Petrischev N. N., Poliakov I. V., Ulrich E. V, Gubin A. V. Proceedings of the High Performance Computing Symposium – HPC 2000, Ed. A Tentner, 2000 Advanced Simulation Technologies Conference, Washington D. C. USA, 2000, pp. 66 – 71.

6. Ignatyev M. B. Linguo-combinatorial method for complex systems simulation. Proceedings of the 6^th World Multiconference on Systemics, Cybernetics and Informatics, vol. XI. Computer science II, Orlando, USA, 2002, pp. 224 – 227.

7. Ignatyev M. B., Pinigin G. I. Linguo-combinatorial simulation of Universe. XXV General Assembly of International Astronomical Union. Australia, Sydney, July 13 – 26, 2003, IAU 01105.

8. Ignatyev M. B. The study of the Adaptation Phenomenon in Complex System. AIP conference proceedings, vol. 839, Melville, New York, 2006, pp. 322 – 330.

9. Гинзбург И. Ф. Нерешённые проблемы фундаментальной физики // Успехи физических наук. – Том 179, №5, 2009. – с. 525 – 529.

10. Игнатьев М. Б. О необходимых и достаточных условиях синтеза нанороботов // Доклады Академии Наук. – 2010. – Т. 433, №5. – с. 613 – 617.

11. Игнатьев М. Б. Кибернетическая картина мира. Теория сложных систем. – СПб.: ГУАП, 2011. – 448 с.

12. Ignatyev M. B. Linguo-combinatorial simulation of complex systems. Journal of Mathematics and System Science, Vol. 2, №1, 2012, pp. 58 – 66.

13. Computational Science: Ensuring America’s Competitiveness. President’s Information Technology Advisory Committee. Washington D.C., May 27, 2005.

14. Игнатьев М. Б. Роботы, аватары и люди как системы со структурированной неопределенностью // Материалы Всероссийской междисциплинарной конференции «Философия искусственного интеллекта». – М, 2005. – c.105 – 110.

15. Игнатьев М. Б., Никитин А. А., Никитин А. В., Решетникова Н. Н. «Архитектура виртуальных миров». – СПб.: Политехника, 2005. – 104 с.

16. Реут Д. В. Крупномасштабные системы: методология, управление, контроллинг / Д. В. Реут. — М.: Изд-во МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2013. – 182 с.

17. Игнатьев М. Б. Закономерность изменения адаптационных возможностей в жизненном цикле сложных развивающихся систем. Диплом № 25-S на открытие в области кибернетики и системного анализа с приоритетом от 28.06.1963.

18. Дмитриев В. И. О методах решения обратных задач // Вестник МГУ, серия 15 «Вычислительная математика и кибернетика». – №4, 2001, с. 3 – 7.

19. Леонтьев Д А «Психология смысла – природа, строение и динамика смысловой реальности» М.: Смысл, 1999.

20. Стёпин В. С. Теоретическое знание. М.: Прогресс-Традиция, 2003. – 744 с.

21. Лейбниц Г.В. Монадология. Сочинения, Т. 1. – М.: Мысль, 1982. – 636 с.

22. Деррида Ж. Письмо и различие. – СПб.: Академический проект, 2000. – 430 с.

23. Ястребов В. С., Игнатьев М. Б., Кулаков Ф. М., Михайлов В. В. Подводные роботы. – Л.: Судостроение, 1977. – 368 с.

24. Игнатьев М. Б., Ильевский Б. З., Клауз Л. П. Моделирование системы машин. – Л.: Машиностроение, 1986. – 304 с.

25. Ignatyev M. B. Semantics and Self-organization in Nanoscale Physics. International Journal on Computing Anticipatory Systems. Ed. D. Dubois, CHAOS, Belgium, Vol. 22, 2008, pp.17 – 23.

26. Ignatyev M. B. Universe as Self-Organizational System. International Journal of Computing Anticipatory Systems. Ed. D. Dubois, CHAOS, Belgium, Vol. 23, 2010, pp. 202 – 214.

27. Игнатьев М. Б. Информационные технологии в микро-, нано- и оптоэлектронике. – СПб.: ГУАП, 2008. – 200 с.

28. Ignatyev M. B. Crisis as the Property of Complex Systems. Journal of World Economic Research, USA, 2012, December, Vol.1, №1. pp.1 – 5.

References

1. Ignatyev M. B. Golonomical Automatic Systems [Golonomnye avtomaticheskie sistemy]. Moscow – Leningrad, AN SSSR, 1963, 204 p.

2. Ignatyev M. B., Kulakov F. M., Pokrovskiy A. M. Control Algorithms for Robots-Manipulators [Algoritmy upravleniya robotami-manipulyatorami]. Leningrad, Mashinostroenie, 1972, 248 p.

3. Vaynberg S. Dreams of a Final Theory: The Search for the Fundamental Laws of Nature [Mechty ob okonchatelnoy teorii: fizika v poiskakh samykh fundamentalnykh zakonov prirody]. Moscow, LKI, 2008, 256 p.

4. Ignatyev M. B. Simulation of Adaptational Maximim Phenomenon in Developing Systems. Proceedings of The SIMTEC’93 – 1993 International Simulation Technology Conference, San Francisco, USA, 1993, pp. 41 – 42.

5. Ignatyev M. B., Makina D. M., Petrischev N. N., Poliakov I. V., Ulrich E. V, Gubin A. V. Proceedings of the High Performance Computing Symposium – HPC 2000, Ed. A Tentner, 2000 Advanced Simulation Technologies Conference, Washington D. C. USA, 2000, pp. 66 – 71.

6. Ignatyev M. B. Linguo-combinatorial method for complex systems simulation. Proceedings of the 6^th World Multiconference on Systemics, Cybernetics and Informatics, vol. XI, Computer science II, Orlando, USA, 2002, pp. 224 – 227.

