Файл: Бирюков, Б. В. Кибернетика и методология науки.pdf

характеризуется исходный метод этой теории — метод Бокса — Уилсона. «Экспериментатору предлагается ста­ вить последовательные небольшие серии опытов, в каждой из которых одновременно варьируются по определенным правилам все факторы. Серии организуются таким обра­ зом, чтобы после математической обработки предыдущей можно было выбрать условия проведения (т. е. спланиро­ вать) следующую серию. Так последовательно, шаг за ша­ гом, достигается область оптимума. Применение планиро­ вания эксперимента делает поведение экспериментатора целенаправленным и организованным, существенно спо­ собствует повышению производительности его труда и на­ дежности полученных результатов. Важным достоинством метода является его универсальность, применимость в огромном большинстве областей исследования, интересую­ щих современного человека» (Ю. П. Адлер, Е. В. Маркова,

Ю. В. Грановский, 1971, стр.11—12).

Так совершился переход от «стихийной» методики опытного исследования, методологические установки ко­ торой в середине прошлого века получили воплощение в качественных «канонах Милля», к математической — в значительной мере основанной на вероятностно-статисти­ ческих методах — теории планирования эксперимента, раз­ вивающейся ныне в мощный инструмент оптимального управления процессами в научно-эсперимептальной сфере и производственной практике. Интересно, что развитие индуктивной логики осталось по существу в стороне от этого круга идей. Это и неудивительно, поскольку взаи­ модействие теории миллевских методов с (как будто бы более общей) теорией индукции (которая, начиная уже с Дж. Буля и Ст. Джевонса, была поставлена в связь с теорией вероятностей) оказалось в значительной мере внешним. Несмотря на последующие работы по логическо­ му уточнению причинности и индукции, включая извест­

получить на этом пути эффективные в научно-практиче­ ском отношении аппараты и понятия, относящиеся к «связям вызывания», «зависимости», «причинности» и т. п., в общем не удалось. Многочисленные философские работы по рассмотрению гносеологического значения и природы естественнонаучного эксперимента тем более мало продвинули дело.

70

Объяснение этого, как нам представляется, следует видеть в том, что и «однофакторный эксперимент», и «ка­ ноны Милля», и логические уточнения причинности и ин­ дукции в стиле Карнапа или Рейхенбаха по своим мето­ дологическим установкам относились к «докибернетиче­ ской эпохе» — эпохе исследования п р о с т ы х систем. Но ныне эта эпоха уходит в прошлое. «По-видимому, одно из самых примечательных явлений, наблюдающихся сейчас в науке,— это стремление перейти от изучения хо­ рошо организованных систем к плохо организованным — диффузным — системам или, пользуясь терминологией Ньюэлла и Саймона, перейти к изучению задач с плохой структурой» (В. В. Налимов, 1971, стр. 7).

ные явления. «В этих системах нельзя установить непро­ ницаемые перегородки, разграничивающие действие пере­ менных различной физической природы. Такие системы иногда называют также большими системами, поскольку здесь надо учитывать действие очепь многих разнородных факторов, задающих различные по своей природе, но тесно взаимодействующие друг с другом процессы. Навер­ ное, почти любой технологический процесс может рассма­ триваться как пример такой плохо организованной систе­ мы. Известно, например, что в химико-технологических процессах надо одновременно учитывать такие не поддаю­ щиеся в реальных условиях разграничению процессы, как теплопередача, аэродинамические и гидродинамические процессы, а также кинетику множества одновременно про­ текающих реакций» (В. В. Налимов, 1971, стр. 7 — 8).

В в о з м о ж н о с т и эта ситуация заключена уже в лю­ бом процессе, изучаемом, например, физиком или хими­ ком. Любой эмпирический закон, выраженный, например, в математической форме, в эспериментах получает лишь приблизительное «обоснование»: при любой точности про­ ведения опытов дисперсия их результатов такова, что ни о какой «строгой» однозначности значепия величины, оп­ ределяемой как функция некоторых других измеряемых величин, говорить не приходится. Объяснить эту ситуа­ цию т о л ь к о ошибками измерений нельзя. Здесь играет роль и тот факт, что определяемая величина реально зави­ сит от процессов, не нашедших отражения в данном за­ коне.

