ОСНОВНЫЕ ПРИНЦИПЫ СИСТЕМОЛОГИИ

Среди принципов системологии можно выделить несколько основных (Флейшман и др., 1982; Розенберг, 1984).

Принцип иерархической организации (или принцип интегративных уровней; Одум, 1975): позволяет соподчинить друг другу как естественные, так и искусственные системы (см.

Данная схема достаточно условна (например, такой объект, как почва, должен рассматриваться как объединение объектов иерархий А, Б и В, а промыслово-хозяйственные системы - как объединение объектов иерархий В, Г и Д). Несмотря на это принцип иерархической организации оказывается весьма полезным при изучении сложных систем (ниже будет рассмотрен еще один связанный с этим принцип - принцип рекуррентного объяснения).

Рис. 1. Иерархическая организация систем (пунктиром отмечена часть биологической иерархии, исследуемая экологией)

На примере этого принципа хорошо иллюстрируются отказ от редукционизма как методологии изучения сложных систем и возможность использования редукции как метода (схема иерархической организации мира основана на редукции; более подробно соотношение редукционизма и холистизма рассмотрено в разд. 2.7).

В пользу данного принципа можно привести и слова известного философа Г.В.Ф.Гегеля (1975, т. 2, с. 33): "Природа должна быть рассмотрена как система ступеней, каждая из которых необходимо вытекает из другой и является ближайшей истиной той, из которой она проистекала, причем, однако, здесь нет естественного (natbrlich) процесса порождения, а есть лишь порождение в лоне внутренней идеи, составляющей основание природы” (курсив автора. - Ремарка наша).

Принцип несовместимости Л.Заде (1974): чем глубже анализируется реальная сложная система, тем менее определенны наши суждения о ее поведении. Иными словами, сложность системы и точность, с которой ее можно анализировать, связаны обратной зависимостью.

Принцип контринтуитивного поведения Дж.Форрестера (1974, : дать удовлетворительный прогноз поведения сложной системы на достаточно большом промежутке времени, опираясь только на собственный опыт и интуицию, практически невозможно. Это связано с тем, что наша интуиция "воспитана" на общении с простыми системами, где связи элементов практически всегда удается проследить. Контринтуитивность поведения сложной системы состоит в том, что она реагирует на воздействие совсем иным образом, чем это нами интуитивно ожидалось.

Остальные принципы относятся к моделям сложных систем и составляют, собственно, основу конструктивной системологии.

Принцип множественности моделей В В Налимова (1971): для объяснения и предсказания структуры и (или) поведения сложной системы возможно построение нескольких моделей, имеющих одинаковое право на существование (более подробно этот принцип обсуждается в специальном разд. 2.6).

Проиллюстрируем этот принцип тремя примерами. Первый из них заимствован из монографии А.М.Гилярова (1990, с. 18-19) и демонстрирует различие механизмов явления, которые могут быть положены в основу построения моделей. На вопрос, почему соловей (Luscinia luscinia), как и большинство других насекомоядных птиц, гнездящихся в умеренной зоне, осенью улетает на юг, можно дать четыре (не исключающих друг друга) ответа: потому что не способен найти зимой достаточного для своего пропитания количества насекомых (условно назовем такой ответ экологическим); потому что такие же перелеты совершали его предки или миграционное поведение этих птиц есть результат заложенной в них генетической программы (генетический ответ); организм соловья реагирует на сокращение светлого времени суток рядом физиологических изменений, в результате чего возникает предмиграционное беспокойство и готовность к началу перелета (физиолого-генетический ответ); отлет соловьев в данной местности и в конкретный год начинается потому, что резкое похолодание накануне стимулировало дополнительное повышение миграционной активности (физиолого-экологический ответ).

Каждому из этих механизмов можно поставить в соответствие определенную модель и тогда один процесс (отлет соловьев на юг) будет описан несколькими моделями.

Второй и третий примеры заимствованы из работ П.М.Брусиловского (1985, 1987). Динамика и прогноз среднегодовой численности водорослей Melosira baicalensis в оз.Байкал описываются (различие методов моделирования): разными типами имитационных моделей (Израэль и др., 1976; Домбровский и др., 1979; Меншуткин и др., 1981; Ащепкова, Кузеванова, 1983); самоорганизующейся моделью метода группового учета аргументов (Ивах- ненко и др., 1980; Брусиловский, 1987); с помощью эволюционного моделирования (Брусиловский, 1986); с помощью процедуры "модельного штурма"              (Брусиловский, Розенберг, .

