Где искать интеллект в технических системах

 

Мы надеемся, что читатель, открывший эту книгу, прочтет для начала, после вступления, хотя бы ещё эту главу. Понятно, что гарантированных поводов для прочтения очередной книги с подобным названием нет, и быть не может, если в ней будет изложено то же самое, что пишется во всех книжках с «увлекательными» заголовками. Мы не будем приводить здесь примеры имеющихся текстов соответствующего типа до выяснения выявляемого, а не априорно предлагаемого разными авторами понятия «информации» – их уже достаточно написано с догматической мотивацией «про интеллектуальные системы».

Именно «про системы», ибо так проще скрыть мусор в изложении тематики, завуалировать факт изложения вопроса, знание которого не очевидно самому автору. Раз «системы», значит, речь обещает разговор о чем-то большом и серьезном, слова можно будет употреблять весьма разные, и все они тогда будут в той или иной степени привязаны к тому или иному варианту разговора «о системах», о которых по случаю приходится говорить.

Мы здесь беремся поговорить о системах и их возможном интеллекте, отдавая себе отчет о сложности и полной фактической не разработанности повсеместно употребляемой тематики, умственных претензиях отдельных авторов на научность и свою первичность в изложении вопроса и ее задумчивую адекватность реалиям жизни при употребляемой во всех известных работах терминологии.

Решайтесь на восприятие предлагаемого – после такой постановки тематики введения мы уже по нашему мнению не сможем заниматься, грубо говоря, общепринятой демагогией, затуманиванием вопросов от читателя умными словами и винегретом маловразумительных утверждений.

Помимо уже сказанного, читателю придётся смириться с условием, выполнения которого, по пути знания, требовали от неофита на протяжении многих тысячелетий, а именно: «в проявленном мире есть много чего. То, что мы можем понять, относится к человеку, то, чего не можем – к Творцу». И никакая наука ничего не изменяет в этом утверждении. Сама трансцендентность явления интеллектуальности рассматривалась древними Посвященными (в наши дни – учёными) как отсутствие языка описания в современной им науке, конгруэнтного масштабу описываемого явления. Вплоть до наших дней мало что изменилось, разве что увеличилась личная неосведомлённость неофита, начало использоваться понятие метаязыка, да выросла «социальная цивилизованность».

Будем надеяться, что сказанного достаточно для любого читателя, чтобы уже здесь понять, надо ли сразу прекратить чтение этой книги или решить для начала продержаться хотя бы в течении вхождения в начальные рассуждения, прежде чем это сделать, или даже кое-что почитать в некотором объеме содержимого, дабы отринуть или, может быть, принять предлагаемое понимание окружающей ситуации.

В любом случае это будет полезно, ибо читатель получит в самом тяжелом случае еще один вариант, может быть и неплохой, ответа на вопросы «об интеллектуальных системах», который в дальнейшем не будет его интересовать, заменит стандартное представление, или, быть может, приведет к некоторому пониманию предлагаемых воззрений без наших подсказок, самостоятельно.

Для нас не важно, будет ли это одобрение нашей схемы изложения или формирование своей в противовес нашей. Главное – путь к истине, вне зависимости от той или иной научной школы, позиции и языка мышления. Те или иные соображения часто представляются кому-то правильными, а у кого-то вызывают вопросы и удивление по самой своей сущности.

Для начала сойдемся в том, что длинное и немного «непривычное» название настоящего труда не дань авторскому желанию сказать «чего-нибудь новое», придумать обобщение понятий и терминов, альтернативных «информике», «инфобионике», «информологии» («инфологии»), «инфомедицине», «инфосфере», как средству спасения от «инфопромывания» мозгов читателей и других удивительных фантазий. Нет. Но каждый должен знать и понимать проблемы своей, пусть плохо формулируемой пока, специальности «как они есть», в полном объеме, в составе единой науки без произвольных экзерсисов и вымышленных аксиом и постулатов.

