Систематика сложных систем

ПОДЕЛИТЬСЯ С ДРУЗЬЯМИ
Авторы


профессор, доктор технических наук, заместитель руководителя центра перспективных фундаментальных и прикладных исследований
Россия, Научно-исследовательский и проектно-конструкторский институт информатизации, автоматизации и связи на железнодорожном транспорте (НИИАС)
cvj7@mail.ru

Аннотация

Статья исследует систематику сложных систем. Проводится сравнительный анализ общей теории систем и теории сложных систем. Показано, что теория сложных систем является общей по отношению к общей теории систем. Раскрывается содержание теории сложных систем на примере работ Р.У. Эшби, Н. Лумана и Хироки Саяма. Выделены отличительные признаки этой теории. Раскрывается проблема моделирования сложных систем – нахождение компромисса между простотой модели и сложностью системы.

Ключевые слова

управление, сложные системы, общая теория систем, теория сложных систем, валидность, надежность, воспринимаемость.

Print Friendly, PDF & Email

Читайте также

Статья также доступна (this article also available):

Рекомендуемая ссылка

Цветков Виктор Яковлевич
Систематика сложных систем// Современные технологии управления. ISSN 2226-9339. — №7 (79). Номер статьи: 7903. Дата публикации: . Режим доступа: http://sovman.ru/article/7903/

Введение

Современное управление и современные технологии управления сталкиваются с усложняющимися условиями управления. При этом необходимо разграничивать виды сложности в управлении. Одним из факторов сложности управления является рост сложности информационной ситуации, в которой находится объект управления. Как правило, это связано с воздействием на объект управления со стороны внешней среды и взаимодействием объекта управления с другими объектами в этой же информационной ситуации. Еще одним фактором роста сложности управления является возрастание сложности системы  управления. Немаловажным фактором возрастание сложности управления является рост сложности самого объекта управления, что чаще всего связано с его распределенным характером и появлением множества связей, включая не стационарные связи. Наконец, возможна комбинация всех перечисленных факторов. Рост сложности управления приводит к необходимости применения теории сложных систем и введение моделей сложных систем в технологии управления.

 

Теория систем как теория закрытых систем

В настоящее время существует двойственность исследования сложных систем, обусловленная двумя разными подходами. Первый подход, связан с обобщенным  рассмотрением разных систем, включая сложные системы. Основой  первого подхода являются методы анализа систем. Сама по себе теория систем не носит название «сложных систем», а рассматривает разные системы на основе общего подхода к анализу. Второй подход связан с  рассмотрением сложных систем как особого вида систем, с признаками сложности и сложными отношениями.

Первый подход связан с общей теорией систем  (ОТС) и системным анализом. Как правило,  это направление связывают с Берталанфи [1], Месаровичем  [2] и реже с Урманцевым [3] и другими [4, 5]. Реже упоминают Р.У. Эшби и его многообразие, но многое, что упоминают, не используют в практических решениях.

Согласно этому подходу сложные системы есть часть теории систем. Однако при внимательном рассмотрении выявляется, что теория систем рассматривает хорошо формализованные системы, которые большей частью являются техническими или детерминированными. Это вытекает из определения сложной системы.

В системном анализе сложной системой называют множество элементов, находящихся в отношениях и связях друг с другом, которые образуют определенную целостность и единство, обладающее новым качеством, не присущим отдельным элементам [1]. Такое определение не включает понятие сложности и является общим для разных сложных систем без учета различия между ними. Можно констатировать, что большая часть теоретических работ в области системного анализа и теории систем уходят от анализа сложных систем и сводят сложные системы к стереотипной модели системы, содержащей гомогенные  элементы и связи между ними. Эту модель системы и называют сложной системой, хотя признаки сложности в ней не обозначены. По существу теория систем исследует  «обобщенную модель сложной системы», которая не в состоянии учесть различия между сложными системами и различия между факторами сложности реальных систем. Можно констатировать, что теория систем поверхностно рассматривает сложные системы и изучает лишь их общие свойства.

