На пути постижения социальной самоорганизации

Cамоорганизация и эволюционный менеджмент

Содержание

Введение

1. На пути постижения социальной самоорганизации

1.1. Слияние идей в парадигму самоорганизации

1.2. Искусственные и естественные социальные порядки

1.3. Автопоэзийные системы

1.4. Сравнение двух базовых моделей системной теории

1.5. Радикальный конструктивизм

1.6. Автономия

1.7. Операциональная замкнутость

1.8. Собственные поведения и неподвижные точки

1.9. Самореферентность и семантическая замкнутость

1.10. Рефлексивность

1.11. Контингентность

2. Эволюционный менеджмент

2.1. Предпосылки эволюционного подхода к управлению

2.2. Положительные и отрицательные обратные связи

2.3. Сети взаимодействий

2.4. Централизованные и децентрализованные схемы управления и принятия решений

2.5. Природные сетевые структуры и границы биологических аналогий

2.6. Функции управления в эволюционном контексте

2.7. Перспективы и проблемы эволюционного подхода

3. Управленческая кибернетика Стаффорда Бира

3.1. Управление сложностью

3.2. Закон необходимого разнообразия и принцип выравнивания разнообразия

3.3. Нейрофизиологическая аналогия

3.4. Автономная работа подразделений (системы один¹ … один^N)

3.5. Система два. Антиосцилляторная деятельность

3.6. Система три. Директорат текущей деятельности

3.7. Система четыре. Главный переключатель и директорат развития

3.8. Ситуационная комната

3.9. Система пять. Высшее руководство

3.10. Диагностирование на основе МЖС

Заключение

Введение

С середины ХХ века заметно ослабление доктрины научного рационализма, веры во всемогущество науки, в ее инструментальный характер. Появилось ощущение очередного тупика. Экологические проблемы, учет качества жизни, рост социального сознания, понимание раздробленности науки, границ человеческой рациональности сменили эйфорию по поводу беспредельности познания. Надежды на компьютеризацию, системотехнические методы, исследование операций развеяны уже в 70-х. Кажется исчерпанным потенциал претендующих не всеобщность идей кибернетики и общей теории систем применительно к биологическим и социально-экономическим проблемам. Люди начинают осознавать автономию и неуправляемость сложных систем. Закачались ортодоксальные теории экономического равновесия, рационального поведения. При этом общественные ожидания научных прозрений на фоне ощущения кризиса все усиливаются. На этом фоне появляется теория самоорганизации - синергетика, дающая новое видение механизмов спонтанного становления сложности и порядка. Это направление обещает нам постижение универсальных законов формирования и существования систем различной природы.

Отчетливо выделяются три этапа в развитии теорий и моделей познания: 1) классический (механистический): обратимость процессов, определенность, объективность опыта; 2) неклассический (физический): необратимость, принципы относительности, неопределенности, дополнительности; 3) постнеклассический (эволюционный): феномены жизни, мышления, социума, самоорганизация сложности, синергетика, космогенез.

Рассмотрим детальнее этот рост мудрости. Со времен Ньютона мы считали, что, если уравнения движения описаны точно, то мы сможем предсказать движение как вперед, так и назад с любой точностью. Так что в своем постижении мира мы шли от механистической модели (организованная простота). Эта модель закачалась, когда была показана термодинамическая необратимость тепловых процессов (неорганизованная сложность). Затем на квантовом уровне материи мы постигли принцип неопределенности, как предел возможностей познания, когда попытки повысить точность измерения положения частицы снижают точность измерения ее скорости. Причем проблема заключается вовсе не в погрешности приборов. Так было осознано влияние наблюдателя и случая на микроуровне.

И мы научились учитывать вероятностный характер процессов, связанный с наличием шумов, с невозможностью досконально учесть многочисленные влияния и степени свободы системы. Недавно осознали и стали интенсивно изучать сложные синергетические системы, удаленные от равновесия и самопроизвольно порождающие несложные и узнаваемые пространственные и временные структуры (самоорганизующаяся сложность). Привыкаем к новой модели нелинейной динамики, к тому, что удивительная глубина, фрактальность и хаотическая непредсказуемость поведений может возникать в сравнительно простых системах, что случайность и детерминизм совместимы.

Однако и эти последние находки и модели мало соответствуют наукам о поведении и разуме живых организмов, недостаточно приближают нас к уровню сложности общественных процессов. Успехи физики, химии и прочих наук, изучающих неживую природу, во многом обусловлены тем, что мы вправе рассматривать события, не привлекая понятия цели, значения, смысла. Но этот телеологический ракурс становится важным в биологических и определяющим в социальных явлениях.

Радикальная концептуальная перестройка, которая позволит приблизиться к пониманию социальной самоорганизации, все еще впереди. Даже организмические аналогии, так долго казавшиеся полезными, все же не адекватны сложности социума. В книге Ф. фон Хайека “Контрреволюция науки. Этюды о злоупотреблениях разумом” [94] говорится, что стремление слепо подражать научным методам физики и биологии господствует в общественных исследованиях вот уже около ста двадцати лет, едва ли сколько-нибудь продвинуло нас в понимании общественных явлений, но продолжает вносить путаницу и способствует дискредитации социальных дисциплин.

Характерно, что известный физик Е. Вигнер говорил о полной несовместимости научных подходов физики и психологии, подчеркивая, что это обстоятельство принципиально ограничивает познание реальности [20].

К.Юнг [6,163] выделял две объяснительные модели мира в нашем окружении: плерому – мир естественных наук, и креатуру – мир идей и коммуникаций. В плероме есть силы и импульсы. В креатуре эффекты вызываются лишь различиями. Именно различие, обеспечивающее различение, является единицей информации, элементарной идеей Канта.