Третий пример демонстрирует различие целей моделирования одного и того же экологического процесса. Пусть имеет место динамика численности популяции некоторого грызуна (например, обыкновенной полевки Microtus arvalis). Эта динамика представляет интерес для разных специалистов, которые при построении моделей будут пользоваться различной, как априорной, так и апостериорной, информацией: фундаментальные исследования академического ученого, направленные на вскрытие генетико-экологических механизмов динамики популяции (полевка - традиционный объект таких работ); исследования специалистов сельского хозяйства, для которых популяция грызунов является вредителем зерновых культур и с помощью моделирования необходимо предсказать вспышки численности популяции и дать рекомендации по проведению защитных мероприятий; исследования специалистов-гигиенистов, для которых популяция грызунов является возможным источником возникновения эпизоотий.

Таким образом, для достижения этих целей можно построить множество различных моделей (различных как по используемой информации, так и по методам построения); например, имитационную (Жигальский, 1984), вербальную (Груздев, 1980; Симак, 1995), статистическую методом главных компонент (Ефимов, Галактионов, 1983) и др.

Принцип осуществимости Б.С.Флейшмана (1978, 1982): позволяет отличить модели сложных систем от обычных математических моделей. Математические модели требуют только указания необходимых и достаточных условий существования решения (логическая непротиворечивость: что есть на самом деле?). Модели конструктивной математики дополнительно к этому требуют указания алгоритма нахождения этого решения (например, путем полного перебора всех возможных ситуаций; как надо это сделать?). Системология рассматривает только те модели, для которых этот алгоритм осуществим, т.е. решение может быть найдено с заданной вероятностью ро за время to (ро,to-осуществимость; преодоление сложности или ответ на вопрос: что мы можем сделать?). Иными словами, принцип осуществимости может быть сформулирован следующим образом: мы не надеемся на везение и у нас мало времени.

Принцип формирования законов: постулируются осуществимые модели, а из них в виде теорем выводятся законы сложных систем. При этом законы касаются имеющих место или будущих естественных и искусственных систем. Они могут объяснить структуру и поведение первых и индуцировать построение вторых. Таким образом, законы системологии носят дедуктивный характер и никакие реальные явления не могут опровергнуть или подтвердить их справедливость. Последнее утверждение следует понимать так (Флейш- ман, 1982, с. 21): несоответствие между экспериментом над реальной сложной системой и законом может свидетельствовать лишь о несоответствии реальной системы тому классу осуществимых моделей, для которых выведен закон; с другой стороны, соответствие эксперимента закону никак не связано с его подтверждением (он в этом не нуждается, будучи дедуктивным) и позволяет "оставаться" исследователю в рамках принятых при выводе закона допущений и гипотез.

Принцип рекуррентного объяснения:              свойства систем данного

уровня иерархической организации мира выводятся в виде теорем (объясняются), исходя из постулируемых свойств элементов этой системы (т.е.

Принцип минимаксного построения моделей:              теория должна со

стоять из простых моделей (min) систем нарастающей сложности (max). Другими словами, формальная сложность модели (например, число описывающих ее уравнений) не должна соответствовать неформальной сложности системы (принципы усложняющегося поведения; разд. 2.2). Отсюда следует, что грубая модель более сложной системы (например, модель динамики биоценоза из двух взаимодействующих популяций Лотки-Вольтерра) может оказаться проще более точной модели более простой системы (например, модель энергетического баланса особи; Ханин, Дорфман, 1975, 1978). Этот принцип рассматривается как аналог принципа "бритвы Оккама" *.

* Принцип "бритвы Оккама", известный в науке так же, как принцип бережливости, принцип простоты или принцип лаконичности мышления был сформулирован в XIV веке английским философом Уильямом Оккамом в следующем виде: frustra fit plura, quod fieri potest pauciora - не следует делать посредством бульшего то, что можно достичь посредством мйньшего.