Правильная ссылка на эту страницу
http://az-design.ru/Projects/AzBook/src/005/03GJ0200.shtml

Глава 2. СИСТЕМНЫЙ ПОДХОД И ОБЩАЯ ТЕОРИЯ СИСТЕМ (ОТС)

Введение

       В этой главе мы остановимся на ряде аспектов системного подхода. Мы покажем также, как системный подход, имеющий практическое значение, связан с ОТС, являющейся его теоретической основой.
       Мы опишем основные свойства систем и области их применения. Сопоставим аналитико-механистический подход с системным подходом. Проведенное сравнение показывает, что в таких областях знания, как биология, бихевиористская психология и социология, а также в связанных с ними дисциплинах нельзя ограничиться аналитико-механистическим подходом. Это и послужило причиной возникновения ОТС, которая стала для вышеперечисленных дисциплин концептуальной и научной основой. Более подробно на ОТС мы остановимся в гл.3.

Аспекты системного подхода
       Системный подход может быть рассмотрен как методология проектирования, общая концептуальная основа, новый научный метод, метод анализа организаций, системное управление, метод, связанный с системным проектированием, иссследова-нием операций, экономической оценкой и т.д., и как прикладная ОТС.

Системный подход как методология проектирования
       Директорам, государственным и политическим деятелям, служащим, занимающим руководящие посты в сфере торговли, промышленности, образования, в управленческом аппарате хорошо известно, насколько трудно выбрать такое направление деятельности, следуя которому можно было бы разрешить встающие перед ними проблемы. Эти лица испытывают большие трудности оттого, что вынуждены изучать все стороны интересующей их проблемы и из всех возможных точек зрения выбрать только одну. Принятые ими решения, пусть и не очень значительные, оказывают определенное влияние на одну или несколько систем, где под системой мы понимаем не только структуру объекта, но и его функционирование, а также каждый его элемент в отдельности. Внутри одних систем существуют другие системы. Например, рабочая сила является составным элементом такой системы, как производственное предприятие, которое, в свою очередь, может быть включено в производственную систему отрасли и т.д. Поскольку изменения в некоторых системах могут повлиять на ход развития других систем, то лицо, принимающее решение (ЛПР), должно учитывать такое влияние. Системный подход является общенаучной методологией, которая ориентирует в исследовании возникающих при этом вариантов. Термин “проектирование” используется не случайно: системы должны быть спроектированы с определенной целью, а не предоставлены самим себе.

Системный подход как общая концептуальная основа
       Системы, взятые из самых различных областей, имеют много общих свойств.
       Свойства и структуры. Одной из задач системного подхода, а также обусловившей его появление ОТС является нахождение подобных структур, свойств и явлений, относящихся к системам из различных областей. Это позволяет “повысить уровень общности законов”, сфера действия которых ограниченна. Подобие (на языке ОТС “изоморфизм”) в данном случае не совпадает с полной аналогией. При системном подходе обобщения проводятся с учетом способа организации системы, средств получения, хранения, обработки и выдачи информации системами, а также с учетом способа их функционирования, т.е. поведения или реагирования и приспособления к различным сигналам из внешней среды [1]. Уровень общности может быть повышен, если использовать общие обозначения и общую терминологию аналогично тому, как системное мышление применяется к внешне не связанным друг с другом областям. Например, математика служит как бы мостом между другими науками. Абстракция ее символьного языка приводит к важным приложениям.
       По мнению Эмери, не следует преждевременно стремиться создать “общую концептуальную основу”, чтобы позволить превалировать многообразию мысли в процессе формирования новой дисциплины. Акофф, напротив, стремится ввести понятие системы систем [2]. На наш взгляд, на многообразие и широту мысли не могут повлиять попытки создания таких систем, которыми мы могли бы оперировать,
       Методы решения и модели. Повышения уровня общности можно также достичь нахождением областей, в которых одни и те же модели описывают то, что внешне представляется не связанными между собой явлениями. Например, понятие цепей Маркова — статистического аппарата для определения вероятностей последовательных событий — может быть использовано для описания: а) различных неисправностей и поломок машины на предмет ее обслуживания; б) различных правонарушений; в) очередей в магазине самообслуживания.
       Следует отметить, что общие методы в отличие от частных обладают меньшими возможностями (этот вопрос обсуждается в гл.14). Когда мы расширяем область использования метода, необходимо сохранить его “возможности”. Одной из задач системного подхода является нахождение взаимосвязей между методами решения, что позволяет расширить сферу их приложения и облегчить понимание новых явлений. Всякий раз, когда это возможно, мы должны отказываться от специализации и разделения. Нам бы хотелось обобщить знания, которыми мы уже овладели, и распространить их на другие дисциплины и другие проблемы.
       Дилеммы и парадоксы. Как и другие научные подходы, системный подход не лишен методологических проблем, не имеющих удовлетворительного решения. В процессе применения системного подхода обнаруживаются проблемы дуализма, или двойственности.
       Простота против сложности. Будучи не в силах справиться со сложными и трудными проблемами, мы пытаемся заменить их более легкими. После такого упрощения решения могут потерять свою реальную основу. Так появляются трудности, возникающие, с одной стороны, из-за невозможности решить сложные проблемы, а с другой — из-за непригодности решений, полученных при использовании упрощенных моделей.
       Оптимизация и субоптимизация. Мы в состоянии оптимизировать только замкнутые системы, например модели, для которых известны все допущения и граничные условия. В реальной жизни системы таковыми не являются и оптимизации подлежат в лучшем случае лишь некоторые из их подсистем. Кроме того, оптимизация подсистем не означает оптимизации всей системы, и, наоборот, оптимизация всей системы (если ее можно достичь) не гарантирует оптимизации каждой из ее подсистем.
       Идеализация и реальность. Мы никогда не сможем достичь оптимума в смысле экстремума, т.е. идеального решения. Поэтому следует определить более реалистичные варианты оптимального решения для случая, когда оно существует.
       Инкрементализм против новаторства. Когда мы не способны найти качественно новых методов решения проблемы, то руководствуемся известными нам методами (инкрементализм) и улучшаем существующие системы, анализируя действие их отдельных компонентов (улучшение систем). Такой подход не принесет желаемых результатов при решении проблемы, которая требует анализа всей системы в целом.
       Политика и наука, связь с окружающей действительностью и нейтральная позиция. Наш предстоит решить, должна ли наука оставаться чисто теоретической, оторванной от жизни, или же она должна также носить прикладной характер и, кроме того, нести ответственность за последствия своих результатов.
       Договоренность и согласие. Все лица, связанные с планированием систем, должны участвовать в принятии решений и выполнять эти решения. Для этого необходима согласованность действий, которой трудно достичь, если быть приверженцами индивидуализма и независимости.
       Перечисленные дилеммы являются общими для проблем, связанных с системным анализом, и возникают при попытке применить системный подход для решения конкретных задач. Поэтому мы полагаем, что до тех пор, пока такие дилеммы не будут разрешены, нам не удастся разработать единый аппарат для исследования системы в целом. В конце настоящей работы будет видно, что многие дилеммы остаются неразрешимыми.
       Проблема дуализма свойственна не только общественным наукам. Для объяснения физических явлений мы используем как электромагнитную теорию, так и квантовую теорию света. В механике мы принимаем определенные соотношения между силой, массой и ускорением при скоростях, меньших скорости света, но связываем массу с энергией при скоростях, равных скорости света. Обе теории являются приемлемыми. С одной стороны, есть основания полагать, что дуализм характерен для общественных наук и что в мире все противоречиво. Например, человек обладает и хорошими, и плохими качествами. С другой стороны, двойственность может быть присуща лишь переходу к однозначности, которая достигается при более глубоком познании мира. В последнем случае может превалировать одно-единственное системное решение.