Поэтому, не отдавая признания тому, чего не бывает, мы будем говорить о том, что «описуемо», что действительно существует в едином ключе первичного понимания понятий и терминов, разговора о системах, интеллекте и информации, их научном поиске в природе и о возможностях их искусственного создания, или повторения «создающего пути Природы».

Мы будем идти вместе с читателем, и призываем его слушать и обдумывать наши рассуждения, нигде не требуя от него Веры и не настаивая на принудительном веровании в наши построения и рассуждения, но надеясь только на дополнения и правомерные изменения (при обнаруженной необходимости) сказанного в процессе изучения.

Говоря о начальном знании поднимаемых вопросов, мы не сможем поблагодарить Науку как обобщение накопленного знания, пришедшую к ее сегодняшнему уровню развития. Не секрет, что, изучая в процессе обучения на первых курсах вуза информацию, студент, в лучшем случае, получает очередной вариант ее школьного определения или математику и программирование завуалированные под информатику и псевдо интеллектуальные системы и на пятых курсах некоторых политехнических вузов не в состоянии дать вразумительного понимания информации.

При этом вопросы «об искусственном интеллекте», связанные тем или иным образом с компьютерами, студент часто слышит от преподавателей и сам читает в соответствующих книгах, как утверждения об интеллектуальности современной вычислительной техники, о том, что она даже может мыслить «в большом» или «в малом». Мы оставляем разбор этих утверждений за теми, кто читает некоторые научные журналы Академии наук.

Все это – мягко говоря, сомнительные утверждения, западающие в юном возрасте в еще недостаточно подготовленное сознание студентов, которые по своей скромности или неподготовленности к беседе с «высокоумными» преподавателями не могут или, вернее, не умеют задавать им «неудобные» вопросы типа того, что, мол, Вы конкретно понимаете в своих лекциях под информацией, информатикой, интеллектом и как эти понятия трактуются Вами по отношению к вычислительной технике, где именно надо искать в вычислительной машине интеллект или информацию и что с ним делать, если найдешь их случайно в высокоумном компьютере?

Точно также студенты естественнонаучных и медицинских учебных заведений, конфузятся спросить учёных наставников о том, что же такое – эволюция, чем отличается она от самоорганизации системы, какие биологические объекты мы можем отнести к живым, сознающим и интеллектуальным, и где проходит граница, разделяющая их? Если живое там, где начинается обмен веществ, как учит отвечать учебник, то тогда Сбербанк, обменивающий деньги, универсальные эквиваленты, – «живее всех живых».

Примерно аналогичные сказки выслушивают молодые люди изучающие информатику. Конечно, если понимать «информатику» как науку об «информации», (а перевод этих терминов в понятие «разъяснение» часто попадается в публикациях) то информатику, связанную тем или иным образом с «информацией», а значит, по своей сути и об «интеллекте», мышлении и понимании внешнего мира средствами «интеллекта» и еще чего-то сопряженного с ним, представляют себе как науку ни о чем. Сегодня никто не поверит в получение и передачу, пусть даже никем не определенной и никому не ведомой, информации в не интеллектуальных системах, просто по общему факту интуитивного восприятия понятия информации.

Выработка и понимание информации, даже при трактовке ее на уровне СМИ невозможны без упоминания (признания существования) интеллекта – некоего туманно определяемого элемента, обеспечивающего возможность получения предварительного знания и образования для понятийной интерпретации своего окружения.

Напомним для ясности, что информация действительно переводится на русский язык термином «разъяснение», а информатика фактически была введена как эквивалент понятия «computer science» – компьютерная наука.

Порой в академических изданиях встречаются перлы вроде того, что «будем понимать под интеллектуальными системами те, которые к ним не относятся по общепринятому мнению» или «система интеллектуальна, если в ее работе (или даже разработке) принимал участие человек». Признаем здесь, что таких и подобных утверждений встречается в «научной» литературе достаточно много и изучение в таких условиях дисциплины «Интеллектуальные системы» надо признать бесперспективным в силу невозможности ее формирования на таких представлениях и основах.

