Наша онтология системного подхода

 

Можно также сказать, что из инженерных стандартов мы взяли онтологию системного подхода.

Онтология – это и наука, отвечающая на вопрос «что есть в мире?» (по-русски иногда говорят «учение о бытии», «учение о сущем»), и конкретный вариант ответа на этот вопрос[25]. В этом она похожа на науку логику, по законам которой строятся и булева логика, и темпоральная логика, или на науку геометрию, в рамках которой развиваются теории евклидовой или римановой геометрий на основе разных наборов аксиом. Понимая законы онтологии, мы можем понять и 4D экстенсиональную онтологию[26], и онтологию виртуальности С. Дацюка[27], и христианскую онтологию, хотя они предполагают мир устроенным и описываемым принципиально по-разному.

Пример онтологической проблемы – это вопрос: «что такое американские доллары?». Есть ли они в мире как отдельная сущность, явление, находится ли это явление только в наших головах – всё это онтологические вопросы. Можете поглядеть на список вариантов ответа: физический предмет, абстракция, процесс, вид товара «деньги», валюта, фиатные деньги, единица измерения, запись на счетах. Ответьте на тот же вопрос про биткойн. Чем ответы отличаются онтологически?

Испытываемые вами трудности ровно того же порядка, что и у инженеров, когда им нужно определить для информационной системы в компьютере «что такое номинальный диаметр трубопровода» и как он связан с реальным диаметром, или «что такое техническое присоединение к теплосети». Или у менеджеров, которые пытаются ответить на вопрос «что такое бизнес-процесс» и отличается ли он от «административного процесса», «организационного процесса», «проекта» или «функционального процесса». А когда инженеры и менеджеры доходят до объяснения компьютеру технико-экономической модели, тогда и вопросы про американский доллар и биткойн оказываются вполне относящимся к делу.

Конкретная онтология (а не наука в целом!) – это один из вариантов ответа на вопрос «что есть в мире?». В общем-то, философы и логики придумали множество таких вариантов. Есть ли они вообще в мире объекты, процессы, отношения, вещи, поля? Если есть – то каковы они? Есть ли экскаваторы, торсионные поля, Гарри Поттер, философский камень, вещи, Сатана и боги греческого пантеона, биржевая котировка, благовоспитанность, справедливость, и даже философия и сама онтология? Существуют ли X=4, E=mc2, гамильтониан и лагранжиан, метод конечных элементов, бит и байт, модуль упругости и его разные типы? Разные онтологии дают разные ответы на эти вопросы – а онтология как общая дисциплина изучает способы, которыми даются эти ответы.

Мы пока не будем останавливаться на разнице между онтиками (наборами фактов о каком-то предмете/предметной области, достаточном для описания этих предметов и связанных с ними ситуаций) и онтологиями (наборами фактов о мире в целом). Много людей называют онтики онтологиями, и пока вокруг нет маститых философов, это вполне приемлемо.

Онтология нашей книги как раз и основана на варианте ответа на вопрос «что есть в мире», который берётся из инженерных и менеджерских стандартов и публичных документов и предполагает в качестве главного ответа, что мир при этом состоит из систем. Системное мышление дальше исходит из этой предпосылки – освоившие его люди видят в мире самые разные взаимодействующие друг с другом системы, а в разных текстах и изображениях – описания систем. Вот основные понятия онтологии системного подхода, описываемого в нашем учебнике (конечно, мы не будем давать тут определений, они подробно будут описаны в последующих разделах):

Привязка к физическому миру – 4D экстенсионализм:

• 4D индивид, занимающий место в пространстве-времени

• Воплощение против описания индивидов

• Изменения (процессы, проекты, кейсы) как 4D индивид

• события как 3D индивид

• функциональный (ролевой) объект как индивид

• софт как 4D индивид (исходный код как описание софта-индивида)

• предпринятие как 4D индивид

• полная темпоральная часть индивида

• методологическое время против времени в 4D

• экстенсионализм: совпадение двух объектов в пространстве-времени – это один объект

• отношение состава (composition, «часть-целое») в 4D

• холоны (многоуровневая декомпозиция)

 

Деятельностная субъективность определения системы:

• деятельность (в отличие от действий – критерии культурной обусловленности, повторяемости, «ролевости»), театральная метафора

• стейкхолдер как действующее лицо (роль)

• стейкхолдерский интерес и аспекты

• успешная система

 

Холархия воплощения системы

• системы против систематики («система Линнея») и методологии («система Станиславского»)?

