Новосельцев В.И. Системный анализ: современные концепции

Подождите немного. Документ загружается.

111

раздел системного анализа, направленный на изучение, проектирова-

ние и конструирование сложных технических объектов. При этом учи-

тывается не только работа механизмов, но и действия человека-

оператора, управляющего ими, а также политические, экономические,

социальные и другие факторы, влияющие на принципы их построения

и характер функционирования. Поэтому в системотехнике вместо тер-

мина «техническая система» часто используется другой, более точный

термин «эргатическая (человеко-машинная) система», которым под-

черкивается единство человека и техники.

Особый подкласс физических систем образуют кибернетические, или робо-

тотехнические системы. Отличительная особенность таких систем состоит в их

способности осуществлять логические операции по целенаправленной перера-

ботке информации, приводящие к тем же результатам, что и человеческое

мышление, а затем реализовывать результаты этих операций в виде физических

действий. Основа таких систем – компьютерные технологии. Идея выполнения

логических операций при помощи механизмов возникла еще у древних греков

после создания аристотелевой логики. Однако первые практические шаги в

этом направлении стали возможны лишь в XVII веке, после того как В. Шик-

кард в 1623 году и французский философ, математик, физик Б. Паскаль в 1642

году предложили свои суммирующие аппараты с автоматическим выполнени-

ем счетных операций, а шотландский математик Д. Непер изобрел множитель-

ное устройство (палочки Непера). В 1674 году Г.В. Лейбниц сконструировал

арифмометр (механизм с зубчатыми колесами), производящий четыре арифме-

тических действия, и предложил применять в машине двоичную систему счис-

ления. Начало счетному машиностроению положил предприниматель Томас де

Кольмар (XIX век). Выпуск вычислительных машин своей конструкции он до-

вел до 100 штук в год. В эру механических вычислений теоретическая мысль

опережала технические возможности. Так, например, в этот период появляются

фундаментальные работы английского математика Чарльза Бэббеджа, изла-

гающие проекты «разностной машины» (1823 год) и «аналитической машины»

(1833 год). В 1843 году англичанка Ада Лавлейс изложила принципы програм-

мирования для вычислительных машин. В 1866 году английский логик, эконо-

мист, статистик В.С. Джевонсон разработал машину, автоматизирующую логи-

ческие операции, а в 1936 году Л. Куффиньяль после многолетних изысканий

создал автоматическую универсальную машину с двоичной системой счисле-

ния. Второй период развития вычислительной техники начинается с 1937 года,

когда американец Говард Эйкен, опираясь на работы Бэббеджа, смог построить

на одном из предприятий фирмы IBM первую в мире электромеханическую

цифровую вычислительную машину с программным управлением «Марк-1». В

1943 году группа американских специалистов под руководством Джона Мочли

и Проспера Экерта начала конструировать вычислительную машину уже на ос-

нове электронных ламп, а не реле. Их машина, названная ENIAC, работала в

тысячу раз быстрее, чем «Марк-1», но для задания ее программы приходилось в

112

течение нескольких часов подсоединять нужным образом провода. Несмотря на

все пользовательские неудобства, это был прорыв в будущее, в теоретическом

плане поддержанный знаменитым математиком Джоном фон Нейманом. Он

разработал в 1948 году общие принципы функционирования универсальных

вычислительных устройств, которые до сих пор составляют основу построения

современных суперкомпьютеров. С этого времени началось лавинообразное

развитие компьютерной техники по следующим основным направлениям:

• совершенствование технической базы (электронные лампы – транзисторы –

интегральные схемы, бумажные перфокарты – магнитные ленты – магнитные

диски – лазерные носители, рулонные печатающие аппараты – электронные

трубки – плазменные мониторы – лазерные принтеры – высокоскоростные мо-

демы и т.д.);

• разработка языков программирования высокого уровня (Фортран, АЛГОЛ,

ЛИСП, ПЛ/1, Паскаль, ПРОЛОГ, Си, АДА и др.);

• объединение отдельных компьютеров в информационные компьютерные

сети локального и глобального уровня.

