Добавить в цитаты Настройки чтения

Страница 11 из 17

Используя язык многокритериальной оптимизации, который был введен в этом параграфе, мы можем сказать, что выработка рефлексов производит необходимую ранжировку функционалов Фi и устанавливает алгоритмы их локальной оптимизации. (В теории управления системы, обладающие четким алгоритмом обратной связи, называют рефлексными.)

В этой главе я выделил два класса механизмов развития – адаптационные и бифуркационные. Выработка рефлексов – это результат действия адаптационных механизмов. Любое постепенное изменение тех или иных свойств развивающейся системы, происходящее под действием естественного отбора, – это тоже результат действия подобных механизмов. И каждый раз такие механизмы отыскивают некоторый локальный минимум. Этот факт позволяет дать определение адаптационных механизмов на языке теории исследования операций: механизмы, реализующие алгоритмы поиска локальных экстремумов без прогноза изменений внешней среды, т. е. лишь по информации об окружающей обстановке, полученной в данный момент, мы и будем называть адаптационными механизмами.

Ракурс, который нам дает теория исследований операции, позволяет увидеть и особую роль механизмов бифуркации в развитии материн. Используя язык этой теории, мы могли бы сказать, что бифуркационные механизмы в отличие от механизмов адаптационного типа осуществляют нелокальную оптимизацию. То, что начинает происходить в природе, когда вступает в действие бифуркационный механизм, можно уподобить ситуации, в которой вычислитель, работая с диалоговой системой оптимизации, время от времени при решении сложной задачи отступает от использования локальных алгоритмов типа наискорейшего пуска. Так он поступает всякий раз, когда используемый алгоритм «зацикливается», т. е. когда последующие итерации с помощью этого алгоритма перестают совершенствовать систему, т. е. приближать нас к точке минимума. В этом случае опытный вычислитель, как правило, переходит на метод Монте-Карло или какой-нибудь другой метод нелокального спуска.

Изучение алгоритмов развития живых систем показывает, что здесь существенно изменяется и роль принципа минимума диссипации энергии по сравнению с его ролью в эволюции неживой природы. В самом деле, в живых системах речь уже не идет о росте энтропии – наоборот, здесь возникают формы, обладающие способностью уменьшать локальную энтропию. Метаболизм – поглощение свободной энергии и вещества – становится основой развития живых систем. Из принципа, который действует лишь тогда, когда другие принципы отбора не выделяют единственной траектории развития процесса, протекающего в неживом веществе, он превращается в тенденцию, свойственную любой живой системе, – тенденцию максимизировать локальное уменьшение энтропии за счет метаболизма.

Изучение особенностей самоорганизации живой природы показывает, что вместе с усложнением организации живых систем происходит нарастание противоречий между их стремлением к сохранению гомеостазиса, стабильности и тенденций максимизировать эффективность поглощения и использования внешних энергии и вещества. По-видимому, всю историю развития жизни на Земле можно было бы изложить на языке многокритериальной оптимизации. Не исключено, что разрешение противоречий между этими двумя основными тенденциями происходит по классическому образцу, установленному в теории исследования операций: спонтанно возникают те или иные свертки основных критериев, а естественный отбор загоняет систему в один из локальных экстремумов этого комбинированного критерия. Во всяком случае, история антропогенеза показывает, что подобная гипотеза не лишена определенных оснований.

Итак, эволюция живого мира может изучаться под тем углом зрения, который свойствен теории исследования операций, главной задачей которой является изучение компромиссов: тогда наблюдаемое состояние той или иной системы – я имею в виду живые системы – оказывается всякий раз некоторым компромиссом. Заметим, что отыскание таких компромиссов происходит без участия интеллекта – принципы отбора сами формируют те механизмы, которые находят эти стихийные «алгоритмы эволюции». Совсем иначе складывается ситуация на социальном уровне организации материи.





Здесь ранжирование функционалов Фi, определяющих условия гомеостазиса, и формирование их свертки становятся прерогативой интеллекта. Поскольку те или иные предпочтения, которые определяют поведение людей, являют собой субъективное представление о способах обеспечения социальной стабильности (на уровне индивида, рода, племени и т. д.), здесь субъективный фактор начинает играть все большую и большую роль. Теперь именно та неопределенность, которую он порождает, заменяет в ряде случаев природную стохастичность, необходимую для развития эволюционного процесса. Изменчивость теперь в значительной степени определяется' различиями в целях и в представлениях о путях их достижения. Мы видим, что деятельность интеллекта качественно меняет все алгоритмы отбора.

На уровне живой природы наиболее типичными и легко наблюдаемыми являются механизмы адаптационного типа, а бифуркации возникают лишь в исключительные моменты ее истории. На социальном уровне ситуация радикальным образом изменяется. Более того, говоря об общественных формах движения, мы должны существенным образом изменить ту условную классификацию механизмов развития, которую ввели ранее. В самом деле, развитие любой социальной системы из любого состояния может происходить заведомо не единственным образом даже и тогда, когда система не подвержена действию неизвестных нам сил, случайностям и неопределенностям. Все дело в том, что в процесс развития включается человеческий интеллект. Дальнейшее развертывание этого процесса определяется тем выбором, той ранжировкой функционалов, если пользоваться нашим языком, которую делает человек. А предусмотреть действия людей отнюдь не просто: в одних и тех же условиях два разных человека часто принимают совершенно различные решения. Отсюда и возникает неединственность и неопределенность возможных продолжений процесса развития в каждый момент времени. Другими словами, каждое состояние социальной системы является бифуркационным. Именно это обстоятельство приводит к резкому ускорению всех процессов самоорганизации общества. По мере развития научно-технического прогресса и производительных сил организованные основы общества начинают изменяться во всевозрастающем темпе.

Заметим, что язык оптимизации (т. е. отыскания экстремальных значений некоторых функционалов или функций), с помощью которого мы описали алгоритмы развития на нижних уровнях организации материи, сохраняет свое значение и для социальной реальности. Однако интеллект производит фильтрацию возможных решений, возможных типов компромиссов неизмеримо эффективнее и быстрее, нежели это делает механизм естественного отбора. Активное участие интеллекта в процессах развития позволяет расширить область поиска оптимума. Системы перестают быть рефлексными, т. е. такими, в которых локальный минимум разыскивается по четко регламентированным правилам. Поэтому для описания новых алгоритмов развития, возникших в социальных системах, простого языка оптимизации становится уже недостаточно. Мы вынуждены широко использовать и другие способы описания, принятые в теории исследования операций и системном анализе. В частности, это язык и методы анализа конфликтных ситуаций и многокритериальной оптимизации.

Особое значение приобретает «обобщенный принцип минимума диссипации», область применения которого непрерывно расширяется. На протяжении всей истории человечества стремление завладеть источниками энергии и вещества было одним из важнейших стимулов развития. И вместе с тем оно всегда было причиной конфликтов.

Но по мере развертывания научно-технического прогресса, по мере истощения земных ресурсов все более утверждается новая тенденция – стремление к экономному расходованию этих ресурсов. Возникают, в частности, безотходные технологии. Преимущественное развитие получают производства, требующие небольших затрат энергии и материалов (это прежде всего электроника). На протяжении всей истории человечества темпы развития энергетики опережали темпы развития других отраслей производства. Теперь они начинают выравниваться.