В свете этого психофизического дуализма социум, очевидно, ближе креатуре. Коммуникации играют здесь главную роль, первичны по отношению к физическим процессам переноса, обмена, которые служат лишь для поддержки информационных процессов, обеспечивающих необходимую для жизни сложность. Так возникает цель этих процессов, смысл информации, контекст. Модели в виде уравнений, отражающих баланс энергий, известных науке видов, на этом символьном уровне неуместны и бессмысленны.

Вот как оправдывает этот дуализм Ф. фон Хайек. Когда мы изучаем то, что происходит в природе, наши ощущения и мысли не являются звеньями в цепи наблюдаемых событий, это лишь ощущения и мысли по поводу событий. А в общественном механизме они образуют необходимое звено. Мы можем понимать и объяснять человеческую деятельность так, как было бы невозможно в случае физических явлений, и поэтому термин “объяснять” продолжает нести смысловую нагрузку, недопустимую, когда речь идет о таких явлениях. Люди до сих пор не вполне осознали, что событиям, не связанным с человеческими действиями, нельзя давать “объяснений” того же рода, как те, которые могут их устроить, когда речь идет о человеческом поведении.

Неопределенность от вмешательства и выбора наблюдателя, которая проявляется лишь на квантовой окраине естествознания, характерна для социальных систем любого уровня. Происходит наблюдение за наблюдателями, и это существенно меняет эпистемологическую ситуацию.

Кроме того, с общесистемных позиций ясно, что верхний уровень (метауровень) малопостижим на низших уровнях, и, хотя эти ограничения присутствуют и в человеческих социальных системах, именно здесь лежит их главное превосходство. Ведь в принципе мы можем обдумывать и обсуждать самоорганизацию и организацию надындивидуального процесса, свою роль в этом. И эта рефлексия будет активной, влияющей через наши реакции на верхний уровень. Еще и поэтому социальные процессы становления смысла трудноуловимы. Да и обычный наш язык плохо отражает самоорганизацию социального процесса. Интеллектуальные ограничения этой теоретико-познавательной проблемы мы обсудим ниже.

Изучая социальную самоорганизацию, мы должны использовать новейшие результаты таких наук, как лингвистика, семиотика, антропология, нейрофизиология, тех разделов социологии и психологии, которые исследуют поведение, обучение и групповую динамику. Направления прорыва в этих науках неизменно связаны с выявлением самоорганизующих тенденций.

Биологическая в своей основе теория автопоэзийных систем [180,181] прослеживает генезис инвариантных признаков жизни от клетки до общества. Кибернетические подходы Г.Бейтсона [6] к анализу процессов обучения, коммуникации, проблем культуры и экологии показывают блестящую альтернативу традиционным методам. Основные достижения упомянутых научных направлений обогащают системную теорию новыми понятиями и убедительно показывают слабость традиционных представлений о природе сложности. Изложенные здесь новые подходы к ее изучению дают нам надежду на соответствие уровню современных проблем.

Книга написана на основе лекций, читаемых в Новом Сибирском Университете студентам факультетов менеджмента и экономики. В первой главе прослеживается история становления теории самоорганизации, слияние разрозненных фактов и идей в единую концепцию. Исследуются возможные принципы автономного развития сложных систем от природных явлений и организмов до общественных процессов. Обсуждаются современные представления о тех механизмах, которые поддерживают все формы жизни, поражающие нас сложностью и способностью выживать в не менее сложной среде. Детально рассмотрены основные признаки новой парадигмы теории систем, отражающей универсальные закономерности явлений самоорганизации любой природы. На этом пути мы приближаемся к пониманию социальной самоорганизации как наиболее сложного проявления этих общих законов.

Во второй главе излагаются основы нового подхода к управлению социальными системами, учитывающего эффект самоорганизации и известного как эволюционный менеджмент, а также структурные аспекты моделирования и управления сложными системами. Обсуждаются особенности дилеммы «централизм-автономия». На многочисленных примерах показано разнообразие методов анализа сетей взаимодействий факторов.

В третьей главе описана модель жизнеспособной системы Ст.Бира, как практический инструмент эволюционного менеджмента, изложены основы и рекомендации управленческой кибернетики и диагностики организаций.

В приложении популярно изложены некоторые математические понятия, связанные с фрактальной геометрией, динамическим хаосом и идентификацией автономных систем.

На пути постижения социальной самоорганизации

1.1.Слияние идей в парадигму [1] самоорганизации

И.Кант [29, Т.3] видел самоорганизацию, как такое взаимодействие частей, когда каждая часть обязана своим существованием действию остальных и существует ради остальных и всего целого. Кроме того, часть должна быть органом, производящим другие части, которые также взаимно производят остальные. Никакой искусственный инструмент не может отвечать такому определению, но только такой, в чьи ресурсы входят материалы всех существующих частей-инструментов. Только при выполнении таких условий, только в такой терминологии может существовать такой продукт, как организованное и самоорганизованное бытие и, как таковое, оно может быть физически оправданным и законченным.

Биологи У.Матурана (Maturana) и Ф.Варела (Varela) [180,181] называют организацию живых систем автопоэзийной, то есть самосотворяющейся, благодаря особой активности их частей, которые циркулярно участвуют в сети взаимного производства частей и создают эту сеть как нечто обособленное в пространстве, занимаемым частями. Например, клетка существует лишь до тех пор, пока ее молекулы связаны в цепи химических реакций и рекурсивно производят друг друга в безостановочном круговороте внутри ими же создаваемой оболочки. Таким образом, активность и взаимодействие частей организованы таким уникальным способом, чтобы обеспечить их активность и взаимодействие. Имеем парадоксальную самообращеность, предельный эгоцентризм.