Развитие идет такими темпами, что совсем скоро не останется технических

средств и искусственных систем, в которых не будут заложены компьютерные

технологии. Благодаря прогрессу в области компьютерных технологий, стали

появляться новые весьма перспективные научные направления, в частности,

искусственный интеллект. Несмотря на претенциозное название, он представ-

ляет собой сугубо прагматичное научное направление, ориентированное на ре-

шение следующих задач:

• поисковое проектирование и конструирование робототехнических систем

различного функционального назначения;

• автоматизация процессов планирования и оперативного управления в про-

изводственных, технических, технологических, коммуникационных, военных и

других системах;

• разработка новых языковых средств машинного представления знаний и

обработки информации, включая языки программирования и алгоритмы авто-

матизации программирования;

• создание диалоговых информационно-логических, информационно-

поисковых и экспертных компьютерных систем планирующего, проектирую-

щего и управляющего типов;

• изучение механизмов мыслительной деятельности человека и имитацион-

ное моделирование процессов восприятия информации, целеобразования, при-

нятия решений, планирования поведения и общения.

В настоящее время искусственный интеллект превратился в комплексное,

интенсивно развивающееся научное направление, оказывающее существенное

влияние на развитие теории и практики системного анализа. Некоторые эле-

менты теории искусственного интеллекта рассматриваются в главах 8, 9.

Концептуальные системы – это выраженные в символьной форме

представления людей, отражающие прошлую, настоящую и будущую

реальность. Примерами такого класса систем служат научные теории;

113

описательные, логические и математические модели; компьютерные

программы; технические задания на научно-исследовательские и опыт-

но-конструкторские работы; эскизные проекты и рабочие чертежи

различных устройств и сооружений; топографические карты; различ-

ного рода полиграфическая (газеты, журналы, книги), художественная

и рекламная продукция. Все эти объекты могут быть предметом сис-

темных аналитических исследований.

Концептуальным системам присущи важные особенности, опреде-

ляющие специфику их анализа. Смысловая информация, которую не-

сут в себе эти системы, содержится не только в самих символах, но и

«между символами»: I

= I

+ I

, где I

– полная информация системы,

– информация, содержащаяся в символах, I

– информация, содер-

жащаяся «между символами». Например, читая заметку в газете, мы

воспринимаем не только слова и текст, но и то, что хотел или не хотел

сказать автор этой заметки. Межсимвольная информация не есть что-то

гипотетическое. Это вполне реальная информация, материальным но-

сителем которой выступает человек, точнее, его механизмы ассоциа-

тивного восприятия и мышления. Различного рода символы только

инициируют эту информацию, но не содержат ее. Поэтому одни и те

же символы способны инициировать самую различную информацию в

зависимости от того, кто или что является ее приёмником.

Концептуальные системы, у которых I

→ 0 или в которых можно

подходящей заменой символов минимизировать межсимвольную ин-

формацию, сохранив при этом смысловой объем полной информации,

называются формальными. Примерами формальных концептуальных

систем могут служить арифметика, геометрия, алгебра, теория диффе-

ренциального и интегрального исчисления, теория исчисления преди-

катов. В составе этих систем имеются заложенные человеком механиз-

мы формальных эквивалентных преобразований, позволяющие за ко-

нечное число шагов установить истинность существующих или вновь

образованных символьных структур (их соответствие исходным ак-

сиомам). Информация, которую несут в себе формальные системы,

воспринимается однозначно или почти однозначно. Неопределенность

в ее трактовке сведена к минимуму.

Концептуальные системы, у которых составляющие их символы со-

держат в себе минимум смысловой информации (I

→ 0), называются

абстрактными (от лат. abstractio – удаление, отвлечение). В этих систе-

мах содержательная информация заключена преимущественно вне изо-

бражающих символов. Информация, содержащаяся в абстрактных сис-

114

системах, воспринимается неоднозначно и несет в себе максимальную

неопределенность. Иллюстрацией системы с крайней степенью абст-

ракции может служить известная картина К. Малевича «Черный квад-

рат». Анализ символов, образующих такую систему, не имеет смысла,

поскольку в них практически отсутствует содержательная информация,

а если таковой производится, то ошибочность решений гарантируется.

