Теория сложных систем

Наука сложных систем.

Теория сложности составляет основу физики, математики, компьютерных наук, теории информации, а с недавних пор и экологии. Так что же она собой представляет?

Интерес к этому вопросу подогревает тот факт, что в работе сложных систем нет закономерностей и даже несущественное воздействие порождает целую волну изменений.

Мощное и очень активно развивающееся междисциплинарное направление в науке. Это не какая-то определенная теория, а скорее новый стиль научного исследования, который с успехом применяется во всё новых областях традиционной науки. На западе его обозначают как Complexity Science, что на русский язык буквально переводится как:"Наука сложного" или "наука о сложности". Часто это направление путают с его отдельными ветками, например, когда говорят о "Теории нелинейных систем" или "теории хаоса".

Наука сложных систем образована несколькими тесно связанными научными течениями и дисциплинами, среди которых можно выделить:

Общая теория систем.

Начала развиваться с начала 20-го века, ее основателем считается Людвиг фон Берталанфи. К середине 20-го века общая теория была применена к изучению больших и диверсифицированных систем, таких как экосистемы и социальные системы. Примерно в это же время были обнаружены феномены, возникающие в природных сложных системах (то есть, в системах, состоящих из большого количества элементов и насыщенных связями) - адаптация, эмерджентность и самоорганизация. Был введен новый термин "сложные адаптивные системы". Когда Илья Пригожин обнаружил способность некоторых химических веществ самопроизвольно группироваться в организованные структуры, изучение таких феноменов самоорганизации стали иногда называть "синергетикой" (этот термин распространен главным образом в России).

Кибернетика.

Также переживала бурный расцвет с начала 20-го века, и к его середине кибернетические понятия информации и управления, цепей обратной связи, задержек и пр. вошли в терминологию науки сложных систем.

Теория динамических систем.

Это направление в математике возникло в середине 60-х годов. Оно изучает свойства систем нелинейных уравнений, которые демонстрируют необычные свойства: при определенных условиях они, будучи рекурсивно применяемые к самим себе, приводят к неустойчивости результатов. При некоторых наборах начальных параметров результаты скачут между двумя величинами, между четырьмя, а при некоторых стартовых параметрах и вовсе приводят к хаотическому, непредсказуемому их поведению. Позже этот хаос назвали детерминированным (то есть, не возникающим в результате игры случая, а в результате однозначных математических операций) и его исследования были обозначены как "теория хаоса". Бенуа Мандельброт, исследуя динамические системы обнаружил, что при изображении на плоскости значений параметров, при которых системы начинают уходить в детерминированный хаос, возникают красивые самоподобные изображения, которые он назвал фракталами. Потом он написал книгу, в которой показал, что фракталы - очень распространенная природная форма. Термины "эффект бабочки", "аттрактор" и "бифуркация" также принадлежат теории динамических систем. Еще теорию динамических систем иногда неверно называют "теорией нелинейных систем", потому что динамические системы как правило образованы нелинейными уравнениями.

Компьютерное моделирование.

Этот способ изучения сложных систем внес очень большой вклад в развитие науки сложных систем: только с помощью компьютерного моделирования оказалось возможным изучать в форме вычислительных экспериментов процессы, которые происходят в больших системах, образованных множеством элементов. Особенно стало популярно мультиагентное моделирование и моделирование клеточными автоматами. Компьютерное моделирование доказало, что система, образованная большим количеством элементов ("агентов" или "автоматов-клеток"), даже если они взаимодействуют друг с другом, используя очень простые алгоритмы, может демонстрировать очень сложное поведение. В таких системах может происходить адаптация, самоорганизация, они могут приходит в хаотические состояния и т.д. Еще одно важное направление компьютерного моделирования - это нейронные сети, на основе которых пытаются строить модели сознания, обучения, распознавания образов и т.д. Процессы в нейронных сетях также имеют характерные свойства сложных систем.

Наука сложных систем продолжает развиваться, возникают все новые прикладные отрасли (анализ социальных сетей и другие), но как можно заметить,  это не определенная теория, это стиль исследования, при котором мы не упрощаем природу, прежде чем ее начать изучать, а ищем понимание свойств мира в самой его сложности .

Органическая логика в полной мере соответствует стилю науки сложных систем, и обращается к человеческому сознанию, восприятию и мышлению, как к сложной системе.

Комментарии: