Глава 1. Физические системы

Последние несколько десятилетий развития физики показали, что упорядоченность образуется в открытых системах (обменивающихся веществом и энергией с окружающей средой), находящихся в неравновесном состоянии. Такие системы обычно оказываются неустойчивыми, не всегда возвращаются к начальному состоянию. Им свойственно наличие бифуркационных точек, где нельзя однозначно предсказать дальнейшую эволюцию системы. При этом малое воздействие на систему может привести к значительным непредсказуемым последствиям (к раскрытию неустойчивости). В открытых системах, далеких от равновесия, возникают эффекты согласования, когда элементы системы кореллируют свое поведение на макроскопических расстояниях через макроскопические интервалы времени. В результате согласованного взаимодействия происходят процессы возникновения из хаоса определенных структур, их усложнения.
Собственно синергетика возникла из объединения трех направлений исследований: разработки методов описания существенно неравновесных структур, разработки термодинамики открытых систем и определения качественных изменений решений нелинейных дифференциальных уравнений.
Диссипативные системы
Открытые системы, в которых наблюдается прирост энтропии, называют диссипативными. В таких системах энергия упорядоченного движения переходит в энергию неупорядоченного хаотического движения, в тепло. Если замкнутая система (гамильтонова система), выведенная из состояния равновесия, всегда стремится вновь придти к максимуму энтропии, то в открытой системе отток энтропии может уравновесить ее рост в самой системе и есть вероятность возникновения стационарного состояния. Если же отток энтропии превысит ее внутренний рост, то возникают и разрастаются до макроскопического уровня крупномасштабные флюктуации, а при определенных условиях в системе начинают происходить самоорганизационные процессы, создание упорядоченных структур.
При изучении систем, их часто описывают системой дифференциальных уравнений. Представление решения этих уравнений как движения некоторой точки в пространстве с размерностью, равной числу переменных называют фазовыми траекториями системы. Поведение фазовой траектории в смысле устойчивости показывает, что существует несколько основных его типов, когда все решения системы в конечном счете сосредотачиваются на некотором подмножестве. Такое подмножество называется аттрактором. Аттрактор имеет область притяжения, множество начальных точек, таких, что при увеличении времени все фазовые траектории, начавшиеся в них стремяся именно к этому аттрактору. Основными типами аттракторов являются устойчивые предельные точки, устойчивые циклы (траектория стремится к некоторой замкнутой кривой) и торы (к поверхности которых приближается траектория). Движение точки в таких случаях имеет периодический или квазипериодический характер. Существуют также характерные только для диссипативных систем так называемые странные аттракторы, которые, в отличие от обычных не являются подмногообразиями фазового пространства (не вда-ваясь в подробности, замечу, что точка, цикл, тор, гипертор - являются) и движение точки на них является неустойчивым, любые две траектории на нем всегда расходятся, малое изменение начальных данных приводит к различным путям развития. Иными словами, динамика систем со странными аттракторами является хаотической.
Уравнения, обладающие странными аттракторами вовсе не являются экзотическими. В качестве примера такой системы можно назвать систему Лоренца, полученную из уравнений гидродинамики в задаче о термоконвекции подогреваемого снизу слоя жидкости.
Замечательным является строение странных аттракторов. Их уникальным свойством является скейлинговая структура или масштабная самоповторяемость. Это означает, что увеличивая участок аттрактора, содержащий бесконечное количество кривых, можно убедиться в его подобии крупномасштабному представлению части аттрактора. Для объектов, обладающих способностью бесконечно повторять собственную структуру на микроуровне существует специальное название - фракталы.
Для динамических систем, зависящих от некоторого параметра, характерно, как правило, плавное изменение характера поведения при изменении параметра. Однако для параметра может иметься некоторое критическое (бифуркационное) значение, при переходе через которое аттрактор претерпевает качественную перестройку и, соответственно, резко меняется динамика систе-мы, например, теряется устойчивость. Потеря устойчивости происходит, как правило, переходом от точки устойчивости к устойчивому циклу (мягкая потеря устойчивости), выход траектории с устойчивого положения (жесткая потеря устойчивости), рождение циклов с удвоенным периодом. При дальнейшем изменении параметра возможно возникновение торов и да-лее странных аттракторов, то есть хаотических процессов.

Здесь надо оговорить, что в специальном смысле этого слова хаос означает нерегулярное движение, описываемое детерминистическими уравнениями. Нерегулярное движение подразумевает невозможность его описания суммой гармонических движений.
Распределенные системы
В системах, рассмотренных выше, предполагалась ограниченность числа фазовых переменных. Однако более близкими к реальности являются распределенные системы с бесконечномерным фазовым пространством, типичным примером которых являются активные среды. Исследования показывают, что в этих системах могут существовать конечномерные аттракторы. Существование бесконечномерных аттракторов еще не изучено.Реакция Белоусова-Жаботинского

До пятидесятых годов нашего века считалось, что в реакциях неорганических компонентов периодические явления наблюдаться не могут, хотя первые сведения о наблюдении таких реакций датируются концом XIX века. Современный этап в исследовании колебательных химических реакций начался со случайного открытия, сделанного в 1958 году Б. П. Белоусовым, который заметил, что если растворить лимонную и серную кислоты в воде вместе с броматом и солью церия, то окраска смеси изменяется периодически от бесцветной до бледно-желтой. Систематическое исследование этой реакции провел через несколько лет А. М. Жаботинский. Он же отметил возникновение в ходе этой реакции различных упорядоченных структур. Сразу после этого было создано множество вариантов реакции с более быстрыми и более медленными осцилляциями. Однако детальное изучение глубинных механизмов реакции было проведено только в семидесятых годах авторами работы [19].
Интересно рассмотреть типы регулярных структур, возникающих во время реакции. Наиболее простыми из них являются ведущие центры, спонтанно возникающие точки, из которых исходят концентрические волны. Природа таких центров до конца не изучена, но так как в ходе экспериментов такие центры имели тенденцию к появлению в одном и том же месте, можно сказать, что их вызывают посторонние примеси в растворе, в окрестностях которых элементы среды переходят в автоколебательный режим.
Нередко в среде можно обнаружить или вызвать возникновение спиральных волн. Все спиральные волны имеют одну частоту, центр спирали может перемещаться. Эксперименты на клеточных автоматах показали, что причиной появления спиральной волны может являться разрыв сложного фронта волны возбуждения, их существование является исключительно свойством самоорганизации среды и не связано с внешними воздействиями. Перемещение центра спиральной волны тоже является замечательным свойством, так как является резонансом волны с некоторым внешним периодическим воздействием.
Описанные структуры способны взаимодействовать. В исследованиях отмечены эффекты подавления одного ведущего центра другим, более высокочастотным. Неподвижные спиральные волны способны к сосуществованию, с другой стороны, можно создать две перемещающиеся спиральные волны, которые при столкновении саннигилируют. Такие взаимодействия позволяют говорить о построении на базе структур активных сред логических элементов (описанный пример представляет собой элемент исключающее или, сигнал на выходе присутствует тогда и только тогда, когда есть сигнал только на одном из входов).
На практике также была доказана возможность хаотического поведения реакции Белоусова-Жаботинского, когда появление и поведение структур не подчинялось никакому гармоническому закону, т.е. у системы появлялась физическая реализация странного аттрактора.
Колебательные процессы в химических реакциях вероятно являются ключом к разгадке некоторых свойств живых существ:сложных биологических часов, транскрипции ДНК, процессов в мускулах.