Системный подход как научный метод
       По мере знакомства с настоящей работой становится все более очевидным, что методы научной парадигмы, с помощью которых был достигнут большой прогресс в физике, неприменимы к живым системам. Мир состоит из физических и живых систем. Эти два вида систем обладают множеством свойств, и соответствующие признаки этих систем настолько различны, что применение в обоих случаях одних и тех же методов приводит к серьезным недоразумениям и ошибкам. Научный метод, позволивший нам раскрыть физическую природу, должен быть дополнен новыми методами, которые объяснили бы явления в живых системах. Системный подход и вызвавшая его появление ОТС стимулируют развитие системной парадигмы — нового метода, который имеет дело с такими процессами, как жизнь, смерть, рождение, развитие, адаптация, познание, причинность и взаимодействие. Этот новый метод мышления, который применим в таких областях, как биология и бихевиористская психология, создается с помощью системного подхода. Последний нуждается в качественно новом рациональном мышлении, которое дополнит парадигму традиционного научного метода и приведет к созданию новых подходов к измерению, объяснению, доказательству и проверке. Кроме того, системный подход обеспечит нас новыми способами решения проблем для случаев, когда мы имеем дело с так называемыми неустойчивыми понятиями, такими, как ценности, суждения, убеждения и чувства [3].

Системный подход как метод анализа организаций
       Системный подход используется при исследовании организаций, т.е. систем, которые обладают определенной целью и созданы человеком для удовлетворения его потребностей. Системный подход как новый метод анализа организаций является дополнением ранее разработанных методов. Системный подход дает возможность соединить анализ системы с позиций бихевиоризма и механики и рассматривать организацию как единое целое с целью достижения наибольшей эффективности всей системы, несмотря на наличие у ее компонентов противоречивых стремлений. Такое объединение требует рассмотрения новых форм организаций, например таких, как в упомянутом выше исследовании “Управление проектом”, где горизонтальные структуры накладываются на обычные вертикальные линии органов. Системная теория организаций должна рассматривать организацию как систему, действие которой описырается в таких системных терминах, как “кибернетика”, “открытые и замкнутые циклы”, “саморегулирование”, “равновесие”, “рост” и “устойчивость”, “воспроизводство” и “распад” и др. Системный подход дополняет другие подходы, используемые в теории организаций и управления [4].

Системный подход как системное управление
       Крупные организации, такие, как международные корпорации, военные организации, а также многочисленные федеральные и штатные органы, сталкиваются с проблемами, широта и взаимосвязь которых требуют комплексного подхода. Эти организации должны иметь возможность “эффективно планировать и внедрять технологию, а также управлять ею” [5]. Для решения своих проблем они должны использовать системный подход и системную парадигму, которая предполагает при решении сложных задач организации использование системных функций, описанных в данной книге. В каждой конкретной ситуации необходимо учитывать назначение и структуру организации, рассматриваемой как единое целое; и руководитель организации стремится к повышению общей эффективности организации (системное проектирование), а не к локальной оптимизации с ограниченными последствиями (улучшение ее подсистем). Таким образом, весь круг проблем и положений данной работы может быть использован руководителями организаций при разработке комплексного подхода к задачам о размещении, возникающим на предприятиях со сложной технологией. Таким образом, системный подход и системное управление могут быть рассмотрены как один и тот же “метод мышления” с общей методологией, основанной на одних и тех же принципах [5].

Системный подход и связанные с ним методы
       На наш взгляд, существует различие между тем, что иногда называют системным анализом, и тем, что мы здесь определяем как системный подход. Много работ по системному анализу посвящено изучению проблем, связанных с административными информационными системами, системами обработки данных, коммерческими системами и др.
       Как показано в настоящей работе, системный подход является весьма общим методом и не затрагивает систем особого вида. Некоторые положения системного подхода лишь подчеркивают его методологический характер. Наше изложение системного подхода имеет целью обсудить как концептуальную и философскую основы этой теории, так и сущность ее методов. Методология Чекланда, названная прикладным системным анализом, более близка к нашей прикладной ОТС, чем это может казаться, если судить по названию [3].
       Методы системного проектирования и экономической оценки также близки к системному подходу. Все они имеют общую основу, а соответствующая литература тесно связана с литературой по системному анализу. Нельзя не заметить также связи системного подхода с исследованием операций и наукой о методах управления. Многие научные работы этих областей знания могут быть рассмотрены с позиций ОТС. Эти три молодые дисциплины все еще пребывают в состоянии постоянного изменения. Они имеют общую основу и общие цели. Возможно, со временем они войдут в состав новой области знания, основой для которой будет являться одна из вышеперечисленных дисциплин или вообще какой-то аовый предмет. Именно в таком направлении сейчас развивается ОТС.

