2.4. ТРАНСФОРМАЦИОННАЯ ДИНАМИКА СИСТЕМ

Каждая живая система стремится не допускать синжеиня своей эффективности, поэтому по возможности она строит свое самообучение н любой эволюционный процесс взаимной адаптации со средой так, чтобы они протекали монотонно, без спадов эффективности.

Это свидетельствует о том, что жнвые системы способны самостоятельно осуществлять только простейшие линейные прогнозы и противятся снижению эффективности своего существования.

Обратимся к рис. 2.7. Если человечество стремится в конечном счете достигнуть  максимума эффективности структуры-страте-

гни Set то ему с самого качала следовало начать формировать

амеиио Se. Но этому мешают две причины:

неспособность оценить будущие преимущества S„ так как оиа наименее эффективна из всех стратегий иа начальном этапе;

желание как можно быстрей повысить эффективность своей жизни — не грядущих в отдаленной перспективе поколений, а теперешнего, живущего, и ближайших потомков.

Прогресс человечества, как и обучение индивида, и любой процесс взаимной адаптации развития, иосит эволюциоиио-траис-формациоииый (а потому колебательный, волнообразный) характер.

Предназначенная для описания диалектического характера общественно-исторических и всех других видов развития трансформационная теория динамики систем и прогнозирования их развития выступает против экспоненциальных и других упрощенных, монотонных теорий прогнозирования.

Прогресс только в исключительных случаях бывает эволюционным, т. е. монотонным, например, при совершенствовании или оптимизации неизменной структуры-стратегии. Однако конвергенция и дивергенция структуры уже вносят трансформационные спады в процесс развития.

Прогноз иаучио-техиического прогресса — это экстраполяция динамики Е (У), F (Т), Q (F), Q (Г), Е (Q), в том числе при изменении структур общества, индивида, орудий труда, среды. Его особенно трудно осуществить для этапов трансформации.

А. У. Блэкмен с помощью методов прогнозирования посредством динамического моделирования показал, что при развитии научно-исследовательской лаборатории происходят закономерные колебания показателей ее деятельности, причем амплитуда колебаний имеет тенденцию к увеличению. Среди учитывавшихся показателей были средний резерв нераспределенных денежных фондов, сумма денежных поступлений по контрактам, средний уровень усилий руководства по привлечению дополнительных государственных заказов, число занятых сотрудников, общие фонды оборудования.

Влияние разного рода изобретений, открытий, других нововведений на прогресс в технике и технологии рассмотрен Э. Яичем и Дж. Мартино 188]. Приводимые ими данные также указывают на наличие закономерных этапов трансформаций структур техники и технологии, которым сопутствуют спады эффективности производства, и прогнозов динамики производства. И все же Дж. Мартино, как и другие авторы, пытается применять монотонные экспоненциальные модели прогнозов, естественно, сталкиваясь с «трудными периодами» прогнозирования, когда эти модели совершенно неприемлемы. Для прогнозирования и описания таких этапов иаучио-техиического прогресса следует настоятельно рекомендовать применение не монотонных, а трансформационных моделей развития. Анализ трудностей прогнози

роваиия, о которыми столкнулись Дж. Мартино, Э. Яич и другие

авторы, показал, что только трансформационные модели пригодны для «среднесрочных» прогнозов, а краткосрочные и дальние прогнозы могут быть вполне аппроксимированы линейными и экспоненциальными моделями.

Однако следует подчеркнуть, что именно среднесрочные прогнозы наиболее важны — они связаны с качественными переходами в технике н технологиях.

Общая эффективность системы Q определяетси совокупностью частных, поуровневых (о, ^, <р, р, у) эффективиостей:

3      vft

в тоцпрОДВ при стратегиях Sa и Sb системы (  соответственно (рис 2 8):

Эти условия верпы для стабильных стратегий системы с неизменными характеристиками.

Общая структура системы Sa стабильна, если частные структуры всех уровней данной системы 5аов, 5ац>в, Sa4>a, 50pe. Soya конвергентны, т. е. взаимно адаптированы между собой

Общая стратегия системы Sa стабильна, если она взаимно

адаптирована со стабильной общей структурой системы Sa и значения частных факторов взаимной адаптации со средой Fa% Fy, Fy, /-'р и Fv лежат в пределах, допустимых для частных стратегий 5aofl,  S(wjia,  5аф0> Qa$a  И  &ауа '

\'*   **а ft;

где Saab — стабильная Sa; conv (...) —конвергентность;

где Saestab — нестабильная  Sa;  div (...) — дивергеитиость.