Ясно, что первым представлением и основой рассмотрения дисциплины являются, конечно, некоторые «системы», их понятийное выделение из совокупности обобщающего понятия. Многое в «интеллектуальном» может стать понятным только после выделения «систем» вместе с их иерархией среди прочих уровней познания и представления.

Известно, что когда говорить не о чем, мыслей нет из-за скромного образовательного ценза, определённого узкой специализацией и априорного исключения изучаемого из общего круга рассматриваемых вопросов, а надо говорить о чем-то  изначально расплывчатом и терминологически ограниченном в понимании самого говорящего, разговор начинается с классификации – простейшем способе запутать себя и собеседника грандиозностью проблемы и постановки. Мы не имеем здесь ввиду таблицу Менделеева и ряд других выдающихся исключений или общепринятых обобщений.

Однако до «разума» таких действий массы «писателей» и отдельные специалисты, еще не дозрели, и все начинается с разделения (классификации) систем просто на интеллектуальные и неинтеллектуальные, без рассуждений на тему – почему предлагаются для классифицирования именно системы, а не объекты, вещи, способы, ингредиенты да мало ли еще что?

Никем не определенный внутренний смысл понятия системы здесь доминирует, «понятие из ниоткуда» – частного личностного восприятия трактуется в речи как нечто «априорно пригодное для понятия классификационной единицы», а фактически и после её умозрительного выделения, как неопределенное, возможно обладающее чем-то нам неизвестное и непредставимое как набор отдельных и разно понимаемых сущностей.

Нам известна только одна начально-успешная попытка непротиворечивого разрешения этой ситуации Людвигом фон Берталанфи и его учеником К.Боулдингом, которые ввели понятие уровня восприятия для разделения систем по отличию их реагирования на входные сигналы, как классификационный признак систем, после чего неопределенность сути системы могла быть снята навсегда. Мы считаем необходимым приведение несколько более подробной ссылки на работы К.Боулдинга, после чего осмелимся (что мы уже позволяли себе в предыдущих исследованиях) на ее уточнение согласно современному уровню знания.

Чтобы избежать упреков в «неправильной системе признаков в выдуманном подходе к классификации систем» будем исходить из простейших понятных механических свойств и понятий физики – статики и динамики существования физических объектов и систем.

Здесь надо отметить правомочность и приоритет К.Боулдинга, впервые указавшего на классификационные свойства систем – способность «с некоторого уровня и выше» явно воспринимать сторонние сигналы, то есть быть открытыми, находиться в открытом мире с обменом сигналами (тогда еще не употребляли слово «информация») в нормальном смысле понятия открытости для восприятия сообщений и сигналов внешнего мира, а не в программистском варианте указания возможности управления программой чужой системы.

Для полного понимания рассматриваемых вопросов мы начнем с введения в необходимую для их понимания общую теорию систем, после чего мы сможем быть уверены, что внимательный читатель все воспринимает правильно.

 

Необходимость общей теории

 

Системы анализируются с использованием того аппарата,

 той степени абстракции, которые допустимы

 на данном уровне системной сложности…

По Л. фон Берталанфи

 

Необходимость изучения и развития общей теории систем, ее важность для разработки теории интеллектуальных систем управления (ИСУ) достаточно очевидны. Не может быть полноценного понимания проблем, связанных с системами управления, а системы по другому основанию их разделения, делятся на управляющие и нет, если не выяснено их место среди других возможных систем или не определена иерархия систем, а, следовательно, и не введены критерии их сравнения. Интересы содержимого этой книги указывают здесь возможность начать рассмотрение этой стороны организации интеллектуальных систем.

Можно вполне определенно считать, что общая теория систем начиналась в конце сороковых годов с работ фон Берталанфи. Подход к построению такой теории мы будем рассматривать ниже в необходимом объеме под названием общая теория систем по фон Берталанфи.