• холон (уровень системы)

• эмерджентность

• виды систем: целевая, подсистема, использующая, в системном окружении, обеспечивающая

• имя системы (по функции)

• чёрный и прозрачный ящики

• требования, потребности, ограничения, архитектура

• проверка и приёмка

 

Определение и описание системы

• определение (definition) системы

• рабочий продукт

• описание системы (description)

• потребности (стейкхолдеров)

• частное описание (view)

• метод описания (viewpoint)

• модель, мета-модель, мульти-модель, мегамодель

• прожекторный и синтетический подходы к описанию систем

 

Компоненты, модули, размещения

• разбиения: компонентные, модульные, размещения

• описания: компонентные, модулей, размещения

• компонента: порт, связи

• модуль: интерфейс, платформа

• размещение

• архитектурное решение, требование, описание

• архитектурный синтез (логической и физической архитектур)

 

Жизненный цикл 2.0

• жизненный цикл системы, проекта

• стадии жизненного цикла

• практика, метод/методология

• дисциплина

• технология

• вид жизненного цикла, водопад, спираль

• V-диаграмма

 

Системная схема проекта (модифицированный стандарт OMG Essence):

• альфа, подальфа

• основные альфы: стейкхолдеры, возможности, воплощение системы, определение системы, работы, команда, технологии

• зоны интересов: клиентская, инженерная, предпринятия

• состояния альфы как контрольные точки, контрольные вопросы

 

Эта онтология системного подхода удивительно компактна: сложнейший мир самых разных ситуаций представляется относительно небольшим числом понятий, а сам набор этих понятий выбран так, чтобы мир представлялся менее сложным, чтобы о мире было проще мыслить. Учебник в последующих разделах подробно описывает эту онтологию, связи между всеми её сущностями, особенности проведения рассуждений об этих сущностях и их связях. Именно на эту онтологию опирается инженерное, менеджерское и другое предметное мышление, когда говорят об его опоре на системный подход.

 

Семантика и описания

 

Любая онтология, определяющая, что есть в мире, должна быть как-то записана, выражена в каких-то знаках, какой-то терминологии, то есть, представлена как онтологическое описание. В обычной речи часто путают «онтологическое описание» мира и саму онтологию. Про описание (схему нарезки мира на объекты – карту) говорят как про онтологию (объекты, выделяемые в мире – территорию), опуская слово «описание». Разницу обычно можно понять из контекста, но в жизни очень часто путают вопросы «что означает знак X» и «что такое X». «Что такое насос?» – это спрашивают, что означает слово «насос», или спрашивают, что такое «быть насосом» в реальном мире? Пока нам достаточно научиться различать эти вопросы и помнить, что кроме обсуждения самих понятий, онтологии (ответ на вопрос «что такое X»), бывает обсуждение семантики – того, как мы связываем знаки/символы/термины с их значением/денотатом и смыслом. Так,

• строчка букв (или произносимые слова) «Королева Великобритании» – это знак;

• конкретная женщина, которая сейчас королева (и, кстати, имеет много других способов ее описать, кроме строчки букв «Королева Великобритании») – это значение/денотат;

• выражение «единственная женщина, которая сейчас королева Великобритании» – смысл строчки букв «Королева Великобритании».

На конкретную женщину можно указать очень разными способами – тогда знаки и смыслы будут разными, а значение одинаковым. А то, для чего используется конкретный знак/слова/термин в конкретном предложении, коммуникационная задача знака – предмет изучения и формализации прагматики,  раздела семиотики о том, как связан знак и человеческое поведение (подробнее читайте материалы по теории речевых актов[28]).

