Коллектив авторов - Инновационная сложность

• Название: Инновационная сложность
• Автор: Коллектив авторов
• Жанр: Детская образовательная литература
• Год: 2016
• ISBN: 978-5-906823-11-3

В книге рассматривается фундаментальная проблема инновационной сложности в контексте новейших достижений современной теории сложных систем. Представлены результаты исследований источников и факторов возникновения инновационной сложности, особенностей ее динамического роста и циклической эволюции, способов прохождения кризисов и неустойчивостей в ходе эволюции. Особое внимание уделено рассмотрению современных информационных, когнитивных и коммуникативных технологий, проблем сознания и творчества, стимулирования креативности, продуцирования научных, культурных и социальных инноваций. Показаны возможные приложения моделей рождения и эволюции инновационной сложности для анализа и прогнозирования развития природных, технических, когнитивных и социальных систем. Книга представляет интерес не только для ученых-исследователей, но и для широкого круга практиков проектирования, образования и управления, стремящихся принимать эффективные решения в условиях неопределенности и неоднозначности будущего и обеспечивать безопасность и качество функционирования сложных систем.

---

Соответственно, их мерами служат: в первом случае – протяженность, длина; во втором – площадь; в третьем – объем и т. д. Число «с» всех степеней свободы системы равно n + к, за вычетом числа 2, в соответствии с двумя наличествующими связями, – уравнением сохранения р1 + р2 +… + рn = 1 и понятным из предыдущего уравнением Ĥ = Ĥs . Оба они ограничивают выбор значений pi. Отсюда следует: с = n + к– 2, или n – с + к = 2. Это соотношение по форме совпадает с формулой Эйлера для многогранников, связывающей число вершин (n), ребер (с) и граней (к), а также с «правилом фаз Гиббса». Понятно, что системе выгодно, и прежде всего в энергетическом отношении, ликвидировать излишние степени свободы (экономия на мерности фазового пространстве движений), чтобы тем самым обрести твердую определенность условий своего бытия. Минимум возможного, дальше которого отступать уже некудасостояние, когда n = 2, к = 1 (случай классического золотого сечения, ибо k ≠ 0), и соответственно с = 1 (в поле самоорганизации системы ситуация с равным нулю числом степеней ее свободы невозможна). «Не умножай параметров сверх необходимого», – гласит подобный этому принцип теории познания, известный как «бритва Оккама».

Вышеприведенные соотношения, связывающие три вида размерностей системы, в отличие от создаваемых познающим субъектом моделей, обладают статусом объективного закона – закона формирования и эволюции структур-аттракторов и структур-дис-тракторов (срукутр-репеллеров), или закона существования гармоничных и дисгармоничных состояний сложных систем.

Надо заметить, что к разряду самоорганизующихся относятся не только многие системы неорганической природы (например, так называемые твердые растворы, композиты и др.), но практически все биологические системы и системы социального порядка. Биосистемы, включая популяции, сообщества, системы экологические, представляют собою внутренне дифференцированные самоорганизующиеся формирования, важнейшие свойства которых выражаемы коллективными переменными – интегральными характеристиками. Одна из них – информационная энтропия, способная быть мерой состояния распределенных сложносоставных систем, внутреннего разнообразия систем и распределений как локальных универсумов, мерой внутриструктурного хаоса. Условия для их устойчивого развития возможны лишь в том случае, когда производимый внутри них хаос подавляется организацией, т. е. когда мера организации полностью, без остатка исчерпывает меру хаоса, не оставляя лазеек для возмущающих систему воздействий, способных обгонять в своем росте темпы застройки внутрисистемных порядков.

Сегодня каждый окончивший институт по тому или иному направлению специализации, предметному профилю, убежден, что он в своем деле специалист и кое-что понимает в этом мире. И он действительно понимает, но только в рамках той аналитической парадигмы расчленения сложного на простое, которую десятилетиями и столетиями развивали в качестве единственной формы научного метода. Он ориентирован на решение определенных эмпирически выраженных, практически явленных задач, которые обычно возникают в совокупности частных, конкретно-предметных, узко-дисциплинарных отраслей научного знания.