Кроме того отметим, что в 1959 году в Кейсовском технологическом институте (Кливленд, шт. Огайо) был создан центр системных исследований, известный по сформированной там общей теории систем, названной по имени его руководителя теорией по М.Месаровичу [4].

От выбора глобальных соглашений, основных исходных позиций общей теории систем существенно зависит наше понимание проблемы существования систем управления. То, что допустимо при модельном замыкании системы неприемлемо при рассмотрении систем открытых. При контекстно-зависимой постановке нам требуется некоторая другая нежели общепринятая теория управления - метатеория управления, включающая в себя теорию ИСУ.

Для обоснованного принятия решений в открытых системах мы должны иметь возможность сравнения и иерархического упорядочения систем по важнейшему для управления критерию – их отношению к информации. Нормальное понимание этого, так толком никем и не раскрытого термина мы дадим далее. Именно такой вариант общей теории систем нам необходим – вариант общей теории систем как теории, обеспечивающей технологию системного подхода к сложным системам.

Путь, по которому мы следуем за биологом фон Берталанфи, более близким, по нашему мнению, к живым системам, имеющим интеллект, а это как следует из классификации систем, один их важнейших признаков живой системы, ведет нас к изучению и сравнению систем, сложность которых определяется их собственным отношением к информации, а также уровнем сложности языка, на котором эти системы представимы и наблюдаемы.

Теория систем по математику М.Месаровичу ведет по испытанному математическому пути создания теорий и аппаратов, обеспечивающих моделирование мертвых объектов, сложность которых определяется количеством составных частей и видом их математического описания.

Вообще возникновение понятия ИСУ указывает не на поиск новых решений по коррекции для традиционных систем управления, а на перенос интересов науки и практики на новый класс систем, по своему уровню сложности требующих другого подхода к управлению. Нам необходимо иметь некоторый конструктивный вариант иерархии систем и их взаимоотношений, чтобы понять, в каких случаях возможно и целесообразно говорить об интеллектуальности системы, об «интеллектуальном управлении», а в каких оптимальным является традиционный подход.

Начнем такое рассмотрение указанных вопросов с краткого экскурса в основы общей теории систем и абстрактной теории систем, особо выделив в них положения, характерные для организационных систем, систем управления, управления вообще, управленческой стороны принятия решений.

Из предшествующих публикаций здесь надо указать известную монографию «Системы и руководство»[1] [5]. Не менее важным материалом надо считать и монографию «Прикладная общая теория систем» [6], в которой термин прикладная понимается как методология обеспечения системного подхода к сложным системам.

 

 

Две общие теории систем

 

Итак, фактически существуют два подхода, две общие теории систем (ОТС) - по М.Месаровичу и по фон Берталанфи. Первая из них изначально ориентирована на создание теоретического фундамента «частных теорий» и развивается в сторону систем с характеристиками интеллектуальности за счет рассмотрения кибернетики как собирательного направления, моделирующего живое в машине. Вторая является программой исследований незамкнутых систем, направленной на поиск методов доказательства существования определенных черт живого в системах, начиная с некоторого уровня их системной сложности [2].

Согласно М.Месаровичу ОТС должна быть настолько общей, чтобы могла охватить многие уже существующие теории, касающиеся в том или ином разрезе теории систем. Как частные случаи из ОТС должны выводиться, например, теория динамических систем, теория конечных автоматов, теория алгоритмов и так далее. При этом научные основания ОТС должны быть настолько фундаментальны, чтобы ее выводы имели практическую ценность при изучении конкретных систем, встречающихся в жизни.

Термин «общая» здесь означает, что ОТС имеет дедуктивный характер и объединяет другие теории – те, которые изучают системы в целом, и те, которые рассматривают поведение систем (теорию управления, адаптации, самоорганизации и т.п.). Используемые в ОТС уровни абстрактного описания систем используются как разъяснение термина «система».

Для этого предлагается использование наиболее абстрактных областей математики: теории множеств, общей топологии, абстрактной алгебры и т.д. Термин «теория» по М.Месаровичу определяется в духе работ по математической логике и основаниям математики, в которых для его введения предварительно дается понятие о классе элементарных высказываний – Р. Тогда «теория» определяется как подкласс  высказываний, которые считаются истинными.