В системах этого класса предметом анализа должны выступать не сами

символы, а характер их влияния на внешнее окружение. Неважно, ка-

кими символами в абстрактную систему закладывается информация, –

важен ее смысл и то, как она воспринимается окружающими и какое

оказывает воздействие на них.

Формальные и абстрактные системы образуют крайние классы кон-

цептуальных систем. Все остальные концептуальные системы относят-

ся к смешанным, которые занимают промежуточное положение между

формальными и абстрактными системами в зависимости от того, как

соотносятся между собой I

и I

. Предметом анализа в этих системах

являются как сами символы, так и характер их влияния на окружающие

системы. Примером смешанной системы с I

>> I

служат естествен-

ные языки, то есть языки, на которых люди общаются между собой. В

качестве концептуальной смешанной системы с I

.<< I

можно указать

на теорию нечетких множеств, основные положения которой рассмат-

риваются в разделе 9.2.

Еще один специфический класс образуют так называемые латентные

концептуальные системы. Информация, содержащаяся в этих системах

≠ 0), по ряду причин не может быть на данный период времени вос-

принята конкретным человеком. Примером латентной концептуальной

системы может служить иностранный язык для человека его незнаю-

щего или криптограмма при отсутствии расшифровывающего ключа.

4.7. ГОМОГЕННЫЕ, ГЕТЕРОГЕННЫЕ И СМЕШАННЫЕ СИСТЕМЫ

В зависимости от компонентного состава системы бывают гомоген-

ными, гетерогенными и смешанными. В гомогенных системах (от греч.

homos - одинаковый + genos - род, происхождение) все компоненты

одинаковы (пример такой системы – однородный газ), а гетерогенные

системы (от греч. heteros – другой + genos) содержат компоненты раз-

ных типов. В смешанных системах часть компонентов гомогенна, а

другая часть – гетерогенна. Большинство технических систем относят-

ся к этому типу. Так, в любом компьютере, помимо разнотипных ком-

115

понентов, содержится, как правило, некоторое количество одинаковых

по всем параметрам микросхем и других деталей.

Такая типология систем противоречит принципу неразличимого то-

ждества (лат. prinsipium identitatis indiscernibilium), сформулированно-

му Лейбницем [Leibnitz, 1906]. Согласно этому принципу, в природе

нет двух одинаковых объектов или явлений. Если какие-либо два объ-

екта имели бы абсолютно одинаковое внутреннее содержание, то они

слились бы в один и были бы неразличимы. Вот что писал по этому

поводу русский учёный, основатель тектологии (науки о всеобщей ор-

ганизации) А.А. Богданов: «В опыте никогда не встречается двух абсо-

лютно сходных комплексов. Различия могут быть практически ни-

чтожны – «бесконечно малы», но при достаточном исследовании они

всегда могли бы быть обнаружены. Нельзя найти двух вполне сходных

листьев на всех растениях мира, нельзя даже, как это ясно показывает

молекулярно-кинетическая теория, найти двух вполне сходных капель

воды во всех океанах мира. Это относится не только к «реальным»

комплексам, но и к «идеальным», только мыслимым. … Этого мало.

Неизбежно неодинакова и их среда, их внешние отношения. Пусть да-

же это – «совершенная пустота», то есть астрономическая эфирная сре-

да; но и в ней, прорезываемой бесчисленными и бесконечно разнооб-

разными волнами лучистой энергии, электрические и магнитные со-

стояния в любых двух пунктах не могут быть тождественно равными»

[Богданов, 1989].

Гетерогенность – это атрибут нашего материального мира, то есть

того мира, который дан нам в ощущениях. Минимально возможная

форма проявления гетерогенности – это бинарность структурного уст-

ройства материи или дуализм в ее восприятии, то есть способность че-

ловеческого разума воспринимать лишь разности явлений, но не их

действительную сущность (закон антиномии Канта). Гетерогенность

порождает конфликтность. Конфликтность способствует усилению

или ослаблению гетерогенности, вместе они (конфликтность и гетеро-

генность) порождают движение вещества, энергии и информации. В

свою очередь движение вызывает конфликтность, и цикл повторяется.

