|
• сложные системы имеют память, для них характерно явление гистерезиса, при смене режима функционирования процессы возобновляются по старым следам (прежним руслам); • сложные системы регулируются петлями обратной связи: отрицательной, обеспечивающей восстановление равновесия, возврат к прежнему состоянию, и положительной, ответственной за быстрый, самоподстегивающийся рост, в ходе которого расцветает сложность. Важное понятие «эмерджентность» нередко понимают упрощенно. А оно несет в себе множество смыслов. Эмерджентность – это не только непредсказуемость появления нового. Когда мы говорим о непредсказуемости и невозможности предвидеть результат эволюции, то подчеркиваем лишь эпистемологический аспект новизны. Но существует и онтологический аспект новизны. Это спонтанность, креативная случайность, укорененная в бытии; это случай, который творит мир. Эмерджентность – это также несводимость свойств целого к частям, более организованного к менее организованному, стоящего выше по эволюционной иерархии к нижестоящему. Но эмерджентно не только становящееся и развивающееся целое, целостное структурообразование. Видоизменяющиеся части, входящие в эволюционные целостности, также обретают эмерджентные качества. Эмерджентность – это радикальная трансформация, фазовый переход; на языке диалектики это качественный скачок. Это способ рождения новизны в процессе эволюции, возникновения научных, культурных и социальных инноваций. Проводят различение между сложными системами и сложными адаптивными системами. В то время как сложные системы существуют на всех уровнях бытия, начиная с уровня неживой природы, сложные адаптивные системы – это системы биологические, человеческие, социальные, информационные, ноосферные. К таковым относятся организации, которые возникают в сообществах общественных животных (например, муравейник), биосфера и экосистемы, мозг, иммунная система, клетка и эмбрион, такие социальные системы, как биржи, политические партии, общественные организации и ассоциации. Сложные адаптивные системы способны самообучаться, т. е. корректировать свои действия в зависимости от результатов преды дущих действий, активно встраиваться в среду, приспосабливаясь к ней и изменяя ее в ходе своей активности. Существуют различные методы описания сложных систем. Все они, по существу, сводятся к тому, чтобы редуцировать сложность, описать сложное поведение системы относительно простым образом. Г. Хакен разработал модель параметров порядка и принципа подчинения. Для сложной системы можно определить немногие параметры порядка, которые характеризуют поведение системы на динамическом уровне и которым подчинено поведение ее элементов. Параметры порядка системы и поведение ее элементов соединены циклической причинностью: параметры порядка порождены поведением элементов, но, возникнув, подчиняют себе поведение отдельных элементов или подсистем. И. Пригожин предложил метод диаграмм бифуркаций и каскадов бифуркаций. Однозначное, детерминированное поведение системы возникает в результате выбора пути развития в состоянии неустойчивости (точке бифуркации), где малые влияния, флуктуации на уровне элементов могут определить дальнейшее русло развития системы как целого. Порядок возникает из хаоса, единство из разнообразия, и так до следующей неустойчивости (следующей точки бифуркации). СП. Курдюмов предложил модель структур-аттракторов эволюции сложных систем, т. е. относительно устойчивых состояний, на которые может выходить сложная система в процессе эволюции. Спектр структур-аттракторов детерминирован собственными, внутренними свойствами соответствующей сложной системы и определяет ее возможное отдаленное будущее. — 46 —
|