Диве pre итиость частных стратегий и общей стратегии возникает в том случае, если хотя бы одна из частных стратегий не относится к Sta, например: »

здесь Sab Ф Saa, вследствие чего система с общей стратегией Sa имеет частную стратегию социального уровня Sab-

Формирование одной или нескольких частных стратегий нового типа приводит к дезадаптации между уровнями

Уровни сг, ф, р и 7 можно условно выделить ие только в живых, но и искусственных системах. Например, в информационной системе в качестве таких уровней условно можно принять.

а-уровень: общественные факторы и критерии, обусловливающие назначение, общие требования, условия функционирования, оценку работы информационной системы, ее взаимную адаптацию с системами более высокого порядка, с обществом в целом;

^-уровень: психологические факторы н критерии эффективности информационной системы, сложности информационной системы, ее работы как системы человек машина (в аспектах анализа с повиций инженерной психологии, эргономики н психологии труда);

ф-уровены материально-энергетические параметры функционирования информационной системы, в частности режимы труда и  динамика  состояний человека-оператора;

{5-уровень: конструктивные характеристики информационной системы, биология человека-оператора, процесс существования и развития («онтогенез») информационной системы;

7-уровеиь эволюция («филогенез») информационных систем, наследственные  характеристики человека.

Если вслед за изменением значений социального фактора взаимной адаптации системы со средой Fa, приведшим к переходу системы от Soe к Sab, соответствующим образом изменятся также факторы Fy, F^, F& и F«, то система после частных трансформаций при Fyt, FVt,        гУх (см. рнс. 2 8) приобретет новую

стабильную стратегию Sb"b = Sb(Sab, S^b, SVb, S$b, SVb).

Если же подобных изменений других факторов не произойдет, то система будет функционировать нестабильно — между социальным и остальными уровнями будет наблюдаться диссонанс. Такая взаимная дезадаптированность между уровнями может разрешиться либо переходом Sa в Sb, либо возвратом Sab

KSoa.

При соответствующих объективных условиях, способствующих таким изменениям факторов F0, F$, F^, F$ н Fy, что их значения обусловят необходимость перехода частных стратегий от Sia к S,b и общей стратегии от Sa к S_b, с определенными опережениями н динамическими особенностями будут происходить переходы частных структур Sia в S^, а также общей структуры Sa в Sb. В том случае, если прогноз динамики процессов внутренней и внешней взаимной адаптации системы, их перехода от общей закономерности Sa к общей закономерности Sb будет признан целесообразным и оправданным на а-, "ф-> <р- и {5-уровиях, он будет закреплен и для последующих поколений систем данного

вида путем перестройки генетической структуры S?o в S7b.

Таким образом, изменение социальных факторов взаимной адаптации может сыграть ведущую роль в изменении не только

социальной структуры процессов взаимной адаптации, но н других частных структур, в том числе генетической, н в конечном счете приведет к формированию новой общей структуры, более адекватной сложившимся условиям взаимной адаптации внутренних компонентов системы между собой и системы в целом с внешней средой

В соответствии с тем, что в рассмотренном примере общая трансформация системы началась с изменения социальных факторов, приведшего в дальнейшем к изменению ие только социальной, ио и других структур н стратегий, социальные факторы имеют определяющее значение.

Для большинства живых систем, особенно для человеческого общества, лидирующая роль социальных факторов, критериев, структур и стратегий должна быть типичной, поскольку наиболее мощный прогнозируемый механизм — это совместный (групповой, популяциониый, видовой, общественный), гибридный интеллект, являющийся средоточием и одновременно отражением социальных условий.

Структура гибридного интеллекта обусловливается объективными условиями взаимной адаптации входящих в него индивидов между собой и с внешней средой — в этом объективная детерминация структуры и стратегии гибридного интеллекта (рис. 2.9). В то же время структура и стратегия гибридного интеллекта определяют процессы прогнозирования динамики объективных условий, а также возможности и масштабы синхронизации живой системы на реализации прогноза, в том числе для упреждающей компенсации влияния изменяющихся условий, В этом состоит активное влияние гибридного интеллекта на объективные условия.

