- •Введение
- •1. Возникновение и развитие системных представлений
- •1.1. Предварительные замечания
- •1.2. Роль системных представлений в практической деятельности
- •Системность и алгоритмичность
- •1.3. Внутренняя системность познавательных процессов
- •Анализ и синтез в познании
- •Эволюция взглядов на системность мышления
- •1.4. Системность как всеобщее свойство материи
- •Вся природа системна
- •Системы как абстракция
- •Свойства любых систем
- •1.5. Краткий очерк истории развития системных представлений
- •Системность как объект исследования
- •Первые шаги кибернетики
- •Тектология богданова
- •Кибернетика винера
- •Попытки построения общей теории систем
- •Литература
- •Упражнения
- •Вопросы для самопроверки
- •2. Модели и моделирование
- •2.1. Широкое толкование понятия модели
- •Развитие понятия модели
- •Модель как философская категория
- •2.2. Моделирование - неотъемлемый этап всякой целенаправленной деятельности
- •Цель как модель
- •Познавательные и прагматические модели
- •Статические и динамические модели
- •2.3. Способы воплощения моделей
- •Абстрактные модели и роль языков
- •Материальные модели и виды подобия
- •Знаковые модели и сигналы
- •2.4. Условия реализации свойств моделей
- •2.5. Соответствие между моделью и действительностью: различия
- •Конечность моделей
- •Упрощенность моделей
- •Приближенность моделей
- •Адекватность моделей
- •2.6. Соответствие между моделью и действительностью: сходство
- •Истинность моделей
- •Сочетание истинного и ложного в модели
- •2.7. О динамике моделей
- •Сложности алгоритмизации моделирования
- •Естественная эволюция моделей
- •Заключение
- •Литература
- •Упражнения
- •Вопросы для самопроверки
- •3. Системы модели систем
- •3.1. Множественность моделей систем
- •3.2. Первое определение системы
- •Проблемы и системы
- •Сложности выявления целей
- •3.3. Модель "черного ящика"
- •Компоненты "черного ящика"
- •Сложности построения модели "черного ящика"
- •Множественность входов и выходов
- •3.4. Модель состава системы
- •Компоненты модели состава
- •Сложности построения модели состава
- •3.5. Модель структуры системы
- •Отношения и структуры
- •Свойство и отношение
- •3.6. Второе определение системы. Структурная схема системы
- •Структурная схема как соединение моделей
- •3.7. Динамические модели систем
- •Отображение динамики системы
- •Функционирование и развитие
- •Типы динамических моделей
- •Общая математическая модель динамики
- •Заключение
- •Упражнения
- •Вопросы для самопроверки
- •4. Искусственные и естественные системы
- •4.1. Искусственные системы и естественные объекты
- •4.2. Обобщение понятия системы. Искусственные и естественные системы
- •Структурированность естественных объектов
- •Субъективные и объективные цели
- •4.3. Различные классификации систем
- •Классификация систем по их происхождению
- •Типы переменных системы
- •Типы операторов системы
- •Типы способов управления
- •4.4. О больших и сложных системах
- •Ресурсы управления и качество системы
- •Различение больших и сложных систем
- •Другие подходы к понятию сложности
- •Заключение
- •Литература
- •Упражнения
- •Вопросы для самопроверки
- •5. Информационные аспекты изучения систем
- •5.1. Информация как свойство материи
- •5.2. Сигналы в системах
- •Понятие сигнала
- •Типы сигналов
- •5.3. Случайный процесс - математическая модель сигналов
- •Непредсказуемость - основное свойство сигналов
- •Классы случайных процессов
- •5.4. Математические модели реализации случайных процессов
- •Моделирование конкретных реализации
- •Некоторые модели ансамбля реализации
- •5.5. О некоторых свойствах непрерывных сигналов
- •Частотно-временное представление сигналов
- •Дискретное представление сигналов
- •5.6. Энтропия
- •Понятие неопределенности
- •Энтропия и ее свойства
- •Дифференциальная энтропия
- •Фундаментальное свойство энтропии случайного процесса