Но необходимость выработки всеобщих принципов для перехода на новый уровень постижения сущности вещей, для формирования нового мировоззрения и нового взгляда на организацию и строение реальных вещей как сложных формирований, систем объектов, способных представлять собою единое целое, пока никак не воспринимается теми, кто в наших разнопрофильных университетах, в образовательном пространстве, базирующемся на прежней логико-аналитической картезианской парадигме, подготовлен для труда и жизни – эта необходимость никак не воспринимается и не осознается. А ведь всеобщие принципы потому и всеобщи, что присутствуют в каждом особенном, пронизывая профилированное знание, какова бы ни была его предметная специфика. Ну вот, к примеру, можно поставить вопрос: что общего в композитах типа фарфора, кирпича, зажигательной спичечной массе, стеклах – от легких до тяжелых флинтов, в сплавах металлов, парфюмерных или табачных изделиях, в строении гранитов, базальтов, в составе белой крови, иммуноглобулинов, липопротеидов, в строении экологических систем, биоценозов, в составе геополитических или этнических сообществ, в структуре других сложных систем? Ответа на этот вопрос, можно утверждать со стопроцентной гарантией, не последует. Между тем во всех этих случаях значимо ограниченное разнообразие весовых долей составляющих, структурных компонентов. А это – основной материал для расчета информационной энтропии как интегральной меры, по значениям которой, близким или удаленным от соответствующего ее узлового значения, можно надежно судить о характере состояния изучаемого неравновесно распределенного материала, а тем самым о его качестве, функциональных особенностях, степени полезности или пригодности для употребления, дать критерий диагностики нормы-патологии системы.

Еще Аристотель говорил, что важны не числа, а их соотношения. Но врач сегодня, измеряя давление пациента, обращает внимание на абсолютные числовые значения показателей систолического и диастолического давления, тогда как важно их отношение. В норме оно близко к 0,618, хотя в числителе и знаменателе этой дроби могут быть довольно большие отклонения от того, что ныне считают нормой. Точно также и значение относительной энтропии, исчисленной для структуры белой крови, близко к 0,618, если организм человека без патологий. На основе этого показателя можно диагностировать состояния организма, устанавливать тонкую границу между нормой и патологией, что ныне, из-за отсутствия надежных индикаторов, является весьма трудной проблемой в медицине. Значение относительной информационной энтропии здесь дает именно такой инструмент диагностики состояния, выполняя функцию аналогичную термометру.

Таков эффективный и беззатратный путь освоения информационных полей в установлении потенциальных свойств того или иного распределенного материала. Он опирается на универсальные методы, одинаково приемлемые всюду, где есть ограниченное разнообразие, безотносительно (инвариантно) к специфике, масштабности, формам организации материала, но позволяющего синтезировать знания о характере и состоянии внутреннего пространства сложных систем[139].

И если мы заинтересованы в том, чтобы тотально поднять качество производимого структурно сложного продукта, как то в свое время, прозванный «съездом качества», ставил съезд КПСС (хотя и безуспешно из-за неразвитости в то время методологического и теоретического оснащения повсеместного решения этой проблемы), и тем внести существенный вклад в обеспечение скачка эффективности отечественной экономики, то овладеть данным подходом и средствами системного синтеза, расчета интегральных мер, просто необходимо.

Но, перейдя к существенно иному примеру, – от микрокосма к макрокосму, находим, что и в таком случае данный принцип структурной гармонизации его как целого действует столь же неукоснительно. По современным оценкам состав мироздания таков: 74 %-Темная энергия, 22 %-Темная материя и 4 %– Всё остальное, включая галактики, звезды, планеты и пр. Информационная энтропия Ĥ этого распределения равна 0,623. А если, не нарушая оценочных цифр весовых долей структурных компонентов, дать более точную, детализованную оценку их состава {0,7444; 0,2158; 0,0398}, то совпадение значения этой меры с золотым сечением будет полным: Ĥ = 0,617998 ~ 0,6180.

Сегодня в практике, при выработке решений, принято опираться не на законы и принципы, а на модели. Тем самым науку превратили в своего рода «Дом моделей». Этот крен произошел, что называется, не от хорошей жизни, а от незнания объективных универсальных законов бытия, которые в таких случаях надлежит применять и использовать.

Прежде чем перейти к системам, формирующемся в обществе, и демонстрирующим действие механизмов самоорганизации, тяготение к структурам-аттракторам и их «индикаторам» – ОЗС, проиллюстрируем сказанное на одной экологической системе, естественным образом сформировавшейся в водной среде.

Действие данного критерия в диагностике состояний нормы и патологии сложных систем можно проиллюстрировать на любых биологических сообществах, например – на видовом распределении птиц в лесу, что характеризовало бы экологическую обстановку в месте их обитания – нормальную для воспроизводства видов, либо в той или иной степени ущербную, патологическую. Пример гармонизованного видового разнообразия дают такие биологические сообщества водоемов как ручейники. Естественную заполненность ими экологических ниш характеризуют данные, приведенные в табл. 1, где есть доминантный вид, группы средние по удельно-весовой представленности и «хвост» мелких и мельчайших. Относительная информационная энтропия Я, как интегральная характеристика этого их распределения, равная 0,623, близка к узловому значению 0,618… Любопытная деталь: появление в данной структуре еще одного подвида ручейника в составе «хвоста» распределения давало бы «перебор»: энтропия тогда была бы уже равна 0,611.