Философы много веков составляли очень неформальные описания мира, их книги были метафоричны, многозначны и мутны. Andries van Renssen[29] как-то заметил, что «философы прошлого недорабатывали по части строгости изложения своих философских трудов, задача получения строгого философского знания выпала на нашу долю». В 20 веке к онтологии проявили интерес разработчики программ искусственного интеллекта: их интересовало, как описывать мир настолько однозначно, чтобы даже компьютер мог интерпретировать эти описания. Они и сформулировали новое определение онтологии, чуть-чуть сдвинув акцент на важность онтологического описания: «онтология – это формальное описание/представление разделяемого набора понятий» («An ontology is a formal specification of a shared conceptualization», Tom Gruber[30]). Эта маленькая путаница привела к тому, что «настоящие онтологи» (которые обсуждают мир) не всегда считают людей, занимающихся компьютерными онтологиями «настоящими», ибо компьютерщики обсуждение вопроса «из чего состоит мир» часто заменяют вопросом «как описывается/специфицируется мир», т.е. обсуждают семантику вместо онтологии.

 

Терминология

 

Кроме формальных компьютерных описаний мира и всевозможных прошлых, настоящих, будущих и даже невозможных ситуаций в мире делается и множество описаний мира на естественных языках.

Терминология [31] – это семантическая работа в первую очередь с естественным человеческим языком, это наука о словах, которыми обозначают понятия (а не о самих понятиях!). В каждом языке сформировались (или продолжают формироваться) наборы терминов для разных областей человеческой деятельности. И в этих областях термины приобретают значения, т.е. обозначают (они ведь «знаки», поэтому «обозначают») какие-то онтологические, т.е. находящиеся в реальном мире, а не мире знаков, объекты и их отношения.

Очень часто споры между людьми по самым важным вопросам жизни и смерти оказываются всего-навсего спорами о терминах: один и тот же онтологический объект называется по-разному и люди считают, что речь идёт о разных объектах (в философской литературе приводится пример Венеры – в одних странах её называют «утренняя звезда», а в других – «вечерняя звезда»), или наоборот – одинаковые слова означают совсем разные объекты («косил косой с косой косой косой на косе»). В таких спорах о терминах важно уметь формулировать свои представления о мире как ожидаемые наблюдения, использование самих терминов, если о них ещё не договорились, будет бесполезным.

Чтобы не пропасть в таких спорах и не бояться свободы использования разных вариантов терминов для одного и того же, важно научиться различать специальные группы людей – речевые сообщества (speech communities) и сообщества значений (semantic communities). Это различение подсказывает нам стандарт Semantics of Business Vocabulary and Rules (OMG SBVR)[32].

Людей в речевом сообществе объединяют естественный язык (русский, японский, немецкий и т.д.) и специальное подмножество словаря этого языка – терминология конкретной предметной области. Специальная терминология чаще всего изучается по каким-то учебникам, осваивается в непосредственном общении, или берётся из словарика определений какого-то стандарта, предпочитаемого теми или иными профессионалами (например, инженеры могут настаивать на использовании терминологии из ГОСТ 34.320—96, ISO/IEC/IEEE 15288 и т.д.). Поскольку разных сообществ профессионалов много – инженеры (они тоже бывают самые разные: инженеры-строители, инженеры-программисты, биоинженеры и т.д.), менеджеры, юристы, кадровики, врачи, актёры, танцоры – речевых сообществ даже для одного естественного языка можно обнаружить множество. У всех есть свои предпочитаемые наборы терминов из разных стандартов или учебников, и достичь однозначного соглашения по терминологии даже в области общих интересов очень трудно.

Сообщество значений (semantic commuinty, семантическое сообщество) – это совокупность людей, которые одинаково понимают значение терминов, т.е. обозначаемые терминами окружающие предметы и явления. Например, все те, кто знает о существовании автомобилей и не путает автомобиль с трёхколесным велосипедом и газонокосилкой.

Когда люди общаются, они используют какую-то конкретную терминологию, выбирают слова для коммуникации. Но интересно-то обсуждать им именно предметы и явления реального мира, то есть значения терминов, их семантику. Семантика –  это наука о связи разных обозначений, символов (слов из разных языков или кодов, то есть сочетаний цифр и букв) с общими для разных людей и ситуаций значениями из реального мира, поэтому мы и переводим semantic community как «сообщество значений».