Отметим, что для ОТС полагается возможным установить истинность высказывания либо экспериментально, либо на основании некоторого набора аксиом. Но, несмотря даже на такое допущение, ее прикладной вариант пока не создан, да и вряд ли возможен, ибо ОТС по М.Месаровичу – сугубо теоретический аппарат для создания теорий.

Согласно работам фон Берталанфи, ОТС представляется как теория описания любых систем, где на первом месте стоит иерархическая классификация систем и далее, каждый уровень иерархии анализируется с использованием того аппарата, той степени абстракции, которые допустимы на данном уровне системной сложности для достижения конкретной цели текущего исследования.

Надо признать, что конкретно такой формулировки у фон Берталанфи нет, это обобщенное понимание выдвинутых им и его последователями положений, на которых удобно конструктивно базировать теорию ИСУ.

По фон Берталанфи в научном анализе систем выделяют три этапа. Согласно этой градации, на первом этапе в науке рассматривается «организованная простота» (механика), на втором – «беспорядочная сложность» (статистическая физика), на третьем – «организованная сложность»[3]. Фон Берталанфи включал в теоретический аппарат ОТС теорию информации, теорию игр и вообще все «околоинформационные» теории своего времени.

Можно предположить, что пересечение ОТС по фон Берталанфи и по М.Месаровичу на уровне включенных в них теорий (которые первый рассматривал в их «еще не вполне сформированном» информационном смысле, а второй – в чисто математическом), объединенных потом «всеядной» кибернетикой, внесло в ряды исследователей путаницу и непонимание существенно разных концепций этих вариантов ОТС.

В конечном итоге общими усилиями разных групп ученых были сформированы две трактовки для ОТС. Первая из них именуется «ОТС в широком смысле» и охватывает собой все необходимые и возможные дисциплины, имеющие отношение к анализу и синтезу систем. Вторая трактовка «ОТС в узком понимании» в известной степени обобщает различные подходы к ОТС. Она получила название «абстрактной теории систем» (АТС).

АТС по М.Месаровичу ориентирует нас на абстрагирование для моделирования систем с характеристиками интеллектуальности на уровне аппарата кибернетики, как известно, направленного на обеспечение моделирования живого в машине, на использование «подходящего» уровня абстракции.

АТС по фон Берталанфи ориентирует нас не на «подходящий» для данного исследования уровень абстракции, а на использование для представления и изучения системы языка, обеспечивающего ее максимальную наблюдаемость. И хотя фон Берталанфи в свое время мог включить в математический аппарат теории только методы кибернетики, ничто не мешает нам сегодня расширить их рядом дополнений и соглашений, необходимых для создания и изучения интеллектуальных систем.

Вообще говоря, из подхода, предложенного фон Берталанфи, не вытекает явных указаний о необходимости создания моделей систем. Поддерживая такой подход, мы постараемся показать далее возможность и целесообразность организации в некоторых случаях работы непосредственно с самой системой типа «организованная сложность» без создания той или иной ее модели.

Исходя из сказанного, можно видеть, что трактовка ОТС по фон Берталанфи дает, в конечном итоге, некоторый реальный простор для создания прикладной теории, связанной с интеллектуальным аспектом управления, понимаемым как атрибут системы высокого уровня организации.

 

 

Иерархия систем

 

Mineralia sunt, vegetabilia vivunt et

 crescunt, animalia vivunt, crescunt et sentiunt [4].

 

К. Линней

 

Над прикладным развитием понятий ОТС по фон Берталанфи [2] успешно работал К.Боулдинг [3]. Его важнейшей заслугой является формирование некоторой условной порядковой шкалы сложности систем, на которую они проецируются по признаку восприятия их отношения к потокам входной информации.