Сходство этих двух представлений о самоорганизации несомненно. Признание факта, что все живущие организмы операционально замкнуты в пределах некоторых границ, приводит к выводу, что их поведение может управляться извне только в очень умеренной степени. Тем не менее, конструктивный характер автопоэзийного описания феномена самоорганизации привлекает интерес представителей различных областей исследований, в том числе и социологов.

Н.Луман (Luhmann) [170], практически осмысливая теорию автопоэзиса в социологическом ракурсе, подчеркивает, что части должны не только непрестанно обновляться системой этих частей. Речь идет не о приспособлении и не об обмене веществ, но о своеобразном принуждении к автономному восстановлению, самообновлению. Система просто перестанет существовать, если нестойкие части, из которых она состоит, невоспроизводимы. Для этого могут быть использованы различные структуры из тех, которые преодолевают радикальную тенденцию к немедленному распаду.

Здесь уже ощущается второй закон термодинамики, утверждающей неизбежность дезорганизации систем, неспособных активно повышать степень своего порядка. Именно термодинамика послужила мостом от плеромы к креатуре, концептуально поддерживая теорию информации. Именно из задач нелинейной термодинамики, из работ И.Пригожина (Prigogine) [54,56] в области кинетики химических реакций появился первый исток современной теории самоорганизации – диссипативные структуры. Оказалось, что формирование сложных пространственных и временных порядков происходит в термодинамически неравновесных состояниях, в системах, как бы “подвешенных” в потоках энергии. Потери, обусловленные трением, вязкостью, теплопроводностью, диффузией и прочими неидеальностями реальных систем, приводят к тому, что системы, развиваясь из разных начальных состояний, необратимо приходят к типичным, узнаваемым поведениям: турбулентные вихри, химические колебания, конвективные валы, ячейки Бенара и т.п.

Рассмотрим возникновение конвективных валов, как наиболее типичный феномен самоорганизации. На рис.1.1 показана некоторая емкость, заполненная жидкостью и подогреваемая снизу. Нагреваясь, молекулы жидкости поднимаются и, остывая вверху, снова опускаются в более теплые слои. Подобное происходит в атмосфере и океанах. В ходе этого теплообмена молекулы совершенно хаотично сталкиваются и меняют свои траектории.

Рис.1.1. Конвективные валы. Поле скоростей частиц в поперечном слое жидкости.

Однако по мере усиления подачи тепла и повышения разности температур в нижних и верхних слоях, то есть, с ростом интенсивности этого теплопереноса, нарастающий хаос этих беспорядочных столкновений вдруг сменяется порядком согласованного вращения частиц, связного их движения в виде нескольких вращающихся валов. Возникает системный эффект, т.е. когерентное поведение частиц в потоке тепловой энергии. При этом теплообмен происходит практически без столкновений, без лишних потерь энергии. Понятно, что этот самопроизвольно возникший порядок обусловлен потоком тепла. Количество валов определяется вязкостью жидкости и геометрической формой емкости, но предсказать направление вращения конкретного вала или обеспечить точную их повторяемость невозможно, и при повторении этого нагревания могут возникнуть те же валы, но крутящиеся в противоположных направлениях. Заметьте, что молекулы ведут себя “умнее” людей в толпе возле какого-либо узкого прохода.

В те же 60-е годы Г.Хакен (Haken) [95], исследуя усиление света в лазере, показал, каким путем неупорядоченное взаимодействие атомов газа с порождаемым ими же электромагнитным полем приводит к кооперации активностей атомов, к подчинению общему ритму и к импульсу в виде монохроматического светового пучка. Этот совместный эффект дал нам термин синергетика – наука о согласованном взаимодействии частей в их противостоянии диссипативному разрушению, взаимодействии, приводящем к самопроизвольному возникновению системных эффектов. Хакен определяет синергетику как общую теорию коллективных пространственных, временных или функциональных макроструктур.

Микрофлуктуации частиц в таких системах нарастают, и возникает когерентность, связность с более дальними соседями и в итоге макроскопический эффект. Вполне правомерно все это называют порядком из хаоса. Удается выявить небольшое число так называемых “параметров порядка”, подчиняющих остальные и управляющих становлением макроэффектов. Так, например, лазерная световая мода управляет светоэмиссионным поведением всех атомов.

Характерно, что выбор конкретной особенности системного поведения, как эффекта самоорганизации, например, направления завихрения вала при качественной смене поведения в момент достижения критического значения перепада температуры в слое жидкости, так называемого бифуркационного значения параметра, неуловим и неуправляем. Разделы математики, физики, изучающие фазовые переходы, изменения режимов систем, теория бифуркаций, теория катастроф, теория самоорганизованной критичности имеют прямое отношение к нашей теме. Многие научные направления сталкиваются с эффектом ветвления процессов, с цепочкой качественных и непредсказуемых смен поведения (бифуркаций) из-за дрейфа параметров и условий. Это приводит к непредсказуемости, к необходимости привлекать вероятностные категории для прогноза.

Примерно в это же время метеоролог Э.Лоренц (Lorenz) [167], моделируя на компьютере конвективные потоки, получил решения системы обыкновенных дифференциальных уравнений в виде непериодических, неповторяющихся флуктуаций, напоминающих случайные процессы. Это было неожиданным, но еще большее удивление вызывала гиперчувствительность решений к начальным условиям, резко ограничивающая горизонт прогноза. Ведь в детерминированных системах, описываемых такими уравнениями, будущее всегда надежно и однозначно определялось прошлым.

