Принципы системного моделирования

Реальный выход на программное решение практических проблем обеспечивается применением совокупного, кооперированного труда. К новым формам кооперации относится, например, соединение производственной, научной и организационно-управленческой деятельности. Коллективные формы труда практикуются и в более узких сферах. Так, в современной науке складывается относительно завершенный и полный цикл деятельности: производство знаний - производство средств познания - производство научных кадров. Вместе с тем в современной науке объединяется и организуется деятельность многих субъектов: творцов научных знаний, обучающих кадров, обслуживающего персонала науки, представителей информационных служб. На основе их взаимодействия формируется совокупный научный субъект, обладающий комбинированными, комплексными свойствами и возможностями обеспечения многофункционального характера научной деятельности.

Эффективность комплексной организации науки возрастает благодаря включению в научную деятельность особой подсистемы, которая охватывает разные уровни управления наукой. Функционирование такой подсистемы связано с формированием социальной направленности научной деятельности, с выработкой программ финансирования науки, с определением механизмов обновления кадрового комплекса науки, с поиском надёжных потребителей научной продукции /3/. Высший уровень управления наукой замыкается на общегосударственных органах, ответственных за реализацию эффективной научной политики. При этом государственные институты могут выступать в роли прямых заказчиков научной продукции, но, кроме того, они способны оказывать опосредованное влияние на науку, используя механизмы моральной стимуляции научных работников, поддерживая развитие наукоёмкого производства и т.д.

Возвращаясь к вопросу о включении науки в обоснование программ решения практических проблем, нельзя пройти мимо того обстоятельства, что результаты программной деятельности не могут быть уложены в рамки знаний, накопленных отдельными научными дисциплинами. Обоснование программ строится на привлечении разнообразной информации из многих отраслей научного знания / 4/. Но в таком случае, и это надо подчеркнуть особо, открывается поле для междисциплинарных исследований, для интеграции и синтеза научных знаний вокруг более ёмкого предмета науки, исследование которого позволяет выходить за пределы специализированного знания, накопленного естественными, техническими, социальными науками. Потребность в выработке представлений для описания подобного предмета во многом инициировала развитие понятий системного подхода. Сформировавшийся в его рамках понятийный аппарат служит теперь особой матрицей унификации языка науки. На его основе создаются также средства обмена научной информацией между обособившимися отраслями научного знания, в том числе весьма ёмкие теоретические модели описания, охватывающие специализированные объекты науки.

Интересно, что программная включённость науки в практику основана на таком видении практических проблем, которое позволяет сформировать собственное пространство научных разработок и исследований, организованных вокруг практической проблемы. По существу здесь складывается неизвестная ранее форма системного синтеза знаний. В пределах такого пространства одновременно ставятся задачи, обращенные к целому ряду наук, которые чаще всего вступают в процесс решения практической проблемы, не имея предварительно разработанной теории по соответствующим вопросам. Данная ситуация резко обостряет потребность в обновлении теоретического аппарата и концептуальных средств этих дисциплин. Вместе с тем возрастает их готовность воспринимать смежные, заимствованные друг у друга идеи, модели и т.д.

Важным фактором, стимулирующим системное моделирование практических проблем, является потребность в оптимизации их решений. Поскольку практика ограничена во времени, в ресурсах и т.д., постольку главным условием, детерминирующим организацию практической деятельности, становится поиск альтернатив решений практических задач, экономящих затраты ресурсов при некотором достаточно высоком уровне получаемых результатов. Одновременно это и условие создания искусственных систем с высокой степенью эффективности функционирования.