В сокращенном виде эта шкала (классификация) представлялась К.Боулдингу следующим образом (комментарий в примечаниях наш – авт.):

1. Первый уровень - уровень статической структуры. Он мог бы называться уровнем «оснований» или «остовов». Описание этой структуры служит началом систематизированных теоретических знаний, так как невозможно создать точную функциональную или динамическую теорию, не имея достоверного описания статических взаимоотношений[5].

2. Второй уровень иерархии систем представляет собой уровень простой динамической системы с предопределенными, обязательными движениями. Он может быть назван уровнем «часового механизма». Большая часть теоретических положений в физике, химии и ряде других наук относятся к этой категории[6].

3. Третьим является уровень механизма управления или, другими словами, системы с управляемыми циклами обратной связи, причем его можно назвать уровнем «термостата».

Он отличается от простой системы устойчивого равновесия главным образом тем свойством, что передача и анализ информации составляют существенную часть системы[7].

4. Четвертый уровень – «открытая система», самосохраняющаяся структура[8]. Этот уровень, на котором живое начинает отличаться от неживого, может быть назван уровнем «клетки»[9].

5. Пятый уровень можно назвать «генетически-общественным» или уровнем «растения»[10].

6. По мере движения в этой иерархии вверх постепенно достигаем нового уровня - уровня «животных», который характеризуется наличием подвижности, целенаправленным поведением и осведомленностью. Здесь развиты специализированные приемники информации (глаза, уши и т.д.), что приводит к значительному увеличению потока входной информации; кроме того, имеются развитые нервные системы, в конечном итоге приводящие к появлению мозга, который формирует из воспринимаемой информации основные черты явления, или «образ».

Чем выше организация индивидуума, тем заметнее становится то, что его поведение не является простым ответом на какое-то воздействие, а определяется «образом», или структурой знания, или окружающей обстановкой в целом... Трудности предсказания поведения этих систем возрастают из-за того, что между воздействием и реакцией на него вклинивается образ.

7. Следующий уровень рассматривает отдельного человека как систему и называется «человеческий». Кроме всех или почти всех характеристик «животных» систем человек обладает самосознанием, которое отличает его от простой осведомленности животного. Человеческое воображение помимо того, что оно сложнее, чем у высших животных, обладает свойством самоотражения - человек не только знает, но и осознает, что он знает. Это свойство тесно связано с явлениями языка и с использованием символов[11].

8. Общественные (социальные) институты составляют следующий уровень организации...[12]

9. Чтобы завершить построение иерархии систем, необходимо добавить последний уровень - трансцендентные системы. Существует конечное и абсолютное, неизбежное и непознаваемое, проявляющее определенную структуру и взаимосвязь. Будет печальным тот день для человечества, когда никто не сможет задать вопросов, на которые не существует никаких ответов[13]…

Как писали раньше, нет непознаваемых систем, есть непознанные. Сегодня мы можем себе позволить говорить об ограниченной наблюдаемости системы одного уровня с другого, в том числе, в некоторых случаях, возможно, и практической не наблюдаемости систем старшего уровня с уровня системно более простого (как, впрочем, и наоборот). О подобных ситуациях говорит нам и введенный К.Боулдингом уровень трансцендентных систем[14].

Конечно, современный исследователь отметит необходимость некоторой модернизации этой классификации (по логике построения должен быть введен уровень «вирусов», возможны и другие аналогичные замечания). Тем не менее, основной успех и ценность предложенной иерархии заключаются в указании К.Боулдингом линейного среза, характеризующего важнейшие моменты развития систем без построения многомерной модели их классификации. Тем самым дается простое объяснение взаимосвязи систем без сложных для начального восприятия подробностей, но обеспечивающее достаточную обоснованность дальнейших построений, базу, на основании которой можно строить прикладные теории.

Для прикладной теории ИСУ в классификации К.Боулдинга основным моментом является фактическое указание о необходимости упорядочения систем по смыслу обработки характеризующих их входных информационных потоков, т.е. по уровням восприятия, переработки и выдачи информации во внешний мир, а, следовательно, и по некоторой качественной оценке возможности обработки информации для каждого уровня.