Великий Лаплас был убежден в своем детерминизме, отрицая божественное провидение как ненужную гипотезу, но уже в начале ХХ века А.Пуанкаре (Poincare), изучая неинтегрируемые динамические системы, заметил, что “совершенно ничтожная причина вызывает значительное действие, которое невозможно было предусмотреть”. В этой непредсказуемости проявляется совместное действие детерминизма и случайности, порядка и хаоса. Такие эффекты демонстрирует известная “задача трех тел” в небесной механике. Движение малой планеты около двух звезд с равными массами оказывается хаотическим. Любая мизерная неточность в начальных условиях “раздувается” и спустя короткое время радикально меняет траекторию планеты.

Также и в модели Лоренца компьютерные имитации, стартующие с практически одинаковых условий, очень быстро приходили к существенно различающимся решениям. Математическая интуиция Лоренца позволила ему понять, что дело не в погрешности вычислений, что эти сверхчувствительные флуктуации являются особым поведением динамической системы. Логично его предположение, что непредсказуемость погоды принципиальна, поскольку имеет именно такое происхождение. Буквально, полет бабочки в Пекине может привести к урагану во Флориде. Мечта Дж.фон Неймана (Neuman) о суперкомпьютере для учета всех исходных данных и идеального прогноза оказалась несостоятельной. Этот режим был назван детерминированным хаосом или хаосом из порядка, хаосом неслучайного происхождения.

В системе Лоренца нет случайных шумов, невелико число степеней свободы, и пределы возможностей прогнозирования имеют иную причину. В режиме детерминированного хаоса система сочетает устойчивость поведения, в смысле удержания своих переменных в определенной зоне фазового пространства, называемой странным хаотическим аттрактором (см. Приложение), с неустойчивостью, зыбкостью конкретного поведения в аттракторе в смысле быстрого нарастания любой ошибки, любого малого отклонения. Минимальная и практически неизбежная неточность в начальных условиях или в параметрах модели быстро приводят ошибку прогноза к значениям, соизмеримым с размерами аттрактора. Затем эта ошибка уменьшится, и прогноз наконец-то сбудется, но никто не знает, когда это произойдет.

Мы по-прежнему должны пользоваться вероятностными методами. Однако эта непредсказуемость не должна огорчать нас. Она не является теперь следствием и мерой нашего незнания механизма явления. Мы получили новую базовую модель, прекрасно объясняющую возникновение всевозможных нерегулярных колебаний в окружающем нас мире. Вероятностный подход теперь обусловлен точным знанием модели явления и нашей уверенностью в хаотическом режиме его протекания.

В эту же проблему гиперчувствительности упираются попытки управления термоядерной реакцией, движением частицы в системе магнитных зеркал, биологические исследования морфогенеза. Это эквивалентно потере памяти процесса, что предельно усложняет восстановление его истории, определение начальных условий.

Подобные режимы детерминированного хаоса были обнаружены в дискретной динамике простейших одномерных отображений (см. Приложение), в функционировании реальных физических систем и организмов. Есть основания полагать, что многие динамические проявления биологической и, тем более, социальной самоорганизации носят похожий характер, и присущая этому режиму непредсказуемость, как информационная емкость, принципиально необходима для жизнеспособности систем, для проявления собственной сложности, противопоставляемой сложности окружения. Можно наблюдать каким хаотичным становится полет бабочки, которую атакует воробей.

Мы сталкиваемся с системой, поведение которой кажется нам случайным процессом, и отказываемся от попыток поиска ее детерминированной модели. В действительности же эти попытки могут быть перспективными и дадут нам несложный механизм формирования наблюдаемого сложного поведения. Некоторые практические рекомендации по поводу идентификации таких систем даны в Приложении. Хаотический режим демонстрирует мощный эмерджентный эффект нелинейного взаимодействия небольшого числа компонент, факторов. Редукционистская попытка изучения отдельных компонент явления совершенно несостоятельна в свете этой нелинейности.

При исследовании отображений в пространстве комплексных чисел, в попытках разграничить области притяжения корней полиномов на комплексной плоскости были получены впечатляющие конфигурации. Границы этих областей называются множествами Жюлиа, имеют фрактальный характер, то есть проявляют определенное сходство при любых масштабах, обладают бесконечной глубиной самоподобия (см. Приложение). Многие природные процессы приводят к подобным структурам и явлениям, и масштабная инвариантность пространственного и временного характера повсеместно встречается в закономерностях физического мира [175]. Статистические степенные законы, связанные с самоподобными процессами [117], стали предметом интенсивных исследований в физике, биологии, лингвистике, когнитивной психологии и социологии.

Можно ли считать фрактальность непременным результатом действия самоорганизующих сил? Обязателен ли именно такой результат эволюционных процессов? Ответы скорее отрицательны.

Но вернемся к режиму детерминированного хаоса. Рассмотрим геометрию аттрактора как некоторой области в пространстве состояний динамической системы, где бесконечно развивается никогда не повторяющееся и своенравное поведение этой системы. Мы обязательно увидим многослойность, тонкую (канторовскую) структуру и элементы самоподобия. Фрактальная размерность такого аттрактора неизменно оказывается дробной. Поэтому он был назван странным. Хаотическим его назвали из-за непредсказуемости, обусловленной чувствительностью к ошибкам. Практически всегда наблюдается взаимообусловленность хаотичности и фрактальности.

Уже упоминавшаяся теория автопоэзийных систем с циркулярными самосохранением, самовоспроизводством и совместным онтогенезом структурных изменений представляет собой биологический вклад в это слияние идей. В последующих главах мы не раз обратимся к этому описанию явлений жизни, познания, интеллекта.

