Становление теории самоорганизации

И.Кант [3] видел самоорганизацию, как такое взаимодействие частей, когда каждая часть обязана своим существованием действию остальных и существует ради остальных и всего целого. Кроме того, часть должна быть органом, производящим другие части, которые также взаимно производят остальные. Никакой искусственный инструмент не может отвечать такому определению, но только такой, в чьи ресурсы входят материалы всех существующих частей-инструментов. Только при выполнении таких условий, только в такой терминологии может существовать такой продукт, как организованное и самоорганизованное бытие и, как таковое, оно может быть названо физически оправданным и законченным.

Биологи У.Матурана и Ф.Варела [4] называют организацию живых систем автопоэзийной, то есть самосотворяющейся, благодаря особой активности их частей, которые циркулярно участвуют в сети взаимного производства частей и создают эту сеть как нечто обособленное в пространстве, занимаемым частями. Например, клетка существует лишь до тех пор, пока ее молекулы связаны в цепи химических реакций и рекурсивно производят друг друга в безостановочном круговороте внутри ими же создаваемой оболочки. Таким образом, активность и взаимодействие частей организованы таким уникальным способом, чтобы обеспечить их активность и взаимодействие. Имеем парадоксальную самообращеность, предельный эгоцентризм.

Сходство этих двух представлений о самоорганизации несомненно. Признание факта, что все живые организмы операционально замкнуты в пределах некоторых границ, приводит к выводу, что их поведение может управляться извне только в очень умеренной степени. Тем не менее, конструктивный характер автопоэзийного описания феномена самоорганизации привлекает интерес представителей различных областей исследований, в том числе и социальных.

Известный социолог Н.Луман [5], практически осмысливая теорию автопоэзиса, подчеркивает, что части должны не только непрестанно обновляться системой этих частей. Речь идет не о приспособлении и не об обмене веществ, но о своеобразном принуждении к автономному восстановлению, самообновлению. Система перестанет существовать, если нестойкие части, из которых она состоит, станут невоспроизводимыми. Для этого могут быть использованы различные структуры из тех, которые преодолевают радикальную тенденцию к немедленному распаду.

Здесь уже ощущается второй закон термодинамики, утверждающей неизбежность дезорганизации систем, неспособных активно повышать степень своего порядка. Именно термодинамика послужила мостом от плеромы к креатуре, концептуально поддерживая теорию информации. Именно из задач нелинейной термодинамики, из работ И.Пригожина [6] в области кинетики химических реакций появился первый исток современной теории самоорганизации – диссипативные структуры. Оказалось, что формирование сложных пространственных и временных порядков происходит в термодинамически неравновесных состояниях, в системах, как бы “подвешенных” в потоках энергии. Потери, обусловленные трением, вязкостью, теплопроводностью, диффузией и прочими неидеальностями реальных систем, приводят к тому, что системы, развиваясь из разных начальных состояний, необратимо приходят к типичным, узнаваемым поведениям: турбулентные вихри, химические колебания, конвективные валы, ячейки Бенара и т.п.

В те же 60-е годы Г.Хакен [7], исследуя лазер, показал, каким путем неупорядоченное взаимодействие атомов газа с порождаемым ими же электромагнитным полем приводит к кооперации активностей атомов, к подчинению общему ритму и к импульсу в виде монохроматического светового пучка. Этот совместный эффект дал нам термин синергетика – наука о согласованном взаимодействии частей в их противостоянии диссипативному разрушению, взаимодействии, приводящем к самопроизвольному возникновению системных эффектов пространственного и/или временного характера.