В теории ИСУ не имеет значения, какой уровень сложности систем мы признаем «первым из обладающих интеллектуальностью», системе какого уровня впервые припишем наличие интеллектуальности, как атрибута системы[15]. Важен лишь факт постепенного внутри уровня и скачкообразного между уровнями качественного изменения смысла восприятия и обработки информации, перехода от сигнального и контекстно-свободного к структурному и контекстно-зависимому анализу информации. Как следует из классификации К.Боулдинга, такие уровни целесообразно рассматривать и как отдельные виды систем и как их симбиозы.

Важнейшим моментом является выделение в иерархии систем более сложного уровня нежели третий – «кибернетический», для отдельного рассмотрения по параметру невозможности нахождения для них строгого математического описания. Далее они будут упоминаться не только под собирательным названием «надкибернетические», но и, как это принято в работах фон Берталанфи, К.Боулдинга, Дж.Миллера и ряда других ученых, под собирательным названием «живые системы».

Классификация К.Боулдинга указывает на процесс непрерывного повышения значимости информационной составляющей по мере роста организационной и поведенческой сложности систем вплоть до трансцендентного уровня.

В конечном счете, информация сама становится «системой», начинает довлеть над системами низших уровней и, в некотором смысле, «информация начинает существовать самостоятельно». Но это уже предмет дальнейшего рассмотрения.

 

Новая парадигма управления

Omnia non pariter rerum sunt omnibus apta [16].

 

Прикладная теория ИСУ является теорией, рассматривающей проблемы управления для систем всех уровней, связанных с понятием интеллектуальности как способности в той или иной мере самостоятельно принимать, обрабатывать и выдавать во внешний мир информацию.

Прежде всего, здесь необходимо отметить факт всеобщего использования управления на основе сигнала обратной связи так сказать «по умолчанию»[17]. Истоки этого умолчания лежат, по-видимому, в аналитико-механистическом восприятии мира. Тем не менее, системный взгляд привел ряд авторов и к другой точке зрения на обратную связь, о которой мы будем еще говорить ниже.

Конечно, для большинства специалистов технических направлений вполне естественна традиционная ориентация на сигнальное или, как его еще любят называть – «операторно-структурное» управление. Профессионально они подготовлены только к работе с системами технической ориентации – кибернетическими. Как инструментально вполне развитые и обладающие собственной элементной базой, эти системы для указанных специалистов становятся самодовлеющими, что ведет к попыткам моделирования такими системами систем любого уровня сложности на основе сигнальной парадигмы управления.

Напротив, науки изучающие системы уровней по К.Боулдингу более высоких (и сами являющиеся при этом системами не менее высокого уровня), не имеют ни собственного механизма построения моделей (вернее, не имеют механизма работы с открытыми системами), ни собственной элементной базы, что и является причиной их незаслуженной подчиненности примитивным относительно них системам, организованным на уровне обратной связи.

И сколько бы эти науки не пытались использовать вместо чистой математики более подходящие для них лингвистические аппараты, общий механизм работы с информацией для них остается прежним – базирование на аксиоматическом фундаменте моделирования систем своей области знания на уровне кибернетического подхода.

Отметим, что достижимый уровень развития каждой группы наук, кроме всех прочих необходимых характеристик и особенностей, определяется применяемой в них «машиной производства выводов», «машиной управления».

Прежде всего, это классические машины фон Неймановской архитектуры – конечные автоматы разных модификаций. Этой архитектурой обслуживаются сегодня все науки. Ее предельные возможности накладывают существенные ограничения на процесс познания.

Именно поэтому в разных ключах ставятся вопросы разработки машин, управляемых данными, то есть машин, ориентированных на вербальное представление информации. Но, как следует из наших построений, требуется уже машина, управляемая данными и отношениями, то есть машина для контекстно-зависимых сообщений.