 

 

Не нужно путать «значение» со «смыслом». Смысл текста, сообщения, иной информации определяется той ситуацией, в которой используется эта информация. Смысл – это про то, что надо делать, получив информацию, смыслом занимается прагматика. Если семантика – про внеситуационную связь символов с их значением, то прагматика – про ситуационную связь символов с их значениями. Упавшая на землю перчатка в некоторых ситуациях должна быть поднята и возвращена владельцу (владелице), но в других ситуациях такая же перчатка, упав на землю, имеет смысл вызова на дуэль.

Итак, термин – это всегда только слово. То, что этим словом обозначается, мы обычно называем понятие, concept. Если люди в мире видят одинаковые понятия – они принадлежат к одному сообществу значений. А использование одинаковых терминов для определённых понятий означает принадлежность к одному речевому сообществу. Сообщество значений всегда разбито на речевые сообщества.

Никогда не видевшие автомобиль люди племени мумба-юмба вообще не входят в сообщество значений для понятия «автомобиль». Однако не знающие чужих языков люди не смогут договориться, если один будет требовать «car», а второй – переспрашивать про «автомобиль». Но даже инженер по холодильным установкам может на секунду задуматься, когда таксист спросит его «Машина нужна?» Вспомним, что во времена СССР компьютер назывался ЭВМ (электронно-вычислительная машина), а теперь уже «компьютер». Значение не поменялось, поменялась речь – то есть поменялся термин, слово-обозначение. И речь-слова меняется много быстрей, чем означаемые ими предметы-значения: слово «тачка» уже выходит из моды для значения «автомобиль» как «недостаточно сленговое» в определённых кругах и постепенно заменяется там словом «тачило».

Профессиональные сообщества часто являются и речевыми сообществами, однако терминология может существенно отличаться не только для разных профессий, но и для разных подпрофессий внутри одной профессии. То, что называется «программным средством» для системных аналитиков, работающих по ГОСТам, будет «приложением» для продавцов иностранного софта, или «софтиной» для разработчиков.

Если невозможность договориться о терминах становится реальной проблемой, мешающей реализации проекта – к её решению есть разные подходы:

• Терминологический фашизм, когда только один термин объявляется правильным, а все остальные – неправильными (сравните с «Grammar nazi»[33]). У этого подхода есть много вариантов – безусловно требовать единственности используемого термина (отсутствия синонимов для термина), требовать ещё и соответствия принятым стандартам (определённым ГОСТам, например, а не учебникам или другим ГОСТам), требовать использования отечественного корня в слове («мокроступы» вместо «галоши»), настаивать на соблюдении традиций («калоши», но никак не «галоши»), игнорировать современные нормы («кофе» только мужского рода, хотя уже давно даже по словарям можно и среднего).

• Терминологический пофигизм, когда на слова вообще не обращают внимания. Можно просто определять, как в математическом тексте, в начале каждого документа, «T – ниже будет означать то-то». Никаких «заведомо правильных вариантов» или ссылок на авторитетные источники. При этом, если значение слова меняется по ходу разговора, это часто вообще не отслеживается, речь оказывается «не строга».

• Строгость значений с разрешением синонимии разных терминов, обозначающих одно понятие. При таком подходе обычно очень долго договариваются, какое именно понятие имеется в виду, а затем уже используются любые слова-термины для указания на оговорённое понятие. При этом вполне допускается использование терминов, предпочитаемых разными профессиональными-речевыми сообществами. Более того, можно и не пользоваться точными терминами, если будет понятно значение. Так, при обсуждении автомобиля вполне можно обозвать его «самобеглой тележкой», и это не будет преступлением, если адресат сообщения поймёт, о чём речь.

В нашей книге будет использоваться подход, добивающийся строгости понимания значений, при возможном использовании обозначений-синонимов. Назови хоть горшком, хоть используй пять терминов из пяти разных стандартов на трёх языках – но договорись о том, какое именно понятие/concept/значение ты имеешь в виду: собеседники должны понять не термин, а что ты под этим термином подразумеваешь.