Турбулентность

Классическое уравнение гидродинамики - уравнение Навье-Стокса - представляет поток жидкости как сумму движущихся частиц. Однако такой подход применим, только если речь идет о ламинарном потоке. По мере увеличения скорости потока в жидкости сначала появляются устойчивые вихри. Их число незначительно а расположение и скорость постоянно (вырожденная турбулентность). При дальнейшем росте скорости число вихрей растет, они начинают перемещаться, образуя повторяющуюся картину (частично упорядоченная турбулентность). Наконец, стройная картина рушится, уступая место хаотической смеси вихрей.
Ведущая роль в анализе перехода течения жидкости с турбулентное состояние принадлежит О. Рейнольдсу. До него были установлены эмпирические закономерности для различных случаев, но именно Рейнольдс обнаружил, что возникновение турбулентности связано с превышением скоростью потока некоторой критической величины. Ему удалось вывести соотношение, связывающий радиус трубы, скорость течения и вязкость жидкости, которое дает универсальный критерий перехода в турбулентную фазу. Однако теоретически обосновать его значение Рейнольдс не смог. Проявление турбулентности, как изменения макроскопической вязкости жидкости связанной с явлениями перемешивания, турбулентной диффузии было математически описано Прандтлем и, позднее. Карманом. Они сформулировали понятие подобия пульсации скорости. Дальнейшее развитие теории турбулентности было сделано Колмогоровым, описавшим закон распределения энергии по пульсациям потока.
Численное решение произвольных задач с турбулентными потоками на базе уравнений Навье-Стокса и Рейнольдса имеющимися в настоящее время вычислительными средствами не представляется возможным. Помимо этого, есть вероятность, что упрощения, сделанные при выводе этих уравнений, а именно игнорирование слабых взаимодействий между группами атомов, может сделать такую методику неприменимой, так как именно эти детали могут быть критическими при описании сложных потоков.
Удачным походом в данном случае может быть статистическое описание движения. Для это строятся функции корреляции значений скорости различных рангов. Такие функции, будучи весьма обобщенной моделью системы, нечувствительны к начальным данным и дают удовлетворительное соответствие макроскопическому поведению системы. Основной проблемой статистической гидромеханики является построение конечной цепочки корреляционных функций, обнаружения внутренних взаимозависимостей законов распределения и изменения скоростей.

В статистической гидромеханике на первом месте стоит изучение поведения структур, возникающих в пограничном слое. Именно структура потока в этом слое определяет величину вязких сил, действующих на поверхность обтекаемого тела и поэтому основными приложениями теории стали практические задачи, возникающие при конструировании летательных аппаратов и скоростных судов.
Диффузный рост

При изучении форм растущих в условиях неоднородностей кристаллов было замечено, что их структура фрактальна, т.е. повторяется на разных уровнях масштаба. Причины, по которым возникает такая упорядоченность в деталях неизвестны.
Говоря о процессе осаждения частиц при электролизе, Л. Сандер [13] предположил, что появление скейлинговой регулярности может быть связано с тем, что вероятность прилипания частицы к выпуклому участку поверхности выше, чем вероятность ее проникновения во впадины. Таким образом, стимулируется развитие отростков. Однако процесс является неустойчивым и на отростках в свою очередь появляются зародыши роста боковых ответвлений. Таким образом, взаимодействие стохастических процессов и процессов роста приводит к образованию огромного диапазона различных узоров.
В пользу такой теории говорит поразительное соответствие между компьютерной моделью диффузного роста кристаллов и реальными природными образованиями.

Фрактальная структура свойственна не только кристаллам. Похожую форму имеют пальцы, образующиеся при взаимодействии двух жидкостей различной вязкости, например, между водой и нефтью. Совершенно иную природу но похожий вид имеет электрический разряд в газе. Сандер предполагает, что такой подход к описанию возникновения фрактальных структур может быть применен для объяснения биологических объектов, коралловых рифов, ветвления сосудов кровеносной системы.
Г лава 2. Информационные системы

Человеческий мозг - это гигантская сеть из десятков миллиардов нервных клеток, связанных между собой отростками (дендритами и аксонами). Благодаря работам нейрофизиологов достаточно хорошо известен механизм действия отдельного нейрона. Отвлекаясь от быстрых переходных процессов, можно сказать, что нервная клетка способна находиться в одном из трех дискретных состояний: покое, возбуждении и невозбудимости (рефрактерности). Переходы между состояниями управляются как процессами внутри самой клетки, так и электрическими сигналами, поступающими к ней по отросткам от других нейронов. Переход от состояния покоя к возбуждению происходит пороговым образом при почти одновременном поступлении достаточно большого числа импульсных сигналов возбуждения. Оказавшись в возбужденном состоянии, нейрон находится в нем в течение определенного времени, а потом самостоятельно переходит к состоянию рефрактерности. Это со-стояние характеризуется очень высоким порогом возбуждения: нейрон практически не способен реагировать на приходящие к нему сигналы возбуждения. Через некоторое время способность к возбуждению восстанавливается и нейрон возвращается в состояние покоя.
Кроме устройства отдельной нервной клетки относительно хорошо изучены глобальные аспекты деятельности мозга - назначение его отдельных областей, связи между ними. Однако попытки описать работу мозга с позиций текущих принципов функ-ционирования вычислительных устройств с линейной организацией вычислений приводят к фантастическим цифрам скорости передачи информации. Несколько ближе оказываются распределенные вычислительные сети, но они и построены на дискретных принципах, в то время как мозг использует аналоговую обработку.
Непрекращающиеся попытки построить подобные мозгу вычислительные системы привели к идее использования нечеткой логики. Большие надежды связаны с нанотехнологиями и молекулярными компьютерами, что требует нового взгляда на проблему обеспечения надежности, так как вероятность прекращения функционирования отдельного элемента достаточно высока. Видимо и программирование такого компьютера будет отличаться от традиционного подхода, возможно более напоминая процесс тренировки/обучения.