7. Ignatyev M. B., Pinigin G. I. Linguo-combinatorial simulation of Universe. XXV General Assembly of International Astronomical Union. Australia, Sydney, July 13 – 26, 2003, IAU 01105.

8. Ignatyev M. B. The study of the Adaptation Phenomenon in Complex System. AIP conference proceedings, vol. 839, Melville, New York, 2006, pp. 322 – 330.

9. Ginzburg I. F. Unsolved problems in fundamental physics [Nereshennye problemy fundamentalnoy fiziki]. Uspekhi fizicheskikh nauk (Advances in Physical Sciences), Vol. 179, №5, 2009, pp. 525 – 529. DOI: 10.3367/UFNr.0179.200905d.0525

10. Ignatyev M. B. The Necessary and Sufficient Conditions for Nanorobots Synthesis [O neobkhodimykh i dostatochnykh usloviyakh sinteza nanorobotov]. Doklady Akademii Nauk (Proceedings of the Academy of Sciences), 2010, Vol. 433, №5, pp. 613 – 617.

11. Ignatyev M. B. Cybernetic Picture of the World. Theory of Complex Systems [Kiberneticheskaya kartina mira. Teoriya slozhnykh sistem]. Saint Petersburg, GUAP, 2011, 448 p.

12. Ignatyev M. B. Linguo-combinatorial Simulation of Complex Systems. Journal of Mathematics and System Science, Vol. 2, №1, 2012, pp. 58 – 66.

13. Computational Science: Ensuring America’s Competitiveness. President’s Information Technology Advisory Committee. Washington D.C., May 27, 2005.

14. Ignatyev M. B. Robots, Avatars and People as Systems with Structured Uncertainty [Roboty, avatary i lyudi kak sistemy so strukturirovannoy neopredelennostyu]. Materialy Vserossiyskoy mezhdistsiplinarnoy konferentsii «Filosofiya iskusstvennogo intellekta» (Proceedings of the All-Russian conference «Philosophy of artificial intelligence»), Moscow, IF RAN, 2005, pp. 105 – 110.

15. Ignatyev M. B., Nikitin A. A., Nikitin A. V., Reshetnikova N. N. Architecture of Virtual Worlds [Arkhitektura virtualnykh mirov]. Saint Peterburg, Politekhnika, 2005, 104 p.

16. Reut D. V. Large-scale systems: methodology, management, controlling [Krupnomasshtabnye sistemy: metodologiya, upravlenie, kontrolling]. Moscow, MGTU im. Baumana, 2013, 182 p.

17. Ignatyev M. B. The Regularity of Change of Adaptation Abilities in the Life Cycle of Complex Evolving Systems [Zakonomernost izmeneniya adaptatsionnykh vozmozhnostey v zhiznennom tsikle slozhnykh razvivayuschikhsya sistem]. Diplom № 25-S na otkrytie v oblasti kibernetiki i sistemnogo analiza s prioritetom ot 28.06.1963 (Diploma on a Discovery in the Field of Cybernetics and System Analysis with Priority from 28.06.1963).

18. Dmitriev V. I. About the Methods of Solving Inverse Problems [O metodakh resheniya obratnykh zadach]. Vestnik MGU, seriya 15 «Vychislitelnaya matematika i kibernetika» (The Moscow University Herald, Series 15, Computational Mathematics and Cybernetics), №4, 2001, pp. 3 – 7.

19. Leontev D. A. Sense psychology – Nature, Structure and Dynamics of Semantic Reality [Psikhologiya smysla – priroda, stroenie i dinamika smyslovoy realnosti]. Moscow, Smysl, 1999.

20. Stepin V. S. Theoretical Knowledge [Teoreticheskoe znanie]. Moscow, Progress-Traditsiya, 2003. 744 p.

21. Leybnits G. V. Monadology [Monadologiya]. Sochineniya, Tom 1 (Works, Vol. 1). Moscow, Mysl, 1982, 636 p.

22. Derrida J. Writing and Difference [Pismo i razlichie]. Saint Petersburg, Akademicheskiy proekt, 2000, 430 p.

23. Yastrebov V. S., Ignatyev M. B., Kulakov F. M., Mikhaylov V. V. Underwater Robots [Podvodnye roboty]. Leningrad, Sudostroenie, 1977, 368 p.

24. Ignatyev M. B., Ilevskiy B. Z., Klauz L. P. Simulation of the System of Machines [Modelirovanie sistemy mashin]. Leningrad, Mashinostroenie, 1986, 304 p.

25. Ignatyev M. B. Semantics and Self-organization in Nanoscale Physics. International Journal on Computing Anticipatory Systems. Ed. D. Dubois, CHAOS, Belgium, Vol. 22, 2008, pp.17 – 23.

26. Ignatyev M. B. Universe as Self-Organizational System. International Journal of Computing Anticipatory Systems. Ed. D. Dubois, CHAOS, Belgium, Vol. 23, 2010, pp. 202 – 214.

27. Ignatyev M. B. Information Technologies in micro-, nano- and Optoelectronics [Informatsionnye tekhnologii v mikro-, nano- i optoelektronike]. Saint Petersburg, GUAP, 2008, 200 p.

28. Ignatyev M. B. Crisis as the Property of Complex Systems. Journal of World Economic Research, USA, 2012, December, Vol.1, №1. pp.1 – 5.

Ссылка на статью:
Игнатьев М. Б. Кризис как имманентное свойство сложных социально-экономических систем // Философия и гуманитарные науки в информационном обществе. – 2013. – № 1. – С. 25–44. URL: http://fikio.ru/?p=155.

 
© М. Б. Игнатьев, 2013