Следует отметить и существенное упущение общей теории систем. Базовое определение элемента как неделимой части системы является неполным, поскольку при этом не указан критерий делимости. Именно от выбора критерия делимости зависит тип элементов и их количество в системе. То есть и в этом аспекте теория систем упрощает модель исследуемой системы путем упрощения элементов, которые в ней изучают. То же самое можно отнести к связям. В теории систем говорится о большом числе связей и элементов, но не говорится  или мало говорится о различии между связями. Это дает основание назвать существующую теорию систем «гомогенной» и в большей степени открытой.

Одной из концепций ОТС является состояние системы. Она заложена еще в работах Гиббса. Суть этой концепции в том, что при известных начальных условиях система проходит через все совместимые с ее ресурсами состояния, если время ее прохождения достаточно для этого [6]. Суть этой концепции приведена на рис.1

 

Концепция Гиббса о переходе системы из одного состояния в другое

Рис.1. Концепция Гиббса о переходе системы из одного состояния в другое

 

Однако Норберт Виннер [6] считает что такое развитие системы является возможным ни в каких в каких-либо системах, кроме простейших. Можно выделить элементы теории, которые полностью игнорирует ОТС. Первое это критерий делимости системы на элементы. В зависимости от критерия делимости  может появится разное количество и разное качество элементов.

Пример тестовый файл. Если выбрать структурный критерий делимости (на символы), то  все тексты сведутся к алфавиту и смысла в таком делении нет. Если выбрать сигнификативный критерий делимости, то текст будет разделен на семантические информационные единицы [7] – слова. Если выбрать предикативный критерий делимости, то текст будет разделен на семантические информационные единицы – предложения. Если выбрать ассоциативный критерий делимости, то текст будет разделен на семантические информационные единицы – фразы.

В теории систем отсутствует интеграция с информационным полем и информационной областью. В теории систем отсутствует понятие модели ситуации и понятие информационной модели ситуации. В теории систем отсутствуют аналоги элементов системы в информационном поле – информационные единицы.

В теории систем отсутствует когнитивные факторы: рецепция информации и рецепция сложной системы. Как следствие,  в ОТС отсутствуют понятия обозримости и воспринимаемости системы или объекта.

 

Теория сложных систем как обобщение теории систем

Второй подход связан с изучением сложных систем как самостоятельного направления. Его следует начать с работ Р.У. Эшби, хотя их упоминают и в обычной теории систем. Однако принципы Эшби не входят  органически  теорию систем, но являются основой теории сложных систем.

Особенностью теории сложных систем (ТСС) является выбор аналогов систем не в техническом мире, а в живом мире, например, в биологических системах и социальных системах.

Согласно Н. Виннеру [8] нервная система и автоматизированная система (сложная техническая система)  подобны друг другу поскольку принимают решения на основе имеющейся априорной информации и ранее принятых решений. Простые механические устройства принимают решения выбора одной из двух альтернатив, как, например, включение или выключение переключателя. В нервной системе отдельная нервная клетка также делает выбор между передачей или непередачей импульса. Как в машине, так и в нервной системе имеется специальный аппарат для принятия будущих решений, зависящих от прошлых решений

Подобно живому организму, сложная система противодействует общей тенденции возрастания энтропии [8]. Благодаря своей способности принимать решения машина может создать вокруг себя локальную зону системной организации и порядка в противовес хаосу.

Развивая кибернетический подход Н. Винера при исследовании биологических систем, У.Р. Эшби [9] открыл «закон необходимого разнообразия». Согласно точке зрения У.Р. Эшби в биосистемах происходит накопление некого ресурса, который он называет «разнообразием». Далее он уточняет, что это разнообразие поведенческих реакций системы которое должно быть больше чем разнообразие воздействий внешней среды. Закон необходимого разнообразия, по мнению У. Р. Эшби, столь же обязательный для систем, что и закон сохранения энергии.

Закон необходимого разнообразия  состоит в том, что для того чтобы справится с решением проблемы, обладающей определенным разнообразием, система должна иметь еще большее разнообразие, чем разнообразие решаемой проблемы, или способна создать  (развить) в себе это разнообразие. В итоге У. Р. Эшби приходит к выводу о самоорганизации системы как обязательном ее свойстве.

