Общие принципы анализа cложных человеко-машинных систем

Система – это совокупность взаимодействующих элементов любой природы, обладающая:

· Особым способом упорядочения;

· Новым качеством, собственными закономерностями, не выводимыми из законов действия ее элементов;

· Самостоятельной функцией.

Система в целом, равно как и ее элементы и подсистемы, имеют входы и выходы. Под состоянием системы понимается совокупность значений описывающих ее параметров. Поведение есть развернутая во времени последовательность реакций системы на внешнее воздействие.

Сложная система – это система со слабо предсказуемыми свойствами, обладающая скрытыми или самостоятельными тенденциями поведения, в частности – целенаправленного. Среда есть окружение, с которым система взаимодействует. Среда – тоже система, возможно, сложная.

Сложность, вообще говоря, – понятие качественное, нечеткое, не имеющее строгого определения и общепринятого способа количественной оценки. Сложным будем называть объект со слабо предсказуемыми реакциями на внешнее воздействие, свойствами и поведением. Сложность может быть обусловлена либо недостаточностью знаний, многообразием и необозримостью свойств системы (субъективная сложность), либо нестабильным, неповторяемым, не поддающимся структуризации характером этих свойств (объективная сложность). Объективная сложность состоит в том, что при одном и том же состоянии и одинаковом воздействии система имеет множество поведений. И это даже при том, что описание системы, отражающее ее морфологию, может быть строго детерминированным. Объективная сложность порождается многосвязностью, случайной природой свойств или накоплением внутри системы информации о результатах ее взаимодействия со средой. Эта информация изменяет возможности системы, а в некоторых случаях – ее целевую функцию. Именно так формируется разумное, интеллектуально-волевое поведение.

Сложность не позволяет построить однозначную детерминированную зависимость выхода от входа. В силу уникальности не существует и вероятностной зависимости. Создать даже для отдельных общих классов таких систем адекватную теорию, достаточно конструктивную для решения конкретных задач, не удается; трудности здесь принципиальные, гносеологические. В анализе сложных систем место теории заняла системная модель.

Различие между теорией и моделью условно, поскольку теория – это просто особо продуктивная модель. Теория интенсиональна и дедуктивна, то есть построена на небольшом числе аксиом или экспериментальных законов, из которых получаются выводы, предсказывающие новые факты. Системная модель экстенсиональна, она строится на основе эмпирических или предположительных данных. Модель индуктивна и не рекурсивна, поэтому позволяет воспроизводить наблюдаемые процессы и их взаимосвязи так, как их регистрируют приборы или органы чувств. Аппарат модели – многократное воспроизведение вариантов взаимодействия процессов в сжатом масштабе времени. В ряде случаев модель позволяет выявить новые закономерности, которые не усматриваются при непосредственном анализе исходных данных в силу их сложности, громоздкости, несопоставимости и разноязычности.

Проверка адекватности модели осуществляется так же, как проверка теории, сравнением контрольных результатов с экспериментом. При несовпадении модель последовательно уточняется. Способ построения модели – опыт, догадка, интуиция и т.д., результат – получение новых сведений об объекте моделирования.

Теория, если исходные положения адекватны и аппарат корректен, дает вполне надежные результаты в определенном диапазоне условий и требований. Относительно модели такой уверенности нет, поскольку неизвестно, исчерпывают ли исходные данные реальную ситуацию. Общность и доверительность модели ниже, чем теории, зато модель более оперативна, и применять ее можно для слабо исследованных объектов.

Если исходные закономерности известны, но отсутствует аппарат их объединения и получения выводов, модель может работать как формальный аппарат, то есть средство для получения выводов, и это одно из главных ее достоинств. В модель можно ввести процессы, протекающие в различных по физической природе объектах, наблюдаемые экспериментально и не имеющие аналитического описания – модель воспроизведет все аспекты их взаимодействия.

Как исследование, так и создание сложной системы прежде всего требует ее упрощения путем выделения главнейших, определяющих свойств. В зависимости от позиции исследователя, от того, какие свойства в данном исследовании признаны определяющими, получаются различные модели. Сравнение результатов, полученных на моделях, отражающих разные стороны сложной системы, могут служить важным средством познания. Противоречивость моделей допустима – это и показатель уровня знаний, и стимул к развитию.

Как показал Тьюринг, при сложности системы выше некоторого уровня, ее адекватная и полная модель не может быть сделана более простой, чем сама система. Таким образом, теория в силу своей общности по крайней мере сравнима по сложности с объектом. Модель – эффективное средство упрощения, но простота дается ценой ограниченности, модель отражает не все, а только некоторые грани сущности. Пари моделировании основной задачей оказывается выявление реакций системы на различные ситуации и систематизация этих реакций. В моделирование можно включать неформальные, эвристические факторы, характерные для человеческого мышления. Строгие теории к этому не приспособлены.

Модель – это самостоятельно действующая система, хотя и упрощенная. Она уступает теории в общности, но превосходит ее в конкретности и ясности. При разработке новых систем модель, в частности, позволяет проверять выдвигаемые идеи, методы и средства их реализации, оценивать предполагаемый результат. Использование нескольких моделей с различной целевой ориентацией требует их интерпретации и интеграции, что создает предпосылки к созданию теории. В этом смысле модель является предтечей теории.