Когда будут указываться несколько терминов-синонимов, они будут писаться через слеш: программное средство/приложение/софтина. А на то, что у каждого из этих синонимов немного разные оттенки значения, мы внимание обращать не будем.

Критика такого подхода тоже не редкость: «Как вы можете учить людей, когда одно и то же обозначаете разными словами? Вы должны выбрать один термин, и затем использовать в книге для обозначения какого-то понятия только его! Так всегда делают в учебниках!». Ответ на эту критику прост: в жизни вы имеете все шансы встретить людей, которые обозначают понятия не теми терминами, которые введены в книгах. Так что наша книга будет вас тренировать на различение понятий и терминов: обращайте внимание – вас не просто учат новым словам, не просто заставляют зубрить терминологию. Вам стараются дать знания о понятиях и их связях. Под какими бы словами-терминами эти понятия ни скрывались.

Наука традиционно порождала новые термины (обозначения для появляющихся новых понятий) двумя способами:

• Бралось обычное («бытовое») слово, и нагружалось специальным («научным») значением. «Работа» в физике – отнюдь не «работа» в бытовом значении этого слова. Это самый частый способ, но он легко приводит к путанице со словами из бытовой речи.

• Чтобы сделать речь точнее, термином делалось слово, для которого в бытовой речи не было известных значений. Для этого необычное для родного уха слово бралось из иностранного языка (чаще всего – с греческим или латинским корнем) и нагружалось специальным значением. Сегодня в русском языке прихватываемым словом может быть английское слово, а не латинское или греческое – в русском-то оно бытового значения не имеет.

У нас в книге термины выбраны (в том числе при переводе иноязычных текстов – стандартов, методик, учебников) для максимизации понятности их употребления в деятельности. При выборе терминов учитывалось: кто поймёт это слово, из какого он речевого сообщества? Как пользователь создаваемой терминологии отнесётся к чуждому для него жаргону «экспертов» из другого речевого сообщества? Это другой принцип, нежели «взять термины из близкого авторам стандарта и игнорировать все другие варианты».

Вот пример из проекта «Архимейт по-русски»[34], в котором переводилась на русский язык терминология стандарта OpenGroup ArchiMate 2.0. Архитектурные диаграммы для проектов информатизации бизнеса составляются айтишниками совместно с не-айтишниками (людьми из бизнеса), ибо именно не-айтишники должны решать – что в их деятельности должно быть поддержано или изменено в ходе проекта. Окончательные решения по финансированию проектов информатизации на основании архитектурных документов принимает директор-не-айтишник. Это означает, что при переводе лучше использовать слова/термины, понятные не-айтишной части сообщества значений, а айтишники, как речевое сообщество, к этому приспособятся. Поэтому software application стало «программой» (а не «приложением»), business actor – «людьми» (а не «бизнес-агентами» или «акторами», которых по незнанию можно и с программой перепутать). Профессиональные айтишники сначала возмущаются подобным «терминологическим произволом» (ибо это термины не их речевого сообщества), но после получения опыта обсуждений с менеджерами и клиентами с использованием «депрофессионализированной» терминологии говорят: «спасибо, такой перевод нам помог договориться».

Примерно так же «неайтишно» мы перевели и сам термин semantic community: для специалистов из речевого сообщества лингвистов (или даже айтишников) привычнее бы звучало «семантическое сообщество», и мы несколько страниц назад давали определение слова «семантика», но мы попытались дать шанс что-то понять и неспециалистам из других речевых сообществ.

Вы уже обратили внимание, что тут всё время используется жаргонное слово «айтишник», а не «программист» – ибо нас заботит не только красота речи и привычные термины, но и семантика, как можно более точное указание на значения терминов в реальном мире. Ведь «программист» более узкий термин, чем «айтишник». Администратор базы данных, модельер данных и инженер данных, системный администратор, IT-архитектор, электронщик – все они не программисты, но айтишники. Можно было бы слово «айтишник» заменить словом «компьютерщик» – кому-то это было бы ещё понятней. С учётом всего этого мы могли бы написать программист/айтишник/компьютерщик – чтобы никому не было обидно и было бы понятней, какое значение всех этих терминов мы имеем в виду.