Системный подход как прикладная общая теория систем
       Системный подход воплощает в себе принципы ОТС. Как отмечается в гл.3, ОТС является новой дисциплиной, возникшей в 1954 г. Общая теория систем становится по степени общности такой же наукой, как математика и философия. ОТС обеспечивает трансформацию системного подхода в конкретные системные исследования. Она исследует также концепции, методы и сам процесс познания, осуществляя метаанализ системного мышления. В данной книге термины “системный подход” и “прикладная ОТС” используются как синонимы.

Систематика наук и систем
       Свойства систем и их области существования могут быть исследованы с позиции таксономии. При этом ОТС рассматривается как общая наука наряду с математикой и философией (рис. 2.1.). Специальные науки образуют следующий ряд. Они включают науки о неживой природе: физику, химию, науки о Земле. Эти науки связаны с системами, которые Боулдинг описывает с помощью таких понятий, как “остовы”, “часовые механизмы” и “термостаты”. Согласно его теории, “остовы” образуют статические структуры, “часовые механизмы” являются простыми динамическими системами “с заданным движением”, а “термостаты” — “управляющими механизмами, или кибернетическими системами” [6]. Науки о живой природе — биология, в частности зоология и ботаника,— изучают открытые системы, или “самоорганизующиеся структуры”, такие, как клетки, растения и животные. Следующие две группы образованы науками о поведении (антропологией, науками о государстве и праве, социологией) и общественными науками, включающими в себя экономику, педагогику, науку о методах управления и т.д. Для этих дисциплин характерно рассмотрение отдельного человека как системы и, кроме того, изучение социальных систем и социальных организаций. Ниже, при описании понятия иерархии, мы рассмотрим классификацию систем, предложенную Боулдингом. В дальнейшем мы также подробно обсудим причины разделения общей теории систем на теорию “жестких” и теорию “мягких” систем, а также свойства систем, приведенные в нижней части рис. 2.1.


Рис. 2.1. Систематика наук и систем.

       Мы не считаем, что представленная здесь систематика наук и систем является завершенной. Многие новые науки, например бионика, не могут быть полностью включены ни в один из указанных классов. Наша схема является только средством, помогающим определить степень широты системного мышления во всей совокупности знаний. Более высокое относительное расположение на схеме ОТС не означает, что она более важна, чем специальные науки. Относительное расположение наук характеризует лишь ту роль, которую они играют в этой совокупности, а также различия между типами соответствующих им систем. Подробно на этих различиях мы остановимся ниже, когда продолжим изучение свойств и областей существования систем.

Области существования и свойства систем
       Свойства систем различаются в зависимости от области существования этих систем. Области существования можно классифицировать, исходя из следующих возможных условий: являются системы живыми или неживыми, абстрактными или конкретными, открытыми или замкнутыми; обладают высокой или низкой степенью энтропии, или неопределенности; являются системы простыми организованными, сложными неорганизованными или сложными организованными; являются ли они целенаправленными; существует ли в них обратная связь; иерархически упорядочены системы или нет; являются ли они организациями.
       Свойства области существования системы и накладываемые на нее ограничения определяют научный подход и методологию, которые должны быть использованы при изучении системы.

Живые и неживые системы
       Системы могут быть классифицированы в зависимости от того, какими они являются — живыми или неживыми. Живыми называются системы, обладающие биологическими функциями, такими, как рождение, смерть и воспроизводство. Иногда понятия “рождение” и “смерть” связывают с неживыми системами k при описании процессов, которые как бы похожи на жизненные, но не характеризуют жизнь в ее биологическом смысле.

Абстрактные и конкретные системы
       По определению Акоффа, “система называется абстрактной, если ее элементы являются понятиями. Систему относят к конкретным, если по крайней мере два ее элемента являются объектами” [7],
       Нам бы хотелось дополнить эти определения, назвав систему конкретной, если ее элементы являются либо объектами, либо субъектами, либо и теми и другими. Это не лишает общности определение Акоффа. Все абстрактные системы являются неживыми, в то время как конкретные системы могут быть и живыми, и неживыми.
       Физика изучает структуру вещества. Ее законы распространяются на частицы и тела, которые мы можем видеть и осязать. Вышесказанное не относится к микрочастицам. Физики-атомщики могут наблюдать за ними лишь косвенно, отслеживая траекторию движения частиц, находящихся в электромагнитном поле, на экране пузырьковой камеры. В данном случае не очевидно, что мы имеем дело с конкретным предметом. Здесь мы находимся на границе с абстрактным.
       Науки о неживой природе нельзя отделять от остальных наук, мотивируя это тем, что первые имеют отношение исключительно к конкретным системам. Системы, изучаемые науками о неживой природе, и области их существования являются реальными в такой же степени, в какой они связаны с науками о живой природе и общественными науками. Таким образом, конкретность не является специфической особенностью областей существования систем неживой природы.
       Одним из методов научного познания является метод абстрагирования (введения, исключения, преобразования и интерпретации абстрактных понятий). Абстрактные системы используются во всех областях знания. Например, математические модели мы строим как в физике, так и в антропологии, экономике и т.д. Использование математических моделей общей теорией систем и ее тенденция к обобщению объясняют расположение этой науки в систематике наук, охватывающей все области знаний.

Открытые и замкнутые системы
       Деление систем на открытие и замкнутые является важным основанием классификации систем. Читатель, безусловно, помнит, что понятие “внешняя среда” было введено в гл.1 для того, чтобы определить те системы, которые не относятся непосредственным образом к исследуемым проблемам. Система является замкнутой, если у нее нет окружающей среды, т.е. внешних контактирующих с ней систем. К замкнутым относятся и те системы, на которые внешние системы не оказывают существенного влияния. Система называется открытой, если существуют другие, связанные с ней системы, которые оказывают на нее воздействие и на которые она тоже влияет. Как будет показано ниже в настоящей главе, различие между открытыми и замкнутыми системами является основным моментом в понимании фундаментальных принципов ОТС. Всякая попытка рассмотрения открытых систем как замкнутых, когда внешняя среда не принимается во внимание, таит в себе большую опасность, которую необходимо полностью осознать.
       Все живые системы — открытые системы. Неживые системы являются относительно замкнутыми; наличие обратной связи наделяет их некоторыми неполными свойствами живых систем, связанными с состоянием равновесия.
       Замкнутые системы развиваются в направлении достижений устойчивого состояния равновесия, которое зависит только от начальных условий системы. Если изменяются начальные условия, то изменится и конечное устойчивое состояние. В соответствии со вторым законом термодинамики система развивается в направлении к максимуму энтропии (понятие “энтропии” вводится в следующем разделе). В открытых системах одно и то же конечное состояние может быть достигнуто при различных начальных условиях благодаря взаимодействию с внешней средой. Это свойство называется эквифинальностью. Неживые системы с соответствующей обратной связью будут стремиться к состоянию равновесия, которое зависит не столько от начальных условий, сколько от внешних воздействий на систему. Движение к этому конечному состоянию придает неживой системе некоторую видимость целенаправленного поведения, присущего только живым системам. Поэтому вследствие действия механизма обратной связи неживые системы “проявляют себя как системы, обладающие свойством эквифинальности” и, кроме того, “обладают некоторыми свойствами живых систем, поскольку последние являются открытыми” [8].