Клеточные автоматы

В качестве модели таких устройств сейчас рассматриваются клеточные автоматы. Ими обычно называют сети из элементов, меняющих свое состоя-ние в дискретные моменты времени по определенному закону, в зависимости от того, каким было состояние самого элемента и его ближайших соседей по сети в предыдущий дискретный момент времени.
Самым известным клеточным автоматом является игра Жизнь. Здесь сеть представляет собой двумерную или трехмерную решетку элементов, каждый из которых может иметь два состояния: жив или мертв. Смерть, жизнь или оживление клетки определяется количеством живых соседей: в пустоте или при перенаселенности клетка гибнет, в некотором диапазоне числа соседей продолжает жить, такое же число может воспроизвести новую клетку. Более сложные автоматы могут иметь большее количество состояний элементов, элементы могут быть подвержены случайным возмущениям и т. п. По своему поведению клеточные автоматы делятся на четыре класса. К первому классу относятся автоматы, приходящие через определенное время к устойчивому однородному состоянию. Автоматы второго класса через некоторое время после пуска генерируют стационарные или периодические во времени структуры.
В автоматах третьего класса по прошествии некоторого времени перестает наблюдаться корреляция процесса с начальными условиями. Наконец, поведение автоматов четвертого класса сильно определяется начальными условиями и с их помощью можно генерировать весьма различные шаблоны поведения. Такие автоматы являются кандидатами на прототип клеточной вычислительной машины. В частности, с помощью специфических клеточных конфигураций игры Жизнь, которая как раз и является автоматом четвертого типа, можно построить все дискретные элементы цифрового компьютера.
Клеточные автоматы используются для моделирования гидродинамических течений, так как уравнения гидродинамики соответствуют математической модели, описывающей поведение решетчатого газа, одного из клеточных автоматов, на макроуров-не. Структуры, возникающие в игре Жизнь, очень точно повторяют возмущение поведение поверхности потока жидкости механическим препятствием. Примитивные одномерные клеточные автоматы мо-гут моделировать процесс горения различного характера.

Автоматы - колонии

Такие автоматы используются для моделирования поведения во времени и пространстве популяций живых организмов. Чтобы пояснить, о чем идет речь, опишем автомат Aquatorus, предложенный Аланом Дьюдни [2]. Здесь элементами автомата являются не просто участки среды, а объекты различных типов, способные перемещаться в среде и взаимодействовать между собой. В автомате Дьюдни таких типов два: акулы и рыбы. Некоторый временной параметр задает период, после которого у объектов каждого типа возникает потомство, т.е. новый объект того же типа. Еще один параметр задает время жизни объектов каждого типа, причем для акул он меньше, но последние могут продлить свое существование, поглотив объект типа рыба.
При достаточно большом размере виртуальной среды, не представляет большой сложности подобрать вышеназванные параметры таким образом, чтобы система существовала достаточно долго. При этом количество рыб и акул будет испытывать колебания, но не упадет до нуля. Наблюдения за мо-делью показали, что возникновение упорядоченности в характере распределения объектов разных классов по среде, как правило, приводило к гибели одной из популяций.

Как отмечает Дьюдни, статистические данные по колебанию числа особей каждого вида намного лучше описывают встречающиеся в природе изменения количества хищников и жертв, чем решение уравнений аналитической модели.
Память и распознавание образов

Существует масса приложений, требующих реализации эффективной системы распознавания образов. Один из возможных путей ее создания - построение динамической системы, аттракторами которой в ее конфигурационном пространстве были бы типичные картины-образы. Начальные условия всегда окажутся в области притяжения одной из картин, с течением времени система трансформирует начальные параметры, приведя их к наиболее близкой структуре-аттрактору. То есть произойдет автоматическое распознавание образа.
Теоретическая модель подобной динамической системы была предложена Дж. Хопфилдом и названа спиновым стеклом. Спиновое стекло состоит из набора элементов, каждый из которых обладает положительным или отрицательным спином. Задается некоторая матрица попарных взаимодействий элементов, определяющая суммарную энергию взаимодействующих спинов. Со временем состояние элементов меняется таким образом, чтобы понизить полную энергию системы.
Оказывается, матрица взаимодействий может быть записана таким образом, чтобы соответствовать состояниям с минимумом энергии для нескольких картин состояния элементов. При этом некоторое начальное состояние элементов со временем сэволюционирует в ближайшее с минимумом энергии, или, что то же самое, в наиболее похожее, запрограммированное в матрице. Собственно в этом и состоит процесс распознавания образов. На спиновых матрицах можно построить и обучающиеся системы. В них элементы матрицы взаимодействия имеют состояние программирования, когда их значение меняется по определенному закону, учитывающему демон-стрируемый образ, то есть текущее состояние спиновых элементов.
Недостаток такой схемы системы распознавания образов состоит в невозможности анализа закономерностей во входных данных. Его лишены так называемые персептроны, принцип действия которых описан далее. Персептрон имеет сетчатку, т.е. набор клеток, принимающих входной образ. Помимо сетчатки в персептроне присутствуют элементы (надо заметить, что их количество превышает число клеток сетчатки), анализирующие состояние определенного подмножества клеток сетчатки. Выходной сигнал такого элемента передается на следующий логический уровень. Выходной сигнал является положительной реакцией на появление во вверенной такому элементу части сетчатки одного из заданных образов. В конце концов, сигналы поступают на центральный анализатор, который умножает их на соответствующие весовые коэффициенты, складывает их и оценивает уровень результата на предмет превышения им некоторого заданного порога.
Возможно построить прибор, обнаруживающий некоторые несложные зависимости в демонстрируемых образах, типа наличия линий определенной ориентации, геометрических фигур и т.п. Персептроны также могут иметь механизм обучения.