Такая динамика свойственна всем без исключения системам, незави-

симо от их субстанционального строения и форм существования.

Итак, в природе не может быть даже двух абсолютно одинаковых

атомов вещества, не говоря уже о молекулах, многомолекулярных со-

единениях и других системных образованиях. Вместе с тем, в объектах

окружающего нас мира всегда можно усмотреть нечто общее, что и да-

116

ет основание для их типизации. Наглядным примером типизации мо-

жет служить периодическая таблица химических элементов Д.И. Мен-

делеева. В этой таблице химические элементы, атомы которых имеют

одинаковое число электронных оболочек и количество электронов на

них, относятся к одному классу и в этом смысле абсолютно одинаковы.

Однако если ввести дополнительные признаки классификации, напри-

мер, спиновые, то окажется, что атомы одного и того же химического

элемента различны. Различия могут иметь значение при более тонком

изучении свойств веществ. В историко-социальных исследованиях

распространена типизация групп людей на классы (капиталисты, про-

летарии, крестьяне и др.). В психологии выделяются следующие типы

личностей: флегматики, меланхолики, сангвиники, холерики; экстра-

верты и интроверты. Как показывает практика, такая типизация, если

она воспринимается в абсолюте, зачастую приводит к ошибочным вы-

водам относительно возможного характера поведения конкретного че-

ловека в конкретных условиях. В современной западной медицине ти-

пизированы практически все возможные болезни человека и, более то-

го, типизированы способы их лечения. Хотя хорошо известно, что не

существует абсолютно одинаковых болезней, как не бывает и абсо-

лютно одинаковых способов их лечения.

Из приведенных примеров видно, что любая типизация несет в себе

как положительное, так и отрицательное начало. Поэтому при изуче-

нии систем всегда возникает вопрос о допустимой степени типизации.

Не затрагивая существа этого чрезвычайно глубокого и сложного во-

проса, отметим, что системному анализу в большей мере присуща пер-

соналистическая точка зрения на изучаемые объекты, а типизация до-

пускается как вынужденный прием компенсации неполного знания ха-

рактеристик изучаемой системы и парирования неопределенности от-

носительно внешних условий ее функционирования.

Выводы и рекомендации, получаемые в результате системных ана-

литических исследований, не носят всеобщего характера и справедли-

вы лишь для данного объекта и только для него. Чем полнее отвечает

данное системное исследование принципу неразличимого тождества,

тем выше его практическая значимость, но тем ниже уровень общности

результатов. Другими словами, потеря общности в выводах и результа-

тах системного анализа есть неизбежная плата за персонализм.

117

4.8. ПРОГРЕССИРУЮЩИЕ И РЕГРЕССИРУЮЩИЕ СИСТЕМЫ

Прогрессирующими называются системы, развитие которых идет в

направлении достижения ими своей потенциальной эффективности.

Такие системы в процессе своего развития все лучше и лучше выпол-

няют свою основную функцию, то есть их состав и структура меняются

таким образом, что со временем сокращается разность между реальной

и предельно возможной эффективностью. У регрессирующих систем

наблюдается прямо противоположный характер развития. С течением

времени такие системы все хуже и хуже выполняют свою основную

функцию. Разность между их реальной и потенциальной эффективно-

стью постоянно возрастает, и по прошествии некоторого периода вре-

мени они достигают области своей естественной гибели. Вполне оче-

видно, что одна и та же система может быть прогрессирующей на од-

ном временном интервале и деградирующей на другом интервале. По-

этому такая классификация естественным образом связывается с ха-

рактеристикой жизненного цикла системы (см. раздел 7.2).