71

Может показаться, что это положение исправляется в результате осуществления процедуры, носящей в методо­ логии науки28 название о б ъ я с н е н и я э м п и р и ч е с к о ­ го з а к о н а , т. е. его (дедуктивного, в целом) подведения под более общий закон, формулируемый уже в рамках логически систематизированной (обычно математическидедуктивной) теории. Однако и эта процедура не дает га­ рантии в «строгой однозначности» соответствующей зако­ номерности: ведь иерархия дедуктивных теорий различ­ ной «объяснительной силы» не может идти в бесконеч­ ность и потому на каждом данном этапе развития науки предполагает принципы, принимаемые на основе сообра­ жений «практики» — практики, понимаемой в самом ши­ роком смысле (включающем, в частности, и практику раз­ вития самой науки). Критерий же практики, как известно, относителен.

В случае «простых» систем эта ситуация снимается посредством отвлечения от «второстепенных факторов». Процедура такой абстракции не препятствует здесь выяв­ лению интересующих исследователей закономерностей, которые описываются в детерминистской форме, и практи­ ческим применениям этих описаний. Иное положение возникает в случае сложных систем. Абстракция от «вто­ ростепенного» здесь уже не эффективна, поскольку в «слояшом» участвует большое множество факторов, для которых как раз и требуется решить вопрос об их вкладе в изучаемый процесс. Использование вероятностно-стати­ стических описаний процессов (на основе некоторой необ­ ходимой информации об их протекании) является в этом случае естественным путем.

В период становления кибернетики среди ученыхэкспериментаторов нередко вспыхивали дискуссии о «пре­ делах применимости» вероятностно-статистических мето­ дов. Шедшая от кибернетики концепция «вероятностной вселенной» встречала возражения со стороны тех, кто при­ вык смотреть на методы математической статистики как на своего рода «второй сорт» по сравнению с методами, претендующими на «полное» детерминистское описание процесса: статистика представлялась своего рода «распис­

28 Во всяком случае, уже начиная с Дж. Ст. Милля {Дж. Ст. Милль Система логики, силлогистической и индуктивной. М., 1914

кн. Ill, гл. XII).

72

кой» в «незнании природы процесса». Постепенно, однако, стало ясно, что — по крайней мерс для широкого класса систем, характеризующихся «диффузностью» множества

римента и явилась теорией оптимального управления хо­

рование эксперимента,— говорит В. В. Налимов,— можно рассматривать как одно из направлений кибернетики. Воз­ можность управления сложными системами при неполном знании механизма явлений — это одно из основных поло­ жений кибернетики. Только с этих позиций стало возмож­ ным говорить об общей теории управления и рассматри­ вать управление такими сложными системами, как биоло­ гические и социальные» (В. В. Налимов, 1966, стр. 12.).

Математико-статистическая теория эксперимента вво­ дит в научный и философский обиход крайне важные, ин­ тересные, но еще малоизвестные логикам и философам (да, пожалуй, и естествоиспытателям, и математикам, и физи­ кам тоже) теоретические средства изучепия «плохо органи­ зованных» систем. Это средства, которые на определенном уровне рассмотрения, а именно на уровне «обычного» естествознания (мы не говорим здесь о причинности в микромире) служат уточнению понятия причинности на основе использования как будто бы ее противоположно­ сти — случайности со всем относящимся к последней мощ­ ным вероятностным и математико-статистическим аппара­ том 29. В этом — философское значение теории планирова­ ния эксперимента, отталкивающейся в своих постановках и анализе от самых актуальных кибернетических проблем, связанных со «сложностью», «организованностью» и «опти­ мизацией».

29 В этой связи стоит отметить идею В. В. Налимова о математи­ ческой статистике как м е т а я з ы к е эксперимента (В. В. На­ лимов, 1971, стр. 196 и далее); интересные положения на этот счет высказаны им также в его последней книге (В. В. Нали­ мов, 1974).