Энтропия, неопределенность и информация
       Энтропией называется степень неупорядоченности1){Строго говоря, энтропия есть мера неопределенности, которая в зависимости от условий может интерпретироваться то как мера неупорядоченности, или беспорядка (в термодинамике и статистической физике), то как мера разнообразия, сложности или же новизны (в теории информации), мера превращения возможности в действительность. — Прим. ред.}. В термодинамике, откуда заимствовано это понятие, энтропия связывается с вероятностью возникновения определенного расположения молекул. В кибернетике и ОТС энтропия означает величину разнообразия системы, где под разнообразием понимается степень неопределенности, возникающей при выборе из большого числа всевозможных вариантов.


Рис. 2.2. Двойственность переменных, связанных с неупорядоченностью энтропией и количеством информации.

       Энтропия, неопределенность и неупорядоченность являются взаимосвязанными понятиями (рис. 2.2.). Термин дуализм, или двойственность, мы используем для того, чтобы показать широкий диапазон значений, которые переменные, указанные на рисунке, принимают в соответствующих областях, заключенных между двумя экстремумами. Системы обладают высокой или низкой энтропией (разнообразием, неопределенностью, неупорядоченностью). Для уменьшения энтропии необходимо уменьшить существующую неопределенность, что достигается путем получения информации. Информация, согласно теории информации, характеризуется специальной величиной, связанной с числом возможных вариантов выбора в системе. Поясним это простым примером. Если мы имеем дело с выборкой при восьми допустимых вариантах, то несложные вычисления показывают, что энтропия, или существующая неопределенность, равна 3 бит. После четырех выборок неопределенность уменьшится до 2 бит. Две следующие выборки уменьшат неопределенность до двух возможных вариантов, а энтропию — до 1 бит. В последнем случае, когда существуют два допустимых варианта, проведение одной выборки исключает неопределенность и сводит энтропию к нулю. Количество получаемой информации равно величине, на которую уменьшилась энтропия. Для исключения неопределенности в случае восьми возможных исходов требуется 3 бит информации. Винером и Шенноном [9] была установлена эквивалентность энтропии (неопределенности) и количества информации с точки зрения теории информации. Эти понятия занимают центральное место в ОТС, подобно тому как понятия силы и энергии — в классической физике [10].
       Понятия энтропии и количества информации можно использовать для того, чтобы дать характеристику живым и неживым системам. Неживые системы (рассматриваемые обычно как замкнутые) имеют тенденцию развиваться по направлению к состоянию максимальной неупорядоченности и энтропии. Отличительной чертой живых (а значит, открытых) систем является их сопротивляемость процессу разупорядочения и их развитие по направлению к состояниям более высокой организации. Общая теория систем объясняет эти тенденции, основываясь на следующих фактах:
       а) обработка информации приводит к соответствующему уменьшению положительной энтропии;
       б) получение энергии из внешней среды (увеличение отрицательной энтропии) противодействует ослабевающим тенденциям неотвратимого естественного процесса (увеличению положительной энтропии) [11].

Простые и сложные организованные и сложные неорганизованные системы
       Живые системы являются сложными организованными, в то время как неживые системы проявляют свойства либо простых организованных, либо сложных неорганизованных систем. Согласно теории Рапопорта и Хорвата, которые внесли ясность в понимание данного вопроса, простые организованные системы образованы последовательным соединением компонентов, действия которых заданы “линейно-временной последовательностью, так что каждое действие зависит от предыдущего. В цепочке причинных связей не должно содержаться замкнутых циклов” [12]. Сложность в данном типе систем определяется главным образом характером взаимодействий, которые следует учитывать при числе компонентов, большем трех.
       В противоположность простым организованным системам известны хаотичные, или неорганизованные, сложные системы. Например, поведение газа определяется случайным взаимодействием огромного, но конечного числа молекул. Суммарный результат такого взаимодействия определяется с помощью законов статистической механики и теории вероятностей. Свойства сложных неорганизованных систем описываются параметрами вероятностного распределения на бесконечном множестве событии.
       Поведение живых систем не может быть объяснено ни законами динамики, основанными на изучении общих свойств компонентов системы, ни вероятностным результатом бесконечного числа взаимодействий, как это имеет место в отношении соответственно простых организованных и сложных неорганизованных систем. Живые системы обычно проявляют признак так называемых сложных организованных систем. Указанный тип систем обладает следующими свойствами:
       1. В отличие от сложных неорганизованных систем, где число компонентов может быть бесконечным, данные системы состоят из конечного числа компонентов.
       2. Деление системы на составные части можно осуществлять до тех пор, пока вся система не распадется на “неделимые целые”, или “неделимые единицы” [13].
       3. Наряду со свойствами, обусловленными составными частями системы, последняя обладает своими собственными свойствами. Вся система есть нечто большее, нежели просто суммаее частей.