Микрофлуктуации частиц в таких системах нарастают, и возникает когерентность, связность с более дальними соседями и в итоге макроскопический эффект. Вполне правомерно все это называют порядком из хаоса. Удается выявить небольшое число так называемых “параметров порядка”, подчиняющих остальные и управляющих становлением макроэффектов. Например, геометрия сосуда и вязкость жидкости в опыте с конвективными валами. Но примечательно, что предсказать детально характер эффектов или обеспечить точную их повторяемость невозможно. Выбор конкретной особенности, например, направления завихрения при качественной смене поведения в момент достижения так называемого бифуркационного значения параметра, неуловим и неуправляем. Разделы математики, физики, изучающие фазовые переходы, изменения режимов систем, теория бифуркаций, теория катастроф, теория самоорганизованной критичности имеют прямое отношение к нашей теме.

Примерно в это же время метеоролог Э.Лоренц, моделируя на компьютере гидродинамические конвективные потоки, получил решения системы обыкновенных дифференциальных уравнений в виде непериодических, неповторяющихся флуктуаций, напоминающих случайные процессы. Это было неожиданным, но еще большее удивление вызывала гиперчувствительность решений к начальным условиям, резко ограничивающая горизонт прогноза. Ведь в детерминированных системах, описываемых такими уравнениям, будущее всегда однозначно определялось прошлым.

Великий Лаплас был убежден в своем детерминизме, отрицая божественное провидение как ненужную гипотезу, но уже в начале ХХ века А.Пуанкаре, изучая неинтегрируемые динамические системы, заметил, что “совершенно ничтожная причина вызывает значительное действие, которое невозможно было предусмотреть”. Такие эффекты демонстрирует известная “задача трех тел” в небесной механике. Движение малой планеты около двух звезд с равными массами оказывается хаотическим. То есть, любая неточность в условиях “раздувается” и спустя короткое время радикально меняет траекторию.

Модель Лоренца описывает диссипативную систему, то есть рассеивающую энергию в отличие от консервативных планетарных систем. Но и в этой системе компьютерные имитации, стартующие с практически одинаковых условий, очень быстро приходили к существенно различающимся решениям. Математическая интуиция позволила Лоренцу понять, что дело не в погрешности вычислений, что эти сверхчувствительные флуктуации являются особым поведением динамической системы. Логично его предположение, что непредсказуемость погоды принципиальна, поскольку имеет именно такое происхождение. Буквально, полет бабочки в Пекине может привести к урагану во Флориде. Мечта Дж. фон Неймана о суперкомпьютере для учета всех исходных данных и идеального прогноза оказалась несостоятельной. Этот режим был назван детерминированным хаосом или хаосом из порядка, хаосом неслучайного происхождения.

В таких системах нет случайных шумов, невелико число степеней свободы, и пределы возможностей прогнозирования имеют иную причину. В режиме детерминированного хаоса система сочетает устойчивое стремление своих состояний в некую область и флуктуации в пределах этой области, называемой странным аттрактором, с неустойчивостью конкретного поведения в смысле быстрого нарастания любой ошибки, любого малого отклонения от него. Мизерная и практически неизбежная неточность в начальных условиях или в параметрах модели быстро приводят ошибку прогноза к значениям, соизмеримым с размерами области-аттрактора. Затем эта ошибка уменьшится, и прогноз станет точнее, но никто не знает, когда это произойдет.

Мы по-прежнему должны пользоваться вероятностными категориями. Однако эта непредсказуемость не должна огорчать нас. Вероятность не является теперь следствием и мерой нашего незнания механизма явления. Мы получили новую базовую модель, прекрасно объясняющую возникновение всевозможных нерегулярных колебаний в окружающем нас мире. Вероятностный подход теперь обусловлен точным знанием модели явления и нашей уверенностью в хаотическом режиме его протекания.

В эту же проблему гиперчувствительности упираются попытки управления термоядерной реакцией, движением частицы в системе магнитных зеркал, биологические исследования морфогенеза. Многие научные направления сталкиваются с эффектом ветвления процессов, с цепочкой качественных и непредсказуемых смен поведения (бифуркаций) из-за дрейфа параметров и условий. В разных условиях система может давать похожие реакции. Это эквивалентно потере памяти процесса, что предельно усложняет восстановление предыстории развития.