Идеи У.Р. Эшби развил немецкий социолог Никласом Луманом (Niklas Luhmann). Для обозначения самоорганизации он ввел специальный термин «аутопойесис». Луман писал теорию социальных систем, специально отойдя от общей теории систем.  Теория социальных систем основана на трех концепциях, описанных в его работе [10]. Эти три концепции соответствуют трем теориям: теория систем как теория общества;  теория связи;  теория эволюции. Эти идеи подробно раскрыты в его  работе [11]. В основе теории систем используются следующие категории: комплексность, редукция, рефлексия, аутопойесис, функциональная дифференциация (рис.2).

 

Категории теории сложных социальных систем

Рис.2. Категории теории сложных социальных систем

 

Различение  целого и части в теории Лумана  акцентировано на  различение системы и окружающей ее среды. В целом теория Лумана находится между классической теорией систем и теорией динамических систем [12]. Она с разной степенью применима к различным сложным системам.

Верхним принципом является сложность, которая напрямую связывает теорию Лумана с теорией сложных систем. Категория «сложность» является обобщением категории «разнообразие» Р.У. Эшби.  В паре со сложностью идет редукция, которая означает упрощение. Сложность как отношение между системой и окружающей средой трактуется Луманом как неограниченное количество угроз для системы. Система в целях выживания  должна осуществлять редукцию внешних угроз  до возможности  системы их отражать и при этом функционировать. Таким образом, Луман делает близкой  редукцию к  рациональности  и факторам развития.

Следующая пара связанных принципов рефлексия и самореференция отсутствует в общей теории систем. Рефлексия в  трактовке Лумана означает информационное взаимодействие [13] системы с внешней средой. Самореференция несколько отличается от общепринятого значения и означает в теории Лумана самоидентификацию, те есть характеристику внутреннего взаимодействия системы. Таким образом, эта пара принципов описывает и связывает внутреннее и внешнее взаимодействие в системе и системы.

Еще одна пара связанных принципов дифференциация и коммуникация. Коммуникация по Виннеру тесно связана с управлением [8]. Функциональная дифференциация  состоит в различии и  обособлении подсистем общества, что применительно к теории систем Лумана означает дифференциацию частей системы и дифференциацию отношений между системой и внешней средой.

Важнейшим принципом является аутопойесис. Он не имеет пары, а объединяет все остальные принципы. Аутопойесис означает самоорганизацию и самовоспроизводство. Луман выделяет аутопойесис  как важнейшую категорию системной парадигмы [14]. Этот термин  Луман заимствовал у нейробиологов, полагая, что сложная  система  подобна биологическим системам и  способна создавать и воссоздавать все имеющиеся части из себя.  Аутопойесис является механизмом, соединяющим все принципы теории сложны систем категории, обеспечивающим их функционирование и жизнедеятельность.

Следующим этапом в развитии теории сложных систем следует считать работу Хироки Саяма (Hiroki Sayama) [15], согласно которой теория сложных систем включает в себя ряд научных направлений, в том числе и теорию систем. То есть эта теория является более общей по отношению к теории систем и системному анализу. Ее структура приведена на рис.3.

 

Структура сложной теории систем

Рис.3. Структура сложной теории систем

 

В соответствии сточкой зрения [15] в теорию сложных систем входит важный вопрос эмерджентизма [16] и самоорганизации [9]. Теория сложных систем связана с теорией игр, коллективным поведением, теорией распределенных систем, эволюцией и адаптацией, нелинейной динамикой, структурным моделированием и общей теорией систем.

Сложными системами автор называет сетевые системы [15] «которые имеют большое количество компонент, взаимодействующих друг с другом, для которых типичными являются нелинейные функции». Автор данной статьи разделяют точку зрения Hiroki Sayama, однако считают более точным заменить термин «сетевые системы» на термин «распределенные системы». Целесообразность этого подтверждается современным развитием технологий интернет-вещей и технологиями кибер-физических  систем. Оба вида этих систем относятся к сложным системам.

Модель сложной системы должна быть воспринимаема, валидна и надежна [15]. Эти важные характеристики отсутствуют в ОТС. Воспринимаемость [17] – когнитивный фактор и его иногда избегают, заменяя термином простота. Но  простота понятие условное и зависит  от выбора критерия оценки простоты и от интеллекта по отношению к которому этот показатель выбирается.

Валидностью модели сложной системы Hiroki Sayama называет качество информационного соответствия, которое показывает то, насколько точно прогноз поведения сложной системы по модели согласуется с ее  реальным поведением. Проверка соответствия прогноза и реальности является фактором валидности модели сложной системы.