В первом случае мы имеем управление как результат «оптимизированного информационного поиска», цель которого – выработка управляющего решения, то есть ответного сообщения на основе анализа структуры данных, заложенной в машину при проектировании информационной системы, и её текущего наполнения.

Во втором случае управление структурно-динамическое, цель которого – формирование некоторой «структуры знания», переменной во времени именованной структуры связей, организация «информационного резонанса». Собственно выработка того или иного решения является задачей важнейшей, но вторичной, производной от основной задачи системы – «быть в курсе всех изменений и в постоянной готовности к восприятию смысла запроса или сообщения по результатам предыдущей информационной посылки».

Далее семантика накопленной информации уже обеспечит в нужный момент выработку структуры связей, могущей служить для преобразования в любые мыслимые действия: организационные, правовые, судебные, личностные, моральные, чем, собственно говоря, и определяется интеллектуальное управление в нашей текущей инженерной постановке. Именно текущей, потому, что на её понятийной базе мы будем в рассматривать другие более совершенные подходы к работе с информацией.

А пока, если говорить строго, в текущей постановке теория ИСУ занимается формированием «индивидуального алгоритма» принятия каждого конкретного решения. Осталось только договориться, можно ли считать алгоритмом (вспомните его исходное определение) индивидуальную процедуру выработки каждого отдельного решения?

Введенное в понятие информационной базы в составе базы данных и базы знания является исключительно конструктивным. С одной стороны оно дает нам возможность построения функциональной схемы ИСУ на основе достаточного количества пар таких баз разного целевого назначения, но, самое главное, оно обеспечивает возможность формирования новой парадигмы управления и ее инженерной реализации.

«Классическая» парадигма управления происходит от понятия управляющего сигнала, выражаемого в аналоговой или цифровой форме, контроля достигнутого результата управления и его коррекции за счет изменения передаточных характеристик системы управления с обратной связью.

Исторически указанная парадигма управления происходит от подходов и математических аппаратов, связанных с теорией сигналов. Она использовалась, конечно, с древнейших времен, но окончательно сформировалась в годы царствования кибернетики как «обслуживающего аппарата для всех наук», которая в таком варианте и не претендовала ни на что, кроме моделирования сложных систем методами прикладной математики.

Такого рода парадигма естественна и допустима для систем, сложность которых допускает их кибернетическое представление или моделирование. При этом предполагается, что в некоторой области допустимого управления передаточные функции системы обладают, по крайней мере, непрерывностью, т.е. утверждается, что в каждом конкретном случае имеет управляющий смысл понятие «отклонения величины выходного сигнала».

Сохранение этой парадигмы для системно-сложных объектов автоматически сводит нас к уровню кибернетической модели, что влечет за собой бессмысленность любых попыток организации управления на контекстно-зависимых языках – теряется смысл контекстно-зависимого управления.

Системный взгляд указывает нам на другую парадигму управления. Она происходит от понятия управления за счет анализа семантики изменения отношений между данными (контекстной связи данных) и выработки этих изменений в процедуре согласования структуры объекта и субъекта в интеллектуальной системе. Соответственно, будем называть ее парадигмой согласования связей данных или парадигмой управления на контекстах. При желании ее можно называть парадигмой структурного управления, где структура берется не из операторов, а из самой системы. Именно эта парадигма обслуживает все построения теории ИСУ.

Но фундаментальное отличие указанных парадигм заключается отнюдь не только в способах выработки конечного сигнала (через структуру операторов, передаточную функцию или через собственную структуру системы и осмысление через накопленный образ[18]), но и в замкнутости первой и системной открытости второй.

 

Укажем здесь и в дальнейшем повторим еще не раз: в открытой системе существует не менее трех «управлений»:

- управление для поддержания гомеокинетической стабильности системы как некоторый процесс «внутреннего переосмысления», внутренней реструктуризации, изменения целевых установок в процессе анализа изменения собственной внутренней структуры;

- управление для компенсации возмущений от внешнего мира;

- внешнее управление, как целенаправленное действие некоторой другой системы, желающей в данный момент выступать как субъект.