- •5.7. Количество информации
- •Количество информации как мера снятой неопределенности
- •Количество информации как мера соответствия случайных объектов
- •Свойства количества информации
- •Единицы измерения энтропии и количества информации
- •Количество информации в индивидуальных событиях
- •5.8. Об основных результатах теории информации
- •Избыточность
- •Скорость передачи и пропускная способность
- •Кодирование в отсутствие шумов
- •Кодирование при наличии шумов
- •Пропускная способность гауссова канала связи
- •Заключение
- •Литература
- •Упражнения
- •Вопросы для самопроверки
- •6. Роль измерений в создании моделей систем
- •6.1. Эксперимент и модель
- •Классическое представление об эксперименте
- •Современное понятие эксперимента
- •6.2. Измерительные шкалы
- •Шкалы наименований
- •Порядковые шкалы
- •Модифицированные порядковые шкалы
- •Шкалы интервалов
- •Шкалы отношений
- •Шкалы разностей
- •Абсолютная шкала
- •Согласование шкалы с природой наблюдений
- •О других шкалах
- •6.3. Расплывчатое описание ситуаций
- •Понятие расплывчатости
- •Основные понятия теории расплывчатых множеств
- •6.4. Вероятностное описание ситуации. Статистические измерения
- •Понятие случайной неопределенности
- •О природе случайности
- •Статистические измерения
- •6.5. Регистрация экспериментальных данных и ее связь с последующей их обработкой
- •Классификационные модели
- •Числовые модели
- •Особенности протоколов наблюдений
- •Заключение
- •Литература
- •Упражнения
- •Вопросы для самопроверки
- •7. Выбор (принятие решений)
- •7.1. Многообразие задач выбора
- •Выбор как реализация цели
- •Множественность задач выбора
- •7.2. Критериальный язык описания выбора
- •Выбор как максимизация критерия
- •Сведение многокритериальной задачи к однокритериальной
- •Условная максимизация
- •Варианты оптимизации при разноважных критериях
- •Выбор между упорядочениями
- •Поиск альтернативы с заданными свойствами
- •Нахождение паретовского множества
- •7.3. Описание выбора на языке бинарных отношений
- •Способы задания бинарных отношений
- •Отношения эквивалентности, порядка и доминирования
- •Об оцифровке порядковых шкал
- •7.4. Язык функций выбора
- •Функции выбора как математический объект
- •Ограничения на функции выбора
- •7.5. Групповой выбор
- •Описание группового выбора
- •Различные правила голосования
- •Парадоксы голосования
- •7.6. Выбор в условиях неопределенности
- •Задание неопределенности с помощью матрицы
- •Критерии сравнивания альтернатив при неопределенности исходов
- •Общее представление о теории игр
- •7.7. О выборе в условиях статистической неопределенности
- •Статистические решения как выбор
- •Общая схема принятия статистических решений
- •Понятие об основных направлениях математической статистики
- •Правила "статистической техники безопасности"
- •7.8. Выбор при расплывчатой неопределенности
- •Многокритериальный выбор в расплывчатой ситуации
- •Некритериальные задачи расплывчатого выбора
- •7.9. Достоинства и недостатки идеи оптимальности
- •Достоинства оптимизационного подхода
- •Ограниченность оптимизационного подхода
- •7.10. Экспертные методы выбора
- •Факторы, влияющие на работу эксперта
- •Методы обработки мнений экспертов
- •Метод "делфи"
- •7.11. Человеко-машинные системы и выбор
- •Пакеты прикладных программ для выбора
- •Базы знаний, экспертные системы
- •Системы поддержки решений
- •7.12. Выбор и отбор
- •Повторный выбор
- •Основные идеи теории элитных групп
- •Процедура "претендент- рекомендатель"
- •Процедуры "прополка" и "снятие урожая"
- •Процедура "делегирование"
- •Литература
- •Упражнения
- •Вопросы для самопроверки
- •8. Декомпозиция и агрегирование как процедуры системного анализа
- •8.1. Анализ и синтез в системных исследованиях
- •Сочетание анализа и синтеза в системном исследовании
- •Особенности синтетических методов
- •8.2. Модели систем как основания декомпозиции