Необходимо заметить, что на описанных в этом параграфе принципах строятся практические (и коммерческие!) реализации электронных схем распознавания образов.
Решение оптимизационных задач

Часто в различных сферах деятельности возникают задачи нахождения оптимального варианта из неограниченного числа возможных. Точного решения, как правило, не требуется, но дискретный компьютер не способен эффективно дать даже приблизительно оптимальный результат. Рассмотрим в качестве элементарного примера задачу о прокладке трубопровода между двумя населенными пунктами, причем стоимость прокладки зависит от территории, по которой пройдет трасса, а целевой функцией является максимальная дешевизна работы.
Для ее решения существует оригинальная модель аналогового компьютера, представляющая собой два листа некоторого материала, изображающие территорию строительства, соединенных двумя шпильками, в местах, соответствующим населенным пунктам. Расстояние между листами неравномерно по всей поверхности и моделирует распределение стоимости прокладки на данном участке местности. Прибор опускается в мыльный раствор и образовавшаяся пленка, автоматически придя к состоянию с наименьшей энергией, ляжет на линии одного из наиболее оптимальных маршрута.
В серьезных задачах пользуются описанным в предыдущем параграфе спиновым полем. В частности, для задач поиска разбиения графа на группы с минимальным числом связей между ними, для спиновой сетки задается матрица связей со значениями О или 1 для несвязанных и связанных элементов соответственно. Суть решения сводится к переходу в состояние с минимумом энергии. Отличие от системы распознавания образов состоит в подборе функции энергетических переходов элементов. Функция должна позволять элементу переходить вверх по поверхности потенциальной энергии, чтобы обеспечить возможность прохождения локального минимума. Проблема решается введением вероятностного алгоритма переходов, т.е. переход с приростом энергии возможен, но с вероятностью, обратно пропорциональной этому приросту.

Генетические алгоритмы

Представим себе клеточный автомат, для клеток которого дополнительным условием выживания является выработка некоторой последовательности выходных данных (назовем ее условно реакцией) в ответ на последовательность входных данных (являющейся свойством среды, раздражение), предсказывающая следующее состояние среды. Чтобы такой автомат функционировал, добавляется также механизм случайного изменения правил выработки реакции (мутации) и передачи вновь возни-кающим клеткам информации о правилах реагирования соседей (наследования). Помимо исследования условий развития моделей живых систем, такой подход позволяет решать и некоторые практические задачи, в частности поиск кратчайшего пути на графе. Структура графа кодируется некоторым образом в хромосомах клеток. Предполагается, что алгоритмы, приобретенные вследствие мутаций и наследования, будут соответствовать решениям задачи.

Заключение

Иллюзия того, что процессы, происходящие в природе, можно моделировать и предсказывать чисто детерминистическими методами постепенно развеялась, когда стало ясно, что вычислительные средства в обозримом будущем не смогут достичь необходимой мощности и что точность имеющихся моделей недостаточна для объяснения макроскопических процессов. Наступил кризис парадигмы.
Синергетика предлагает вместо аналитических построений заняться поиском общих закономерностей в разнообразных явлениях. Об успехе такого подхода свидетельствует то, что дисциплина, возникшая как отрасль физики, теперь находит свои приложения в биологии, социологии, психологии, изучении развития науки и философии вообще. Говорят о применении синергетики в теории искусства. Итак, уже можно сказать о появлении жизнеспособной новой парадигмы. Ей еще нет полувека, но результаты исследований, основанных на ней уже приносят практическую пользу.
Отдельно необходимо отметить приложения различных отраслей синергетики в компьютерной технике и информатике. Их можно видеть на каж-дом шагу: устройства управления температурными режимами, автофокусировка оптических устройств, системы автоматического распознавания текста.
Изучение структур и свойств фракталов неожиданно привело к появлению нового направления в изобразительном искусстве, сложность и естест-венность этих структур оказались необыкновенно эстетически привлекательны.
Литература
1. В. Васильев, Ю, Романовский, В. Яхно, Автоволновые процессы, М. Наука, 1987
2. А. Дьюдни, Акулы и рыбы в компьютерной модели // В мире науки 2 1985 г.
3. А. Дьюдни, Исследование генетических алгоритмов // В мире науки 1 1986 г.
4. А. Дьюдни, Недостатки электронного глаза // В мире науки 11 1984 г.
5. А. Дьюдни, Об аналоговых компьютерах // В мире науки 8 1984 г.
6. А. Дьюдни, Построение одномерных компьютеров // В мире науки 7 1985 г.
7. А. Дьюдни, Странная привлекательность хаоса// В мире науки 9 1987 г.
8. А. Дьюдни, Трехмерные версии игры Жизнь // В мире науки 4 1987 г.
9. В. Коротков, Развитие концепции ноосферы на основе парадигмы синерге-тики, http://www.nic.nw.ru/noo/Korotkov/Korotkov.html.
10. Дж. Кратчфилд, Дж. Фармер, Н. Паккард, Р. Шоу Хаос // В мире науки, 2 1997 г.
11. А. Лоскутов, А. Михайлов, Введение в синергетику, М, Наука, 1990
12. Новое в синергетике: загадки мира неравновесных структур, М. Наука, 1996
13. Л. Сандер, Фрактальный рост // В мире науки 3 1987 г.
14. Дж. Силк, А. Салаи, Крупномасштабная структура вселенной // В мире науки 12 1983 г.
15. Дж. Уолкер, Восстанавливающиеся фазы // В мире науки 7 1987 г.
16. Г. Хакен, Синергетика, М. Мир, 1980
17. Б. Хейес, Клеточный автомат // В мире науки 5 1984 г.
18. У. Хиллис, Коммутационная машина// В мире науки 8 1987 г.
19. И. Эпстэйн, К. Кастин, П. Кеппер, М. Орбан, Колебательные химические реакции // В мире науки 5 1983 г.

