(a) До хаоса

Добавим вслед за Эшби, что существует два рода машин. Простая машина – это система, которая ведет себя так, что ее внутреннее состояние, а также состояние внешней среды однозначно определяют последующее состояние. Если мы имеем дело с непрерывными величинами, то адекватное описание такой машины дает система обыкновенных дифференциальных уравнений с временем в качестве независимой переменной.[68] Такие описания на символическом языке математики широко применяются в физике, и в частности в астрономии. Относительно таких систем («машин»), как маятник, как тело, падающее в поле тяготения, или вращающаяся планета, система этих уравнений дает нам столь точное приближение к действительной траектории явления, что оно вполне нас удовлетворяет.[VIII]

В отношении такой сложной машины, какой является живой организм, мозг или общество, такое представление («символическое моделирование») применить практически невозможно. Очевидно, все зависит от того, как много мы хотим о системе знать. Потребность в знании определяется целью, к которой мы стремимся, а также привходящими обстоятельствами. Если такой системой является повешенный и мы хотим определить, то есть предугадать, его будущие состояния как маятника , то достаточно учесть две переменные (угловое отклонение и угловую скорость). Если же это живой человек и нам желательно предугадать его поведение, то количество существенных переменных, которые следует учитывать, становится огромным, хотя и в этом случае наше предсказание позволит определить будущее состояние с вероятностью тем большей, чем больше переменных мы примем во внимание; однако эта вероятность никогда не будет равна единице (практически она достигает этого предела; на практике, например, вероятность 0,9999999 вполне достаточна). Имеются математические способы приближенных решений для случая, когда количество существенных переменных делает бесполезным применение обычного аналитического метода. Примером может служить так называемый метод Монте-Карло. Однако не будем отвлекаться: нас занимает в данном случае не математика, да и применяемые ею орудия, как можно предполагать, в будущем уступят место иным.

Проблемы, которые возникают при столкновении со «сложными машинами», исследуются в настоящее время рядом новых дисциплин. Это – теория информации, исследование операций, теория планирования эксперимента, теория решений, теория игр, линейное программирование, теория управления, динамика групповых процессов. Нам кажется, что все эти теории (равно как и еще некоторые) войдут в общую теорию систем. Надо думать, что развитие этой общей теории пойдет в двух направлениях, так как, с одной стороны, с ее помощью можно осмыслить теорию физических систем – таких, какие дает нам Природа, а с другой – развить теорию математических систем; последняя не занимается реальным существованием исследуемых связей, заботясь лишь о том, чтобы такого рода системы были свободны от внутренних противоречий. Такое раздвоение пока еще отчетливо не наступило. Мы осмеливаемся, однако, предвидеть состояние, при котором эти две ветви как бы вновь объединятся; это будет означать возможность конструирования систем с произвольными свойствами, встречающимися, а может быть и не встречающимися, в реальном мире. Здесь надлежит сделать одну оговорку. Природа при всей бесконечности своих связей ограничена существованием некоторых запретов (невозможно получить энергию «из ничего»; невозможно превысить скорость света; невозможно измерить одновременно положение и импульс электрона и т.д.). До тех пор пока мир наш в значительной степени тождествен миру Природы с некоторыми нашими «переделками» (благодаря технологической деятельности), до тех пор пока мы сами являемся исключительным (или почти исключительным) следствием естественных процессов (биоэволюции) – до тех пор ограничения Природы будут и нашими ограничениями. В этом смысле можно было бы воспроизвести когда-нибудь Наполеона, однако не так, чтобы, будучи точной копией оригинала, он мог бы еще, сверх того, летать при помощи простых взмахов рук. В нашем обыкновенном мире это невозможно. Чтобы такой Наполеон мог летать, необходимо, кроме того, создать для него такую среду, в которой полеты «по моему хотению» были бы возможными. Иначе говоря, для этой цели нужно создать искусственный мир, изолированный от естественного. Чем выше при этом будет степень изоляции созданного нами мира от естественного, тем заметнее может быть и отличие действующих в этом мире законов. Оппонент, с которым мы уже столкнулись выше, скажет, что это мошенничество, потому что исполнение таких желаний, как полет при взмахе рук, мы должны были бы умело «встроить» в этот наш синтетический изолированный от Природы мир. Правильно. Однако, поскольку мы считаем Природу конструктором и ничем сверх того, она, по нашему мнению, «вмонтировала» оппоненту позвоночник, мышцы, почки, сердце, мозг и ряд других органов; отсюда следует, что он, будучи вполне нормальным человеком, а может быть именно поэтому, тоже являет собой «мошенничество». Привычку оценивать творения рук человеческих как более жалкие, чем естественные, эту привычку, понятную на нынешнем этапе развития, мы должны отбросить, если собираемся говорить о весьма отдаленном будущем. Мы будем соперничать с Природой в любом отношении: в надежности и прочности всех наших творений, в универсальности их действия, в отношении их регулирующего потенциала, диапазонов гомеостаза и многих других. Однако этот вопрос мы рассмотрим отдельно.

А теперь займемся следующей частью нашего введения в «пантокреатику», то есть в названное так условно, для удобства и опирающееся на общую теорию физических и математических систем умение достигать всякие, в том числе и не реализованные Природой, цели. 68 С этим утверждением автора трудно согласиться. Безусловно, системы обыкновенных дифференциальных уравнений пригодны для описания некоторых простых (в смысле У. Р. Эшби) машин. Но вряд ли этот математический аппарат описывает все такие машины. VIII Примечание автора: «Простых систем» в действительности нет. Всякая система сложна. Однако на практике этой сложностью можно пренебречь, коль скоро она не влияет на то, что нас интересует. В обыкновеннейших часах, состоящих из циферблата, пружины, волоска, зубчаток, происходят процессы рекристаллизации, усталости материала, коррозии, протекания электрических зарядов, расширения или сокращения отдельных частей и т.д. Эти процессы практически не оказывают влияния на функционирование часов как простого механизма, предназначенного для измерения. Точно так же мы пренебрегаем тысячами параметров, которые можно выделить в каждой машине и в каждом предмете; пренебрегаем, конечно, до поры до времени, ибо эти параметры, хотя и не учитываемые нами, но существующие реально, изменяются со временем настолько, что машина не может более функционировать. Наука основана на выявлении существенных переменных и одновременном отбрасывании несущественных. Сложной является машина, в которой очень многими параметрами пренебречь нельзя, ибо они существенным образом участвуют в ее функционировании. Такой машиной является, например, мозг. Это вовсе не означает, будто подобная машина, если она является, как мозг, регулятором, должна учитывать все параметры. Параметров можно выделить практически бесконечно много. Если бы мозг должен был учитывать их все, он не мог бы выполнять свои функции. Мозг «не обязан» учитывать параметры отдельных атомов, протонов или электронов, из которых он построен. Как и в случае любого регулятора или, шире, машины, так и в случае мозга сложность является не достоинством, а скорее неизбежным злом. Это ответ созидательницы организмов, эволюции, продиктованный сложностью среды, в которой они обитают, – ведь только очень большая разносторонность регулятора способна сравниться с очень большой сложностью окружения. Кибернетика как раз и есть наука о том, как регулировать состояние и динамику реальных систем, несмотря на их сложность.
[1] [2]