2.1 Понятие сложной системы
Первым и наиболее распространенным определением понятия «сложная система» является… определение, которого никто не давал. В большинстве случаев специалисты пользуются понятием «сложная система», попросту не определяя его — апеллируя к здравому смыслу и житейскому опыту. К сожалению, из этого умолчания рождается масса недоразумений и конфликтов, как среди «системщиков», так и среди тех, кто пытается использовать теорию систем для решения практических задач.
Другой подход демонстрируют специалисты в области общей теории систем, определяющие сложные системы, как системы, в которых в качестве хотя бы одного из компонентов выступает человек. Соответственно, в этот разряд попадают все системы, в которых реализуется функция целеполагания.
Специалисты в области системной инженерии или системотехники используют иной критерий сложности. Для них сложными системами являются такие системы, в качестве хотя бы одного из компонентов которых выступает система. При этом к системам, выступающим в роли элементов системы высшего уровня предъявляется требование неоднородности — без этого система не может считаться сложной. В противном случае система является либо обычной (система, как таковая), либо может быть отнесена к классу больших систем (но не сложных). Этот подход более характерен для технических приложений системного анализа.
Специалисты в области биологии, медицины и иных наук, связанных с изучением живых организмов, склонны рассматривать в качестве сложной системы любую организованную живую материю или совокупность взаимосвязанных организмов. Такой критерий сложности также является оправданным.
Некоторые исследователи склонны считать сложными системы, для описания которых требуется использовать многомодельные методы исследований и многокритериальные методы оценивания эффективности. Собственно, это замаскированная попытка определить сложность по образцу первых двух из числа уже приведенных определений.
Еще одна группа исследователей в качестве критерия сложности использует наличие системной динамики (невозможность описать систему с помощью статической модели — по существу переход к тому же многомодельному исследованию).
К числу свойств сложных систем, которые могут рассматриваться в качестве «показателя сложности» могут быть отнесен целый ряд свойств, из которого наиболее весомыми являются следующие:
свойство эмерджентности62;
свойство отставания управления от специализации;
свойства способности к адаптации, самосовершенствованию, самовоспроизводству, средопреобразованию.
Эмерджентность — это новоприобретенное свойство системы, возникновение которого не может рассматриваться как итог примитивного суммирования показателей ее элементов, а является результатом возникновения системных связей и адаптивного перераспределения функций между элементами. Одним из альтернативных названий свойства эмерджентности является название «свойство организованной сложности». Характеристики всякой системы занимают одно из «промежуточных положений» в пространстве от примитивной физической аддитивности (аналог векторной суммы) до абсолютной целостности (эмерджентности).
Функционирование сложных систем связано с процессами развития систем, в том числе — с процессами развития специализации элементов и совершенствования координации их деятельности. Еще одним интересным свойством сложных систем является свойство отставания управления от специализации в сложных системах. В связи с этим был сформулирован закон необходимого разнообразия (закон Эшби), гласящий, что для того, чтобы некоторая система могла управлять другой системой, она должна обладать сложностью не меньшей, чем сложность управляемой системы.
Объединение в одну группу таких свойств, как способность к адаптации, самосовершенствованию, самовоспроизводству и преобразованию среды функционирования не случайно, поскольку они имеют общий корень — сложные системы способны создавать внутри себя информационную модель себя и окружающей среды.
Существуют различные критерии оценки сложности, в том числе — в кибернетике, социологии, политологии — везде, где исследователь, сталкиваясь с проблемой размерности, ищет выход в построении некоторым образом организованной совокупности абстрактных объектов, рассмотрение которых в качестве единого целого обеспечивает возможность «изолированного» решения задач, относящихся к некоторому уровню в общей иерархии задач исследования.
Таким образом, мы вышли на некоторую общую закономерность: понятие сложной системы связано с иерархическим устройством самой системы и/или моделей, используемых для ее описания. Небольшой комментарий по поводу употребления «и/или» — в ряде случаев прием «иерархизации» используется исключительно на модельном уровне — такой подход может быть выражением специфики мышления и способа организации целей субъекта исследований. В этом случае сложность — не есть атрибут системы, а лишь выражение способа ее рассмотрения, принципа упорядочения целей исследований или результат проявления действия ограничений на допустимую для исследователя и его инструментария размерность задач.
Таким образом, мы можем перейти к этапу формулирования своего, специфического, определения сложной системы. Авторы считают, что сложная система — это система, для рассмотрения которой в контексте конкретной проблемной ситуации необходимо использовать прием иерархического упорядочивания ее элементов в интересах понижения размерности решаемых задач63.
А поскольку системный анализ имеет в качестве предмета исследований сложные системы, можно утверждать, что системный анализ может рассматриваться в качестве средства понижения размерности задач, структурирования целей. Системный анализ — это инструмент, позволяющий исследователю преодолеть ограничения на допустимую размерность задач, ядром которого является функция целеполагания исследователя. В зависимости от целей анализа один и тот же объект исследования может рассматриваться либо как некая неделимая сущность, либо как системное единство его частей.