Цель и целенаправленное поведение
       Как известно, телеология является идеалистическим философским учением, которое дает описание и истолкование законов Вселенной с позиций “конечных причин” (целей), которые могут относиться к весьма далекому будущему.
       Телеологический взгляд на Вселенную подвергся сомнению тогда, когда механистические концепции в физике и связанных с ней областях позволили дать объяснение законам движения на основе предшествующих причин более успешно, чем на основе будущих — “конечных причин”. Телеология, которая уравнивает конечную цель с причиной, была отвергнута не только по отношению к живым организмам, но и к неживым телам. Было показано, например, что основной принцип телеологии противоречит понятию времени, поскольку это учение утверждает, что происходящие в живых организмах явления больше зависят от будущего, чем от прошлого. Жизнь можно рассматривать как физический процесс. Она единонаправленна и обусловливается некой причиной. Положение о том, что жизнь определяется и управляется “конечной целью”, которая якобы появится в будущем, противоречит понятию однонаправленного течения времени. “Когда мы сажаем семя, для того чтобы вырастить дерево, то руководствуемся своим настоящим представлением о свойствах семени, посредством чего мы мысленно во-ображем его будущее существование” [14],
       Телеология подверглась сомнению во времена Галилея и Ньютона, когда господствовали механистические взгляды на Вселенную. Несмотря на длительное существование, эти взгляды и теории были неспособны объяснить многие феномены, особенно биологические функции и явления, происходящие в сложных организованных системах. Кибернетика и ОТС смогли преодолеть существовавший веками телеологический мистицизм и сделать понятие цели научно приемлемым и аналитически полезным [15].
       Кибернетика заново ввела понятие целевого (телеологического) объяснения в науке. Оно имеет более узкий и лишенный телеологического толкования смысл, отличающийся от того, какой известен до Галилея и Ньютона.
       Выделяют три типа поведения: целенаправленное, нецеленаправленное и управляемое.
       Целенаправленное и управляемое поведение направлено на достижение цели, определенного состояния. Понятие цели, к достижению которой стремятся системы, более непосредственно объясняет результат их действия, чем признанные несостоятельными телеологические понятия. Нецеленаправленным является такое поведение, которое не преследует достижения какой-либо цели [16].
       Критериями различия между целенаправленным и нецеленаправленным поведением могут служить следующие положения.
       1. Если имеет место целенаправленное поведение, то соответствующий объект должен быть частью системы.
       2. Целенаправленное поведение должно преследовать некоторую цель.
       3. При целенаправленном поведении между системой и внешней средой должно осуществляться взаимодействие.
       4. Поведение должно быть связано с внешней средой, откуда поступают сигналы, указывающие на то, способствует ли выбранное поведение достижению цели [17].
       5. Целенаправленные системы всегда должны производить выбор из нескольких возможных направлений деятельности.
       6. От выбора поведения должен зависеть конечный результат.
       7. Необходимо отличать достаточные условия от необходимых. Достаточные условия дают нам возможность предсказывать событие, в то время как посредством необходимых условиймы находим характеристики элементов, участвующих в осуществлении этого события. Первые связаны с физикой и причинно-следственными отношениями, тогда как последние имеютболее непосредственное отношение к биологии и общественным наукам, а также к взаимосвязи между производителем и результатом [18].
       Что касается различия между целенаправленным и управляемым поведением, то здесь можно отметить следующее:
       1. Управляемое поведение свойственно техническим системам, “способным удовлетворять потребности человека, но неимеющим своих собственных целей”.
       2. Целенаправленное поведение свойственно “системам, которые способны сами принимать решения” (примером такогоповедения является деятельность человека) [19].

Обратная связь
       Мы видели, что посредством регулирующего режима и управляющего механизма неживые системы с обратной связью могут быть организованы таким образом, чтобы их развитие протекало в направлении, обеспечивающем определенный выходной сигнал. Управляющий механизм основан на принципе подачи выходного сигнала обратно на вход. Существует положительная я отрицательная обратная связь. В первом случае соотношение между входным и выходным сигналами таково, что с увеличением входного сигнала увеличивается и выходной сигнал. Во втором случае при увеличении входного сигнала происходит уменьшение выходного сигнала. Положительная обратная связь обычно приводит к неустойчивым состояниям системы, тогда как отрицательная обратная связь позволяет обеспечить устойчивое управление системой. Условия устойчивого и неустойчивого управления посредством положительной и отрицательной обратной связи получены математически и лежат в основе теории автоматического управления большими системами. Практическое применение принципов обратной связи в управлении живыми системами не является столь же простым делом, как в управлении неживыми системами. Полный анализ этих проблем проводится при рассмотрении понятий управления (гл.18).
       Сейчас мы только отметим ту важную роль, которую понятие управления играет в теории систем. Социолога интересуют главным образом организмы, или живые системы, т.е. системы, которые являются целенаправленными в узком смысле, определенном в предыдущем разделе. Он исследует проблему, как направлять такие системы по пути достижения своих целей и на основании каких принципов можно управлять их развитием. Можно попытаться перенести принципы управления и понятия сервомеханизмов на живые системы, однако их практическое применение является более сложным делом, поскольку понятия входа и выхода для живых систем определены не так четко, как это было сделано для неживых систем. Несмотря на указанные трудности, такие попытки приносят наибольшую пользу в деле улучшения работы систем, обслуживающих человека. Мы должны найти принципы и методику, способствующие общественному прогрессу и развитию Общества в целях достижения поставленных им задач.

Иерархия систем
       Понятие иерархии является немаловажным и может быть использовано в том случае, когда мы хотим упорядочить системы в соответствии с различными критериями, один из которых должен учитывать степень сложности функций компонентов системы. Боулдинг предлагает следующие уровни иерархии систем.

1. Неживые системы
   1.1. Статические структуры, называемые остовами.
   1.2. Простые динамические структуры с заданным движением, 
        присущие окружающему нас физическому миру. Эти системы 
        называются часовыми механизмами.
   1.3. Кибернетические системы с управляемыми циклами обратной
       связи, называемые термостатами.
2. Живые системы
   2.1. Открытые системы с самосохраняемой структурой. Уровень 
        клеток — это первая ступень, на которой возможно 
        разделение на живое и неживое.
   2.2. Живые организмы с низкой способностью воспринимать информацию, 
        например растения.
   2.3. Живые организмы с более развитой способностью воспринимать 
        информацию, но не обладающие “самосознанием”. К категориям 
        данного уровня относятся животные.
   2.4. Люди, характеризуемые самосознанием, мышлением и 
        нетривиальным поведением.
   2.5. Социальные системы и социальные организации.
   2.6. Трансцендентные системы, или системы, лежащие в настоящий 
        момент вне нашего познания [20].