Бывает и так, что определённый термин, значение которого очень легко понять неправильно, уже закрепился в языке узкой профессиональной группы. Например, таков перевод «управление» для термина governance. В таких случаях в данном курсе будет использоваться наш собственный вариант, который ведёт к меньшему числу ошибок понимания. Например, governance будет переводиться как «подконтрольность» или «поднадзорность», и никакие словари и стандарты тут не указ.

Если какой-то процессный стандарт (например, системноинженерный ISO 15288) под словом process имеет в виду «практику» (характерной для процессов развёртки во времени в этом «процессе» из ISO 15288 нет, там перечисляются именно «практики жизненного цикла»), то в нашей книге это будет «практика», а не «процесс».

Если вы попали в речевое сообщество «процессного подхода», смело используйте слово «процесс» вместо слова «практика» – но знайте, что при этом вы теряете информацию по различению процессов и практик, и речь ваша будет время от времени вызывать недоумение.

Очень часто за одним и тем же термином даже в одном речевом сообществе оказывается закреплено множество разных значений, поэтому уточнить значение даже очень распространённого термина никогда не бывает лишним.

Например, Andries van Renssen выделил[35] следующие часто используемые значения для термина «функция» (function):

• подтип активности (поведения), процесса или события;

• некая сущность, находящаяся в определённой роли или сделанная для определённой роли;

• сама роль сущности (обычно это роль физической вещи), участвующей в активности (поведении) [Играемая роль и сущность, играющая роль – это разное! Роль – Гамлет, сущность – Высоцкий];

• указание на корреляцию, обычно как на физическую связь между какими-то аспектами: «если высота растёт, то давление падает»;

• математическое отношение между числовыми объектами, определяющее их отображение друг на друга/mapping.

Ещё один пример – что может подразумеваться под часто встречающимся в информационном моделировании отношением «мета»? При обсуждении одного из языков моделирования данных (MOF, meta-object facility) было обнаружено, что слово «мета» (meta) используется в шести разных значениях, выражая шесть разных типов отношений[36]:

• экземпляризация (отношение типа и экземпляра);

• группирование (отношение типа и подтипа), оно же категоризация (философская, а не из теории категорий, термин «категория» любим самыми разными речевыми сообществами, и обозначает в них разное!);

• описание (отношение описания и описываемого объекта);

• применение/стереотип (отношение шаблона и его воплощения);

• варьирование (отношение основной модели и кастомизированной);

• реализация (отношение абстрактного синтаксиса и соответствующего ему выражения).

Поэтому каждый раз, встречая слово «мета» нужно разбираться, что именно из этих шести значений имелось в виду. Так что никогда не зацикливайтесь на выбранных другими конкретных словах-терминах, слова как цепочки букв никогда не выражают всю истину. Каждый раз пытайтесь понять, о чем в действительности идёт речь, какое значение слова имелось в виду в каждом конкретном случае. Использование терминов из стандартов не гарантирует однозначного понимания собеседником, но и использование многозначных слов не обязательно ведёт к сложностям.

В этой книге не будет попыток дать точные определения и выбрать правильные термины. Мы постараемся передать понимание наиболее важных понятий и предложить разные слова, которыми их можно обозначать. На вопрос «сколько будет дважды два» будут приниматься ответы и IV, и 4, и «четыре», и four. Но не нужно обольщаться: ответы «горшок», 5, «per aspera ad astra» – приниматься не будут.

 

Формы мышления

 

Эпистемология [37] – это наука, отвечающая на вопрос «что вы знаете» (по-русски при этом часто говорят о гносеологии, «теории познания», с упором на «как вы узнали то, что вы знаете»), в ней анализируется природа и возможности знания и познания, его границы и условия достоверности, отношение знания к реальности.

