- •Оглавление
- •Предисловие
- •Введение
- •§ 1.1. Предварительные замечания
- •§ 1.2. Роль системных представлений в практической деятельности
- •§ 1.3. Внутренняя системность познавательных процессов
- •§ 1.4. Системность как всеобщее свойство материи
- •§ 1.5. Краткий очерк истории развития системных представлений
- •Заключение
- •Литература
- •Богданов а.А. Всеобщая организационная наука (тектология). В 3 т. М., 1905–1924. Т. 3.
- •Пригожин и., Стенгерс и. Порядок из хаоса. – м.: Прогресс, 1986.
- •Упражнения
- •§ 2.1. Широкое толкование понятия модели
- •§ 2.2. Моделирование – неотъемлемый этап всякой целенаправленной деятельности
- •§ 2.3. Способы воплощения моделЕй
- •Insight озарение
- •§ 2.4. Условия реализации свойств моделей
- •§ 2.5. Соответствие между моделью и действительностью: различия
- •§ 2.6. Соответствие между моделью и действительностью: сходство
- •§ 2.7. О динамике моделей
- •Заключение
- •Литература
- •Упражнения
- •Вопросы для самопроверки
- •§ 3.1. Множественность моделей систем
- •§ 3.2. Первое определение системы
- •Inputs входы (системы)
- •§ 3.3. Модель “черного ящика”
- •§ 3.4. Модель состава системы
- •§ 3.5. Модель структуры системы
- •§ 3.6. Второе определение системы. Структурная схема системы
- •§ 3.7. Динамические модели систем
- •Vertex вершина (графа)
- •Заключение
- •Литература
- •Упражнения
- •Вопросы для самопроверки
- •§ 4.1. Искусственные системы и естественные объекты
- •§ 4.2. Обобщение понятия системы. Искусственные и естественные системы
- •§ 4.3. Различные классификации систем
- •Variable переменная
- •§ 4.4. О больших и сложных системах
- •Заключение
- •Литература
- •Месарович м. Теория систем и биология. Точка зрения теоретика.- в сб.: Теория систем и биология – м.: Мир, 1971.
- •Раппопорт а. Математические аспекты абстрактного анализа систем. – в сб.: Исследования по общей теории систем. – м.: Мир, 1969.
- •Упражнения
- •Вопросы для самопроверки
- •§ 5.1. Информация как свойство материи
- •§ 5.2. Сигналы в системах
- •Information
- •Interference
- •§ 5.3. Случайный процесс – математическая модель сигналов
- •§ 5.4. Математические модели реализаций случайных процессов
- •§ 5.5. О некоторых свойствах непрерывных сигналов
- •§ 5.6. Энтропия
- •Independent независимый
- •§ 5.7. Количество информации
- •Interaction взаимодействие
- •§ 5.8. Об основных результатах теории информации
- •Заключение
- •Литература
- •Упражнения
- •Вопросы для самопроверки
- •§ 6.1. Эксперимент и модель
- •§ 6.2. Измерительные шкалы
- •Interval
- •§ 6.3. Расплывчатое описание ситуаций
- •§ 6.4. Вероятностное описание ситуаций. Статистические измерения
- •§ 6.5. Регистрация экспериментальных данных и ее связь с последующей их обработкой
- •Заключение
- •Литература
- •Упражнения
- •Вопросы для самопроверки
- •§ 7.1. Многообразие задач выбора
- •§ 7.2. Критериальный язык описания выбора
- •§ 7.3. Описание выбора на языке бинарных отношений
- •§ 7.4. Язык функций выбора
- •§ 7.5. Групповой выбор
- •Voting голосование
- •§ 7.6. Выбор в условиях неопределенности
- •§ 7.7. О выборе в условиях статистической неопределенности
- •§ 7.8. Выбор при расплывчатой неопределенности
- •§ 7.9. Достоинства и недостатки идеи оптимальности
- •§ 7.10. Экспертные методы выбора
- •§ 7.11. Человеко-машинные системы и выбор
- •§ 7.12. Выбор и отбор
- •Заключение
- •Литература
- •Упражнения
- •Вопросы для самопроверки
- •§ 8.1. Анализ и синтез в системных исследованиях
- •§ 8.2. Модели систем как основания декомпозиции
- •§ 8.3. Алгоритмизация процесса декомпозиции
- •Ignorance незнание, невежество
- •§ 8.4. Агрегирование, эмерджентность, внутренняя целостность систем
- •§ 8.5. Виды агрегирования
- •Заключение
- •Литература
- •Упражнения
- •Вопросы для самопроверки
- •§ 9.1. Что такое системный анализ
- •§ 9.2. Формулирование проблемы
- •§ 9.3. Выявление целей
- •§ 9.4. Формирование критериев
- •Values ценности
- •§ 9.5. Генерирование альтернатив
- •§ 9.6. Алгоритмы проведения системного анализа
- •§ 9.7. Претворение в жизнь результатов системных Исследований
- •Implementation внедрение (результатов)
- •§ 9.8. О специфике социальных систем
- •Заключение
- •Литература
- •Упражнения
- •Вопросы для самопроверки
- •Краткий словарь специальных терминов
- •Contents
- •Оглавление
Вопросы для самопроверки
1. Почему целевой характер искусственных систем не позволяет без оговорок перенести понятие системы на естественные объекты?