Несомненно, что главной задачей системного анализа является получение модели, предельно адекватной объекту исследования. А уже на втором этапе, методом задания изменений внешних воздействий добиваются достижения необходимого отклика в поведении модели системы и транспонируют (переносят) его на объект исследования. При этом могут достигаться различные, подчас противоположные цели, и они могут быть как структурированными, так и абсолютно не связанными друг с другом.
- Оглавление
- К читателю
- Введение
- Глава I сущность, структура и задачи аналитики
- 1 Понятие и сущность аналитики
- 2 Структура, задачи и место аналитики в современных интеллектуальных технологиях
- 3 Аналитика как средство добывания знаний
- 4 Понятийный аппарат аналитики
- Глава II. Методология аналитической деятельности
- 1 Основные методологические системы
- 1.1 Философия, логика, семиотика
- 1.2 Естественнонаучные концепции
- 1.3 Кибернетика и системный анализ
- 1.4 Гуманитарные науки
- 1.5 Теоретические основы системного анализа как методологического ядра аналитики
- 2 Методы формализации предметной области и моделирование
- 2.1 Понятие сложной системы
- 2.2 Моделирование как метод познания
- 2.3 Вербальные или понятийные модели
- 2.4 Логико-лингвистические и семиотические модели и представления
- 2.5 Логические модели
- 2.6 Статистические, теоретико-вероятностные модели
- 2.7 Аналитические модели
- 2.8 Имитационные модели
- 3 Аналитика как интерфейс между теорией и практикой
- 3.1 Методы активизации мышления
- 3.2 Методы структурирования информации
- 3.3 Методы обработки и анализа числовых данных
- Глава III принципы организации аналитической деятельности
- 1 Ситуация в россии, проблемы и задачи информационно-аналитического обеспечения
- 2 Задачи и определение иао
- 3 Субъект информационно-аналитической работы
- 3.1 Противоречия в сфере организации иар
- 3.2 Организационные формы субъектов иар
- 3.3 Серединный путь?
- 3.4 Системы, управляемые потоком событий
- 4 Целеполагание в организационных системах
- 4.1 Базовые утверждения и определения
- 4.2 Модель иерархии целей
- 5 Методики социальных технологий а.А. Шияна
- 5.1 Теоретические основы социальных технологий
- 5.2 Человек (эксперт-аналитик) как двухкомпонентный абстрактный информационный автомат
- 6 Требования к организации информационно-аналитического обеспечения управленческой деятельности
- 7. Разработка организационной структуры аналитического подразделения
- Глава IV аналитические технологии
- 1 Противоречия в сфере развития средств автоматизации и информатизации иар
- 2 Технологический цикл иар
- 3 Первичная обработка имеющихся данных и анализ модельной информации
- 4 Поиск, отбор и экспресс-анализ данных
- 5 Работа с источниками текстовой информации
- 5.1 Неструктурированные текстовые данные
- 5.2 Структурированные текстовые данные
- 5.3 Взаимные преобразования различных типов данных
- 5.4 Анализ информативности источников
- 5.5 Проблема активной фильтрации сообщений
- 6 Аналитический режим потребления информации
- 6.1 Акт коммуникации и ошибки интерпретации
- 6.2 Управление элементами модели мира
- 6.3 Режимы восприятия информации
- 7 Атрибуция сообщений
- 8 Выявление неполноты, противоречивости и недостоверности информации
- 8.1 Логико-лингвистические средства анализа достоверности
- 8.2 Нетекстовые модели как инструмент верификации данных
- 9 Средства автоматизации иар
- 9.1 Средства сбора информации
- 9.2 Средства хранения данных
- 9.3 Экспертные системы
- 9.4 Системы искусственного интеллекта и интеллектуального анализа данных
- 9.5 Средства структурирования и визуализации данных. Электронные помощники аналитика
- 9.6 Системы гибридного интеллекта
- 9.7 Средства снижения размерности массива измерений
- 9.8 Инструментальные средства представления и доведения результатов иар
- Глава V аналитика как взвешенный подход к разработке и оцениванию управленческих решений
- 1 Проблема принятия решений
- 2 Разработка и анализ управленческих решений
- 2.1 Образование, карьера и лицо, принимающее решение
- 2.2 Концептуализация проблемы
- 2.3 Оценивание эффективности
- 2.4 Технологии прогнозирования
- 3 Методика выявления неформальных управляющих структур (центров сил) в регионах россии
- 3.1 Проблемы и противоречия в регионах россии как следствие борьбы центров сил
- 3.2 Введение в концептуальную систему
- 3.3 Методики проведения исследований
- 3.4 Экспертная система социально-экономического мониторинга, основанная на концепции центров сил
- 3.5 Показатели и алгоритмы выявления центров сил
- Заключение
- Список литературы
- Вариант организации процесса перспективного планирования на примере плана usaf-2025
- Примеры применения методик социальных технологий
- Пример аналитического разбора сообщения
- Глоссарий
- Список используемых сокращений