       Аналогично могут быть построены и другие виды иерархии, основанные на понятии сложности. Для того чтобы показать переход от систем с ручным управлением к автоматизированным системам, использовалось понятие уровней механизации. Системы на наивысших уровнях обладают не только свойством саморегулирования, но и способностью к адаптации и познанию [21]. Люди и группы людей были рассмотрены как различной сложности системы обработки информации [22]. Аналогично уровни интеграции человека, зависящие от его функций обработки информации, могут быть использованы для объяснения и анализа сущности его умственной работы [23].
       Понятия иерархии и ее уровней помогут нам объяснить возрастающую сложность систем. Более подробно эта тема разбирается в гл.14. Мы также рекомендуем читателю обратиться к работе Янга [24], в которой содержится обзор систем и приводится их классификация.

Организация
       Организация является характеристикой систем, которая не тождественна сложности структуры. Так, один из изотопов простейшего элемента — водорода — состоит из одного протона и одного электрона, и его атомный вес, определяемый числом протонов (или электронов), равен единице. Уран — один из самых тяжелых элементов — образует смесь трех изотопов; преобладающий изотоп имеет ядро, состоящее из 238 частиц с 92 протонами и 146 нейтронами. Благодаря более сложной структуре атома уран, имеющий атомный номер 92 и атомный вес 238, занимает в иерархии элементов, называемой периодической таблицей химических элементов, более высокое положение, чем водород. Расположение элементов в иерархии характеризуется различными величинами, которые принимают одни и те же переменные в зависимости от места, занимаемого элементом в иерархической структуре. Ясно, что число 238 является значением переменной, называемой “атомным весом”, и что оно в 238 раз больше величины этой же переменной для атома водорода. Вследствие своей более сложной атомной структуры уран существенно отличается от водорода своими комбинаторными свойствами. Однако свойства урана могут быть определены, исходя из свойств более легких элементов. Именно так поступили при составлении периодической таблицы. Предполагалось существование большого количества элементов, которым в таблице было отведено соответствующее место гораздо раньше, чем были открыты эти элементы. Такой порядок рассуждений неприменим в отношении групп живых организмов, которыми являются, например, системы с признаками, характерными для организации. Семья, производственная бригада, компания друзей, группа детского сада — это системы, свойства которых не могут быть получены, исходя из свойств их компонентов. На основании характеристик родителей и их детей нельзя предсказать поведение семьи. Семья является системой, характеристики которой зависят от ее организации. Последняя предполагает наличие целенаправленного поведения, мотивов и характеристик поведения, чего нет в системах неживой природы.
       Акофф определяет организацию как “по крайней мере частично самоуправляемую систему”, наделенную следующими характеристиками.
       1. Сущность. Организации являются системами типа “человек — машина”,
       2. Структура. Система должна обладать способностью выбирать направления деятельности, ответственность за которуюможет быть распределена между элементами системы на основе их функций (торговля, производство, проведение расчетови т.д.), местоположения или других признаков.
       3. Коммуникация. Коммуникация играет важную роль в определении поведения и взаимодействия подсистем в организации.
       4. Выбор решений. Участники должны распределить междусобой задачи и соответствующие направления деятельности [25].

Организации как живые системы
       Предыдущее обсуждение полезно главным образом для обогащения наших знаний об организациях. Очевидно, что организации являются системами более высокого порядка, чем остальные живые системы, поскольку отличаются большей сложностью и сознательно движутся в направлении выбранной ими цели. Системы низкого уровня организации имеют меньшую сложность и их цели определяются внешней средой или другими системами. Именно осознанное поведение в направлении достижения самостоятельно поставленной цели ставит человека на высшую ступень в иерархии систем. Общая теория систем провела грань (и это является ее заслугой) между теорией неживых систем, к которым применим механистический подход, и теорией живых систем, для которых требуется нечто другое.

Значение общей теории систем
       Развитие ОТС было вызвано необходимостью дополнить концептуальные схемы, известные под названием аналитико-механистического подхода и связанные с науками о неживой природе. Определение “механистический” используется, по-видимому, потому, что в них господствующими были законы механики Ньютона. Их называют, кроме того, “аналитическими”, так как они основаны на принципах анализа: от целого к частям и от более сложного к более простому. Схемы являются также дедуктивными, т.е. используется переход от общего к частному.
       С помощью таких подходов можно правильно объяснить явления, связанные с системами неживой природы. Однако для исследования систем в биологии, бихевиоризме, социологии они не подходят. В табл. 2.1 дано сравнение характеристик систем, к которым применяются аналитико-механистический и системный подходы.

Таблица 2.1. Сравнение характеристик систем, к которым применяется аналитико-механистический подход, с характеристиками систем, к которым применяется системный подход

Свойства систем Характеристики систем, к которым применяется аналитико-механистический подход Характеристики систем, к которым применяется системный подход
Живые или неживые Неживые системы Живые системы
Открытые или замкнутые Замкнутые, с обратной связью (свойства, которыми частично обладают открытые системы) Открытые
Делимость Целое может быть разложено на составные элементы Целое является неделимым
Объединение Целое является суммой элементов Целое может означать большее, чем сумму составляющих его элементов
Взаимосвязь Слабая взаимосвязь: составные части могут быть рассмотрены изолированно Сильная взаимосвязь: составные части не могут быть рассмотрены изолированно
Сложность Простые организованные, сложные неорганизованные Сложные организованные
Основные понятия Сила и энергия Энтропия и количество информации с позиций теории информации
Энтропия и порядок Равновесие: наивысшая степень неупорядоченности Системы обладают тенденцией сопротивляться
неупорядоченности благодаря:
1) поступлению энергии из внешней среды,
2) обработке информации
Цель исследований Интерес представляет прошлое (причинность) Интерес представляют последствия (целенаправленные системы)
Организация и иерархия Свойства систем более высокого уровня выводимы из свойств систем более низкого уровня Свойства организаций не могут быть получены из свойств их подсистем