- •Содержательная модель как основание декомпозиции
- •Связь между формальной и содержательной моделями
- •Проблема полноты моделей
- •8.3. Алгоритмизация процесса декомпозиции
- •Компромиссы между полнотой и простотой
- •Типы сложности
- •Алгоритм декомпозиции
- •8.4. Агрегирование, эмерджентность, внутренняя целостность систем
- •Эмерджентность как результат агрегирования
- •8.5. Виды агрегирования
- •Конфигуратор
- •Агрегаты-операторы
- •Классификация как агрегирование
- •Функция нескольких переменных как агрегат
- •Статистики как агрегаты
- •Агрегаты-структуры
- •Заключение
- •Литература
- •Упражнения
- •Вопросы для самопроверки
- •9. О неформализуемых этапах системного анализа
- •9.1. Что такое системный анализ
- •Разнородные знания и системный анализ
- •Системный анализ как прикладная диалектика
- •9.2. Формулирование проблемы
- •Превращение проблемы в проблематику
- •Методы построения проблематики
- •9.3. Выявление целей
- •Опасность подмены целей средствами
- •Влияние ценностей на цели
- •Множественность целей
- •Опасность смешения целей
- •Изменение целей со временем
- •9.4. Формирование критериев
- •Критерии как модель целей
- •Причины многокритериальности реальных задач
- •Критерии и ограничения
- •9.5. Генерирование альтернатив
- •Способы увеличения числа альтернатив
- •Создание благоприятных условий
- •Способы сокращения числа альтернатив
- •Мозговой штурм
- •Синектика
- •Разработка сценариев
- •Морфологический анализ
- •Деловые игры
- •9.6. Алгоритмы проведения системного анализа
- •Трудности алгоритмизации системного анализа
- •Компоненты системных исследований
- •9.7. Претворение в жизнь результатов системных исследований
- •Внедрение результатов системного анализа в практику
- •Необходимость методологии внедрения
- •Рост и развитие
- •Условие добровольности участия в анализе
- •Роль отношений между участниками анализа
- •Проблемы и способы их решения
- •Роль этики в системном анализе
- •9.8. О специфике социальных систем
- •Несводимость социальных законов к биологическим и физическим
- •Существуют ли исторические закономерности?
- •"Мягкая" методология в системном анализе
- •Согласие при разногласиях
- •Учитывать будущее
- •Неожиданность как следствие сложности
- •Заключение
- •Литература
- •Вопросы для самопроверки
- •Краткий словарь специальных терминов
-
Учитывать будущее
Одна из "ловушек" на пути такого постепенного решения проблем, сдвига их в будущее - явление, получившее название "недооценка будущего" (discount of futures). Оно состоит в том, что временная перспектива подобна пространственной: чем дальше от нас событие, тем меньший вес мы ему склонны придавать. Мы сейчас говорим о том, что запасы нефти иссякнут через 50- 100 лет. Представьте, насколько изменился бы тон этих разговоров, если бы речь шла о 10-15 месяцах! На проблемы будущих поколений мы глядим словно через уменьшительное стекло.
Здесь дело не только в проявлении эгоизма (хотя и это имеет место). Существуют и объективные причины этого. Решение одних проблем порождает массу других, в результате чего в модели будущего приходится рассматривать интенсивно ветвящиеся деревья вариантов. (Схематический пример для иллюстрации. Решение проблемы безработицы потребует целой системы изменений. Одна из мер - снижение пенсионного возраста. Кроме позитивного эффекта, эта мера породит и ряд проблем: нагрузку на экономику; в совокупности с улучшением здравоохранения и удлинением средней продолжительности жизни эта нагрузка значительно возрастет; психологический дискомфорт, ощущение своей "ненужности" у пенсионеров и т.д.) Экспоненциальный рост числа возможных будущих проблем приводит к невозможности учета их всех, и мы просто вынуждены сокращать это число, отсекая какие-то варианты, упрощая задачу. Вместе с тем мы вносим в свои прогнозы и выводы погрешности и ошибки, последствия которых неизвестны.
