Информатика, кибернетика, интеллект

Идеи современной кибернетики позволяют детально анализировать и облекать в конкретную форму философские принципы активности. Концепция активности кибернетических систем основывается на диалектических принципах решения проблемы источника развития. Признание активности свойством развивающейся материи помогает глубже понять законы материального мира и, в частности, переход от неживой материи к живой. Анализ самоорганизующей активности кибернетических систем открывает новый аспект общей концепции активности. Благодаря обратным связям возможности реализации активности резко возрастают; обеспечивается избирательность взаимодействия, обусловливающая устойчивость систем и приводящая их к упорядоченному состоянию.

Самоорганизующую активность кибернетических систем не следует отождествлять со способностью к гомеостатическим формам стабилизации в ответ на воздействия внешней среды. Самоорганизующая активность, будучи одним из факторов прогрессивного развития (саморазвития), базируется на оптимальном сочетании стабилизирующих форм самоорганизации (с преобладанием отрицательных обратных связей) с целенаправленной трансформацией систем (на основе положительной обратной связи). Поэтому такая активность выступает как необходимое и существенное внутреннее свойство самоуправляемой и саморегулируемой системы, проявляющееся не только в ее относительной самостоятельности, независимо от изменения внешних условий, но и в преодолении возмущающих воздействий среды и в подчинении последней своим внутренним целям.

Проблема активности переплетается с проблемой внутренней целесообразности (целенаправленности) больших систем. Ее решение предполагает знание внутренних механизмов технической и биологической целесообразности, а также не в меньшей мере целесообразности, присущей общественным системам. Природа активности и целенаправленности кибернетических систем - в их внутренней организованности. Важнейшим фактором целенаправленного поведения таких систем является надежность структурно-информационных отношений, позволяющая системе в целом функционировать безотказно, соблюдать правило достоверности информации в процессах приема, переработки и накопления, что, в свою очередь, служит необходимым условием эффективного решения стоящих перед системой задач.

В теории самоорганизующихся систем важное значение имеет понятие сложности. Для того, чтобы система приобрела способность к самоорганизации, самообучению, самовоспроизведению, необходим некоторый критический уровень сложности. Отсюда следует, что понятие сложности способно выражать не только количественные, но и качественные особенности систем.

При исследовании самоорганизации необходимы вероятностные представления, которые являются исходными, базисными в кибернетике. Основные идеи в теории автоматов были выдвинуты

99

и обоснованы исходя из принципов вероятностной логики. Необходимость статистического подхода в теории автоматов вытекает, например, из того факта, что практически не может быть абсолютно надежного автомата [24]. В системах высокоорганизованных (биологических, социальных) оптимальное соотношение однозначно детерминированных и вероятностных процессов находит воплощение в сочетании (единстве) централизованного управления и самоуправления частей, единстве иерархичности и автономности. Важно отметить недостаточность схемного принципа при объяснении функциональных структур мозга. Для мозга характерно сочетание упорядоченности (на уровне поведения) с определенным (функциональным) беспорядком при общей инвариантности структуры. Статистическая организация - существенный элемент самоорганизации функциональных структур мозга. Более того, это характерное свойство любой самоорганизующейся системы.

Широкое использование понятия самоорганизации в современной науке и философской методологии предполагает ответ на вопрос, какой категорией оно является - общенаучной или философской. В более общем плане возникает проблема общенаучных понятий, критериев их принадлежности к разным уровням научной методологии [25]. Понятие самоорганизации вследствие формализации в логико-математических теориях получает применение, например, как в молекулярной, так и в эволюционной биологии. С ним в биологию входят те методы, которые были развиты в формализованных теориях самоорганизации. Правда, последние обычно претерпевают необходимую модификацию. Кроме того, принцип самоорганизации, приобретя глубокое общенаучное содержание в частных теориях и конкретных науках, оказывается родственным философскому принципу самодвижения, саморазвития применительно к высшим уровням организации материи.