СИНЕРГЕТИКА И ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫЕ ЦЕННОСТИ
К.Х.Делокаров, Ф.Д.Демидов

Философия, "вписывая" открытия науки в "тело культуры", расширяет проблемное и предметное поле человека. Это относится и к взаимоотношению философии и новой концепции самоорганизации, которую разные авторы называют одни - синергетикой, другие - концепцией диссипативных структур, третьи - теорией катастроф.
Философия, уважая себя и неся ответственность за будущее, не может позволить ни снобистское философствование без учета достижений науки, ни сведение своей функции к роли комментирования основных достижений научного знания.
При этом роль философии по отношению к фундаментальным достижениям науки зависит от того, на каком этапе развития науки находится осмысливаемая ею новая научная теория, ибо, как однажды заметил А.Шопенгауэр научная истина в своем развитии проходит через фазы. В первой фазе она просто отвергается как абсурд. Во второй фазе она принимается как возможная гипотеза, которая была высказана уже давно. На третьей стадии эту научную истину воспринимают уже как очевидную.
Синергетика уже прошла первый этап. Прошли времена, когда, например, работа Б.П.Белоусова, ставшая классической и вошла в науку как реакция Белоусова-Жаботинского, относящаяся к началу 50-х годов, долгое время не публиковалась, поскольку подобное "теоретически было невозможно". Видимо, сегодня мы находимся в процессе перехода из второй фазы в третью.
Для того, чтобы определить насколько основательны методологические и мировоззренческие претензии новой области знания, рассмотрим эволюцию научной картины мира с момента возникновения первой фундаментальной научной теории - классической механики. Научная картина мира - результат взаимодействия философии и фун-даментальных естественнонаучных достижений в новоевропейской и мировой культуре с момента возникновения механики, ставшей ядром первой научной картины мира. Итак, после выхода в свет эпохальной работы И.Ньютона "Математические начала натуральной философии"
В 1687 году начинается новый этап во взаимоотношении философии и науки. Именно с этого времени начинается движение знания - мысли не только от философии к конкретно научным представлениям, но и, наоборот, классическая механика становится источником новых философских размышлений. Начиная с осмысления классической механики и экстраполяции ее идей в другие сферы, формируется новый методологический инструмент, - научная картина мира, - служивший мостом, соединяющим общее и частное, научные и философские представления. Таким образом появляется первая механическая (классическая) картина мира, ядром которого выступали базовые идеи классической, ньютоновской механики, с механической причинностью, абсолютным пространством и временем и абсолютным движением. Категориальной сеткой, объединяющей различные механические представления о мире, были понятия пространство, время, сила и движение. Механическая картина мира служила культуре верой и правдой почти двести лет.
Классическая картина мира была онтологизирована. В ней, по мнению тех ученых и философов, которые ее создавали, не было ниче-го субъективного. Она отражала объективную реальность такой какой она есть. В ней действует строго однозначная связь между причиной и следствием. Поэтому в ней прошлое однозначно определяет настоящее, а настоящее - будущее. Эта связь часто называют лапласовским детерминизмом.
Прежде чем перейти к следующей неклассической (релятивистской, а затем и к квантовомеханической) картине мира, сделаем несколько замечаний относительно сути научной картины мира.
Научная картина мира - синтетическое образование, соединяющее на базе наиболее фундаментальной научной теории, многообразные гипотезы и идеи в самых различных областях знания. В отличие от научной теории научная картина мира говорит не о какой-то конкретной области знания, но о мире в целом. Естественно в процессе такого, "синтезирования" разнородных учений и экстраполяции идей наиболее развитой научной теории на другие области нехватающие знания заполняются соответствующими гипотезами. Поэтому научная картина мира - это картина своеобразно соединяющая объективное и субъективное. Она стремится стать системой знаний о мире и создает целостную картину на базе наиболее развитой теории.
Неклассическая научная картина существенно изменила прежние представления о мире, поскольку приняла за основание результаты релятивистской и квантовой механики. Тем самым изменилась онтология мира. Пришел в движение весь категориальный аппарат науки. Изменился стиль мышления, цель научного знания. Из словаря науки были элиминированы прежние абсолюты - абсолютное пространство движения, абсолютная масса, абсолютный лапласовский детерминизм.
Тем самым была пересмотрена онтология мира, поскольку изменилось представление о реальности, причинности, закономерности, цели познания. Она стала включать в себя не только актуально данное, но и потенциально возможное. Субъект стал возвращаться в теорию. Вероятность стала законной частью науки, а не результатом незнания. Статистические законы стали формой описания микропроцессов. Тем самым радикально были пересмотрены основания классической карти-ны мира и на новой онтологии создана неклассическая картина мира, которая сложилась примерно в первой трети XX века и господствовала до недавнего времени.
Начиная с 70-х гг. формируется постнеклассическая картина мира, ядром которого выступают ряд нетрадиционных представлений, получивших название "синергетика" у немецкого ученого Германа Хакена из Штутгарта, теория диссипативных структур у Ильи Пригожина (Брюссельская школа), теория катастроф у французского математика Тома Рене.
При этом указанные направления не исключают, а взаимодопол-няют друг друга, делая акцент на те или иные идеи. Так, И.Пригожий анализирует процессы образования упорядоченных структур из хаоса (его широко известная популярная работа так и называется "Порядок из хаоса"), с точки зрения энтропийных процессов - диссипации, тогда как Г.Хакен и его школа делают акцент на негэнтропию - порядок.
Принципиально важно подчеркнуть, что синергетику или новую концепцию самоорганизации, нельзя отнести ни к естественным, ни к общественным, ни к гуманитарным наукам в их традиционном смысле. Это междисциплинарное направление исследования образования упорядоченных структур из хаоса. По мнению Ю.Л.Климонтовича, синергетика - это не новая наука, но новое объединяющее направление в науке. Цель синергетики - выявление общих идей, общих методов и общих закономерностей в самых разных областях естествознания и социологии.
Таким образом, новое научное направление, которое стремится статья ядром постнеклассической научной картины мира, продолжает сложившуюся в культуре традицию, предлагая в очередной раз пересмотреть онтологию мира и построить на новой основе постнеклассическую картину мира.
Синергетика, утверждая всеобщность нелинейности, заставляет задуматься, критически пересмотреть сложившуюся линейную модель знания, линейную модель прогресса, в том числе и социального про-гресса. Если законы синергетики носят глобальный характер, то не следует ли пересмотреть роль принципа соответствия в структуре познания и вообще кумулятивистскую модель познавательного процесса?! Некоторые авторы, например, авторы учебного пособия для сту-дентов и аспирантов "Концепции самоорганизации: становление нового образа научного мышления", изданного в 1994 г. считают, что широко распространенная модель развития познания: классическая, неклассическая и постнеклассическая этапы развития науки, защищаемая В.С.Степиным и рядом других известных исследователей, ошибочна, поскольку сама того не замечая, следует старой досинергетической линейной парадигме. По мнению этих авторов в науке нет такого поряд-ка, который исследователи post factum устанавливают, в ней больше беспорядка, чем это представляется сторонникам линейного мышления.
В этой связи интересно, что спорят не только о сути новой концепции самоорганизации, но и о ее названии. И это не случайно. Так было всегда. Достаточно вспомнить споры о сути и названии теории относительности, также дискуссии по философским проблемам волновой или квантовой механики. Споры о названии новых фундаментальных теорий связаны с тем, что зачастую за тем или иным названием кроется соответствующее содержание.
Все это свидетельствует о том, что предмет новой науки находится в движении и философия может принять участие и действительно принимает участие в определении ее сути, возможностей и границ, размышляя над смыслом новых идей.