       Аналитико-механистическим подходам свойственны следующие недостатки:
       1. Они не могут дать объяснения сущности таких понятий, как организация, самосохранение, регулирование, характерна зующих живые системы.
       2. Аналитический метод непригоден для изучения систем, которые должны рассматриваться неделимыми: существование неделимых целых делает разложение на составные части бессмысленным или невозможным. Важным предположением аналитико-механистического подхода является тот факт, что свойства всей системы не могут быть выведены из свойств ее частей.
       3. Механистические теории были построены не для изучения сложных организованных систем со сложными структурамии сильными взаимосвязями, а с другой целью.
       4. Понятие целенаправленного поведения живых систем — важная характеристика открытых систем — нуждалось в теоретической основе, которой не могли являться ни устаревшие телеологические объяснения, ни причинно-следственные отношения теоретической физики.
       Цель ОТС заключается в построении концептуальной и диалектической основы для развития методов, пригодных для исисследования более широкого класса систем, чем те, которые связаны с неживой природой. Общая теория систем лишена отмеченных выше недостатков и обладает следующими достоинствами:
       1. Использует “целостный” подход к системам (в соответствии с которым все явления рассматриваются как “целостности”) при сохранении идентичности систем и свойств неделимых элементов.
       2. Повышает общность частных законов посредством нахождения подобных структур в системах (изоморфизм) независимоот того, к каким дисциплинам и специальным наукам относятся эти законы.
       3. Побуждает к использованию математических моделей,которые описаны с помощью языка, не зависимого от конкретного смысла; эти модели благодаря свойственной им общностипомогают установить аналогию (или ее отсутствие) между системами. С помощью математических моделей мы переходим“от анализа содержания к анализу структуры”, что “позволяетизбежать многих ненужных исследований”. Недостаток такогоподхода заключается в том, что реальные системы не полностью поддаются описанию с помощью математических моделей [26].
       4. Способствует единству науки, являясь “связующей основой для систематики знаний”. Общую теорию систем можно рассматривать как “систему систем”, указывающую на расхождение и на сходство между различными дисциплинами [27],
       Историческое развитие ОТС подробно описано в гл.3.

Общая теория систем и единство знаний
       В начале настоящей главы мы отнесли ОТС к общим наукам, таким, как математика и философия. Поэтому возникает задача достижения единства знаний. Обычно человек строит модели для того, чтобы изучить и установить связь между сущностью реальной действительности и явлениями. Модели могут иметь различный вид, но все они предназначены для того, чтобы лучше понять сложные явления окружающего нас мира. При изучении сложных систем необходимо рассматривать следующие две стороны вопроса: микроуровень, на котором выявляют основные причинно-следственные связи, объясняющие работу составных частей системы, и макроуровень, когда исследуют взаимосвязь между элементарными подсистемами. Традиционный научный метод и современные математические модели применимы для исследования на микроуровне, но становятся непригодными, когда мы имеем дело с макроуровнем. Такое положение дел способствовало развитию философской мысли в направлении интеграции отдельных областей знания об окружающем мире с помощью единого подхода. В связи с проблемой единства знаний возникают несколько вопросов: для чего нужно единство знаний? Как его достичь? Какие при этом возникают методологические проблемы?

Для чего нужно единство знаний?
       По мнению Коуза1) {Caws P., Science and Systems: On the Unity and Diversity of Scientific Theory, General Systems, 13, 3—12 (1968). (С разрешения автора и Society of General Systems Research, Washington, D. C.)}, большая часть усилий, направленных на достижение единства знаний, вызывалась двумя побуждениями, одно из которых исходит из естественного стремления к целостности — необходимости построить такую теорию, которая смогла бы объединить все дисциплины в единое целое. В течение продолжительного времени считалось, что с такой задачей справятся естественные науки. Стремление к завершенности не требует от нас многого, если не учитывать психологический аспект. Однако наличие отдельных элементов, пусть даже явно связанных между собой, не означает самостоятельного существования целого, частями которого они являются. Так, не существует эмпирической основы для создания всеобъемлющей теории о знаниях. Идеальная объединенная наука отрицает пользу специальных наук, которые в состоянии изучать лишь отдельные стороны окружающего мира, а все остальные аспекты упускают из виду.
       С другой стороны, поиск объединенной науки имел также положительные результаты, которые привели к развитию ОТС. Он способствовал обнаружению ряда немаловажных “изоморфизмов”, или подобий, и улучшил взаимосвязь между областями знания, кажущимися на первый взгляд совершенно различными и несвязанными. Однако процесс систематизации должен быть не просто предложенным, а обоснованным эмпирически.
       Как отмечает Коуз, существуют три приемлемые концепции единства знаний:
       1. Единство как переход к общему базису.
       2. Единство как построение общей системы (синтез).
       3. Единство как энциклопедическая совокупность знаний.

Переход к общему базису
       Целью перехода к общему базису являются, во-первых, построение такого единого описательного языка, что каждое вьь ражение любой из областей знания либо определяется на этом языке, либо может быть сведено к формуле на этом языке; во-вторых, создание такого единого множества законов, что каждый закон любой из областей знания либо является следствием законов этого множества, либо может быть сведен к ним. Условия перехода таковы, что правила, которые могут быть описаны с помощью некоторых выражений и законов, сводящихся к новым выражениям и законам, должны допускать описание в терминах последних. При этом исходные выражения и законы из рассмотрения исключаются. Один из возможных вариантов перехода содержит следующие шесть уровней перехода: социальные группы, многоклеточные живые существа, клетки, молекулы, атомы, элементарные частицы.
       Подобные методы перехода очень неудобны тем, что законы выводимой науки выглядят очень сложными, когда они выражаются на языке фундаментальной науки. Понятие перехода представляет философский интерес. Однако в тех случаях, когда переход возможен, наше представление о всей системе изменяется ненамного. Полное представление об очень сложной естественной системе может быть достигнуто с помощью теоретической системы такой же сложности, и тогда задача заключалась бы в предвидении теоретического образа всей системы.

Синтез
       Синтез является наиболее важным понятием, связанным с единством знаний, которое может быть использовано наряду с понятием перехода, а также вместо него. Понятие синтеза, связанное с единством знаний, основано на существовании такой научной теории, которая может быть использована при исследовании уровней иерархии, подобных тем, которые были приведены выше.
       Соотношение между уровнями было бы соотношением между частью и целым. Знания были бы объединены в единое целое, а каждый уровень был бы представлен повторяющейся структурой, которая отображала бы элементы каждого уровня и их взаимосвязь. В результате образовалась бы сверхнаука — модельный образ всех дисциплин. Последние в свою очередь стали бы составными элементами этой сверхнауки. Недостатком такого подхода к объединенной науке является то, что при построении модельной формы, или изоморфизма для всех наук, необходимо связать физические структуры на всех уровнях с жесткими рамками модели, которая, возможно, искаженно отражает реальность. Однако, хотя подобный подход и сопряжен с рядом трудностей, дело облегчается существованием единой для всех уровней структурной формой.