М.Эйген (Eigen) [120,121], пытаясь распространить эволюционную теорию на органические макромолекулы, изучая кинетику их реакций, обнаружил на этом доклеточном, добиологическом уровне элементы самоорганизации, адаптацию к среде, автокатализ, самовоспроизводство и мутации. Предпосылкой такого сложного поведения является открытость как способность к переносу вещества и энергии.

Результатом этой эволюции становится замыкание нескольких автокаталитических процессов в гиперцикл с круговой поддержкой, когда каждая реакция катализирует следующую и последняя в гиперцикле катализирует первую. По существу эта модель описывает систему каталитически взаимодействующих ферментов и полинуклеотидов как информационных последовательностей. Гиперциклы оказываются способными к исправлению ошибок, репликации, к хранению и передаче информации. Гиперциклы конкурируют между собой и стимулируют эволюцию. Слабые гиперциклы мутируют к улучшению или к распаду, и тогда из их остатков склеиваются новые с новыми свойствами.

Получаем формальное описание процессов возникновения макромолекулярных самовоспроизводящихся структур, предшественников простейших клеток.

Как полагает Э. Янч (Jantsch) [126,127], во многих проявлениях самоорганизации от химической и биологической эволюции до экологических и экономических систем возникают аналогичные гиперциклы, связывающие автокаталитические “модули” в замкнутые структуры с последующими эволюционными преобразованиями.

Примечательно, что уравнения, описывающие динамику квазивидов Эйгена и взаимовлияние мод в лазере, оказались идентичными. Дальнейшее развитие этой аналогии было бурным: экономические взаимодействия, социальное поведение, урбанистические процессы, динамика опухолей и эпидемий. Сейчас уже трудно назвать сферу исследований без попыток выявления и моделирования самоорганизующих тенденций. К сожалению, дальше метафор во многих случаях дело не шло, сложность объектов и процессов явно превышала возможности моделей. Однако компьютерное моделирование таких систем при всей примитивности моделей обеспечивает анализ потенциально возможных устойчивых режимов (аттракторов), приблизительную оценку последствий наших вмешательств и конструктивно уже потому, что позволяет развить интуицию и способности распознавать похожие и знакомые режимы в реальных системах.

Говоря о кибернетическом вливании в этот поток научной мысли, заметим, что область интересов кибернетики - это информационный обмен, то есть мир коммуникаций, креатура. В этом символьном пространстве существует своя логика, отличающаяся от привычной. Скажем, отдав кому-то одно яблоко, Вы становитесь беднее на яблоко, но, поделившись идеей, информацией, Вы ее не теряете. В этом мире даже отсутствие информации является информацией и может запустить сложные информационные и даже энергетические процессы. Например, не поданная в налоговое управление информация о доходах приводит к активным ответным реакциям.

Начиная с работ У.Р.Эшби (Ashby) [123, 131], то есть практически одновременно с рождением кибернетики Н.Винера (Winer) [212], наметилась вторая линия аналогии информационных процессов в искусственных и живых системах. Это направление стимулировалось открытиями в нейрофизиологии и интересовалось поведением сетей связанных автоматов, однотипных элементов, нейроноподобных структур. Гомеостазис, автономное возникновение сложных системных эффектов, устойчивых структур в таких сетях простых элементов имеют прямое отношение к теории самоорганизации.

Характерно, что Эшби был психологом по образованию, как и другой кибернетик Ст.Бир (Beer) [136], внесший значительный вклад в развитие этого направления. Другие пришли в кибернетику из биологии, физиологии, позже появился интерес у социологов и экономистов. В 70-х годах уже наметились параллели с лингвистикой, теорией познания, психотерапией и психологией, с исследованиями по этнографии, по проблемам обучения и коммуникации.

Кибернетика оправдывала статус метатеории, проявляя универсальный характер. Инварианты мира коммуникаций работали вполне конструктивно. Изучение мыслительных и языковых процессов, моделирование человеческого взаимодействия и интеллекта, осмысление психических функций в кибернетическом ракурсе, анализ самореферентности и влияния наблюдателя – все эти попытки обогащали эпистемологию нового подхода к анализу сложных явлений. Г.Бейтсон [6] называет два события 20-го века, изменившие мир: версальский мирный договор, как прецедент международного политического вероломства, и становление кибернетики. Его уникальное видение проблем обучения, культуры, экологии, психологии заметно расширило поле кибернетического исследования.

Г.фон Фёрстер (von Foerster) [147-149] изучал самоорганизацию с позиций кибернетики. Он собирал энтузиастов нового направления в своей биологической компьютерной лаборатории, где изучались и моделировались эффекты спонтанного поведения. В разное время там работали многие ученые, развивая основы биокибернетики, теории обучения и теории автоматов.

Следуя информационной теории К.Шеннона (Shannon), Фёрстер развивает измерение порядка и трактует самоорганизацию как возрастание упорядоченности. Это может происходить двумя независимыми путями, сосуществующими в реальных системах. Первый способ предполагает рост порядка за счет импорта его из среды, то есть поступления энергии и вещества в упорядоченном виде, в виде “строительных блоков” и расширения системы. Это можно назвать “порядком из порядка”. Другой путь – “порядок из шума”, когда система отбирает нужные возмущения в среде и встраивает их в свою динамику, управляя ростом внутреннего порядка для нейтрализации остальных возмущений. Это означает, что ограниченная энергия системы может лишь тогда восполняться, если системе удается превращать часть энергии в структуру, то есть запасать ее в виде порядка и тем компенсировать вмешательства среды. Такой же механизм поддержания жизни предполагал в свое время Э. Шредингер. При его нарушении происходит распад системы. Это исторически первая попытка строгой формализации самоорганизующегося поведения.