В некоторых случаях, кроме введенных а-, ф-, <р-, (J- и «/-уров-ней, могут быть использованы также следующие уровни: п — общественно-политический строй; Я — производительные силы;

2 — производственные отношения и т. д.

Многофакторность социального и научно-технического прогресса обусловливает переменное «лидерство» разных факторов, технологий в зависимости от ведущих критериев и этапов развития.

В соответствии о концепцией трансформационного развития прогресс не обязательно должен отражаться в улучшении показателей эффективности системы В некоторых случаях возможен прогресс и при временном ухудшении этих показателей, если происходит перестройка структуры системы, стратегии (способа) ее функционирования, которая обеспечит в дальнейшем достижение принципиально нового уровня в улучшении показателей эффективности. Важно, чтобы уже при планнроианнн трансформации (в том числе революции, перестройки) было дано убедительное обоснование оптимистичности прогноза перехода иа новую структуру и ее эволюции.

Любая технологическая конкуренция, управление, борьба, даже война — все это процессы взаимной адаптации. Если конкурируют (конфликтуют) структуры 5„ и Sb, то иа множестве значений F может быть обозначена граница превосходства Sa или Sb. Такой границей является F — Fab, т е. ассоциированное, «трансформационное» значение фактора, при котором Qa (Fab) = Qh (^йь). Если характеристическая кривая Sa вложена в Sb, т. е. Qa (Fj) < Qb (Fj), где Fj — любое значение фактора, то на всем поле значений фактора Fj структура Sb доминирует над Sa и конкуренция теряет смысл: Sb подавляет, уничтожает Su.

По разные стороны от Fah структуры имеют разные шансы на победу. Если Sa сумеет навязать условия борьбы К, при F < < Fab, то победа Sa практически обеспечена. Если Sb сумеет навязать условия борьбы F > Fab, то вероятность победы Sb существенно иыше, чем Sa.

Моделирование процессов конкуренции, конфликта, войны усложняется тем, что каждая система может реализовать некоторое число разных структур-стратегий, даже если в каждый момент может быть применена только одна из потенциального набора.

Планирование нндннндуальиого поведения также всегда связано с выбором наиболее эффективной из возможных, доступных индивиду структур-стратегий- У человека имеется выбор из большого числа потенциальных возможностей, по в каждый момент может реализоваться лишь одна нз инх. Как определить, лучшая ли она нз всех доступных?

Прогресс можно в шутку сравнить с действиями человека, слушающего радиоприемник, в котором ручка настройки крутится лишь в одном направлении и нет шкалы частот радиоволн. Нет у слушателя программы передач. Человек поймал и слушает радиопередачу, скажем, музыку. Надо бы поелушать известия, но есть ли в это время передача известий и какая часть шкалы еще осталась в запасе, он не знает.

В индивидуальной деятельности возможны два варианта перехода от стратегии Sa к стратегии Sb:

1. Внезапный переход: при F, которому соответствует QB (Fj) — - Qa, происходит вкачкообразио переход к Sbt причем Qb (Fj) <

€ Qa (Л).

2. Постепенный, переход от Sa к Sb — через трансформационную точку Fat.

Развитие научных теорий идет путем накопления знаний н их обобщения. Теория может хорошо обобщать лишь часть имеющихся знаний, игнорировать вновь появившиеся, как несоответствующие ей. Когда же старая теория трансформируется в новую, более общую, то эта последняя не только обобщает все имеющиеся данные, но и испытывает нужду в дополнительных, служа тем самым стимулом к активизации сбора новых фактов, что тормозила «переполненная» прежними фактами старая теория.

Известно, что все факты, иа которых Л. Эйнштейн построил теорию относительности, были известны А. Пуанкаре, но ие охватывались теорией последнего. А. Эйнштейн сумел проанализировать и синтезировать все эти известные знания в свете новой теории, включив их в новую структуру, дав теоретическую основу и открыв возможность дальнейшего бурного накопления знаний.

Познавательный процеев можно разбить на несколько составляющих:

накопление фактов в интервале AЈf_i;

экстраполяция иа весь интервал Д/у, < индукция закономерности — формирование структуры St; 1 дедукция — экстраполяция иа весь класо условий AFi; , накопление следующей цепи фактов AF(+i; следующая индукция путем трансформации St в Si+i, следующая дедукция &Ft+i и т. д.