Синергетика, независимо от ее будущего, уже привела к расширению наших знаний о мире и даже наших незнаний. Ведь имеет смысл различать не только разные типы знания, но и разные типы незнания. Одно дело, когда мы не знаем, что чегото не знаем, и совсем другое, когда мы знаем, что чего-то не знаем. Первое не волнует нас, человек и общество воспринимают подобное незнание как должное, тогда как второй тип незнания мобилизует исследователей на поиски причин того, что мы не знаем. Поэтому процесс движения мысли к истине не столь прост, как мы недавно полагали, думая, что исследование - суть движения от незнания через гипотезу к знанию. В действительности движение к истине предполагает осознание незнания чего-то, после ко-торого незнание становится объектом изучения.
В чем философско-методологическое значение синергетического подхода? На что претендует новое научное направление?
Во-первых, синергетика направляет свое внимание, по словам И.Пригожина, не на существующее, а на возникающее. Ей интересны моменты возникновения из хаоса порядка, для этого она исследует несколько типов хаоса (равновесный хаос, динамический хаос (неравномерный, турбулентный) и статистический хаос и специально вводит термин "бифуркация" как точку ветвления, когда открываются несколько возможных путей развития и нет ничего предопределенного. Тем самым усиливается отход от классической модели бытия, поскольку неклассическая картина тоже суживает границы классического детерминизма, но оставляет возможность действия статистических законов. Постнеклассическая наука, опираясь на результаты синергетики, теории диссипативных структур суживает еще больше действие статистических законов, поскольку по ее мнению, в нестабильном, неравновесном состоянии "малые воздействия могут привести к большим следствиям". Это принципиальное значительной методологической значимости положение, ибо мир теряет некий выделенный центр. Оказывается, что в мире нет тех универсальных законов, которые делали возможным его познание в неклассическом смысле. Ведь именно универсальность причинно-следственных связей служила ведущим представителям эпохи Просвещения онтологическим основанием возможности победы разума, всеобщности рациональности. Теперь подобные суждения ставятся под вопрос. Итак, идея о том, что мир не имеет центра и в мире нет единых универсальных причинных цепей, связывающих все сущее - претендует на радикальную переоценку ценностей не только в науке, но и в области философии.
Во-вторых, синергетика смотрит на мир из "другой системы координат", чем предшествующая наука, поскольку она принимает за исходное нестабильность, неравновесность, нелинейность, тогда как линейность, стабильность, равновесность оказываются моментами этой нестабильности и неравномерности. Тем самым категориальная сетка, с позиций которой видится мир в новой постнеклассической парадигме. принципиально иная, поскольку ее базовыми исходными понятия-ми выступают такие категории, как нелинейность, самоорганизация, открытость, сложность, бифуркация, когерентность, аттрактор, хаос, случайность и другие. Уже одно перечисление базовых, системообразующих понятий данной научной области свидетельствует о ее прин-ципиальном отличии не только от классической картины мира, но и неклассической. Вот почему новая междисциплинарная сфера науки стала сразу оказывать влияние на философию, в частности, на философию постмодернизма.
При этом важно определить концептуальное содержание хотя бы нескольких наиболее важных с методологической точки зрения категорий, чтобы представить себе контуры нового научного направления. Например, традиционно хаос считался чем-то лежащим за пределами науки, играл лишь роль первоначала в греческой философии. В новой постнеклассической синергетической картине хаос означает неструкту-рированность бытия, и потому хаос не подчиняется детерминистическим законам. Согласно синергетике, мир имеет всегда определенные структуры, упорядоченные тем или иным образом. Нет абсолютной бесструктурности и абсолютного беспорядка. Есть структура и упоря-доченные формы не укладывающиеся в известной науке модели описания. Структуры зарождаются, эволюционируют, претерпевая самые разные катаклизмы и трансформации и они могут быть вписаны с помощью "законов" хаоса, если хаос разделить на различные типы: равновесный, неравновесный (динамический) и статистический. Тем самым хаос становится предметом изучения науки и осмысливается философией.
Далее, принципиальным для всей новой системы размышлений выступает категория самоорганизации, под которой понимается способность тех или иных систем к саморазвитию, самозарождению, используя при этом не только и не столько приток энергии, информации, вещества извне, сколько пользуясь возможностями, заложенными внутри системы.
Принципиально важно для синергетики то обстоятельство, что она имеет дело не только с нелинейными, нестабильными системами, но и с тем, что она рассматривает сложные, эволюционирующие и открытые системы. Таковы общество, различные его подсистемы, система "человек-природа", рост народонаселения и т.д. и т.п. При этом открытыми называются системы, которые обмениваются с внешним миром веществом, энергией и информацией.
Не менее интересны и методологически значимы и другие базовые категории синергетики, но и приведенные положения достаточно ясно показывают, что новая синергетическая концепция вводит новую онтологию, новую категориальную сетку для изучения процессов находящихся в состоянии нестабильности, неравновесности и вдали от равновесия. Все эти утверждения имеют принципиальное значение для философии и методологии науки. Концептуально важно, что в новой системе хаос, случайность, дезорганизация и т.д. не разрушительны, а в ряде случаев могут быть созидательными, конструктивными. Вот почему актуализируется задача: научить жить человека в состоянии неопределенности, нестабильности, хаоса, показав ему, что и хаос, и неопределенность и нестабильность можно использовать конструктивно дая решения тех или иных задач. Ведь многие явления социальной жизни, например, формирование общественного мнения, сложные экономические процессы в период кризисов, распространение научной информации и т.д. носят нелинейный характер и подчиняются законам самоорганизации. Все это доказывает обоснованность интереса философских систем к новым достижениям научной мысли и ставит сложные задачи перед образованием.
Синергетика, хочет она этого или нет, но если иметь в виду ее смысловую интенцию, то она стремится пересмотреть онтологию бытия, делает значительный, еще больший шаг в возвращении субъекта в мир теории, нежели квантовая механика, поскольку субъект участвует в формировании объекта исследования. Объекты согласно синергетике должны стать человекоразмерными. И в этом чрезвычайно важном для философии положении синергетика продолжает и углубляет начатую неклассической наукой традицию, особенно квантовой механикой со своим принципом, дополнительности, традицию возвращения субъекта в мир теории. Тем самым усложняется вопрос о критериях реальности. затрудняется решение проблемы демаркации между реальным и вы-мышленным. Не случайно встает проблема полионтологичности бытия.
Между тем на этом пути встают сложные философско-методологические вопросы. Ведь ценность науки и в определенном отношении философии, проистекают из того, что они формулируют некие общеобязательные, интерсубъективные, асоциальные положения. Таким образом, встает вопрос о социокультурной ценности самого направления развития мысли, которая стремится уйти от общеобязательности, интерсубъективности и асоциальное.
В этой связи первая проблема, актуализируемая синергетической концепцией, - отношение к прошлому, тем достижениям научного знания, которые исходили из всеобщности линейности, порядка и стабильности. Вторая не менее сложная проблема, имеющая философско-мировоззренческий характер, - культурные последствия деонтологизации знания, усиления участия субъекта в формировании познаваемого объекта. Ситуация осложняется тем, что подобное расширение роли субъекта может быть интерпретировано как отрицание реальности объекта. Не случайно некоторые видные постмодернисты, например, Ж.-Ф.Лиотар, Ж.Делез и др. широко используют идеи синергетики. Последнее естественно, поскольку между децентрацией субъекта и де-конструкцией текста в постмодернизме и деонтологизацией объекта познания в синергетике имеется не внешняя, а более органичная, содержательная связь.