Режимы детерминированного хаоса были вскоре обнаружены в дискретной динамике простейших одномерных отображений, в функционировании реальных физических систем и организмов. Есть основания полагать, что многие динамические проявления биологической и, тем более, социальной самоорганизации носят подобный характер, и присущая этому режиму непредсказуемость, как информационная емкость, принципиально необходима для жизнеспособности систем, для проявления собственной сложности, противопоставляемой сложности окружения. Можно наблюдать каким хаотичным становится полет бабочки, которую атакует воробей.

Мы сталкиваемся с системой, поведение которой кажется нам случайным процессом, и отказываемся от попыток поиска ее детерминированной модели. В действительности же эти попытки могут быть перспективными и дадут нам несложный механизм формирования наблюдаемого сложного поведения. Хаотический режим демонстрирует мощный эмерджентный эффект нелинейного взаимодействия небольшого числа компонент, факторов. Редукционистская попытка изучения отдельных компонент системы, явления совершенно несостоятельна в свете этой нелинейности.

При исследовании отображений в пространстве комплексных чисел, в попытках разграничить области притяжения корней полиномов на комплексной плоскости были получены впечатляющие конфигурации. Границы этих областей называются множествами Жюлиа, имеют фрактальный характер, то есть проявляют определенное сходство при любых масштабах, обладают бесконечной глубиной самоподобия. Многие природные процессы приводят к подобным структурам и явлениям, и масштабная инвариантность пространственного и временного характера повсеместно встречается в закономерностях физического мира [8]. Статистические степенные законы, связанные с самоподобными процессами [9], стали предметом интенсивных исследований в физике, биологии, лингвистике, когнитивной психологии и социологии.

Можно ли считать фрактальность непременным результатом действия самоорганизующих сил? Обязателен ли именно такой результат эволюционных процессов? Ответы скорее отрицательны.

Но вернемся к режиму детерминированного хаоса. Рассмотрим геометрию странного аттрактора как некоторой области в пространстве состояний динамической системы, где бесконечно развивается никогда не повторяющееся и своенравное поведение этой системы. Мы обязательно увидим многослойность, тонкую (канторовскую) структуру и элементы самоподобия. Хаусдорфова размерность такого аттрактора неизменно оказывается дробной. Такая взаимообусловленность хаотичности и фрактальности объясняет отмеченную выше гиперчувствительность к начальным условиям. Ведь в условиях фрактальности в произвольно малой области аттрактора содержатся все варианты принципиально возможной динамики.

Уже упоминавшаяся теория автопоэзийных систем с циркулярными самосохранением, самовоспроизводством и совместным онтогенезом структурных изменений автопоэзийных единиц представляет собой биологический вклад в это слияние идей.

М.Эйген [10], пытаясь распространить эволюционную теорию на органические макромолекулы, изучая кинетику их реакций, обнаружил на этом добиологическом уровне элементы самоорганизации, адаптацию к среде, автокатализ, самовоспроизводство и мутации. Предпосылкой такого сложного поведения является открытость как способность к переносу вещества и энергии.

Результатом этой эволюции становится замыкание нескольких автокаталитических процессов в гиперцикл с круговой поддержкой, когда каждая реакция катализирует следующую и последняя в цикле катализирует первую. По существу модель гиперцикла описывает систему каталитически взаимодействующих ферментов и полинуклеотидов как информационных последовательностей. Гиперциклы оказываются способными к исправлению ошибок, репликации, к хранению и передаче информации. Гиперциклы конкурируют между собой и стимулируют эволюцию. Слабые гиперциклы мутируют к улучшению или к распаду, и из их остатков склеиваются новые с новыми свойствами.

Получаем формальное описание процессов возникновения макромолекулярных самовоспроизводящихся структур, предшественников простейших клеток.