2. Как обобщить понятие цели, чтобы в него входило не только понятие субъективной цели, но и объективная тенденция процессов, происходящих с любым естественным объектом?
3. Что, кроме возможности ввести понятие естественных систем, дает такое обобщение?
4. Какие особенности управления дают основания для различения программного управления, регулирования, параметрической адаптации и структурной адаптации?
5. На что расходуются ресурсы в процессе выработки управляющего воздействия? Почему степень обеспеченности управления ресурсами определяет качественное состояние управляемой системы?
6. Чем отличается “большая” система от “сложной”?
7. Не смущает ли вас то, что сложность системы оказывается не атрибутом системы, а отношением между системой и ее моделью, используемой в управлении? Помните ли вы, как рассматривалась связь между свойством и отношением в § 3.5?
Информационные аспекты изучения систем |
Глава пятая |
§ 5.1. Информация как свойство материи
Современное понимание того, что такое информация и какую роль она играет в искусственных и естественных системах, сложилось не сразу; оно представляет собой совокупность знаний, полученных разными науками: физикой, биологией, философией, теорией связи и т.д.
Хотя физика старается изучать явления природы в максимально объективированной (т.е. не связанной с человеком и его воздействием на окружающий мир) форме, ей не удалось полностью исключить “человеческий фактор”. Во-первых, при экспериментальном исследовании физических явлений невозможно обойтись без измерения ряда величин, и наличие этих величин в теоретических моделях рано или поздно требует специального рассмотрения того, как именно проводятся измерения – а без влияния человека не проводятся даже автоматические эксперименты. Во-вторых, физика не могла не заняться изучением технических (т.е. созданных человеком) устройств и тут-то и “попала в ловушку”: полностью объективистский подход к машинам все равно обнаружил в их поведении следы человеческой деятельности. Впервые это произошло в термодинамике – науке, изучающей процессы в тепловых машинах. Оказалось, что без введения специального понятия энтропии невозможно дать исчерпывающего описания их действия. Скачок в понимании природы этой величины произошел, когда Л.Больцман дал ей статистическую интерпретацию (1877); уже сам Больцман обронил фразу о том, что энтропия характеризует недостающую информацию, но тогда этой фразы никто не понял.
После построения К.Шэнноном теории информации (1948), когда оказалось, что формула Шэннона для информационной энтропии и формула Больцмана для термодинамической энтропии оказались тождественными, разгорелись споры о том, является ли это совпадение чисто формальным или оно выражает глубокую связь термодинамики и теории информации. Дискуссии (в особенности благодаря работам Бриллюэна [1, 2]) привели к современному пониманию этой неразрывной связи.
Совсем с другой стороны к этой проблеме пришла философская теория познания. Изначальный смысл слова “информация” как “знания, сведения, сообщения, уведомления, известия, ведомости”, т.е. нечто присущее только человеческому сознанию и общению, начал расширяться и обобщаться. Признав, что наше знание есть отражение реального мира, материалистическая теория познания установила, что отражение является всеобщим свойством материи. Сознание человека является высшей, специфической формой отражения, но существуют и другие формы – психическая (присущая не только человеку, но и животным), раздражимость (охватывающая, кроме того, растения и простейшие организмы) и, наконец, самая элементарная форма – запечатление взаимодействия (присущая и неорганической природе, и элементарным частицам, т.е. всей материи вообще). И теперь, как только состояния одного объекта находятся в соответствии с состояниями другого объекта (будь то соответствие между положением стрелки вольтметра и напряжением на его клеммах или соответствие между нашим ощущением и реальностью), мы говорим, что один объект отражает другой, содержит информацию о другом.
Так вновь сомкнулись результаты философского и естественнонаучного исследования природы. Иначе и быть не могло – ведь предмет изучения един, хотя это изучение ведется с разных позиций и разными методами. В настоящее время информация рассматривается как фундаментальное свойство материи.
Таким образом, ясно, что роль информации в самом существовании систем, искусственных и естественных, огромна. Понятие информации, обладая всеобщностью, приобрело смысл философской категории. Для кибернетики, да и всей системологии, понятие информации столь же фундаментально, как понятие энергии для физики. Недаром признается не менее общим, чем определение А.И.Берга (см. гл.1), определение кибернетики, предложенное А.Н.Колмогоровым: кибернетика – это наука, которая занимается изучением систем любой природы, способных воспринимать, хранить и перерабатывать информацию и использовать ее для управления и регулирования.
Подведем итог Исследуя информацию, кибернетика не открыла нового свойства материи: оно известно в философии под названием свойства отражения. Новое состоит в том, что информацию можно исследовать количественно. |
Summary In studying information, cybernetics has not discovered a new property of matter: it is known in philosophy as the reflection property. What is new is its quantitative study of information. |