Так как сокращение перебора является неизбежным, вынужденным шагом, то остается принять меры к снижению потерь от выполнения этого шага. Это значит - сделать сокращение перебора целенаправленным, осмысленным, по возможности менее субъективным и эгоистичным. Практика системного анализа дает по крайней мере два способа для этого. Первый состоит в рассмотрении (насколько удастся) утрачиваемых возможностей, связанных с отсекаемой ветвью, и их сопоставление с остающимися возможностями-так сказать, вариант "нечисловой оптимизации". Второй способ-усиление учета интересов будущих поколений. При этом Черчмен, например, рекомендует приписывать нарастающие веса по мере отдаления поколений. "Мои дети в моей жизни значат намного больше меня самого, а дети их детей еще более важны, и т.д. Ценность каждого следующего поколения постоянно нарастает, и учет этого позволит как-то скомпенсировать эффект недооценки будущего".
-
Неожиданность как следствие сложности
Однако, как бы ни отрицали это одни и как бы ни старались уменьшить это другие, субъективность нельзя полностью исключить из любого научного исследования, а тем более из исследования социальной системы. Многие системщики отмечают, что "правильность" взятой проблемы и найденного решения зависит от того, кто формирует проблему, от времени, от организационной ситуации, от других факторов окружающей среды.
В частности, здесь уместно еще раз вернуться к вопросу о том, что, например, хирургическое вмешательство или наказание виновных является жизненными примерами явного отхода от определения "улучшающего вмешательства" по Акоффу.
Завершая обсуждение особенностей применения системного анализа к социальным системам, отметим еще раз, что это класс систем особой сложности: в каждой такой системе всегда есть нечто неизвестное, нечто не отраженное в сегодняшних ее моделях, нечто неожиданное. Как пример открытия подобных неожиданностей, можно привести интересное исследование проблемы голода на Земле, проведенное в 80-х годах в ИИАСА ("Hunger amidst abundance" IIASA, 1987).
Один из этапов этого системного исследования состоял в имитационном моделировании мировой экономики по сценарию "Манна небесная". Этот сценарий основан на том, что на Земле недоедает около 490 млн. людей, живущих в основном в слаборазвитых странах. Им нехвата-ет 50 млн. тонн зерна в год, т.е. около 3 % мировых поставок зерна (первая удивительная цифра). Было сделано гипотетическое предположение, что некая фантастическая сторона (например, инопланетяне) из гуманистических побуждений решила, начиная с 1982 г., продавать на рынке за любую цену 50 млн. тонн зерна в год. Далее на модели мирового рынка прослеживалась динамика цен, спроса, предложения и производства зерна. Первоначальный спад цен (и производства) с минимумом в 1986-87 гг. сменяется их ростом, и после некоторых колебаний устанавливается к 2000 году практически на прежнем уровне. Неожиданным оказалось то, что рыночные отношения "спружинили" прибавку хлеба на рынке, частично снизив производство зерна и распределив остальное на кормовые нужды и в запасные фонды. Лишь незначительная часть манны небесной дошла до голодающих (их число снизилось всего на 3 -6 %!), Вместо этого рынок изменил структуру производства и экспорта зерна, адаптировав ее к новым ценам.
Таким образом, обнаруживается, что проблема голода-это не просто проблема увеличения производства или улучшения хранения продуктов питания, а прежде всего проблема распределения, т.е. проблема политическая.
Подведем итог: Системный анализ применим для рассмотрения любых проблем, но применение его методологии должно согласовываться с природой конкретной системы. Наибольшую сложность для исследования представляют социальные системы, специфика которых вытекает из превалирования в них культуральных, информационных отношений, из превалирования субъективных причин (целей, долга, традиций) над объективными. Поэтому системный анализ социальных проблем включает много приемов, созданных специально для этого случая.