В новых условиях необходимо научить человека жить в условиях неопределенности, сложности, открытости, в мире, где нет единого центра, который не только линейно не стремится ни к какому прогрессу, но возможно и никуда не стремится. Важно понять, что определенность ищем мы, это мы хотим, чтобы мир был похож на наш дом, двери которого закрыты, это нам хочется, чтобы у мира был единый центр и чтобы он линейно развивался по пути прогресса. Но все наши субъективные предпочтения ставятся под вопрос новой стратегической концепцией и потому нам нужно готовить учеников к этому новому видению бытия. Подобная радикальная переоценка ценностей, затра-гивающая не только ценностно-мировоззренческие установки людей, но и сложившиеся психологические стереотипы, не может пройти безболезненно. Но, видимо, подобная переоценка ценностей неизбежна.

СИНЕРГЕТИКА И ГЛОБАЛЬНЬВЕ ПРОБЛЕМЫ СОВРЕМЕННОСТИ
Суриков Я.Я.

Обсуждается дискуссионность ситуации с термином "синергетика". Обосновывается своевременность появления данного направления исследований. Синергетика трактуется как начало многовекового процесса синтеза различных наук. Применение синергетаческих подходов к изучению сложнейшего объекта - биосферы - в сочетании с современной термодинамикой позволяет глубже понять суть современного глобального кризиса. Делается вывод, что выход из кризиса без учета законов термодинамики существенно затрудняется
Термин «синергетика» привлекает внимание как своих сторонников, так и противников. Раздаются голоса о возможности развития науки без использования данного термина. Способствует ситуации несколько обстоятельств, из которых можно выделить два. Действительно, много конкретных задач решается и будет решаться без понятий синергетики. Существен-нее второе - отсутствие точного общепринятого определения самого термина «синергетика». Ноникакого трагизма здесь нет, если учесть, что сравнительно молодое слово, обладая ярко выраженной междисциплинарностью, привлекает внимание специалистов из столь различных наук, в которых и само слово «термин» понимается по-разному и дается с различной степенью точности и размытости. Последовательное и терпеливое обсуждение вопроса, безусловно, приведет к уточнению понятия.
Плодотворность синергетики видна каждому, кто знакомится с её достижениями. Сильное впечатление оставляют работы по синергетике искусства. Привлечение точных естественнонаучных подходов и моделей позволяет существенно продвинуться в понимании закономерностей творческого мышления и функционирования человеческого мозга. Например, теория фазовых переходов в ферромагнетиках является важной аналогией для локального описания нейрофизиологических свойств мозговой деятельности человека. Математическая модель нейронной активности обладает многими свойствами, характерными для ферромагнетиков.
Психология человека, казалось бы, далека от математики. Но и здесь все шире успешно используются математические модели, основанные на физических, биофизических, эволюционных и других аналогиях. Физической моделью распределения нейронной памяти может служить так называемое спиновое стекло - магнитное вещество с аморфной неупорядоченной структурой. Качественно свойства распределенной памяти можно понять из энергетических представлений. Зависимость свободной энергии спинового стекла как функции некоторой координаты в N -мерном пространстве кон-фигураций имеет множество минимумов, а значит и возможных состояний. Система оказывается способной создавать картины-образы, хранящие определенную информацию. Такая система способна распознавать вводимые извне образы по степени их близости к одной из записанных картин. Автор модели распределенной нейронной памяти Хопфилд показал глубокую аналогию свойств такой физической модели со свойствами нейронной сети.
Много аргументов в пользу синергетики можно найти и в сборнике «Синергетика» (изд. МГУ, 1998). В работе О.П. Мелеховой показано, что эмбриогенез - это природная синергетическая модель, и основные понятия эмбриологии могут быть изложены в терминах синергетики. Е.Д. Никитин отмечает некоторые почвенно-синергетические положения. В частности, делается вывод, что большинство чернозема России вышли за пределы по-рога своей устойчивости и оказались в критическом состоянии -- в точке бифуркации. Убедительно и аргументировано отмечаются важнейшие особенности самоорганизации Земли и Биосферы в работе О.П. Иванова. Не имея возможности говорить обо всех особенностях, нельзя не согласиться с самой трагичной - человечество действительно движется методом проб и ошибок, а корректировки всегда носили запаздывающий характер.
Соглашаясь с В.Г. Будановым, что объем и содержание синергетики взрывным образом расширяются, попытаемся понять этот феномен.
Человечество в процессе познания окружающего нас сложного мира двигалось по пути его анализа, что привело к созданию многих естественных и гуманитарных наук. На этом пути человечество добилось больших успехов и решило множество актуальных проблем. А какова главная цель науки? Мир един, все части, на которые мы его поделили при анализе, существуют только в единстве, а не порознь, поэтому наша главная задача -постигнуть его именно в единстве. Нам совершенно недостаточно знать, из чего состоит мир, нам необходимо знать, как все эти части взаимодействуют, куда мир движется и как развивается. Познание мира в его единстве, то есть во всей его сложности и многообразии позволяет следить за его динамикой и делать прогноз. Наука тогда становится наукой, когда она способна прогнозировать.
