CC BY
21
ФИЛОСОФИЯ НАУКИ И ТЕХНИКИ
2008.02.005. ХЕЙЛИГХЕН Ф., КИЛЛИРС П., ГЕРШЕНЗОН К. СЛОЖНОСТЬ И ФИЛОСОФИЯ.
HEYLIGHEN F., CILLIERS P., GERSHENSON C. Complexity and philosophy. - Mode of access: http://cogprints.org/4847.
Наука о сложности, пишут Френсис Хейлигхен (Свободный университет Брюсселя, Бельгия), Пауль Киллирс (философский факультет Университета Штелленбоша, Матиеленд, ЮАР) и Кар-лос Гершензон (Институт сложных систем Кембриджского университета, Массачусетс, США; Центр Лео Апостела Свободного университета Брюсселя, Бельгия), основывается на новых способах мышления, которые находятся в большом контрасте по отношению к философии механики И. Ньютона, которая опирается на редукционизм, детерминизм и объективность знания. Данная работа представляет обзор исторического развития этого нового взгляда на мир, фокусируясь на его философских основаниях. Детерминизм был подвергнут испытаниям со стороны квантовой механики и теории хаоса. Теория систем заменила редукционизм научно обоснованным холизмом. Кибернетика и постмодернистские социальные науки показали, что знание, по сути, субъективно. Эти разработки были интегрированы под заголовком «теория сложности». Основная ее парадигма - система множества агентов. Агенты, по сути, субъективны и не осведомлены полностью в отношении своего окружения и будущего, но именно из локальных взаимодействий агентов и вырастают глобальные организации. Хотя разные философы, в особенности постмодернисты, озвучивали схожие идеи, парадигма сложности по сей день нуждается в ассимиляции философией.
Сложность, вероятно, есть ключевая характеристика современного общества: технологический, экономический прогресс, эффективный транспорт и средства коммуникации стали эффектив-
ными, мы взаимодействуем с наибольшим числом людей, организаций, систем и объектов. В такой «системе систем» эффекты влияния компонентов друг на друга поистине непредсказуемы. Традиционный научный метод, предполагающий полноту информации, недостаточен для теории сложности. Теория сложности есть скорее междисциплинарный поиск, нежели раздел науки. Философия может помочь ей в становлении.
Идеи ньютоновской и лапласовской механики о превращении наблюдений в научные законы нашли свое отражение и в биологии, психологии, экономике. Влияние этого было так велико, что большинство людей приравнивало научное мышление к ньютоновскому подходу. Простота достигается здесь за счет редукционизма и анализа как разбиения на компоненты. Ньютоновская механика материалистична, в ней есть частицы, абсолютные величины времени и пространства, полагается, что все наблюдаемые отличия могут быть одинаково выявлены различными наблюдателями, что научное познание есть не креатив, а раскрытие существующих отличий.
Если же перейти к рациональности и модернизму, то можно увидеть противоречие между свободой воли и принципами детерминизма. Отчасти поэтому классическая наука игнорировала вопросы этики и ценностей. Например, в экономике предпосылка о рациональном поведении и полезности как объективной метрики ценностей, «счастья» и «хорошего» позволила экономистам оставаться в рамках ньютоновского детерминизма. Современные физические теории подвергли ньютоновский детерминизм сомнению.
В XX в. развился холизм, т.е. концепция, согласно которой целое больше суммы своих частей. Свойства целого не могут быть редуцированы к свойствам частей. Например, №С1 - это кухонная сода, не имеющая общего с высокоактивным мягким металлом № и газом хлором С1.
В 1973 г. биолог Л. фон Берталанфи ввел понятие «система», признаками которого являются открытость, наличие входа и выхода, наличие надсистем и подсистем, т. е. в признаки этого понятия входят изоморфизм и иерархия.
Кибернетика ввела представление о субъективности восприятия, определила, что в подсистемах могут образовываться цепочки обратной связи, которые влияют на действия системы, подметила, что это похоже на процессы, протекающие в разуме. Отсюда воз-
никла тема искусственного интеллекта. С точки зрения кибернетики знание субъективно, но этот несовершенный инструмент позволяет агентам достигать своих целей. Даже находясь в одном окружении, разные агенты получают разные цепочки обучения, и при этом не всегда ясно, что можно считать правильным, а что нет. Позже и наблюдателей стали считать частью кибернетических систем, в моделях появилась субъективность, и это отличалось от системного подхода, подразумевавшего наличие объективных вещей. Тем более это относится к социуму.
У науки о сложности много корней: нелинейная динамика и статистическая механика, компьютерные науки для симуляции сложных систем, биологическая эволюция и ее механизмы слепого отбора, приложения этих методов к описанию социальных систем. Наука о сложности располагается между порядком и беспорядком, «на острие хаоса». Порядок предсказуем однозначно, беспорядок -статистически. В по-настоящему сложных системах части независимы, поведение предсказать трудно, хотя оно и не случайно.
В системах с большим числом участников есть множество адаптирующихся агентов, их сознание - «черный ящик», но их поведение выливается в преследование целей. Принцип локальности заключается в том, что агенты могут взаимодействовать с небольшим числом других агентов. При этом агенты не представляют отдаленных последствий своих скооперированных действий. Одновременные их действия делают систему нелинейной: нет соотношений между причиной и следствием.
Креативная эволюция заключается в том, что сложные системы обладают самоорганизацией, т.е. стремятся к большей «попа-даемости» под внешнюю среду, но гарантий такой «попадаемости» нет в силу субъективности опыта элементов системы и неопределенностей. Когда какое-то сообщество из агентов формируется в устойчивую и выгодную своим участникам форму, оно начинает расти и постепенно влиять на других агентов, расширять свою зону влияния. Агенты, как правило, специализируются на своих видах деятельности. Системы же, как правило, - не замороженные, а развивающиеся. Поэтому они (мозг) более «точны», чем осознанно спроектированные (компьютер).
Философия постмодернизма обратила внимание на столкновение английского аналитического декомпозиционного подхода с
холизмом, неопределенностями и субъективностью, вытекающими из сложности. Так как сложность выросла из математики и компьютерных наук, она недостаточно обсуждена в философии культуры и социальной философии.
У сложных систем есть границы и ограничения, есть проблема с их различением, ставится под сомнение самодостаточность индивида. В постмодернистской философии сложность тесно связана с этикой, а также с принципом релятивизма.
Сотни лет ньютоновские принципы доминировали и отрицали идеи ценностей, этики и креативного процесса. За последний век наука критиковала эту упрощенность и вывела сложность на первый план. От принципа неопределенности В. Гейзенберга и вместе с кибернетикой, субъективностью знания, теорией самоорганизации и биологией эволюции выросла идея «порядка из хаоса» (И.Р. Пригожин). Теперь эти разные сферы интегрированы под вывеской «теория сложности», в ее центре автономные агенты, и их взаимодействия порождают общий порядок. Неопределенность и субъективность должны теперь восприниматься не в негативном ключе, а как позитивные факторы креативности, адаптации и эволюции. Хотя многие философы выражали похожие мысли, академическая философия нуждается в ассимиляции теории сложности, а исследователи сложности - во внимании к основаниям и выводам своих моделей.
Л.В. Семирухин