73

12. «Телеология» кибернетики

Основные области, в которых встречаются сложные ди­ намические системы управления — кибернетические систе­ мы,— это область высокосложных устройств современной техники (автоматические цехи и заводы, автоматические электронные системы и др.), деятельность человеческих коллективов, решающих различные задачи экономического, транспортного, военного и другого характера (включая сложные системы, состоящие из автоматов и людей: систе­ мы типа «автомат — человек»), и процессы управления в живых организмах (и объединениях живых организмов). Во всех этих областях мы видим системы, функционирова­ ние которых направлено на решение стоящих перед ними задач (выпуск продукции, отвечающей определенным тре­ бованиям; осуществление перевозок грузов по оптималь­ ным, в заданном смысле, путям; поражение войск против­ ника; поддержание определенного уровня содержания са­ хара в крови животпого, и т. и.). При этом реализация любой из такого рода задач предполагает решение фунда­ ментальной задачи любой организованной системы — сох­ ранение целостности системы в условиях возмущающих воздействий внешней среды. Это значит, что с понятием кибернетической системы естественно связывается пред­ ставление о целесообразности ее организации, ее приспо­ собленности к окружающей естественной или искусствен­ ной среде и целенаправленности (направленности на реше­ ние задач управления) ее поведения.

С объектами кибернетики, таким образом, оказывается связанным своего рода т е л е о л о г и ч е с к и й аспект изу­ чения объектов природы,— не в спиритуалистическом по­ нимании телеологии как учения о неких «сверхприродных» целях вещей, а в материалистической трактовке целена­ правленности и целесообразности (как строящейся на ос­ нове причинно-следственных отношений, информационных процессов и обратных связей). Кибернетика — в весьма распространенном понимании этого термина — это и нау­ ка, и искусство: искусство контролировать внешнее разви­ тие системы таким образом, чтобы была достигнута цель, заложенная в управляющем устройстве. Это может быть реализовано лишь тогда, когда решение, принимаемое управляющим устройством, основано на достаточной ин­

74

формации об управляемой системе; когда управляющее устройство обладает достаточно богатыми возможностями переработки информации30. Эти идеи содержатся уже в основополагающих работах Н. Винера, согласно которому кибернетика — наука об управлении и связи в живом орга­ низме и машине.

Примечательно при этом, что источник организации — в кибернетическом плане — лежит, так сказать, в «само­ движении» систем управления: им является управляющая система, в которой заложен (извне, например, человекомпрограммистом) или вырабатывается (например, в ходе са­ моорганизации или самонастройки) алгоритм, определяю­ щий поведение управляемого объекта, т. е. протекание в нем определенных механических, химических, электри­ ческих, биологических, социальных и т. и. процессов. На­ пример, живой организм, с позиций кибернетики, пред­ ставляет Собой самоуправляющуюся, самоорганизующую­ ся систему, систему внутренней выработки целей. Эта сторона дела подчеркивается в работах Н. А. Бернштейна, «физиология активности» которого после возникновения кибернетики развивалась им фактически в идейных рам­ ках последней. Эти рамки отчетливо просматриваются в следующей характеристике ц е л и и ц е л е у с т р е м л е н ­ но й д е я т е л ь н о с т и живого организма: «...цель, пони­ маемая как закодированная в мозгу модель потребного организму будущего, обусловливает процессы, которые следует объединить в понятии целеустремленности. По­ следняя включает в себя всю мотивацию борьбы организ­ ма за достижение такой цели и ведет к развитию и закреп­ лению целесообразных механизмов ее реализации. А вся динамика целеустремленной борьбы посредством целесо­ образных механизмов есть комплекс, который правильней всего объединить под термином «активность»» (Н. А. Берн­ штейн, 1966, стр. 188).

Принцип активности в понимании Н. А. Бернштейна отражает особенности организации и становления различ­ ных форм биологического приспособления — становления,

30 Ср. обсуждение вопроса о кибернетике как науке на VI Между­ народном конгрессе по кибернетике в Намюре (Л. С. Алеев с еоавт,, 1971, стр. 8),

75