Энциклопедическая совокупность знаний
       Понятие науки охватывает множество тесно связанных между собой понятий. Наука не является логической или иерархической структурой. Сведения, полученные из всех областей знания, не могут быть собраны в единую иерархическую систему. Основанная на этом положении энциклопедия не претендует на завершенность. В ней просто собраны воедино и классифицированы сведения из различных дисциплин, и там, где это возможно, установлены соотношения между ними. Что касается связи понятия энциклопедии с нашей исходной проблемой, а именно с проблемой представления целого, то следует отметить, что энциклопедия должна нам помогать при решении различных задач, а не охватывать всю совокупность знаний. Сторонники объединенной науки ищут в некотором смысле “общую теорию обо всем”, которая заменит специальные дисциплины. Такая теория была бы практически бессодержательной, поскольку, выигрывая в общности, мы проигрываем в содержательности. “То, что мы можем сказать практически обо всем, есть почти ничто... Во всех случаях на любом уровне абстракции должна существовать оптимальная степень общности... В науке эта оптимальная степень общности не всегда достигается посредством специальных дисциплин” [28].
       В заключение следует отметить, что проблемы, касающиеся единства знаний, связаны с постоянным взаимодействием между сложностью и простотой, теорией и практикой, единством и разнообразием. Коуз считает, что эти двойственные стороны проблемы следует рассматривать вместе, в их тесной связи, не отдавая предпочтения какой-либо одной из них. Общая теория систем требует многогранного подхода к решению проблем.

ЛИТЕРАТУРА
       1. Von Bertalanffy L, General Systems Theory, Braziller, New York, 1968, pp. 33, 36; Rapoport A., Foreword, in W. Buckley (ed.), Modern Systems Research for the Behavioral Scientist, Aldine, Chicago, 1968, p. XX.
       2. Emery F.E. (ed.), Systems Thinking, Middlesex, Penguin, England, 1969,p. 12; Ackoff R. L., Toward a System of Systems Concepts, ManagementScience, 17, 11, 661—671 (July 1971).
       3. Checkland P.В., Toward a System-Based Methodology for Real-WorldProblem Solving, Journal of Systems Engineering, 3, 2 (1972); Check-land P. В., Science and the Systems Paradigm, International Journal ofGeneral Systems, 3, 2, 127—134 (1976).
       4. Cleland D.I., King W. R., Management: A Systems Approach, McGraw-Hill, New York, 1972; Johnson R. A., Newell W. Т., Vergin R. C, Operations Management: A Systems Concept, Houghton Miffilin, Boston, 1972.
       5. Cleland D.I., King W. R., Systems Analysis and Project Management (2nded.), McGraw-Hiill, N. Y., 1975, ch. 1. [Имеется перевод: Клиланд Д., Кинг В. Системный анализ и целевое управление. — М.: Сов. радио, 1974.]
       6. Boulding К.Е., General Systems Theory — The Skeleton of Science, Management Science, 2, 197—208 (1956).
       7. Ackoff R.L., см. п. 2.
       8. Von Bertalanffy L., см. п.1, с.40; Rapoport А., см. п.1, с. XVIII.
       9. Wiener N., Cybernetics, Wiley, New York, 1948. [Имеется перевод: Винер H. Кибернетика, или управление и связь в животном и машине.—М.:Сов. радио, 1958.] Shannon С. Е., Weaver W., The Mathematical Theoryok Communication, University ol Illinois Press, Urbana, 1949.
       10. Rapoport A., Mathematical Aspects of General Systems Anaysis, GeneralSystems, 11, 3—11 (1967).
       11. Schr5dinger E., What is Life Cambridge University Press, Cambridge, England, 1945. [Имеется перевод: Шредингер Э. Что такое жизнь с точки зрения физики? — М.: ИЛ, 1947.]
       12. Rapoport A., Horvath W.J., Thoughts on Organization Theory, General Systems, 4, 87—91 (1959).
       13. Rapoport А., см. п.1, с.XVII.
       14. Reichenbach H., The Rise of Scientific Philosophy, University of California Press, Berkeley and Los Angeles, 1951, p. 194.
       15. Buckley W. (ed.), см. п.1, с.219.
       16. Rosenblueth A., Wiener N., Bigelow J., Behavior, Purpose and Teleology,Philosophy of Science, 10, 18—24 (1943).
       17. Rosenblueth A., Wiener N., Purpeseful and Nonpurposeful Behavior, Philosophy of Science, 17, 318—326 (1950).
       18. Churchman C.W., Ackoff R.L., Purposive Behavior and Cybernetics, Social Forces, 29, 32—39 (1950).
       19. Ackoff R.L., Toward a System of Systems Concepts, in The Open University, Systems and Failures, The Open University Press, Milton Keynes,England, 1976, p. 24.
       20. Boulding К.Е., General Systems Theory — The Skeleton of Science, Management Science, 2, 197—208 (1956).
       21. Bright J.R., Automation and Management, Harvard University Press, Cambridge, Mass, 1958.
       22. Driver M.J., Streufert S., Integrative Complexity: An Approach to Individuals and Groups as Information Processing Systems, AdministrativeScience Quarterly, 14, 2, 272—283 (1969).
       23. Van Gigch J.P., The Physical and Mental Load Components of ObjectiveComplexity in Production Systems, Behavioral Science, 21, 6, 490—498(November 1976).
       24. Young O.R., A Survey of General Systems Theory, General Systems, 8,61—80 (1964).
       25. Ackoff R.L., Systems, Organizations, and Interdisciplinay Research, General Systems, 5, 1—8 (1960).
       26. Rapoport A., Mathematical Aspects of General Systems Analysis, p.9.
       27. Boulding К.Е., General Systems Theory — The Skeleton of Science, Management Science, 2, 197—208 (1956)., с 197.
       28. Boulding К.Е., General Systems Theory — The Skeleton of Science, Management Science, 2, 197—208 (1956).





Дата последнего изменения:
Thursday, 21-Aug-2014 09:10:56 MSK


Постоянный адрес статьи:
http://az-design.ru/Projects/AzBook/src/005/03GJ0200.shtml