Знание в отличие от «просто фактов» – это то, что можно использовать в разных ситуациях, что можно взять с собой из проекта в проект. Факты же могут характеризовать конкретные проекты и объекты в них. Знание о метрах как единицах измерения общее для всех проектов. Длина пути в каком-то проекте 14 метров – это нельзя применить к другим проектам, так что это не «знание», это просто «факт».

Мышление о мире с необходимостью включает в себя знание об объектах мира – эпистемология обсуждает, как это знание можно получить и насколько этому знанию можно верить, а онтология что-то может сказать о том, каковы эти объекты. Логика затем помогает как-то оперировать с этим знанием – и помним, что логика науки и инженерии совсем необязательно булева, она имеет вероятностную компоненту (опираясь при этом на байесово понимание вероятности, а не частотное!), и поэтому может использовать и эвристические («неформальные формализмы», неточные правила) рассуждения[38].

Тем самым мы должны ещё задать вопрос: как мы получили знание о системах, обязательно ли это знание формально (выражено в символической форме, доступной для строгого логического вывода), или оно неформально, т.е. образно и интуитивно? Получено ли это знание умозрительно, только в результате размышлений, или были проведены какие-то эксперименты и знание обобщает их результаты? Эпистемология не так популярна, как онтология, но когда речь заходит об обучении каким-то знаниям, без неё не обойтись.

Главное, что нужно тут обсудить – это наличие и важность полностью неформального, интуитивного и невыразимого словами и иными знаками знания. Тем более что сегодня такое знание могут иметь не только люди, но и компьютеры, запрограммированные для работы в рамках коннекционистской парадигмы. Современные достижения искусственного интеллекта связаны с развитием именно «компьютерной чуйки» (а не развития логических языков программирования) в рамках машинного обучения в целом и направления глубокого обучения (deep learning) в частности.

В коннекционистской (connectionism) парадигме[39] знание представляется существующим не как набор связанных какими-то отношениями понятий, а как распределённое по множеству определённых простых однородных элементов (часто нейронов в нейронных сетях как искусственных, так и естественных).

Человеческий мозг для мышления использует нейронную сеть, а не логический вычислитель, действующий по законам аристотелевой логики. Современные системы машинного обучения тоже начинают использовать для своей работы похожие принципы, и к ним применяются отнюдь не традиционные наработки для знаний, понимаемых как формальные модели. Объединение методов формальной, «научной» работы со знаниями и методов «неформальной» интуитивной работы в нейронных сетях (искусственных или естественных, в мозгу человека – это тут неважно) представляет собой научный и технический фронтир, мы не будем касаться этих вопросов в нашей книге[40]. Но нужно понимать, что когда говорят про человеческие «интуицию» и «чуйку», то имеется в виду именно такое мышление[41].

Мы в нашей книге исходим из того, что мышление «бибинарно»[42] (би – это умножающая приставка от латинского bis, «дважды»), т.е. дважды двойное:

1. По шаблонам – нешаблонное

1.1. «Культурное» мышление, следующее лучшим цивилизационным образцам, шаблонам (patterns), использующее накопленное человечеством знание и одновременно

1.2. нетронутое какой-либо культурой, шаблонами «дикое» мышление, которое приходит новыми путями к выводам, потенциально каких цивилизация ещё не знала, паттерны чего ещё не различала.

В нашей книге мы делаем упор на культурную часть системного мышления, пытаемся взять в нём самое важное, отмоделировать и передать пытающимся освоить его людям. При этом мы понимаем, что в реальной жизни приходится всё время выходить за рамки имеющегося знания, давать ответы на вопросы, которые в учебниках (в том числе и нашей книге), стандартах, публичных документах и даже научных статьях ещё не рассматривались.

2. Знаковое-незнаковое (формальное-неформальное)

2.1. Формальное мышление (дискретное), опирающееся в своих приёмах на строго определённые дискретные объекты какой-то конкретной онтологии. Это мышление состоит в выражаемых знаками (symbols) классических логических рассуждениях. Но одновременно

2.2. мышление непрерывное, коннекционистское, опирающееся на объекты, определённые лишь статистически, вероятностно, без их знакового выражения и интуитивно проводимое эвристическое (т.е. необязательно формально верное, но применимое в большинстве случаев, хотя и не во всех) рассуждение. Правила такого рассуждения тоже могут быть не формализованы.