Надежность  модели любой системы определяется ее чувствительностью к внешним воздействиям. Если незначительные воздействия (условная характеристика) не меняют продвижение к цели, то такую модель сложной системы можно считать надежной.

Теория динамических систем является составной частью теории сложных систем [15] (Рис.3). Динамическую систему можно упрощенно определить следующим образом [18]. Динамическая система — это такая система, состояние которой задается набором предопределенных правил изменения параметров системы.  Это определение нельзя считать четким,  но оно отражает  основные принципы динамических систем. Сложные динамические  системы могут эволюционировать за счет самоорганизации. Самоорганизация как обязательное свойство сложной системы исключает из числа сложных систем технические или жестко детерминированные системы. Свойство эмерджентности признается обеими теориями ОТС и ТСС. На рис.4 приведена примерная систематика сложных систем.

 

Примерная систематика сложных систем

Рис.4. Примерная систематика сложных систем

 

Существует большое количество систем, которые можно отнести к сложным системам по критериям ОТС и по критериям ТСС. Наиболее «простой» среди сложных систем является сложная прикладная  система [ ]. Она относится к сложным системам по критериям ОТС. Чаще всего признаком сложности такой системы является большое количество элементов. Программы и алгоритмы также можно отнести к сложным системам. Их критерием сложности является большое количество связей, правил и непредсказуемость такой системы человеком. Примером такой системы может служить компьютерный чемпион по шахматам, побеждающий всех шахматистов. К прикладным системам относят системы обработки данных и сложные информационные системы [5]. К прикладным сложным системам относят системы хранения информации типа хранилищ данных [19] или банки пространственных данных [20]. К сложным прикладным системам относят такие экзотические системы типа, мультимасштабная электронная карта [21]. Признаками  сложности такой системы является большой информационный объем и сложность ее анализа и обновления.

Сложная техническая система условно относится к сложным системам только в рамках ОТС, поскольку в ней, как правило, отсутствует механизм самоорганизации. Признаками сложности такой системы является большое количество элементов, большое количество связей и необозримость ее структуры.

Сложная  социотехническая система [22]; сложная организационно-техническая система [23]; сложная организационно-технологическая  система; сложная социальная  система  [24] относятся к сложным по критериям ОТС и ТСС. В аспекте современной проблемы «больших данных» [25] сложность систем можно связывать с большим информационным объемом самой системы или с объемом обрабатываемых данных.

Сложность структур систем связывают с понятием «большие графы» [26] и соответствующими методиками их обработки. Одной из важных характеристики сложности могла бы быть метрика сложной системы, которая позволила бы  сравнивать разные системы между собой на основе формального  критерия.

Представление сложной системы с помощью любой модели создает противоречие. При построении модели  требуется обеспечить ее простоту, при сохранении доминирующих признаков. При моделировании сложных систем доминирующим признаком является сложность, что противоречит простоте. Поэтому в каждом конкретном случае необходимо находить компромисс между описанием сложности и простотой моделирования.

.Важным обстоятельством  при описании сложных систем является попытка формализации сложности в рамках теории, которая не имеет средств для описания такой сложности. В результате такого подхода искажается или исключается реальная сложность. Полученная модель становится не валидной и не может служить описанием сложной системы

Многие теории систем рассматривают элементы как неделимые объекты. Но  выбор критерия делимости не рассматривается в ОТС. Это приводит к тому, что ОТС рассматривает системы с гомогенными элементами.   Существуют  работы, учитывающие гетерогенность элементов системы [27], но это пока не является общим правилом в ОТС. В тоже время ТСС допускает гетерогенность элементов системы, что подчеркивает  более общий  характер ТСС  по отношению к ОТС.

 

Заключение

Современная теория сложных систем требует систематизации и дальнейшего развития. Особенно важно это для управления, поскольку уровень сложности управления все время возрастает и это требует использования моделей сложных систем  в управлении. Современная теория сложных систем требует учета когнитивных факторов и когнитивных моделей типа когнитивная карта. При построении модели сложной системы необходимо оценивать ее  воспринимаемость, валидность и надежность. Эти показатели находятся вне рамок ОТС. Основная задача при построении модели  сложной системы  находить компромисс между простой модели и сложностью системы.


