Среди людей, мало знакомых с системным анализом, распространено неправильное представление, будто такой анализ рассматривает явления только в статике и не может отразить развития. В действительности системное представление объекта познания относится и к его динамике, причем не только в части циклических изменений, но и в явлениях самоорганизации, т. е. коренных изменениях структуры и функции во времени и в результате деятельности, с появлением новых свойств и качеств. Такие представления будут проиллюстрированы ниже, при рассмотрении эвристических моделей.
Сейчас нас интересует само понятие
Несколько вариантов моделей сложной системы обобщенности показаны на рис. 9. Варианты отличаются сложностью. Видно, что модель
Система имеет структуру и функцию. Изменение того и другого различно во времени. Модель в качестве системы имеет то же самое — структуру, функцию. Однако соотношения обоих атрибутов в системе, которая не является моделью, и в модели могут быть совершенно различными. Проще всего представить отражение структуры на любом рисунке или фотоснимке. Но модель в структуре может отражать функции объекта, используя для этого специальный код. Пример — запись звука или кино, когда изменение структуры во времени фиксируется на серии статичных снимков.
Вопрос о
Когда дело касается простой системы — например, уравнения эллипса, то модель, допустим, чертеж, может полностью отразить оригинал. Это полная модель. Другое дело, когда система сложная, насчитывающая десятки и сотни тысяч элементов, многие из которых еще точно неизвестны, и связи их не выявлены. В этом случае модель обязательно упрощает объект в различной степени — обобщает его. Впрочем, упрощение связано не столько с недостаточностью средств для моделирования, сколько с условиями создания модели или алгоритмом.
Что такое сложность? Где грань между простой и сложной системами? Каждый воспринимает сложность чего-либо в виде обилия составляющих элементов, их разнообразия, различных пространственных энергетических отношений. Кусок камня — сложный по этим критериям, компьютер — сложен для непосвященного. Пожалуй, число элементов в нем больше, чем в бактерии или в вирусе. Думаю, что сложной системой нужно считать такую, которая наделена хотя бы некоторыми признаками жизни: способностью к движению, росту, размножению или в самом общем виде — способностью к поддержанию самой себя в среде путем саморегулирования и приспособления. Ученые называют такие системы адаптивными. До недавнего времени это могли делать только живые системы, но уже скоро появятся технические устройства с элементами «жизни» — адаптации и саморегулирования.
Непременным атрибутом жизни считается обмен веществ. Мне кажется, дело не в том, что функциональные структуры в живых системах все время обновляются. Ведь некоторые молекулы, например, гены, остаются неизменными. Суть в том, что существуют заложенные программы деятельности, которые выполняются при разных условиях за счет адаптации. Это можно назвать запрограммированным целесообразным поведением, осуществляемым при наличии помех. Такое поведение возможно только когда существует подсистема управления, в которой структурно заложены эти программы в виде моделей.