Фёрстер осмысливает парадоксальную логику второпорядковых понятий типа: наблюдение наблюдателя, управление управлением. Он определяет [148] кибернетику первого порядка как кибернетику наблюдаемых систем, а кибернетику второго порядка как кибернетику наблюдения, включающую наблюдателя. Последняя заинтересована больше взаимодействием между наблюдателем и тем, что наблюдается, и ориентирована на живые системы, причем не столько на управление, сколько на познание процессов развития и нарастания биологической и социальной сложности.

Кибернетика первого порядка делает акцент на управлении, тогда как сложные, живые системы самоорганизуются и выживают по иным законам. Зависимость смысла сообщений от контекста ограничивает полезность теории информации в коммуникативных процессах сложных систем. Субъективность наблюдателя определяет его модель наблюдения, его теорию, под оправдание которой отбираются убедительные факты. Позже мы покажем системные механизмы этого самоподтверждения.

Нейро-, психо-, био-, социокибернетика – так назывались различные попытки выделить этот новый взгляд на роль информационных процессов в становлении метауровней сложности. Социологическая ветвь развивается сейчас очень интенсивно, осмысливая применительно к проблемам социума кибернетические модели и концепции, уникальные результаты когнитивной психологии, лингвистики, семиотики, искусственного интеллекта [141, 151, 160, 200, 201].

Особое место в этом ряду занимает эволюционная кибернетика [68,85], изучающая информационные аспекты биологической эволюции, становление кибернетических свойств живых организмов, феномен возникновения сознательных проявлений жизни. Ограничения традиционных кибернетических моделей в задачах биологии отмечаются в исследованиях по семиотике [199].

Впервые термин second cybernetic прозвучал в статье М. Маруямы (Maruyama) [177], опубликованной в 1963 г. Однако в этой работе автор не касается рефлексивных проблем второго порядка сложности. Он показывает, что можно достигать цели, не только ослабляя, отфильтровывая нежелательные возмущения, не только минимизируя отклонения от эталонного поведения, но и усиливая полезные воздействия и флуктуации. Для этого нужны контуры положительной обратной связи, и процессы нарастания отклонений в них называют морфогенетическими в отличие от морфостатических процессов нейтрализации отклонений от равновесия на основе отрицательных обратных связей обычных кибернетических систем первого порядка. Морфогенетические процессы используют и усиливают различия в ходе самоорганизации новых структур и порядков, и эта модель более правдоподобно объясняет природу процессов обучения, адаптации, социальных взаимодействий.

Теория самоорганизации отчетливо проявляет свойства метаязыка, обеспечивая междисциплинарное общение и, хочется верить, консолидацию гуманитарных и естественных научных идей и усилий для движения в спасительном направлении.

Говоря о вкладе отечественной науки, отметим работы Курдюмова С.П., Князевой Е.Н., Малинецкого Г.Г. [30,39] по нестационарным структурам, процессам с обострениями и системно-познавательным аспектам синергетики, информационные подходы к сложным эволюционным процессам Волькенштейна М.В., Чернавского Д.С., Мелик-Гайказян И.В. [22,48,114], эволюционно-экологическую тональность работ Моисеева Н.Н. [51] и Назаретяна А.П.[52], философию синергетики Аршинова В.И.[3], книгу Климонтовича Н.Ю. [38], социологическое и философское осмысление самоорганизации Васильковой В.В. [17], Баранцева Р.Г. [5]. Геофизические процессы исследуются с позиций самоорганизации, с привлечением артефактов фрактальной геометрии и динамического хаоса в работе [58].

Нельзя не назвать советскую школу теории нелинейных колебаний (Мандельштам Л.И., Андронов А.А., Неймарк Ю.И., Самарский А.А.), физико-математические работы по хаотической динамике (Колмогоров А.Н., Аносов Д.В., Арнольд В.И., Мельников В.К., Гапонов-Грехов А.В., Рабинович М.И., Трубецков Д.И., Анищенко В.С.). В сборниках [57, 73-74, 79, 88] и журналах “Вопросы философии”, “Общественные науки и современность”, “Прикладная нелинейная динамика” появляются яркие и полезные статьи Аршинова В.И., Баранцева Р.Г., Буданова В.Г., Бранского В.П., Данилова Ю.А., Назаретяна А.П., Пойзнера Б.Н., Редько В.Г., Руденко А.П., Седова Е.А. Недавно прошедший в Москве международный симпозиум «Синергетика в решении проблем человечества XXI века: диалог школ» прояснил многие вопросы социальной самоорганизации [74].

Однако появляются признаки ограниченности синергетического подхода. В статье [118] показана неадекватность основных положений и моделей синергетики применительно к описанию жизни. Встречаются высказывания о недопустимости линейного мышления в нелинейном по физической сути мире неравновесных структур [4, 46]. О слабости синергетических моделей в социологии пишет Бранский В.П. [13]. Влияние наблюдателя на процессы самоорганизации в социуме, в пространстве информационных образов, смыслов выпадает из поля зрения синергетики. Это отмечается во многих статьях сборника [73].

Напомним мысли Хайека о том, что в общественных явлениях мысли по поводу событий образуют необходимое звено в цепи этих событий. Кроме того, здесь мы переходим некий порог сложности. Каган М.С. [28] утверждает, что законы организации, действующие в антропо-социо-культурных системах, на несколько порядков сложнее их действия в материальных и даже биологических системах. Причина в рождении нового качества, в коренной реорганизации системы, в появлении нового порядка в ходе разрушения старого. Именно эмерджентный эффект появления новых свойств от соединения физиологических, психологических и, наконец, социокультурных уровней делает непродуктивным простое распространение на социальные системы закономерностей самоорганизации, выявленных в более простых в эволюционном смысле системах.