Библиографический список

  1. Берталанфи фон Л. Общая теория систем – критический обзор. / В кн. Исследования по общей теории систем. М.: Прогресс, 1969. С. 23 -82
  2. Месарович М., Такахара Н. Общая теория систем: математические основы. — М.: Мир, 1978 -311 с.
  3. Урманцев Ю.А. Начала общей теории систем / в кн. Системный анализ и научное знание. М.: Наука. 1978, с. 7 – 41
  4. Кудж С. А. Системный подход // Славянский форум. — 2014. — 1(5). — с.252 -257
  5. Монахов С.В., Савиных В.П., Цветков В.Я. Методология анализа и проектирования сложных информационных систем. — М.: Просвещение, 2005. — 264с
  6. Виннер Н. Кибернетика, или управление и связь в животном и машине. — М.: Советское радио, 1968.
  7. Цветков В. Я. Информационные единицы сообщений // Фундаментальные исследования. — 2007. — №12. — с.123 – 124.
  8. Норберт Винер. Человек управляющий. — CПб.: Питер. 2001
  9. Эшби У. Р. Принципы самоорганизации. — М.: Мир, 1966. 332с.
  10. Niklas Luhmann ystemtheorie, Evolutionstheorie und Kommunikations theorie // Soziologische Gids, 1975, 22 3. pp.154–168
  11. Луман Н. Введение в системную теорию — Логос, 2007. 360 с ISBN5-8163-0076-8
  12. Кудж С.А. Многоаспектность рассмотрения сложных систем // Перспективы науки и образования- 2014. — №1. – с38-43
  13. Tsvetkov V. Yа. Information interaction // European researcher. Series A. 2013. № 11-1 (62). С. 2573-2577.
  14. Niklas Luhmann. Soziale Systeme: Grundriß einer allgemeinen Theorie, Frankfurt: Suhrkamp, 1984. (English translation: Social Systems, Stanford: Stanford University Press, 1995
  15. Hiroki Sayama. Introduction to the Modeling and Analysis of Complex Systems. — Open SUNY Textbooks, Milne Library. State University of New York at Geneseo, 2015.- 498р.
  16. Цветков В.Я. Эмерджентизм // Международный журнал прикладных и фундаментальных исследований. – 2017. – № 2-1. – С. 137-138.
  17. Цветков В.Я. Когнитивные аспекты построения виртуальных образовательных моделей// Перспективы науки и образования- 2013. -№3. С38-46
  18. H. A. Simon, “The architecture of complexity” Proceedings of the American Philosophical Society, vol. 106, no. 6, pp. 467–482, 1962
  19. Барсегян А. Методы и модели анализа данных: OLAP и Data Mining. – БХВ-Петербург, 2004.
  20. Цветков В. Я. и др. Обновление банков данных пространственной информации //Информатизация образования и науки. – 2015. – №. 1. – С. 128-136.
  21. Учаев Д. В., Учаев Д. В. Разработка онтологии семантического содержания мультимасштабных электронных топографических карт. Часть 1. Теоретические предпосылки и методологические аспекты //Известия высших учебных заведений. Геодезия и аэрофотосъемка. – 2017. – №. 1. – С. 53-61.
  22. Матрусова Т. Н. Организация как социотехническая система и управление персоналом в японской фирме //Труд за рубежом.-М.: НИИ труда. – 1999. – №. 4. – С. 77-93
  23. Корнаков А.Н. Модель сложной организационно-технической системы // Перспективы науки и образования. — 2015. — №2. – с.44-50.
  24. Парсонс Т. Социальные системы //Личность. Культура. Общество. – 2003. – Т. 5. – №. 1-2. – С. 169-203.
  25. Tsvetkov V. Yа., Lobanov A. A. Big Data as Information Barrier // European researcher, Series A. 2014, Vol.(78), № 7-1, p. 1237-1242.
  26. Курчанов А. А., Юдин Е. Б. Программа расчета метрических характеристик больших графов //Омский научный вестник. – 2014. – №. 3 (133). – с.217-221
  27. Цыганов В.В., Бородин В.А., Шишкин Г.Б. Интеллектуальное предприятие.: механизмы овладения капиталом и властью (теория и практика управления эволюцией организации). — М.: Университетская книга, 2004. — 768 с.