С этой точки зрения многовековой процесс развития науки обладает существенным недостатком: гипертрофированное внимание уделялось анализу, а объединяющий все науки процесс синтеза практически не развивался. В результате человечество столкнулось с серьезнейшими проблемами существования биосферы, что заставило в последние десятилетия заняться и объединительным процессом.
Почему важнейшему процессу синтеза уделялось недостаточное внимание? Произошло это не случайно. Во-первых, задача небывалого синтеза всех наук, занимающихся, например, изучением биосферы, чрезвычайно сложна. Например, из-за огромного влияния на деятельность биосферы че-ловека, при синтезе необходимо учитывать не только естественные науки, а вообще все, которые влияют на развитие, в частности общественные науки и процессы. Разумеется, надо учитывать и экономические законы и процессы. Можно представить, насколько сложна и непривычна состыковка столь различных направлений исследований.
Во-вторых, на пути решения задач синтеза могут встречаться и принципиальные препятствия. В применении к биосфере это невозможность использования основного метода исследований в естественных науках - эксперимента. Критерий истины - эксперимент, ставящий окончательную точку при сосуществовании различных теорий, гипотез или мнений. Обычно эти теории являются достаточно грубыми моделями, каждая из которых чем-то пренебрегает или чего-то не учитывает в сложной действительности. Все учитывает только реальный процесс, который и дает нам истинный ответ. А с биосферой один неудачный эксперимент - и нет Человека в биосфере или самой биосферы.
Остается единственный путь - математическое моделирование при обязательном синтезе всех достижений науки. И вот в момент пика актуальности процесса синтеза появляется удачное слово - синергетика. Разумеется, его смысл быстро выходит за рамки первоначального узкого применения и требует периодической корректировки. Можно сказать, что синергетика -начало многовекового процесса синтеза различных направлений науки.
Необходимо отметить, что процесс синтеза развивался и до появления термина «синергетика». Удачной попыткой являются оценки ближайших перспектив человечества, проведенные группой ученых под руководством Денниса Медоуза с помощью глобальной компьютерной модели «МИР-З». Синтез наук осуществлялся на основе эмпирических данных о динамике пяти основных систем, взаимодействующих на нашей планете. Разработанная модель мировой системы была соответствующим образом тестирована. Исходя из данных за 1900 г. были получены результаты для 1970 г., хорошо совпадающие с фактическими данными. Выводы корректно сформулирова-ны с важной (но иногда опускаемой недоброжелателями) оговоркой - «если существующие тенденции в пяти рассмотренных системах сохранятся». А сохраняются ли они или нет - лучший ответ дает время, прошедшее с мо-мента публикации работы «Пределы роста» в 1972 г.
Обладает ли недостатками модель МИР-3? Да. В ней нет военного сектора, гражданских беспорядков, забастовок, коррупции, наводнений, землетрясении, Чернобылей эпидемий СПИДа и т. д. Поэтому модель чересчур оптимистична, её прогнозы могут отражать наиболее благоприятные пути развития реального мира.
Эмпирический подход может обладать и существенным недостатком, не позволяя иногда в случае очень сложных систем выяснить глубинную сущность явления. Помочь могут старые добрые "аналитические" науки. Например, глобальный кризис компьютерная модель предсказывает, а причину - нет.
Актуальнейшим вопросом современности является состояние биосферы. Мощное антропогенное воздействие на биосферу происходит в условиях, когда никто не может сказать, насколько близко её состояние к точке бифуркации. Есть серьёзная опасность, что мы можем пройти эту точку «явочным порядком». Рассматривая биосферу как открытую систему в рамках неравновесной термодинамики отметим, что в течение миллионов лет её энтропия непрерывно понижалась за счет потока солнечной энергии. Естественно, это приводило к усложнению структур и повышению организованности биосферы. Однако недавно (исторически совсем недавно) человек выступил как активный катализатор механизма бурного роста энтропии биосферы, сжигая накопленное за миллионы лет реализации процесса фотосинтеза органическое топливо. В результате деятельности человека энтропия биосферы начала возрастать. Граничные условия, обусловленные конечностью потока солнечной энергии, игнорировать невозможно. Решение глобальных проблем немыслимо без учета законов термодинамики (Г.А.Кузнецов, В.В.Суриков). Необходимо вернуть биосферу в состояние с постоянно уменьшающейся энтропией.

Разработка любых концепций устойчивого глобального развития должна обязательно учитывать максимально возможное значение энергии на душу населения, обусловленное конечностью нашей планеты.
Литература

1. Синергетика. Труды семинара. Выпуск 1. М. Изд. МГУ. 1998.
2. Медоуз Д.Х., Медоуз Д.Л., Рандерс И., Беренс В.В. Пределы роста. М. 1991.

3. Кузнецов Г.А., Суриков В.В. Концепция глобального развития: термодинамические аспекты. Вопросы философии. 1981, №12, с. 95-102.

Синергетика и биология