Обдумывая отличия социальной самоорганизации от биологических ее проявлений и тем более от неравновесных физико-химических переходов от хаоса к порядку, можно заметить смещение в распределении ролей плеромы и креатуры при становлении и поддержке процессов самоорганизации. Флуктуации связанных микрочастиц, “подвешенных” в потоках энергии, начинают все ощутимее подчиняться нескольким параметрам порядка, одновременно влияя на них, и возникает пространственная и временная корреляция, симметрия, закономерность, порядок, то есть, эффект самоорганизации. Это происходит без всякого плана или иной информационной, символьной, идеальной модели. Работают только физико-химические законы плеромы, неживой природы.

Но, переходя от гиперциклов Эйгена к живой клетке, мы видим возникновение информационной надстройки в виде ДНК, видим и рост влияния креатуры как генетических программ развития. При этом внутриклеточный метаболизм уже плохо уживается с термодинамикой, с ее вторым началом. Уникальность феномена клетки, автопоэзийный характер связи ее элементов во взаимном воспроизводстве элементов представляется непостижимым чудом. Совершенствование нервной системы многоклеточных организмов приводит к качественным отличиям в онтогенезе, и мы получаем автопоэзис второго порядка [181]. Интеграция нервных систем в социальную систему с ее лингвистическими особенностями, позволяет говорить об автопоэтических единствах третьего порядка, где все регулируется на символьном уровне в циклических процессах уточнения смысла. Физические, психические и социальные процессы здесь сосуществуют и подобны в принципах автопоэзиса. Физические процессы поддерживают психические, которые в свою очередь производят ментальные конструкции социального уровня, стимулирующие коммуникативные процессы психического плана, для поддержки и физического автопоэзиса в том числе. Креатура определяет этот автономный и неуловимый процесс структурных изменений, сохраняющих главные отношения в системе, то есть ее организацию. Происходит совместный онтогенез структур, а не становление параметров порядка как в синергетических моделях.

Начиная с клеточного уровня, и по мере усложнения жизни все ощутимее приоритет коммуникационных процессов и высших проявлений нервной системы над физиологической диссипацией обмена веществ. Все менее адекватными, определяющими и уместными становятся соображения энергетического баланса, термодинамики и ранние модели синергетического становления макроэффектов в нелинейных средах.

Развитие цивилизации удаляет человека от природы, денатурализует. Все более зыбким и уязвимым становится устойчивое неравновесие существования человека, все более искусными и искусственными системы жизнеобеспечения и вся ноосфера

Биоэволюция нервной системы наращивала дополнительные структуры над рецепторными и эффекторными нейронами. Социальная эволюция современного общества наращивает информационную надстройку. Постоянно растет удельный вес креатуры управленческих функций над производительными операциями плеромы.

Итак, принципиальное отличие процессов самоорганизации в неживой и живой природе в значимости и качестве информационного обмена, в приоритете коммуникационной деятельности. А сходство в существовании набора устойчивых поведений-аттракторов. Поиск этих поведений – одна из задач исследователей самоорганизации [39]. Если мы видим какое-то явление, порядок, симметрию, что-то выделяющееся из среды, то можно считать это устойчивым собственным поведением некоторого оператора как механизма эволюции. Возникает более важная задача - найти, идентифицировать, формализовать этот оператор. Спектр собственных поведений этих операторов следует понимать как набор центров притяжений эволюции. К какому-то из этих центров идет сложная система, а зная спектр, легче увидеть цель этой тенденции. Можно воздействовать согласованно с желаемыми поведениями, сдвигая эволюцию к наиболее безопасной части спектра, влияя на бифуркационную смену поведения, постепенно сужая разброс флуктуаций.

Социально-управленческие аспекты такого подхода освещены в разделе 1.8. и в главе 2. Скажем лишь, что необходимо, постоянно уточняя характер динамики (модель) системы, удерживать ее в коридоре движения по направлению к желаемому поведению, постоянно уточняя смысл этой желательности, понимая при этом, что идеальное поведение недостижимо и что ценен и конструктивен сам процесс этой поддержки. Больше того, в свете излагаемой здесь идеологии важен даже не столько этот процесс, сколько его осознание, самоусиление.

С определенной степени сложности системы ее самоорганизацию можно отождествить со способностью моделировать среду и себя в среде, выявлять различия и уточнять границы. Равновесие в подобных системах невообразимо и, вероятно, гибельно. Система устойчива тем, что никогда не приходит в состояние покоя. Идет непрерывная коррекция правил поведения, осуществляемая по неким алгоритмам, которые также корректируются и т.д. Такая иерархия типична для социальных систем. Причем эти изменения на разных уровнях управления могут происходить в одинаковом темпе, постоянно нарушая некий баланс тенденций, мотивов, интересов участников системы.

Вообще говоря, даже физические системы всегда находятся в динамическом равновесии, а статическое равновесие (покой) – это его частный случай. Например, уменьшение до нуля скоростей и высших производных в дифференциальных уравнениях, описывающих движение системы. Уравнения становятся алгебраическими, и система останавливается. В определенном смысле это вопрос выбора временного масштаба в анализе жизни системы.

Чем больше производных состояний системы участвуют в динамическом балансе, чем он сложнее и изменчивее во времени и пространстве (могут меняться коэффициенты при производных и даже структура), тем менее равновесна система. Можно сказать, неравновесие системы тем выше, чем дальше она от статического покоя, чем меньше у нее запас устойчивости, чем больше подвижность. В этом смысле неравновесность (биологической, социальной) системы можно определить как потенциальную готовность к изменениям, к адаптации. Чем сложнее, масштабнее, “умнее” система, тем дальше она от равновесия со средой, тем более зыбкой и трудноподдерживаемой, но и гибкой становится ее неравновесие-жизнь. Эта “устойчивая неравновесность” есть результат становления самоорганизации, плата за возможность самоорганизации, условие ее непрерывной реализации.