Очевидно, что разделение систем на прогрессирующие и регресси-

рующие связано с оценкой их потенциальной эффективности. Изуче-

нием этого вопроса занимается теория потенциальной эффективности

[Флейшман, 1971], целью которой является формулировка общих пре-

дельных законов, ограничивающих эффективность сложных систем

любой природы. Например, для физических систем предельным явля-

ется закон сохранения энергии: если в изолированную систему из сре-

ды за время ∆t поступило энергии ∆Q, то общее количество энергии

∆U, которое система может выделить в среду за то же время, не может

быть больше ∆Q (∆U ≤ ∆Q). Любые нарушения этого фундаментально-

го закона обнаруживают, что система имела некоторую запасенную

энергию, которую она выделяла в это время в среду независимо от то-

го, что она получала от среды. В любых обменах такого рода всегда

оказывается, что общее количество энергии не возникает и не исчезает,

а лишь обменивается. Закон сохранения энергии называется первым

началом термодинамики и является физическим постулатом, основан-

ным на эмпирическом опыте. Примером предельного закона, но уже не

физического, а системного характера служит известная теорема Шен-

нона [Шеннон, 1963], которая в простейшей форме может быть сфор-

мулирована следующим образом: для канала связи с двоичными (би-

нарными) сигналами существует постоянная величина v

= 2

u [1 – H(p)]

где Н(р) – функция двоичной энтропии, u – длина сообщения, выра-

женная количеством двоичных сигналов. Например, при р = 0,1 и u =

118

100, эта фундаментальная величина равна 0,3⋅10

. Величина v

назы-

вается пропускной способностью канала связи и позволяет сформули-

ровать два утверждения. Негативное утверждение: если скорость пере-

дачи сигналов v превышает пропускную способность канала связи (v >

), то при любых способах кодирования и декодирования сигналов с

ростом u вероятность ошибочного приема сообщения стремится к еди-

нице. Позитивное утверждение: если v

≤

, то существуют такие спо-

собы кодирования и декодирования сигналов, при которых с ростом u

вероятность ошибочного приема сообщения стремится к нулю. Уста-

новленный Шенноном способ оценки пропускной способности позво-

ляет совершенно точно и определенно ответить на вопрос, какая сис-

тема связи относится к классу прогрессирующих, а какая – к классу

регрессирующих. Система связи прогрессирует в своем развитии, если

ее состав и структура меняются со временем таким образом, что при

сохранении заданной вероятности ошибочного приема сообщений и

соблюдении ограничений на ряд потребительских характеристик ско-

рость передачи сигналов стремится к пропускной способности. В про-

тивном случае, когда развитие системы связи (в силу разных причин,

здесь нас не интересующих) сопровождается возрастающим разрывом

между v и v

, ее следует назвать регрессирующей.

В общем случае в теории потенциальной эффективности постулиру-

ется положение о том, что для широких классов систем А ⊂ ℜ и проти-

водействующих им сред В ⊂ ℑ существует фундаментальная величина:

= V (U, A

, B

) = max

A ⊂ ℜ

min

B ⊂ ℑ

V (U, A, B),

где U – количество абстрактных ресурсов, расходуемых системой,

которыми она «расплачивается» со средой

за V приобретаемых абст-

рактных ресурсов, А

и В

– экстремальные в классах ℜ и ℑ система и

среда соответственно. В случае отсутствия противодействия между

системой и средой в приведенном соотношении не берется второго

экстремума, и вместо «наихудшей» для системы среды В

фигурирует

фиксированная среда В. Оцениваемая таким образом предельная (по-

тенциальная) эффективность системы называется максиминной. Такие

оценки хотя и находят применение в практике системного анализа, но

обладают рядом ограничений. Наиболее существенное из них связано с

невозможностью определения областей ℜ и ℑ не столько в силу незна-

ния существа происходящих процессов, сколько из-за того, что их

формирование происходит в ходе взаимодействия системы и среды.

Реальные ситуации взаимодействия системы и среды характерны тем,

что система непрерывно формирует локальную среду, под влиянием

119

которой изменяется сама, следовательно, по-новому влияет на среду и

так далее. Эта последовательность, как правило, не сходится, то есть

математическая задача поиска экстремума функции V(U, A, B) чаще

всего не имеет решения. Сказанное становится совершенно определен-

ным для конфликтного взаимодействия системы и среды. Как извест-

но, конфликтные задачи не имеют оптимальных решений в смысле

максиминного критерия [Дружинин, Конторов Д., Конторов М., 1989].

Следовательно, для конфликтующих систем невозможно однозначно

определить, являются они прогрессирующими или регрессирующими.

