Метод ограниченного хаоса
Шрифт:
На основании каким-либо образом введенного расстояния между объектами, с помощью различных методов эти объекты группируются в кластеры — группы объектов, близких друг другу с точки зрения выбранной метрики. Такими кластерами могут быть, например, основные направления политической ориентации населения или разделы тематического каталога библиотеки.
Зафиксируем важнейшее отличие кластерного анализа от описанного выше метода. Кластерный анализ лишь выявляет степень близости объектов. Метод говорит о том, каким образом вмешиваться в ситуацию с точки зрения максимизации функции полезности. Вспоминая различение «научных» и «инженерных» задач из начала статьи, можно сказать, что кластерный анализ входит в совокупность «научного материала», который мы пытаемся перевести «в методологическую плоскость».
Итак, кластерный
Хаос в строгом смысле слова
«Читатель ждет уж рифмы “розы”…», а в нашем случае — определений порядка и хаоса. Однако мы не будем давать определений, а ограничимся лишь различением. Определение задает некую со всех сторон ограниченную (определенную) область действительности, к которой прикрепляется соответствующий ярлычок. Это удобно при построении системы понятий, при взаимоувязке многих определений. Но за удобство приходится платить большей конкретностью введенных понятий и соответственно меньшей «удобопереносимостью» их в другие области. Различение, в отличие от определения, открыто, это прямая, делящая плоскость на две полуплоскости, а не замкнутая кривая, выделяющая из плоскости некоторую область. Поэтому в контексте построения метода, как наиболее абстрактной нормы деятельности, различение уместнее определения, и может быть впоследствии конкретизировано исходя из потребностей ситуации, в которой будет применяться метод.
Различение порядка и хаоса можно строить, опираясь на большое количество более фундаментальных различений (равновесность — неравновесность, убывание — возрастание энтропии, и т. п. [6] ) Для наших целей достаточно одного: предсказуемость — непредсказуемость. Это различение уже появлялось ранее, но «в статике», как большая или меньшая легкость отыскания нужного предмета в комнате. Сейчас мы перейдем к динамике.
С момента поступления в комнату параметры объектов не изменялись со временем. Рассмотрим теперь объекты, которые изменяются со временем. Будем считать, что зависимости параметров от времени нелинейные. Добавим неустойчивость: малые отклонения в начальных значениях параметров не затухают со временем, а усиливаются. В итоге получим некоторый уровень непредсказуемости во времени. Она характеризуется тем, насколько достоверные высказывания мы сможем строить о различных будущих состояниях системы. Вспомним поиск вещи в комнате: ситуации полной неопределенности соответствовало равномерное распределение вероятности найти вещь в том или ином месте комнаты. Ситуация полной определенности — единичная вероятность найти вещь в одной точке комнаты, и нулевая — в любой другой точке. Последовательные ограничения хаоса давали ступенчатую функцию вероятности, лежащую «посередине» между двумя описанными крайностями и дающую максимум совокупной полезности.
6
См.: Василькова В. В. Характеристики (атрибуты) порядка и хаоса: от древних космогонии к современной синергетике. Материалы второго Всероссийского постоянно действующего научного семинара «Самоорганизация устойчивых целостностей в природе и обществе» (Порядок и хаос в развитии социально-экономических систем). http://www.lpur.tsu.ru/Public/art98/index.html
Те же самые рассуждения приложимы к будущим состояниям системы, и, объединяя множество состояний, сменяющих друг друга во времени — к сценариям развития событий. Полная неопределенность — все сценарии для нас равновероятны, полная определенность — один сценарий произойдет с единичной вероятностью, все остальные — с нулевой. Оптимум определенности — где-то в середине, между большими потерями от полной неопределенности
Область применения и назначение метода
Итак, мы различили порядок и хаос и тем самым, фактически, закончили описание метода ограниченного хаоса. Остается важный вопрос — в каких областях применение метода может дать наиболее интересные результаты?
В начале статьи мы говорили о том, что метод ограниченного хаоса — «инженерное» обращение «научных» идей синергетики. Исходя из этого, можно наметить несколько близких по смыслу классов задач, для которых применение метода было бы особенно оправданным.
Первый класс задач — управление системами, характеризующимися высокой степенью сложности, и, соответственно, непредсказуемости. Ценность метода в том, что он позволяет достигнуть оптимального уровня предсказуемости поведения системы, оптимального с точки зрения совокупной полезности, в т. ч. с точки зрения затрат на повышение предсказуемости. Приложение к сложным системам закономерностей нелинейной динамики с целью предсказания их поведения — попытка достигнуть «ситуации полной определенности», описанной в предыдущем пункте, и естественно, за эту определенность приходится платить. Имеющие представление о том, как решаются системы нелинейных дифференциальных уравнений, оценят пользу метода, который позволяет этого процесса избежать, сохранив приемлемый уровень предсказуемости поведения системы.
Второй класс задач — поддержка процессов самоорганизации в хаосе, и как следствие — развития и рождения нового. На уровне личной работы это означает поддержку процесса творчества. Здесь тем более затруднительно применение законов синергетики для предсказания, и тем более уместно применение основанного на этих законах метода для управления. Слово «самоорганизация» в последние годы стало едва ли не заклинанием, но как организовывать, инициировать, запускать, ограждать процесс самоорганизации? Как управлять им, имея достаточный уровень предсказуемости, и в то же время не теряя преимуществ самоорганизации как рождения нового, т. е. зачастую непредсказуемого? Налицо противоречие, которое разрешается, например, «разделением системы в пространстве». [7] Максимум непредсказуемости допускается в хаосе, максимум предсказуемости достигается на границах, которые для этого делаются стабильными во времени. Эта предсказуемость требует значительно меньших затрат сил, чем предсказание поведения хаоса, но при правильной расстановке границ позволяет заранее отсечь максимум нежелательных эффектов, которыми может быть чреват хаос с процессами самоорганизация, в нем протекающими.
7
См. напр.: Сибиряков В. Г., Семенова Л. Н. Приемы разрешения противоречий в природных и организационных системах. Статью можно найти на сайте http://www.triz.fis.nsk.su/
Метод в действии
Из вышеизложенного ясно, что наибольший интерес для применения метода представляют такие системы, в которых возможны процессы самоорганизации. Для этого кроме нелинейности и неустойчивости системы, необходимы наличие потоков информации, проходящих через нее (открытость системы), и возможность случайных флуктуаций элементов системы. Социальные системы, очевидно, удовлетворяют этим требованиям. Таким требованиям удовлетворяет также система хранения и обработки информации в личной работе. Продолжая удерживать параллельность «тайм-менеджерской» и «социальной» тематики, покажем способы применения метода сначала на примере личной работы, затем на социальных системах. В качестве некоторого промежуточного этапа рассмотрим применение метода к процессу планирования, важному как для личности, так и для социальной системы.
Выращивание мыслей
Рассмотрим систему хранения и обработки информации в личной работе творческого человека. В первую очередь будем рассматривать наиболее важный поток информации: мысли, фиксируемые на каких-либо материальных носителях и в перспективе складывающиеся в статьи, книги и диссертации. Именно мысли, потому что они — носители наиболее новой, прежде не бывшей, творческой информации в системе личной работы, различные же выписки, цитаты, конспекты — лишь вспомогательная информация (во всяком случае, если говорить о действительно творческом труде, а не прилежном компилировании).