Примечательно, что уравнения, описывающие гиперциклы Эйгена и взаимовлияние мод в лазере, оказались идентичными и похожими на давно известные модели взаимодействия популяций. Дальнейшее развитие этой аналогии было бурным: рыночные связи экономических агентов, социальное поведение, урбанистические процессы, динамика опухолей и эпидемий. Сейчас даже трудно назвать сферу исследований без попыток выявления и моделирования самоорганизующих тенденций. К сожалению, дальше метафор во многих случаях дело не шло, сложность объектов и процессов явно превышала возможности моделей. Однако возможности компьютерного моделирования таких систем при всей примитивности моделей позволяют анализ возможных режимов, аттракторов, приблизительную оценку последствий наших вмешательств и полезны уже потому, что позволяют развить интуицию и способности распознавать режимы в реальных системах.

Говоря о кибернетическом вливании в этот поток научной мысли, заметим, что область интересов кибернетики - это информационный обмен, то есть мир коммуникаций, креатура. В этом символьном пространстве существует своя логика, отличающаяся от привычной. Скажем, отдав кому-то одно яблоко, Вы становитесь беднее на яблоко, но, поделившись идеей, информацией, Вы ее не теряете. В этом мире даже отсутствие информации является информацией и может запустить сложные информационные и даже энергетические процессы. Например, не поданная в налоговое управление декларация о доходах приводит к активным ответным реакциям.

Начиная с работ У.Р.Эшби [11], то есть практически одновременно с рождением кибернетики Н.Винера [12], наметилась вторая линия аналогии информационных процессов в искусственных и живых системах. Это направление стимулировалось открытиями в нейрофизиологии и интересовалось поведением сетей связанных автоматов, однотипных элементов, нейроноподобных структур. Гомеостазис, автономное возникновение сложных системных эффектов, устойчивых структур в таких сетях простых элементов имеют прямое отношение к теории самоорганизации.

Характерно, что Эшби был психологом по образованию, как и другой кибернетик Ст.Бир [13], внесший значительный вклад в развитие этой науки. Другие пришли в кибернетику из биологии, физиологии, позже появился интерес у социологов и экономистов. В 70-х годах уже наметились параллели с лингвистикой, теорией познания, психотерапией и психологией, с исследованиями по этнографии, по проблемам обучения и коммуникации.

Кибернетика оправдывала статус метатеории, проявляя универсальный характер. Инварианты мира коммуникаций работали вполне конструктивно. Изучение мыслительных и языковых процессов, моделирование человеческой коммуникации и интеллекта, осмысление психических функций в кибернетическом ракурсе, анализ самореферентности и влияния наблюдателя – все эти попытки обогащали эпистемологию нового подхода к анализу сложных явлений. Г.Бейтсон [2] называет два события XX века, изменившие мир: версальский мирный договор, как прецедент международного политического вероломства, и становление кибернетики. Его уникальное видение проблем обучения, культуры, экологии, психологии заметно расширило поле кибернетического исследования.

Г.фон Фёрстер изучал самоорганизацию с позиций кибернетики. Он собирал энтузиастов нового направления в своей биологической компьютерной лаборатории, где изучались и моделировались эффекты спонтанного поведения. В разное время там работали многие ученые, развивая основы биокибернетики, теории обучения и теории автоматов.

Следуя информационной теории К.Шеннона, Фёрстер развивает измерение порядка и трактует самоорганизацию как возрастание упорядоченности. Это может происходить двумя независимыми путями, сосуществующими в реальных системах. Первый способ предполагает рост порядка за счет импорта его из среды, то есть поступления энергии и вещества в упорядоченном виде, в виде “строительных блоков” и расширения системы. Это можно назвать порядком из порядка. Другой путь – порядок из хаоса, когда система отбирает нужные возмущения в среде и встраивает их в свою динамику, управляя ростом внутреннего порядка для нейтрализации остальных возмущений. Это означает, что ограниченная энергия системы может лишь тогда восполняться, если системе удается превращать часть энергии в структуру, то есть запасать ее в виде порядка и тем компенсировать вмешательства среды. Такой же механизм поддержания жизни предполагал в свое время Шредингер. При его нарушении происходит распад системы. Это исторически первая попытка строгой формализации самоорганизующегося поведения.