Новая теория имеет намного больше шансов на быстрое распространение, если автор теории и его ученики поначалу делают акцент ие столько на ее оригинальность, самобытность, сколько на то, что она продолжает, улучшает, совершенствует, расширяет возможности признанной и популярной теории.

Ученый, долгое время работающий над новой теорией и не публикующий ввоих шагов подхода к ней от старых, общеизвестных воззрений, ривкует остаться непонятым после опубликования итогового результата как вовершенно оригинального (рнв. 2.10).

Непонятые и отвергнутые великие теории, которые впоследствии другие авторы открывают вторично и получают всю славу первооткрывателей, это, как правило, теории, вообще не ассоциированные или слабо ассоциированные с существующими, при условии, что оптимальный для этих теорий интервал условий AF еще не «подоспел», оии еще не актуальны, ие необходимы и современники не вынуждены объективными обстоятельствами реконструировать весь процесс развития новых теорий, трансформации, которые претерпели прежние теории, превратившись в новые.

В средневековой Европе был другой путь передачи теорий Аристотеля людям, не понимавшим их реальной сути. В схоластической науке были в ходу взятие нз религии метода внушения теоретических концепций, подходов, результатов.

Прогресс науки, общества, производства должен основываться только на доказательных прогнозах, моделях динамики о учетом возможных альтернативных вариантов.

Допустим, необходимо модернизировать производство, имеющее неудовлетворительную, устаревшую структуру St (рис, 2.11). От исходной S2 можно перейти к St или SM. Трансформация Sx в St и SB происходит с разными значениями снижения эффективности и общими потерями производительности AQ{ < AQI, но S, дает в дальнейшем больший выигрыш.

Но вое эти сравнения и выводы можно сделать только на основе сопоставительного анализа характеристических кривых разных структур-стратегий.

Теперь предположим, что требования научно-технического прогресса предприятия (объединения, отрасли) диктуются необходимостью более успешной конкуренции его товаров на мировом рынке. Пусть Si — существующая стратегия предприятия (рис. 2.11), a S„ — стратегия конкурентов (например, зарубежных фирм). Варианты прогресса возможны следующие: трансформировать 5t в Sa и пытаться преследовать конкурентов или трансформировать Si в 5В и пойти в обход конкурентов

Решение зависит от соотношения затрат времени и средств иа варианты трансформаций, тактики конкурентов, динамики F — требований потребителей на мировом рынке. Рассчитывается соотношение потерь и выигрышей в случае первого (Si     Ss -*■

Ss) и второго (S,-> S8) вариантов трансформаций. Очевидно, что трансформационная теория динамики развитии систем особенно важна для практики гибких производственных систем, расчета оптимальных процессов их перестройки, переналадки. Возьмем самый простейший случай Допустим, рассматривается план реконструкции предприятия, переналадки гибкой производственной системы   Возможны две структуры Si и S2 (см. рнс 2 11).

В интервале F10vt — Fi# целесообразно выпускать продукцию на основе первой структуры Slt поскольку в этом интервале Qi > Q2 Если ожидается дальнейшее изменение параметров вы-пусиаемой продукции,так что доказывается в интервале Ft,g—F20pt, то при Fi,% осуществляется перестройка, переналадка производства (/4,2 '-~ трансформационное значение фактора)

С помощью характеристических кривых можпо анализировать эффективность переналадки, определять потерн времени и продукции, определять оптимальное число станков и агрегатов, обслуживаемых одним рабочнм-наладчнком.

Главный вывод нз трансформационной теории динамики развития в случае применения ее к прогнозированию и осуществлению научно-технического прогресса, перестройки состоит в следующем: если мы хотим достигнуть решительного прогресса в короткие сроки, мы не должны бояться идти иа временные потери и в некоторых случаях весьма значительные.

Необходимо планировать трансформационные потери, чтобы в оптимальные (социально-психологически, экономически, технически) сроки достигнуть намеченной высокой эффективности и возместить потери.

Если прогресс протекает без спадов, значит он чрезмерно растянут по времени. Применение трансформационных моделей прогресса позволит наиболее экономно н полно использовать имеющиеся фонды, оборудование, человеческие ресурсы, иаучиые знания в ходе научно-технического прогресса и перестройки.