Если исходить из того, что любая система конфликтна по своей приро-

де, то не существует ни постоянно прогрессирующих, ни постоянно

регрессирующих систем. Для конфликтующих систем можно с уве-

ренностью сказать только то, что в своем развитии они переживает пе-

риоды как регресса, так и прогресса. Все остальные утверждения – не

более чем эмоции, предположения или стремление выдать желаемое за

действительное, продиктованное не научными, а скорее идеологиче-

скими соображениями. Не помогает здесь и статистика. Даже если по-

лученные статистические данные не искажают реалий, то все равно

они не могут служить надежным основанием для прогнозирования ди-

намики развития конфликта. Статистика смотрит в будущее через

призму прошлого. Поэтому статистический подход по определению

применим к системам, у которых нет настоящего. Конфликт же «жи-

вет» не прошлым и не будущим, а настоящим, текущим. При анализе

конфликтующих систем не очень существенны факты, которые на-

блюдались в прошлом, – важно вскрыть и понять механизмы формиро-

вания будущего из материала прошлого. С математической точки зре-

ния это означает, что решения уравнений, описывающих динамику

конфликта, должны не столько зависеть от начальных условий, сколько

быть восприимчивыми к текущему моменту времени. Иными словами,

время должно выступать в этих уравнениях не параметром, а операто-

ром, действующим по принципу обратной связи, меняющей саму

структуру уравнений.

Таким образом, вывести объективное суждение о том, прогрессирует

или регрессирует система в данный период своего развития, можно

только при сопоставлении тенденции изменения ее реальной эффек-

тивности с потенциальной эффективностью. Любые другие способы

определения направления развития систем следует признать субъек-

тивными.

120

4.9. МНОГОУРОВНЕВЫЕ И ИЕРАРХИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ

По внутреннему устройству системы подразделяются на многоуров-

невые и иерархические. На первый взгляд может показаться, что такое

разделение носит тавтологический характер и не несет никакой смы-

словой нагрузки. Это – заблуждение, чреватое ошибочным понимани-

ем сути анализируемых процессов.

Понятием «многоуровневая система» подчеркивается, что в объекте

анализа выделяются страты или слои его устройства (естественно, со-

вместно с существующими между ними отношениями, связями и

взаимодействиями). Образно многоуровневую систему можно срав-

нить со слоеным пирогом, коржи которого соответствуют стратам или

слоям, а кремовые прослойки – отношениям, связям и взаимодействи-

ям. Если речь идет о стратах, то в многоуровневом характере построе-

ния данной системы фиксируется информация о ее предыстории. Каж-

дая отдельно взятая системная страта – это след какого-либо важного

этапа в развитии систем данного вида, интегральная «память» данной

системы о тех многочисленных превращениях, которые происходили с

ее предшественницами. В ходе эволюции происходит последователь-

ное наращивание систем принципиально новыми стратами. При этом

старые страты не уничтожаются и не исчезают, а сохраняются, выпол-

няя функцию базы для развития каждой последующей системы. Так,

например, молекулярный уровень строения живых организмов – это

генетическая память о химической фазе эволюции нашего мира, а кле-

точный уровень – память о начальной фазе биологической эволюции.

В случае, когда понятие «уровень» осмысливается как слой, много-

уровневый характер представления системы отражает эволюцию

взглядов исследователя на ее внутреннее устройство, глубину его про-

никновения в изучаемый объект. Чем глубже познается система, тем

больше выделяется в ней уровней-слоев и, следовательно, повышается

многоаспектность ее анализа. Напомним, что предельно низким счита-

ется трехуровневая стратификация (надсистема – система – компонен-

ты). При более низкой степени стратификации облик исследуемой сис-

темы становится недоопределенным. Высшей степенью признается

семиуровневая стратификация, при которой достигается наиболее пол-

ное представление об изучаемом объекте.

Понятием «иерархическая система» подчеркивается ее эшелониро-

ванное строение. Образным представлением такой системы может

служить русская матрешка, состоящая из множества фигур, последова-

тельно вкладываемых одна в другую. Иерархичность есть следствие