В нашей книге мы делаем упор на формальное системное мышление, дискретные знаковые представления о системах, но понимаем, что в реальной жизни приходится в существенной мере опираться на автоматизмы мышления, использующие интуитивные непрерывные представления, и это зачастую даёт огромные преимущества. Например, формальные (дискретная логика) рассуждения для разных конкретных онтологий и отдельных предметных онтик принципиально (т.е. формально-логически) несопоставимы, но их можно как-то объединять в коннекционистских (непрерывных) представлениях.

Мышление, о котором мы говорим в нашей книге, появляется там и тогда, где и когда нужно решать проблемы – что-то, что непонятно как решать. Это «медленное» рассудочное мышление. До этого момента можно не мыслить, можно заимствовать какие-то типовые решения, использовать уже имеющиеся знания, «на автомате». Даниэль Канеман утверждает[43], что у человека есть два механизма мышления: быстрое малозатратное интуитивное и медленное трудоёмкое, включающееся при появлении каких-то проблем при использовании «быстрого» интуитивного мышления.

По факту речь идёт о целом спектре мышления от интуитивного неформального через вероятностное (с какими-то оценками этих байесовских вероятностей по самым разным источникам априорных свидетельств и данных эксперимента) к классическому формальному на основе математической логики. Вот схема Прапион Гайбарян, иллюстрирующая этот полный спектр:

 

 

Обычно интуитивные догадки на уровне «ощущений» вытаскиваются в качестве явно сформулированных эвристик, а эвристики проверяются статистическими методами, или в случае большой удачи формальными методами. В случае подтверждения догадок формальное медленное мышление о каком-то типе задач потом можно натренировать (в ходе решения множества задач) так, что оно становится автоматическим и «интуитивным», не требующим особых мысленных усилий, решение этого класса задач перемещается из части спектра с «обдумыванием» и «направленным вниманием» в зону быстрого интуитивного без особого задействования дорогого ресурса сосредоточенности – но при этому оно из интуитивного «дичкового» становится уже интуитивным «окультуренным», следует проверенным медленным внимательным мышлением образцам.

Но и медленное мышление при всех его достоинствах может испытывать содержательные проблемы, даже когда люди готовы тратить на него достаточно времени. Хорошо сформулированная проблема обычно содержит в себе явное формальное противоречие, которое необходимо «снять» – только в этот момент включается мышление, только в этот момент нужно «сесть и подумать» (а не «вспомнить и применить»). Иногда говорят, что мышление появляется тогда, когда нужно «перевести проблемы в задачи», т.е. создать список работ, которые понятно как выполнять, и которые вместе решают проблему, снимают противоречие, убирают коллизии.

Решение проблем путём формулирования и снятия противоречий (коллизий) присуще и теории ограничений Элияху Голдратта («грозовая туча»[44]), и методологии ТРИЗ Генриха Альтшуллера[45], и системомыследеятельной методологии (школа Георгия Щедровицкого[46]). Все эти школы мысли утверждают, что они основаны на системном подходе, отсюда и общность мыслительных приёмов.

Системное мышление ничего не говорит про то, как снимать противоречия. В нашей книге нет никаких «методов творческого мышления», таблиц решений, способов проводить мозговые штурмы, приёмов развития воображения. Чудес не бывает, думать тут приходится не меньше и не больше, чем в любых других школах мысли. Системное мышление позволяет удерживать ви́дение всей системы в целом при решении проблем, не терять за деревьями леса, не терять за листьями дерева.

Системное мышление позволяет целенаправленным образом находить противоречия, требовать их решения, документировать эти решения. При этом само системное мышление развивается по мере его употребления в разных его предметных специализациях: системной инженерии, системном менеджменте, системной химии, системной биологии и т. д.

Есть и другие, менее распространённые специализации системного мышления. Например, есть специализация системного мышления для танцевальной импровизации Viewpoints[47], на системном подходе также основан текст «Танцевальное мышление и его развитие»[48].