Фёрстер осмысливает парадоксальную логику второпорядковых понятий типа: наблюдение наблюдателя, управление управлением. Он определяет [14] кибернетику первого порядка как кибернетику наблюдаемых систем, а кибернетику второго порядка как кибернетику наблюдения, включающую наблюдателя. Последняя заинтересована больше взаимодействием между наблюдателем и тем, что наблюдается, и ориентирована на живые системы, причем не столько на управление, сколько на познание процессов развития и нарастания биологической и социальной сложности.

– Нейро-, психо-, био-, социокибернетика – так назывались различные попытки выделить этот новый взгляд на роль информационных процессов в становлении метауровней сложности. Социологическая ветвь развивается сейчас очень интенсивно, осмысливая применительно к проблемам социума кибернетические модели и концепции сложности, уникальные результаты когнитивной психологии, лингвистики, семиотики, искусственного интеллекта [15-19].

Особое место в этом ряду занимает эволюционная кибернетика [20], изучающая информационные аспекты биологической эволюции, становление кибернетических свойств живых организмов, феномен возникновения сознательных проявлений жизни.

Впервые термин second cybernetic прозвучал в статье М. Маруямы [21], опубликованной в 1963 г. Однако в этой работе автор не касается рефлексивных проблем второго порядка сложности. Он показывает, что можно достигать цели, не только ослабляя, отфильтровывая нежелательные возмущения, не только минимизируя отклонения от эталонного поведения, но и усиливая полезные воздействия и флуктуации. Для этого нужны контуры положительной обратной связи, и процессы нарастания отклонений в них называют морфогенетическими в отличие от морфостатических процессов нейтрализации отклонений от равновесия на основе отрицательных обратных связей обычных кибернетических систем первого порядка. Морфогенетические процессы используют и усиливают различия в ходе самоорганизации новых структур и порядков, и эта модель более правдоподобно объясняет природу процессов обучения, адаптации, социальных взаимодействий.

Говоря о вкладе отечественной науки, отметим работы Курдюмова С.П., Князевой Е.Н., Малинецкого Г.Г. [22,23] по нестационарным структурам, процессам с обострениями и системно-познавательным аспектам синергетики, информационные подходы к сложным эволюционным процессам Волькенштейна М.В., Чернавского Д.С., Мелик-Гайказян И.В. [24-26], эволюционно-экологическую тональность работ Моисеева Н.Н. [27] и Назаретяна А.П. [28], синергетическую философию Аршинова В.И. [29], книгу Климонтовича Н.Ю. [30], социологическое и философское осмысление самоорганизации Васильковой В.В. [31]. Геоморфологические процессы исследуются с позиций самоорганизации, с привлечением артефактов фрактальной геометрии и динамического хаоса в работе [32]. Нельзя не назвать советскую школу теории нелинейных колебаний (Мандельштам Л.И., Андронов А.А., Неймарк Ю.И.), физико-математические работы по хаотической динамике ( Колмогоров А.Н., Аносов Д.В., Арнольд В.И., Мельников В.К., Гапонов-Грехов А.В., Рабинович М.И., Трубецков Д.И. , Анищенко В.С.). В сборниках [33-38] и журналах “Вопросы философии”, “Общественные науки и современность”, “Прикладная нелинейная динамика” встречаются яркие и полезные статьи Аршинова В.И., Баранцева Р.В., Буданова В.Г., Бранского В.П., Данилова Ю.А., Назаретяна А.П., Пойзнера Б.Н., Редько В.Г., Руденко А.П., Седова Е.А.