Неравновесие обеспечено постоянным обменом веществом и энергией с окружающей средой, иначе говоря, метаболизмом. Уникальная динамика таких устойчиво неустойчивых целостностей, как было указано выше, называется автопоэзийной.

Посмотрим на проблему с позиций термодинамики. Самоорганизация, по мнению Руденко А.П., есть “антиэнтропийный процесс, внутренняя полезная работа против равновесия” [70]. Процесс противоположной тенденции естественно назвать дезорганизацией. Маятник с трением, диссипативно теряющий энергию и приходящий к равновесию, не является примером самоорганизации. Процесс выветривания, разрушения скалы, выравнивание горного рельефа, превращение его в равнину повышает равновесность и энтропию, дезорганизует материю. Отмеченная выше непредсказуемость поведения в странном аттракторе, куда притягивается несложная система, позволяет говорить о положительном скачке энтропии в характере поведения динамической системы. Но и это не самоорганизация. Примите во внимание, что простая динамическая система идет к странному аттрактору детерминированным путем из детерминированных состояний с нулевой энтропией (от а к б на рис.1.2). Тогда как сложная самоорганизующаяся система, состоящая из многих элементов и имеющая много степеней свободы, стартует в своем развитии из неупорядоченных состояний с высокой энтропией и снижает ее по пути к аттрактору (от в к б на рис.1.2). Причем неравновесность в состоянии б выше, чем в в. Этот антиэнтропийный процесс с его неравновесным итогом мы называем самоорганизацией.

а) б) в)

Рис.1.2. Иллюстрация роста энтропии (слева направо) от абсолютного и безжизненного порядка к абсолютному и безжизненному хаосу.

Между порядком и хаосом лежит детерминированный хаос самоорганизующихся систем. Представьте себе кирпичи аккуратно сложенные (а) и рассыпанные по склону (в). Между этими равновесными состояниями помещена некая художественная кладка (б), красота природных образований, творческих проявлений биологической, социальной жизни. Можно заметить, что не только неравновесность, но и сложность формы (б) выше, чем в соседних состояниях. При этом сложность естественно измерять в смысле Колмогорова, как длину описания, алгоритма, порождающего данное явление. В этом смысле описание аккуратно сложенных кирпичей будет предельно простым и коротким, также коротким будет алгоритм генерации случайных точек, который даст нам внешне неотличимую россыпь кирпичей. Подобрать компактное описание формы (б) – это трудная, творческая задача.

Можно утверждать, что такие системные признаки, как когерентность, зависимость элементов, предсказуемость их конфигурации, динамики убывают при движении слева направо по рис.1.2. Неупорядоченность, энтропия, случайность растут слева направо.

Определим самоорганизацию как самопроизвольный процесс становления и поддержания взаимокоординации элементов системы с повышением ее сложности и неравновесности. Это движение по пути от высокоэнтропийного хаоса по направлению к порядку, но никогда его не достигающее. Система искусно удерживает себя в неравновесности, в зыбкой гармонии промежуточного состояния [109].

Сложная система может считаться самоорганизующейся, если спасает себя от распада, от второго закона термодинамики тем, что поддерживает свое неравновесие в степени, достаточной для эффективного противостояния изменениям среды.

Именно в условиях высокой энтропии зарождается самоорганизация, запуская самоусиливающиеся каталитические циклы креативности, замечающие различия и накапливающие неоднородности в первоначально безжизненной равновесности. Вопреки второму закону термодинамики природа повышает порядок и сложность. Возможно, что происхождение и последующее усложнение жизни – это результат спонтанного роста сложности каталитических процессов в хаотической смеси химических элементов. Возникновение социальных порядков обязательно должно иметь аналогичные и специфичные черты.

Творческое начало хаоса в проявлениях самоорганизации любой природы подчеркивается во всех книгах, посвященных синергетике. Именно хаос способен рождать новый порядок в цепи чередования порядка и хаоса на пути развития и усложнения системы. Об этом говорит Бранский В.П. и другие авторы сборника “Стратегии динамического развития России” [74], выделяя в социальной самоорганизации рост степени синтеза порядка и хаоса, обусловленный стремлением к максимальной устойчивости. Можно развить эту мысль. - Тогда порядок нужно понимать как возможность безопасного перехода к неравновесному детерминированному хаосу с тем, чтобы чутко отреагировать на изменения среды, создавая более адекватный новой ситуации порядок.

Понятно, что этот переход к новому порядку можно считать социальным отбором. Бранский В.П. называет три основных фактора отбора: тезаурус – множество потенциально возможных порядков (диссипативных структур, аттракторов); детектор – схема взаимодействия элементов, осуществляющих выбор из тезауруса в рамках дихотомии конкуренции и кооперации, в соотношении сил “за” и “против”; селектор – механизм выбора конкретного детектора, выбор фактора отбора.

Итак, путь самоорганизации ведет от хаоса, как синонима беспорядка, к детерминированному хаосу с элементами художественного порядка по пути роста упорядоченности, но и неравновесности, которая виртуозно поддерживается механизмами этой самоорганизации. Когда ракета по замыслу конструктора достигает Марса в нужной точке, когда будильник, сделанный хорошим механиком, работает точно и предсказуемо, то в этом нет ничего хаотического, как нет и самоорганизации. Когда же самопроизвольно, без аккуратного конструктора рождается кристалл, вырастает дерево, формируется общественное мнение, мы не получаем той же степени точности и предсказуемости, имеем красоту иного порядка, которая ближе к искусству.